지난주 우리는 코로나 19 여파로 재조명된 언택트(Untact) 기술 ‘챗봇’을 살펴봤습니다. 최근 콜센터의 분산·재택근무가 확산되고, 상담 대기시간이 늘면서 챗봇에 대한 관심이 높아졌다고 했죠. 앞으로 코로나 19 사태는 장기화될 것으로 보이는데요. 특히 ‘분산·재택근무 확산’은 콜센터에도 새로운 일상이 될 듯합니다. 문득 이런 궁금증도 듭니다. ‘챗봇만 갖고 콜센터의 새로운 일상을 대비할 수 있을까?’, ‘콜센터에 더 근본적인 업무 혁신이 필요한 건 아닐까?’
코로나 19가 기업에 준 교훈은 이런 게 아닐까 합니다. 상황에 요동치 않게 언제 어디서나 안정적 업무 시스템을 구축하는 거죠. 디지털 트랜스포메이션(디지털 전환)은 그 해법으로 주목받습니다. 콜센터의 디지털 트랜스포메이션은 어때야 할까요? 콜센터 업무의 우선순위는 고객 문의에 빠르고 정확하게 대응하는 거죠. 그러려면 상담사가 고객 문의에 대한 정보를 효율적으로 찾는 시스템도 필요합니다. 상담사가 출근하든 재택근무하든 상관없이 말이죠. 콜센터의 디지털 트랜스포메이션은 궁극적으로 이를 지원해야 합니다. 단순히 챗봇을 도입하는 수준을 넘어서서 말이죠.
마침 인공지능(AI)은 이 같은 콜센터 디지털 트랜스포메이션의 중심에 있습니다. 업계에서는 전통 콜센터의 한계를 보완하기 위해 수년 전부터 ‘AI 컨택센터’를 도입하고 있는데요. 이는 고객 상담, 상담사 지원 등에 활용되고 있습니다. 형태는 다양합니다. 먼저 AI 컨택센터는 챗봇으로 상담과정을 효율화하고 상담 품질을 높이죠. 브라질 은행 브라데스코는 IBM의 AI 왓슨을 콜센터에 도입했는데요. 이로써 상담 대기시간을 크게 줄였고, 6500만명 고객을 위한 맞춤형 서비스도 제공합니다.

 

AI 컨택센터에서는 고객의 음성통화 내용을 활자화해 상담사의 원활한 상담을 돕기도 합니다. KT의 ‘AI 상담 어시스트’가 그 예인데요. 이는 고객의 음성언어를 활자로 변환해 자동 요약합니다. 또 상담사에게 상담 시나리오를 제공해 호응을 얻고 있죠. 코로나 19 재난 현장에서도 AI 컨택센터는 빠지지 않습니다. AI가 발신자라는 점이 독특한데요. 대구에서는 AI가 격리 해제자에게 2주간 하루에 한 번 자동 전화를 거는데요. AI는 전화로 그들의 발열, 호흡기 증상 등을 확인합니다.

올해는 코로나 19 장기전과 맞물려 AI 컨택센터가 활발히 도입될 것으로 예상되는데요. 국내만 해도 네이버와 카카오가 연내 AI 컨택센터를 선보일 예정입니다. 앞서 KTDS, 한글과컴퓨터 등도 이를 개발했죠. 특히 솔트룩스는 NH농협은행, 우리은행 등 금융권에 AI 컨택센터 솔루션을 보급, 성과도 내고 있는데요. 오늘은 AI 컨택센터의 개념과 필요성을 짚고요. 솔트룩스 AI 컨택센터 솔루션의 작동원리, 구현사례를 살펴보겠습니다. (고객상담은 음성통화에만 한정되지 않기 때문에 이 글에선 AI 콜센터 대신 ‘AI 컨택센터’라고 지칭하겠습니다)

 

지금 AI 컨택센터가 필요한 이유

앞서 살펴봤듯 AI 컨택센터는 한마디로 규정하기에는 사례의 스펙트럼이 넓습니다. 굳이 AI 컨택센터를 정의하자면 ‘AI를 활용해 SNS, 메신저, 이메일, 화상통화 등 여러 경로로 제공하는 고객 상담 서비스’라고 할 수 있는데요. 그동안 전통 콜센터는 음성통화를 중심으로 운영됐죠. AI 컨택센터에서는 상담 채널을 다각화한 게 특징입니다. 특히 AI, 빅데이터, 클라우드 등 최첨단 기술을 활용한 건 전통 콜센터와 다르고요.

컨택센터 시장은 이 같은 신기술에 힘입어 꾸준히 성장하고 있습니다. 시장조사기관 테크나비오에 따르면 올해 글로벌 컨택센터 시장규모는 14조4000억원(118.4억달러)에 달할 것으로 예상되는데요. 이는 5년 전보다 약 66% 늘었죠. 전통 콜센터에 AI, 빅데이터 등 신기술을 접목함으로써 새로운 시장도 만들 수 있는데요. 글로벌 컨택센터 시장은 2024년까지 9% 성장할 것으로 전망되고 있습니다. 컨택센터 솔루션을 공급하는 주요 기업에는 시스코, 제네시스, 오라클 등이 있죠.

왜 AI 컨택센터는 전통 콜센터의 대안으로 주목받는 걸까요? 먼저 전통 콜센터의 고질적 한계를 살펴볼 필요가 있는데요. 콜센터는 기업 전통 고객 서비스의 최전선에 있습니다. 이는 현대화되지 않은 서비스 분야 중 하나죠. 여전히 사람 상담사에 크게 의존하고요. 그동안 콜센터에서 파괴력 있는 혁신이 부족했다고 보는 이유입니다. 사람 의존도가 큰 게 잘못은 아닌데요. 문제는 이로 인한 비효율이 크다는 거죠. 고객 가치를 떨어뜨리기도 하고요.​
 

 

일단 콜센터에서 사람의 힘만으로 모든 음성통화, 편지, 이메일 문의사항을 검토하고, 이를 해결하려면 품이 많이 듭니다. 이런 상태에서 고객이 콜센터에 문의 전화를 걸어 연결되기까지 시간도 오래 걸리고요. 필요한 답변을 받기까지 소모적 절차를 거쳐야 합니다. 고객은 콜센터의 평일 근무시간이 아니면 상담받기도 어렵죠. 고객이 상담사에게 도달하는 과정은 멀고 험난한데요. 특히 서비스에 불만을 제기하려는 고객은 시작부터 더 화가 난 상태로 상담사와 대화하겠죠.

상담사도 뿔난 고객을 응대하면서 극심한 감정 노동을 겪습니다. 이는 콜센터 상담사의 이직이 잦은 이유 중 하나이죠. 2020 글로벌 ICT 이슈리포트에 따르면 콜센터 상담사는 다른 직종보다 이직률이 5배 높다고 합니다. 콜센터에서는 전체 운영비의 70%를 인건비에 투입하는데요. 상담사가 자주 들고나면 비효율적이죠. 조직은 불안정하고 상담 품질을 고르게 유지키도 어렵습니다. 고객의 사용자 경험은 들쭉날쭉 널뛰기하고요. 이는 브랜드 이미지에도 부정적 영향을 주겠죠.

노련한 상담사는 콜센터에 무척 필요한 자원입니다. 상담사의 경험에 기반한 문제해결 역량은 콜센터의 중요한 지적자산이고요. 그들이 이직하면 이 가치있는 지적자산을 조직 안에서 공유할 수 없어 손실이 크죠. AI 컨택센터에서는 이런 지적자산을 데이터베이스화할 수 있습니다. 이를 토대로 사람 상담사의 지적 노동을 자동화하죠. 바로 AI가 상담 경험을 학습해 사람처럼 상황을 인지하고요. 나아가 상담 매뉴얼과 정보를 검색하고, 그동안 축적한 지식을 통해 추론한 것입니다.

 

AI가 상담 서비스를 혁신하는 논리

그렇다면 AI 컨택센터는 구체적으로 어떤 원리에 따라 작동하는걸까요? 이 글에서는 솔트룩스의 AI 고객 상담 시스템과 상담사 지원 AI 시스템을 중심으로 구현과정을 살펴보겠습니다.

 

1) AI 고객 상담 시스템

 

이는 채팅창, 게시판, 메신저 앱 등으로 AI와 고객이 대화하며 문제를 해결하는 상담 시스템입니다. 지난번에 다룬 솔트룩스의 챗봇 ‘톡봇’을 생각하면 되는데요. 작동과정은 이렇습니다. 먼저 음성인식(STT) 엔진과 자연어 이해 엔진으로 음성과 활자로 된 고객 질문을 해석하죠. 음성인식 엔진은 컴퓨터가 사람의 음성언어를 활자화한 기술입니다. 자연어 이해 엔진은 말의 형태소와 구문, 감성을 분석하고 개체명을 인식하는 기술인데요. 이는 말의 숨은 의도와 질문 유형도 파악하죠.

이어 대화 매니저가 고객과 AI의 반복된 질의응답 과정을 통해 고객 의도를 이해하는데요. 문의사항을 해결하기 위해 필요한 조건을 확인합니다. 또 심층QA 엔진을 통해 고객 의도를 더 정확히 이해하며 답변을 제공하죠. 심층QA 엔진은 고객 질문에 대해 여러 지식을 스스로 배우고요. 사람처럼 추론, 질문에 대한 답변을 찾아 제시하는 기술인데요. 콜센터로 치면 고객 상담 매뉴얼, FAQ 등 교육 자료, 상품 정보로 지식베이스를 구축하고요. 심층QA 엔진은 답변을 찾기 위해 이를 활용합니다.

이밖에도 솔트룩스의 AI 고객 상담 시스템은 다음과 같이 고도화되고 있는데요. 이는 단순 질의응답 기능을 넘어서고 있죠. AI 상담사의 성과를 관리하고 예측할 수 있고요. 고객 만족도를 자동 분석키도 합니다. 또 잘못된 응답에는 실시간 대응해 위험상황을 막을 수 있죠. 신제품도 홍보할 수 있으며, 필요시 전문 상담사를 자동 연결키도 합니다.

AI 고객 상담 시스템의 강점은 이렇게 정리됩니다. 365일 24시간 내내 즉각 상담이 가능하고요. 운영비를 사람 상담사의 20분의 1 수준으로 줄일 수 있죠. AI는 새 상품, 새 정책을 즉시 학습해 훈련비도 절감되고요. 이는 계속 상담경험을 쌓으면서 더 똑똑해집니다. 사람 상담사는 단순하고 소모적 응대 대신 전문 상담에 집중할 수 있고요. 생산성은 30% 이상 높아집니다.

2) 상담사 지원 AI 시스템

이는 AI가 사람 상담사의 고객 통화와 이메일 답변 작성 등을 지원하는 시스템입니다. AI가 사람 상담사의 지적노동을 자동화하는 건데요. AI는 사람 상담사와 고객의 통화내용을 엿듣기도 하고요. 고객을 응대하는 매장 직원, 고객의 이메일 문의를 받은 사람 상담사에게 답변과 참조 자료를 알아서 제공합니다.

작동과정은 이렇습니다. 이 시스템에서는 AI가 사람 상담사와 고객의 대화, 주고받은 메시지, 문서를 실시간으로 보고 듣죠. 이메일의 경우 정보와 질문을 자동 추출하고요. 또 사람 상담사와 고객의 대화에서는 음성인식 엔진을 통해 음성대화를 활자화하죠. 이렇게 정리한 내용은 앞서 살펴본 AI 고객상담 시스템과 연동되는데요. AI는 자연어 이해 엔진, 대화 매니저, 심층QA 엔진, 지식베이스 등을 토대로 답변, 추가 질문, 근거자료를 확인하고요. 정확도 예측에 따라 필요한 답변을 거르고 요약해 사람 상담사의 화면에 띄워줍니다.

앞서 콜센터 상담사의 이직률이 높다보니 그들의 지적자산을 조직 안에서 공유하지 못하는 게 전통 콜센터의 한계라고 언급했는데요. 상담사 지원 AI 시스템은 그 대안이 될 수 있습니다. AI가 스스로 사람 상담사에게 답변과 참조자료를 빠르고 정확하게 제공하는 건 이 시스템의 특장점이죠. 이로써 입사 3개월 미만인 신입 상담원도 노련하게 고객을 응대하도록 지원하고요. 상담사의 평균 상담 시간은 30% 줄고, 상담 오류를 절반 이하로 낮출 수도 있습니다.

 

NH농협은행의 AI 컨택센터 혁신 비결

솔트룩스의 AI 컨택센터 솔루션은 NH농협은행, 우리은행 등 금융권에서 활발히 쓰이고 있습니다. 특히 NH농협은행에서는 콜센터 품질관리와 고객 만족에 있어서 유의미한 결과가 나오고 있는데요. 실제 현장에서 솔트룩스의 AI 컨택센터 솔루션의 구현사례와 효과를 살펴보겠습니다.

NH농협은행은 고객행복센터(콜센터)에 솔트룩스의 AI 상담 시스템을 도입했습니다. 여기에는 고객상담 질의응답 서비스, 실시간 전화상담 지원 서비스, AI 콜봇 등을 구축했는데요. NH농협은행은 아르미 AI 플랫폼과 솔트룩스의 솔루션을 연결해 모바일 앱 올원뱅크, 스마트뱅킹 앱 안에서도 AI 상담 서비스를 제공하죠. AI 콜봇은 지난번 톡봇 사례에서 자세히 다뤘기 때문에 이번에는 나머지 사례를 주로 들여다보겠습니다.

먼저 고객상담 질의응답 서비스에서는 채팅 상담을 통해 고객 질문을 받는데요. 예를 들어 올원뱅크 AI 상담톡에서 “올원뱅크가 뭐에요?”라고 물으면 활자로 답변하죠. 계좌조회나 이체 등 서비스는 바로 연결해주기도 합니다. 특히 심층QA 엔진과 대화처리 엔진을 연계하면서 질문을 더 정확하게 파악할 수 있는데요. 이로써 질문 의도가 불분명한 단순질문에 더 잘 답할 수 있고요. 고객에게 추가 질문을 던져 상담을 이어가 필요한 서비스를 원활하게 제공한다고 합니다.​

실시간 전화상담 지원 서비스는 앞서 살펴봤듯 음성인식 기능으로 상담사와 고객의 전화상담 내용을 활자로 바꾸고, 질문에 답변하는 방식으로 구현됐습니다. 예를 들어 고객이 전화로 “안심보안카드가 뭔가요?”라고 물으면 이게 사람 상담사의 창에 활자로 뜨고요. NH농협은행의 상담도우미 AI 아르미봇이 해당 정보를 찾아 사람 상담사의 창에 띄워줍니다. 이 서비스는 AI의 빠른 활약에 힘입어 상담 서비스의 품질도 높아졌다는데요. 답변의 정확도가 94%라고 합니다.

NH농협은행이 이같은 성과를 낸 데 솔트룩스의 지능형 지식관리시스템(KMS)의 역할도 컸습니다. KMS란 개인과 조직이 업무 지식을 관리하고, 공유하는 시스템인데요. 솔트룩스의 지능형 KMS는 기업의 지식 자산을 위키피디아처럼 쉽게 등록, 배포할 수 있게 했죠. 농협의 경우 금융, 서비스 상담지식이 지식그래프 형태로 여기에 구축됐는데요. 이는 AI로 고객 문의에 필요한 정보를 추출하는 데 도움됐다는 평가입니다.

 

마무리하며

 

지금까지 AI 컨택센터의 대두배경과 솔트룩스의 해당 솔루션 작동원리, 적용 사례를 살펴봤는데요. 글의 요점을 정리하면 아래와 같습니다.

 

AI Suite 심층질의응답 엔진 자세히보기 ☞

인공지능 상담 시스템 도입사례 자세히보기 ☞

▶ 블로그 원문 보기: http://blog.saltlux.com/221910834034 

 

 

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[ 참고자료 ]

1.IBM KOREA, ‘콜센터 불만 처리가 더 불만? 이제 ‘AI 컨택센터’로 만족도 UP’, 2019.9.18, m.blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=ibm_korea&logNo=221650774470&proxyReferer=https%3A%2F%2Fwww.google.com%2F

2.이경탁, ‘KT ‘AI 고객센터’, 美 ‘스티비어워즈’ 4년 연속 수상’, 조선비즈, 2020.3.2, https://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2020/03/02/2020030200828.html

3.오경묵, ‘AI음성로봇이 코로나 격리해제자 관리’, 한국경제, 2020.3.26, www.hankyung.com/society/article/202003262921i

4.박종일, ‘강남구, 코로나19 자가격리자 위한 AI콜센터 운영’, 아시아경제, 2020.4.3, cm.asiae.co.kr/article/2020040317121693778

5.채상우, ‘카카오 ‘AI콜센터’ 연내 출범…10월 출시 네이버와 ‘맞대결’’, 헤럴드경제, 2020.4.2, biz.heraldcorp.com/view.php?ud=20200402000483

6.김기순, ‘글로벌 컨택센터 산업전망’, 2020 글로벌 ICT 이슈리포트, 2020.1.17, www.itfind.or.kr/admin/getFile.htm?identifier=02-001-200122-000017

7.김지현, ‘콜센터 업무의 AI기반 시스템 대체 활성화 추세’, 하나금융투자, 2019.3.18, www.itfind.or.kr/admin/getFile.htm?identifier=02-004-190319-000029

8.Ralph Atkins, ‘Why UBS cloned an economist’, Financial Times, 2018.7.19, www.ft.com/content/fdaf48ec-8422-11e8-a29d-73e3d454535d