[컴퓨터월드] 코로나19 이후 비대면이 활성화되며 여러 산업 분야에 큰 변화가 일어났다. 특히 밀집된 공간에 많은 상담사가 몰려 있는 고객센터는 자동화 기능을 적극 도입하며 인력 및 업무 효율화를 추진했다.

약 3년 동안 대한민국을 흔들었던 코로나19는 엔데믹(Endemic, 일상적 유행)으로 전환됐지만, 고객센터를 둘러싼 변화는 여전히 계속되고 있다. 특히 챗GPT가 일으킨 생성형 인공지능(AI) 열풍에 힘입어 컨택센터에도 AI 기능을 도입해 AICC(AI 컨택센터)로 변신을 꾀하고 있다. 변화하는 컨택센터 시장을 노리고 기존 솔루션 업체뿐 아니라 통신 3사까지 AICC 시장에 참여하면서 경쟁이 심화되고 있다. 하지만 AICC를 비즈니스에서 완전히 구현하려면 신뢰성을 확보하고, 데이터 통합 및 보안 등의 문제를 먼저 해결해야 한다. AICC로 변화하는 컨택센터 시장 현황을 살펴봤다.

코로나19 이후 증가한 컨택센터 수요

코로나19의 영향으로 사회 전반에 비대면과 디지털 전환(DX)이 빠르게 이뤄졌다. 비말(침방울)을 통한 감염이 주된 원인이었기에 대면 접촉을 피해야 했고, 감염자가 급속도로 증가하며 모든 산업 분야에서 업무 환경을 비대면으로 전환할 수밖에 없었다. 사무실이 아닌 다양한 공간에서 비대면으로 업무를 이어가기 위해 디지털 전환은 불가피했다.

고객센터도 예외는 아니었다. 사회 전반에서 비대면 서비스가 증가하며 고객센터로의 문의가 이전보다 늘어났다. 하지만 구성원 간 밀접한 구조로 인해 고객센터 내 코로나 감염이 확산돼 부득이하게 상담원을 줄이거나 재택근무로 전환하는 등의 변화를 피할 수 없었다. 이는 고객과 고객센터 간 상호작용을 악화시켰고 서비스 역시 전보다 떨어지는 결과를 낳게 됐다.

이러한 문제를 해결하고자 기업에서는 자동화, 효율화를 추구하기 시작했다. 단순하게 해결할 수 있는 업무는 챗봇과 보이스봇으로 처리했다. 보다 효과적인 고객 서비스를 위해 연령대별 관심사, 고객의 최근 상담 등 여러 데이터를 활용해 적절한 답변을 미리 준비하거나 최적의 상담사를 연결해주는 기술도 적극 도입했다. 기업들은 더 나아가 생성형 AI를 적용하기 시작했다.

통합된 고객 경험 제공

대중에게 익숙한 고객센터는 콜센터다. 콜센터는 전화를 통해 고객에 응대한다. 고객의 질문에 응답하고(인바운드), 판매 유도 및 마케팅 프로모션을 안내하는(아웃바운드) 업무를 담당한다. 콜센터는 20세기 중반부터 지금까지 고객을 응대하는 대표적인 창구 역할을 해왔다.

이러한 전통적인 콜센터는 아직 여러 형태로 남아 있지만, 고객과 기업이 접촉하는 채널이 다양해진 지금, 더 이상 과거만큼 고객을 만족시키기는 어렵게 됐다. 기업은 웹페이지, 이메일에서 시작해 스마트폰이 대중화되며 모바일 웹 환경, 앱, 채팅, SNS 등 많은 경로로 고객과 소통하게 됐다. 콜센터만으로 여러 채널을 통해 들어오는 고객의 요구를 소화할 수 없게 된 것이다.

컨택센터는 단순 응대를 넘어 고객 경험을 체계적으로 관리한다. 컨택센터에서는 기업과 고객이 만나는 채널을 통합, 정보를 공유하며 고객에 더 만족스러운 서비스를 제공한다. 가령, 홈페이지에 상담원과 채팅으로 구입한 옷의 사이즈에 문제가 있다고 하는 고객이 있다. 기존 콜센터의 경우 고객으로부터 확보할 수 있는 정보는 대화가 전부다. 전화로 어떤 상품을 구입했고 문제는 무엇인지 확인해야 한다.

그러나 컨택센터는 다르다. 상담원은 채팅으로 응대하면서 며칠 전 있었던 주문과 고객 관련 정보를 화면으로 확인할 수 있다. 만약 채팅으로 충분치 않아 전화로 넘어간다면, 채팅으로 나눴던 정보를 이어받아 고객 응대를 할 수 있다.

고객은 여러 채널을 활용해 만족스러운 서비스를 받고, 상담원은 신속한 응대로 업무 효율성을 높일 수 있다. 특히 끊김 없는 고객 경험을 제공하는 컨택센터는 ‘옴니채널(Omni-Channel)’을 갖췄다고 할 수 있다.

기업은 컨택센터 구축을 위해 다양한 기술을 복합적으로 도입한다. 전화로 들어오는 질문과 요구사항을 빠르게 파악하기 위해 음성을 텍스트로 변환하는 STT(Speech-to-Text) 기술을 적용한다. 고객의 음성을 텍스트로 바꿔 상담원이 보는 모니터에 띄움으로써 효율적인 업무 처리를 지원한다.

고객과의 상담 내용을 분석, 고객에 필요한 내용을 전달하고 상담 이후 내용을 정리해 데이터로 제공하는 텍스트 분석(Text Analysis, TA) 기능도 쓰인다. 시스코코리아 협업 부문 컨택센터 담당 조정천 이사는 “STT로 고객 상담을 텍스트로 변환한 뒤, AI가 분석해 시스템 내에서 적절한 답변을 찾아준다”며 “관련 정보를 띄워서 상담사에게 안내하거나 다음 상담 과정까지 원활하게 안내하는 등의 효과를 기대할 수 있다”고 설명했다.

다음으로 챗봇을 들 수 있다. 챗봇은 이미 여러 컨택센터에 활용돼 일상생활에서 쉽게 경험할 수 있다. 챗봇은 고객이 자주 찾는 FAQ에서 유용하다. 고객 문의사항 중 일부는 단순한 내용이 반복적으로 나타난다. 이런 부분을 상담원이 일일이 대응한다면 낭비라 할 수 있다. 심도 있는 대화와 지원이 필요한 고객에 충분한 인력이 투입될 수도 없다.

챗봇은 간단한 문제를 대신 답하고 해결방안으로 고객을 연결해 상담원의 업무 부담을 줄이고 효과적인 인력 활용을 돕는다. GS네오텍 박종국 컨택센터 기술팀장은 “챗봇과 같은 무인상담 기능을 최근 고객사에서 가장 필요로 한다”며 “단순 반복적인 업무를 AI 상담사가 처리해 효율성을 높여주길 기대하고 있다”고 말했다.

컨택센터에서 데이터도 중요하다. 다양한 채널로부터 데이터를 확보해야 고객에게 최적화된 서비스를 제공할 수 있다. 고객과의 응대 경험이나 특정 고객층에 평이 좋았던 상담원의 연령대를 파악, 고객에 알맞은 상담원을 연결해 만족도를 높일 수 있다. 제네시스, 시스코 등 여러 업체에서 데이터를 통한 자동 라우팅 기술로 최적의 상담원을 고객과 연결하는 서비스를 지원 중이다.

완성도 낮지만 ‘AI 챗봇’에 관심 집중

모든 산업 분야에 AI 적용되듯 컨택센터에도 AI가 적용되고 있다. 음성을 텍스트로 변환(STT)하고 텍스트를 분석(TA)하는 데 정확도를 높이기 위해 AI가 활용된다. 고객 데이터를 바탕으로 개인화된 맞춤형 서비스를 제공하는 데도 AI의 힘이 필요하다.

다만 업계의 의견을 종합하면 컨택센터에는 AI가 도입된 것이 아니라 도입을 추진하고 있거나 도입을 고려하는 단계에 있다. 챗GPT와 같은 생성형 AI는 아직 개발 및 검토 중이다.

제네시스 솔루션 컨설팅 이성훈 상무는 “현재는 AICC 구축 시 챗봇, 보이스봇에 초점을 맞추고 있다”며 “자연어 기반 초거대 AI는 데이터 통합 등의 과제가 선결되지 않으면 기대한 만큼 만족스러운 결과를 내기 어렵다”고 말했다.

고도화된 AI 기술이 도입될 경우 고객이 가장 큰 변화를 체감할 수 있는 요소는 챗봇이다. 현재 많은 챗봇은 규칙 기반으로 구축된다. 규칙 기반 챗봇은 고객이 자주 찾거나 필요로 할 만한 내용으로 시나리오를 만들고, 고객이 질문을 던지면 가장 관련 있는 답변을 시나리오 안에서 찾아 제공한다. 챗봇 형태는 대개 질문을 선택지에서 클릭하는 방식으로 구성된다.

규칙 기반 챗봇은 단순한 업무를 빠르게 처리하는 효과를 거둘 수 있다. 다만 준비된 시나리오를 벗어나는 답변은 챗봇이 자체적으로 생성해 답변할 수 없다. 이렇게 챗봇이 소화하지 못한 내용은 상담원에게 넘어가게 된다.

AI 챗봇은 자연어처리(NLP)를 통해 스스로 문장의 맥락, 의미를 이해해 적합한 답변을 생성한다. 오픈AI의 챗GPT 같은 대화형 AI 서비스가 이에 해당한다. 컨택센터에 AI 챗봇을 구축한다면, 고객이 챗GPT를 활용하듯 채팅에 질문을 넣고 그에 대한 답변을 받는 형태로 구성될 수 있다.

특히 AI 챗봇은 노동력 측면에서 효율적이다. 고객센터 내 상담원은 불안정한 근무 요건으로 이직이 잦아 전문화된 인력을 확보하기 어렵다. AI 챗봇이 활성화되면 보다 안정적인 고객 서비스를 제공할 수 있다.

AI 챗봇은 고객센터의 노동력과 업무에 변화를 가져다줄 기술이지만, 아직 실제 도입에는 어려운 점이 있다. 우선 완성도가 아직 낮다. 모든 생성형 AI가 해결해야 하는 가장 큰 문제는 ‘환각(Hallucination)’ 현상이다. 환각이란 AI 모델이 허위 정보를 사실인 듯 답변하는 현상을 의미한다. 생성형 AI는 근본적으로 사람처럼 생각해서 답변을 생성하는 게 아니라 학습한 데이터를 조합해 확률적인 계산으로 가장 그럴싸한 답변을 연결한다. 따라서 복잡하고 긴 내용이나 학습 범위를 벗어난 질문에는 사실과 다른 답변을 내놓는 경우가 발생한다. 실제로 올해 초 챗GPT가 대중에 널리 알려진 뒤, AI에 엉뚱한 답변을 유도하는 인터넷 밈(meme)이 유행하기도 했다.

대중이 무료로 사용하는 손쉬운 채팅 기능에서는 환각이 웃음거리에서 그치지만 비즈니스에서는 상황이 다르다. AI가 만든 잘못된 결과가 실제 회사 성과에 직결될 수 있기 때문이다. 컨택센터 또한 마찬가지이다. AI가 잘못된 답변으로 고객의 만족도를 크게 떨어뜨리거나 사고를 유발할 가능성을 배제할 수 없다.

GS네오텍 박종국 컨택센터 기술팀장은 “AI를 통해 잘못된 정보가 전달될 경우에는 비즈니스적 위험 요소가 있다”며 “이런 이유로 현재는 주로 규칙 기반 챗봇을 통한 질의답변이나 상담사 어시스턴트 같은 보조수단으로 쓰이고 있다”고 말했다.

문제는 ‘AI 신뢰성’

신뢰할 수 있는 AI를 제작하고자 기업들은 보완 방안을 고민하고 있다. 한 기업은 AI의 답변이 사실인지 검증하는 절차를 마련하고자 사용자에게 답변에 근거를 보여줌으로써 신뢰도를 높이는 대안을 개발했다. 정확도가 중요한 질문에는 AI가 생성한 답변이 아니라 검증된 웹 문서를 제공하는 방식으로 환각을 방지하려는 기업도 있었다. 하지만 환각 현상은 아직 기술적으로 완전히 없앨 수는 없다.

두 번째 걸림돌은 데이터다. 완성도 높은 답변을 제시하기 위해서는 ‘빅데이터’라고 불릴 만큼 거대 규모의 데이터를 축적해 모델을 학습시켜야 한다. 하지만 이를 위한 충분한 데이터를 확보하기에 아직 채널 간 통합조차 완전히 이뤄지지 않은 경우도 많다.

제네시스 솔루션 컨설팅 이성훈 상무는 “채널 간 통합이 제대로 되지 않아 여러 채널을 오가는 문의를 기업에서 파악하지 못하는 경우도 있다”며 “고객 여정이 연결돼 마치 하나의 채널처럼 통합된 컨택센터를 구성해야 AICC가 완성될 수 있다”고 강조했다.

민감한 개인정보로 인한 보안상 난점도 있다. 빅데이터를 확보한다 해도 개인정보가 얽힌 내용이 많아 활용이 어렵다.

시스코코리아 협업 부문 컨택센터 담당 조정천 이사는 “생성형 AI를 활용하기 위해서는 다량의 데이터가 필요한데, 고객센터 내 정보에는 민감한 개인정보가 담겨 있다”며 “기업의 보안 정책상 정보를 공개하기 어려워 생성형 AI를 도입하는 데 어려움이 있다”고 설명했다.

이러한 어려움에도 AI가 가져올 수 있는 장점은 뚜렷해 기술 검토와 비즈니스 접목이 이어지고 있다. 생성형 AI가 도입되면 인력 변동이 심한 고객센터 여건을 보완하고, 빈틈없는 운영이 가능하기 때문이다. 업체들은 실제 업무 환경에서 적절히 구현 가능한 고도화 AI 서비스가 빠르게 컨택센터에 도입될 수 있도록 개발과 연구에 힘쓰고 있다.

[주요 컨택센터 업체별 동향]

제네시스 | ‘서비스로서의 경험’ 내세워 컨택센터 고도화

제네시스는 ‘서비스로서의 경험(Experience as a Service)’을 비전으로 고객 경험 향상에 초점을 맞춰 컨택센터를 고도화하고 있다. 제네시스 솔루션 컨설팅 이성훈 상무는 “제네시스는 여러 솔루션을 고객의 경험 중심으로 조율하는 데 집중하고 있다”며 “고객 여정의 매 순간마다 AI가 어떤 도움을 줄 수 있는지 고려해 최적화된 제품을 만들고자 연구를 이어가고 있다”고 밝혔다.

제네시스가 강조하는 기능 중 하나는 ‘예측 기반 라우팅’이다. 기업이 고객에 서비스를 효과적으로 제공할 수 있도록 과거 정보를 파악해 최적의 상담사를 연결하는 기능이다. 이성훈 상무는 “챗봇으로 충분치 않아 상담사에게 연결된 경우, 챗봇과 교류한 내용, 과거 이력이나 정보를 고려해 고객에 가장 설득력 있는 상담사를 자동으로 연결한다”고 설명했다. 이어 “예측 기반 라우팅 같은 기능은 각 고객에 적합한 응대를 찾고 최대한 쉽고 빠르게 문제를 해결해 ‘고객 경험의 개인화’를 실현할 수 있다”고 덧붙였다.

이러한 예측 기반 기능은 고객이 문의하는 인바운드뿐 아니라 기업이 직접 안내하는 아웃바운드 상황에서도 활용 가능하다. 이성훈 상무는 “‘예측 기반 인게이지먼트’는 고객 정보를 바탕으로 적합한 시점에 마케팅, 영업 등을 제공하도록 지원해 고객에게는 스트레스 없는 경험을, 기업에게는 더욱 효과적인 서비스를 제공한다”고 설명했다.

아울러 제네시스는 상담 내용을 AI로 자동 요약 및 후처리 작업을 통해 기록으로 남기는 기능도 지원, 상담원 업무를 효율화할 수 있도록 돕는다.

제네시스의 컨택센터 솔루션은 ‘제네시스 클라우드 CX(Genesys Cloud CX).’ 단일 플랫폼 안에 웹서비스, 챗봇, AI 라우팅 등을 담았고, 단계를 나눠 고객센터 기술 상황에 따라 필요한 만큼 도입할 수 있다. 또한 앱 마켓 ‘제네시스 앱 파운드리(Genesys AppFoundry)’를 통해 다양한 솔루션을 사용해 보고 도입함으로써 빠르게 변화하는 고객의 요구에 대응할 수 있도록 지원한다.

제네시스 솔루션 컨설팅 이성훈 상무는 “AICC는 통합된 고객 경험을 바탕으로 고객센터를 단순 응대 중심에서 영업, 마케팅까지 포괄하는 고부가가치 사업으로 바꿔 갈 것”이라고 전망했다. 이어 “제네시스는 ‘서비스로서의 경험’을 구현하고자 앞으로도 다양한 기술을 연구해 더 만족스러운 서비스를 제공하고자 노력하겠다”고 밝혔다.

시스코 | 온프레미스부터 클라우드까지 폭넓은 포트폴리오로 시장 대응

시스코의 컨택센터 솔루션은 ‘시스코 웹엑스(Cisco webex)’다. 웹엑스는 전화, 메시지, 미팅, 그리고 컨택센터에 이르기까지 기업 내 통신 서비스를 일원화하는 클라우드 서비스다. 시스코는 웹엑스에 AI를 접목해 디지털 자동화, 라우팅, 인력 최적화, 운영 분석 등에 활용한다.

시스코는 자사의 컨택센터 솔루션으로 △상담원 화면에 유용한 인사이트를 자동으로 제공하는 ‘에이전트 어시스트(Agent Assist)’ △통화 요청과 내용을 주제별로 식별 및 분석하는 ‘주제 모델링(Topic Modeling)’ △상담원의 업무 스트레스를 경감시키는 ‘에이전트 웰니스(Agent Wellness)’ 등의 효과를 기대할 수 있다고 설명한다.

AI 어시스턴트 기능은 상담원이 즉각 대응하기 어려운 내용을 STT로 변환된 텍스트를 분석, 화면에 인사이트를 자동으로 띄워 서비스를 원활히 지원할 수 있다. 주제 모델링은 상담 내용을 데이터화해 주제를 분류하고, 고객 응대 시 매뉴얼을 제공하거나 적합한 상담원을 연결하는 등의 기능을 제공한다.

시스코코리아 협업 부문 컨택센터 담당 조정천 이사는 “과거에는 반복되는 문의에서 문제를 파악하지 못해 응대 매뉴얼을 갖출 수 없었다”며 “데이터를 통해 이슈를 미리 알 수 있다면 더욱 개인화된 고객 서비스를 제공하고, 더 나아가 제품 내 문제를 찾아 사고를 예방하는 일도 가능하다”고 설명했다.

시스코의 강점은 온프레미스와 클라우드를 아우르는 하이브리드 클라우드 서비스다. 빠른 구축이 가능하고 비용 측면에서 유리해 클라우드 선호도가 높아지고 있지만, 대기업에서는 여전히 온프레미스 형태를 유지하는 경우가 남아 있다.

조정천 이사는 “클라우드를 원하는 고객이 늘고 있지만 온프레미스를 유지하는 기업도 존재한다. 시스코는 온프레미스부터 클라우드에 이르기까지 폭넓은 포트폴리오로 다양한 고객 수요에 대응할 수 있다”며 “앞으로도 시스코는 온프레미스 관련 지원을 지속 유지해 나갈 방침”이라고 밝혔다.

아울러 시스코는 솔루션용 개방형 API 레이어를 제공해 고객이 자체 AI 솔루션을 컨택센터에 도입할 수 있도록 지원하고 있다.

시스코코리아 협업 부문 컨택센터 담당 조정천 이사는 “아직 AI 적용이 초기 단계임에도 비즈니스 효율성과 고객 만족도에서 모두 긍정적인 반응을 얻고 있다”며 “꾸준한 기술 개발로 앞으로 AI를 활용해 더 효과적인 컨택센터 구축에 힘을 기울이겠다”고 밝혔다.

GS네오텍 | “‘아마존 커넥트 SDP’ 자격취득으로 기술력 입증”

GS네오텍은 지난 1월 아마존웹서비스(AWS)의 AICC ‘아마존 커넥트(Amazon Connect)’의 SDP(서비스 제공 프로그램) 자격을 취득했다. 아마존 커넥트는 AWS에서 개발한 컨택센터 SaaS(서비스형 소프트웨어)로 전화, 챗봇, 보이스봇 등 다양한 솔루션이 포함돼 있으며, AWS 클라우드 인프라 및 서비스와 밀접한 연계가 가능하다는 장점이 있다.

‘아마존 커넥트 SDP’는 AWS가 아마존 커넥트에 대한 깊은 이해화 경험을 갖춘 파트너사에 제공하는 인증 프로그램으로, 기술 숙련도, 고객 경험에 대한 전문지식 등을 검증해 부여된다.

GS네오텍 박종국 컨택센터 기술팀장은 “SDP 인증 파트너로서 아마존 커넥트에 대한 폭넓은 이해력을 바탕으로 최신 기술과 효과적인 방법론을 통해 고객에 더 빠른 마이그레이션과 더 나은 서비스를 제공할 것”이라고 밝혔다.

특히 GS네오텍은 오랜 기간 여러 솔루션 업체와 협력한 경험으로 효율적인 구축을 지원한다고 강조했다. 박종국 팀장은 “GS네오텍은 컨설팅 시 기존 시스템과의 유연한 연계와 자원 낭비를 줄이는 최적화된 설계를 제공한다”고 말했다.

또한 GS네오텍은 자체 솔루션 ‘와이즈엔(WiseN)’으로 고객사에서 솔루션 도입에 필요한 기능을 추가로 붙이거나 UI/UX를 기업 환경에 알맞게 수정하는 등 비즈니스의 유연한 확장과 시스템 재구성 등을 지원한다.

GS네오텍 박종국 컨택센터 기술팀장은 “다년간 쌓아온 솔루션 구축 경험을 바탕으로 각 기업에 맞는 최적화된 환경을 구현하겠다”며 “앞으로도 역량 있는 파트너들과 긴밀히 협업해 비즈니스 워크플로우를 개선해 나가겠다”고 밝혔다.

카카오엔터프라이즈 | AICC 플랫폼 ‘SaaS형 카카오 i커넥트 센터’ 오픈

카카오엔터프라이즈는 2019년 12월 카카오가 오랜 시간 축적한 AI, 클라우드 등의 기술력을 바탕으로 기업용 솔루션 개발을 위해 출범한 기업이다. 카카오클라우드는 컨택센터를 비롯해 다양한 사업을 진행하고 있다.

지난 8월 카카오엔터프라이즈는 카카오 클라우드 기반으로 컨택센터 구성에 필요한 기능을 담긴 AICC 플랫폼 ‘SaaS형 카카오 i 커넥트 센터’를 정식 오픈했다. 클라우드 형태로 구축돼 대기업뿐 아니라 중소기업에서도 빠르게 AICC를 도입할 수 있다는 장점이 있다.

카카오 i 커넥트 센터의 주요 AI 기능으로는 △상담사의 단순 반복 업무를 줄여주는 ‘대화형 전화 음성봇’ △신속하고 효율적인 상담 처리를 지원하는 ‘AI 상담 어시스턴트’ 등이 있다. 간단한 문의는 AI 상담사가 바로 답변을 제공하며, 처리하지 못하는 내용은 일반 상담사에게로 넘어가고, 대화 내용이 AI 상담 어시스턴트를 통해 상담사에게 전달돼 끊김 없는 서비스를 지원한다.

또한 SaaS형 카카오 i 커넥트 센터는 실제 사용 환경과 동일한 테스트 환경을 제공해 기업에서 미리 서비스를 경험해보고 도입 여부를 결정할 수 있다는 장점이 있다.

카카오엔터프라이즈 신호준 팀장은 “SaaS형 카카오 i 커넥트 센터는 기업 규모에 상관없이 클라우드를 기반으로 신속하고 간편하게 AICC로 전환·확장해 고객 서비스 만족도를 향상할 수 있다”며 “고객 서비스 향상을 원하는 국내 스타트업이 카카오 i 커넥트 센터 SaaS형을 통해 AICC 도입 및 전환에 드는 비용과 시간을 절감할 수 있도록 적극 지원할 것”이라고 말했다.