보이스봇·챗봇이 응대 척척… 46조 ‘AI 고객상담’ 시장 뜬다[ICT]

클릭하시면 더 큰이미지를 보실 수 있습니다 서울의 한 음식점에서 직원이 KT의 인공지능(AI) 서비스 ‘AI 통화비서’를 이용해 고객 관련 업무를 처리하고 있다. KT 제공

■ KT, AICC 사업 확대 나서

음성인식·텍스트분석 기술 바탕
AI목소리 인증 도입·상담자동화

국내시장 2030년 4546억 전망
세계시장 규모 연평균25% 증가

인공지능(AI)의 일상화가 진행되는 가운데, AI 혁신이 가장 두드러지는 분야 중 하나가 인공지능 컨택센터(AICC)다. AI 기술 고도화와 함께 인건비 상승으로 가파르게 성장 중인 AICC 사업은 금융·의료·교육 등 다양한 분야에서 고객과 기업 모두 AI 혁신을 빠르게 경험할 수 있다는 점에서 주목된다.

시장조사기관 얼라이드마켓리서치는 국내 AICC 시장이 연평균 23.7% 성장해 오는 2030년에는 4546억 원에 달할 것으로 전망했다. 또 리서치앤드마켓은 세계 AICC 시장 규모를 지난 2020년 155억 달러(약 20조950억 원)에서 연평균 25% 증가해 2025년 361억 달러(46조8790억 원)로 성장할 것으로 예상했다.

KT는 2020년부터 국내 최대 8000석 규모의 콜센터 운영을 통해 확보한 노하우와 AI 기술을 바탕으로 AICC 사업을 확대하고 있다고 1일 밝혔다. KT AICC는 음성인식·음성합성·텍스트 분석·대화 엔진 등의 기술을 바탕으로 고객센터의 전체 업무를 최적화하는 시스템을 갖췄다. 고객 본인인증 방식에 AI 목소리 인증을 도입, 보이스봇·챗봇을 통한 상담 자동화, AI 상담 어시스트(Assist)를 활용한 실시간 전문 상담 코칭까지 신속하고 유연한 고객 응대 환경을 지원한다.

KT의 AICC 솔루션의 이 같은 성능은 국내 최대 규모의 KT 콜센터에서 확보된 8K 음성 데이터를 통해 가능했다. 유무선 일평균 24만 콜의 전화가 KT 고객센터에서 처리되며, 330만 기가지니 가입자들의 발화 데이터를 통해 더 ‘똑똑한’ AI를 지금도 계속해서 갱신해 구현하고 있다. KT는 2022년 1월, AICC 솔루션에 클라우드 역량을 결합한 서비스형 AICC 상품으로 기업고객 누구나 간편하게 AICC의 셀프 가입 및 구축·상담이 가능한 클라우드 컨택센터 ‘KT A’Cen Cloud(에이센 클라우드)’를 출시했다.

KT 에이센 클라우드는 실시간 대화록·상담 어시스턴트·보이스봇·챗봇을 상담 앱이 유기적으로 결합해 서비스를 제공한다. 상담 내용은 실시간 텍스트로 기록되며 상담 분류와 요약 생성도 자동으로 이뤄진다. 상담 앱은 유선전화·SNS·모바일 등 다양한 채널로 들어오는 상담 내역을 유기적으로 통합 관리해 채널 전환에도 끊김이 없는 서비스를 제공하며, 고객이 상담사와 AI 상담봇을 번갈아 대화할 때 이질감을 느끼지 않도록 AI봇의 어휘·대화의 ‘톤앤매너’를 상담사와 동일하게 맞춘다.

이를 통해 기업들이 최신의 AI 기술을 상담센터에 적용해 전화 상담 업무를 자동화하면서도 상담 중 고객에게 직접적 지원이 필요한 시점을 파악한 후 AI봇에서 상담사로 연결해 효율적이고 차별화된 서비스를 제공할 수 있다. 향후 금융·보험·카드·커머스 분야 업종에 에이센 클라우드가 도입될 경우 업무 생산성 15% 향상, 운영비용 15% 절감, 구축비용 30% 절감 등의 효과가 기대된다.

실제로 고객사인 보일러 제조사 린나이는 KT 에이센 클라우드를 도입한 후 고객 콜에 대한 상담 처리율이 45%에서 69%로 1.5배 상승했다. 상담사 연결을 기다리다 포기하는 ‘포기콜’은 1만4000건에서 4000건으로 71.7% 감소했다. 대기시간 단축으로 고객 포기콜 수가 크게 줄고, 간결하고 빠른 업무처리로 상담 처리율이 증가한 것으로 보인다.

한편 KT는 더욱 진화한 AICC 서비스를 구현하기 위해 라지(Large) AI 모델을 적용할 계획이다. KT 에이센 클라우드에 Large AI를 적용해 고객의 의도·맥락을 더 정확하게 파악하고 고객의 감성까지 분석하여 AI봇이 사람처럼 자연스럽게 응대하도록 구현하는 것이 목표다. Large AI가 적용되면 상담 후처리의 핵심인 요약·분류 자동화 기능의 정확도를 높일 수 있고, 적은 양의 데이터로도 빠르게 학습해 업종·업무 확대 속도도 빨라질 것으로 예상된다고 KT는 설명했다.

이승주 기자 sj@munhwa.com