AI 콘택트센터

빅데이터 분석기술을 활용하면 신속하고 정확한 개인 맞춤형 상담서비스가 가능하다.[일러스트=게티이미지뱅크]
빅데이터 분석기술을 활용하면 신속하고 정확한 개인 맞춤형 상담서비스가 가능하다.[일러스트=게티이미지뱅크]

콜센터는 기업과 고객의 소통 창구다. 고객의 요구에 어떻게 응대하느냐에 따라 기업 평판이 갈리기도 한다. 하지만 쉴 새 없이 쏟아지는 요구에 즉각 피드백을 하는 것은 쉬운 일이 아니다. 상담직원 수가 절대적으로 부족한 데다, 감정노동에 시달리는 직원들의 스트레스도 적지 않아서다. 그 과정에서 고객들의 불만은 점점 더 쌓이게 마련이다. IBM이 인공지능(AI) 왓슨을 활용한 고객서비스센터 구축에 나선 이유다. 더스쿠프(The SCOOP)와 IBM이 감정노동까지 가능해진 AI의 현주소를 취재했다. 

통화연결음이 이어지길 10여분. 겨우 연결이 됐나 싶더니 수화기 너머로 들려오는 건 “통화량이 많아 전화연결이 어려우니 다시 걸어달라”는 말이다. 콜센터에 전화를 걸 때면 종종 겪는 일이다. 복잡한 연결 과정과 대기시간을 거쳐 겨우 연결이 되더라도 퉁명스러운 직원의 응대에 기분이 상할 때가 적지 않다. 

이런 일이 반복되면 기업도 손해다. 고객들의 불만이 늘어날수록 기업 평판이 떨어지고, 실적 악화로 이어질 수 있어서다. 실제로 한 기관이 진행한 설문조사 결과에 따르면 “단 한번의 부정적인 경험만으로도 해당 브랜드 이용을 중지하겠다”는 소비자는 81.0%에 달했다.

이런 문제는 앞으로 더욱 심각해질 공산이 크다. 시간과 공간의 제약을 없애는 디지털 기기가 발전할수록 소비자들은 즉각적인 반응에 익숙해지기 때문이다. 고객의 요구에 기업이 신속하게 응대해주길 바란다는 거다. 특히 ‘디지털 네이티브’라고 불리는 Z세대(1990년대 중반 이후 태어난 세대)가 주 소비층으로 자리 잡으면 소비자들의 요구를 얼마나 즉각적으로 해결할 것인가가 기업들의 핵심 과제로 떠오를 수도 있다.
 
하지만 이를 해결하는 건 쉽지만은 않은 문제다. 쉴 새 없이 쏟아지는 상담전화에 즉각 응대하기 위해선 그만큼 많은 인력이 필요한데 무작정 충원할 수도 없다. 365일 24시간 내내 응대하기 힘들다는 물리적 제약도 있는 데다, 하루 종일 감정노동에 시달리는 상담직원들이 고객들의 불만을 매번 기분 좋게 들어주길 기대할 수도 없는 노릇이다.

방법이 없는 건 아니다. ‘인공지능(AI) 콘택트센터’를 이용하는 것이다. AI 콘택트센터는 쉽게 말해, 콜센터가 진화한 개념이다. 음성전화 중심이었던 기존의 상담과 달리 AI를 활용해 SNSㆍ메신저ㆍ이메일ㆍ화상통화ㆍ원격제어 등 다양한 경로로 상담을 진행한다. 

AI라고 상담의 질이 떨어질 거라 생각하기 쉽지만 그렇지 않다. 신속할 뿐만 아니라 어떤 면에선 사람보다 정확하다. 빅데이터 기술 덕이다. AI는 전화ㆍ메일ㆍ채팅ㆍ웹 사용기록 등 고객과 관련된 데이터를 수집ㆍ분석해 맞춤형 서비스를 제공할 수 있다. 고객이 원하는 것을 예측해서 답변하고, 고객에게 맞는 상담채널과 시간, 해결방안도 알아서 척척 제시한다. 

빅데이터 기반 개인 맞춤형 서비스

그뿐만이 아니다. 빅데이터 분석을 통해 고객의 감정까지도 알아낼 수 있다. 미국의 한 신용카드 회사에선 고객의 목소리를 문서로 변환한 뒤 긍정적인 감정과 부정적인 감정으로 수치화해 업무 효율을 높이고 있다. 365일 24시간 시간과 장소의 제약 없이 서비스를 제공할 수 있다는 것도 AI 콘택트센터의 장점이다. 

일부에선 “기계가 인간의 일자리를 뺏는 것 아니냐”고 우려할지 모른다. 하지만 상담사에게 가중된 업무를 기계가 대신함으로써 상담사는 중요한 업무에 집중할 수 있다. 실제로 AI 콘택트센터는 고객의 상담내용에 따라 인간상담사에게 연결할지 스스로 상담할지를 판단해 업무를 적절히 분담한다. 고객 만족도를 높일 뿐만 아니라 상담직원의 근무여건까지 개선할 수 있다는 얘기다. 

 

다만, 일반 기업이 이런 AI 콘택트센터를 구축하는 건 쉬운 일은 아니다. 기술적인 문제뿐만 아니라 데이터를 안전하게 보호ㆍ배포할 수 있는 클라우드를 구축하기 어려워서다. IBM의 왓슨 어시스턴트(Watson Assistant) AI가 콜센터의 모든 응용 프로그램과 장치ㆍ채널에 대화식 인터페이스를 쉽게 구축할 수 있도록 돕는 이유가 여기에 있다. 왓슨 어시스턴트 AI는 학습능력이 뛰어나 어디에서나 쉽게 활용할 수 있다. 또한, IBM 왓슨 애니웨어(Watson Anywhere)를 통해 AI가 자유롭게 데이터에 접근할 수 있는 클라우드도 제공하고 있다. 

실제로 IBM의 왓슨을 통해 고객서비스를 개선한 기업이 적지 않다. 브라질 은행 ‘브라데스코’는 대표적인 예다. 브라질은 언어와 문화가 다르지만 왓슨엔 문제가 되지 않았다. 현지 직원들의 교육을 받아 지금은 브라질 문화를 이해하고, 포르투갈어도 능숙하게 구사한다. 왓슨을 낯설어 하는 현지 고객도 거의 없다. 현재 왓슨은 브라질 내 5000개 이상의 지점에서 6500만명에 달하는 고객들에게 맞춤형 서비스를 제공하고 있다.
 
스코틀랜드 왕립 은행에서도 왓슨은 제 역할을 톡톡히 해내고 있다. 200여건에 이르는 고객들의 질문을 통해 왓슨은 1000건 이상의 답변을 만들어냈다. 왓슨이 일상적인 업무를 도맡고 있는 덕에 스코틀랜드 왕립 은행의 전산관리자들은 핵심 업무에만 전념할 수 있다. 더 이상 상담서비스를 받기 위해 전화를 붙들고 있어야 할 필요가 없다. 이제 AI 콘택트센터의 도입은 선택이 아닌 필수가 됐다.
고준영 더스쿠프 기자 shamandn2@thescoop.co.kr
도움말 | 한국IBM 소셜 담당팀 blog.naver.com/ibm_korea

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