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고객센터 사람과 대화하고 싶은 고객 vs AI 상담사를 사람으로 착각한 고객

등록일 | 2024-06-04


“고객센터 사람과 대화하고 싶은 고객 vs AI 상담사를 사람으로 착각한 고객”

최근에 많은 기업에서 AI 챗봇을 도입해 고객센터 역할을 대신하고 있죠. 하지만 같은 답변만 반복하거나 질문의 의도를 파악 못 하는 AI 챗봇 때문에 오히려 더 화가 난다고 말하는 고객도 있다고 해요. 실제로 은행이나 카드사 고객센터 상담사와 바로 통화하려고 전화했다가 기계 음성만 실컷 듣고 원하는 정보를 얻지 못한 채 전화를 끊는 경우도 종종 발생하는데요. AI가 지금보다 더 자연스럽고 정확한 답변을 구성하려면 LLM 언어모델의 개발이 우선시되어야 해요.

유플러스는 어떤 LLM을 개발해 왔는지 그 배경과 LLM의 기능을 살펴보고, 고객 서비스(CS) 업무를 AI로 쉽게 관리할 수 있는 유플러스 AICC 솔루션을 소개해 드릴게요.
하단 참조
1. 전문성과 신뢰성 갖춘 AI 챗봇의 필수 준비물 LLM(Large Language Models)
AI 성능을 결정하는 LLM 기술!
규모: 거대한 학습 데이터, 파라메터
비지도 학습: Unlabeled Training Data
일반화: 범용 언어모델(General-Purpose)
성능: 폭넓은 적용 분야

초거대 언어 모델(LLM: Large Language Model)이란, 대량의 데이터를 학습해 인간의 언어를 이해하고 이에 대한 답변이나 반응을 생성하도록 훈련된 인공지능을 말하는데요. LLM은 ChatGPT와 같은 생성형 AI의 성능을 좌우할 만큼 중요한 역할을 해요. LLM은 데이터를 다루는 산업 전반에서 활용할 수 있는데, LLM 활용 사례 중 우리가 가장 쉽게 접할 수 있는 것이 바로 AI 챗봇이에요.

요즘 은행이나 카드사 상담 센터에서는 AI 챗봇을 도입하고 있죠. 하지만 고객의 AI 챗봇 이용 만족도는 높지 않은 편이에요. 글로벌 CRM 기업 세일즈포스가 지난해 발표한 ‘금융 서비스 현황 보고서’에 따르면, 고객이 느낀 가장 불편한 디지털 금융 경험 요소로 AI 챗봇(39%)을 꼽을 정도랍니다. 비대면 시대를 맞아 업무 효율과 고객 편의성을 높이려 AI 챗봇을 도입했지만, 오히려 고객의 불편한 경험만 가중하는 결과를 낳은 꼴인데요.

앞으로 AI 챗봇을 비롯한 생성형 AI 기반 서비스가 경쟁력을 가지려면 사람의 질문에서 스스로 맥락을 파악하고 정확한 답변을 제공할 수 있도록 고도화된 LLM을 활용해야 해요. LLM은 대량의 데이터를 기반으로 문장 구조와 문법, 의미, 단어 내 다른 의미 등을 파악하기 때문에 인간과 같은 방식으로 문장을 이해하고 우리가 기대하는 결과물을 내놓을 수 있기 때문이죠.

유플러스 기업 고객 맞춤 LLM, 익시젠(ixi-GEN)
대규모 데이터셋을 학습해 인간의 언어를 이해하는 LLM은 특정 전문 분야를 중점적으로 학습했을 때 답변의 정확도가 올라가고 환각 현상도 줄일 수 있는데요. LG 유플러스는 LG의 초거대 AI 엑사원(EXAONE)에 딥러닝 알고리즘 기반 대규모 데이터를 사전 학습시킨 기업 고객 맞춤 LLM 익시젠(ixi-GEN)을 올해 중 선보일 예정이에요. 

하단 참조
LG의 초거대 AI EXAONE
한국어 언어 능력: 국내 최고 수준
영어 언어 능력: 글로벌 동등 수준
전문분야 능력: 글로벌 최고 수준(이미지 이해, 화학/바이오 분야, 지식 이해 등)

엑사원(EXAONE)은 대량의 말뭉치와 고해상도 이미지 등 세계 최대 규모 데이터를 학습한 국내 최고 성능의 다중 모드(Multi-modal) 언어 모델인데요. 지난해 공개한 엑사원(EXAONE) 2.0은 파트너십으로 확보한 특허와 논문 등 약 4,500만 건의 전문 문헌과 3억 5천만 장의 이미지를 학습한 상위 1% 수준의 전문가 AI라고 할 수 있어요. 그뿐만 아니라 국내 최초로 한국어와 영어를 동시에 이해하고 답변할 수 있는 이중 언어(Bilingual) 모델로 개발했으며, 기존 모델보다 더 빠르고 더 저렴하게 이용할 수 있도록 성능을 향상한 것이 특징이에요.

하단 참조
ixi-GEN
01 국내 최초의 Bilingual 및 Multi-Modal 모델
- 대량의 이미지 학습
- 한국어/영어 병행학습
- 텍스트/이미지 병행학습
02 전문 지식중심의 학습 상위 1% 수준의 전문가 AI
- 신뢰성이 낮은 Web 데이터 비중↓
- 약 4,500만건의 전문 문헌/특허 및 다양한 산업 데이터 비중↑
03 신뢰성에 기반한 모델 개발
- Decoder 모델의 한계를 뛰어넘는 근본적인 Breakthrough 연구

익시젠(ixi-GEN)이라는 이름은 유플러스의 AI 통합 브랜드 ‘익시’에 ‘생성형 AI(Generataive AI)’를 조합해 만든 것인데요. 익시젠(ixi-GEN)은 기존 엑사원(EXAONE)의 원천 AI 소스에 데이터를 추가 학습해 전문성을 강화한 것이 특징이에요. 엑사원(EXAONE)이 가진 이중 언어 및 멀티 모달 모델, 상위 1% 수준 전문 자료 학습, 신뢰성 기반 모델 등의 기술적 장점을 기본으로 갖추고 있고, 여기에 통신 데이터를 더 많이 학습해 전문성을 강화했으니 그만큼 고객 경험도 향상되는 것이죠.

앞서 LLM이 전문 분야를 중점적으로 학습하면 환각 현상을 줄일 수 있다고 언급했는데요. 환각 현상이란 생성형 AI가 잘못된 정보를 사실인 것처럼 제공하는 것을 말해요. AI가 무분별한 정보를 학습하거나 프로그래밍에 결함이 있을 때, 또는 사용자가 제공한 프롬프트의 맥락이 부족할 때 환각 현상이 발생할 수 있어요. 게다가 비즈니스에서 범용 LLM을 활용하면 양질의 데이터 확보와 정확한 답변 생성, 고객 정보나 기업의 내부 정보 유출 등의 문제도 생길 수 있죠.

유플러스의 익시젠(ixi-GEN)은 환각 현상을 줄이기 위해 Private LLM과 검색 증강 생성 솔루션(RAG: Retrieval Augmented Generation) 등을 적용했어요. 

Private LLM: 조직의 내부 데이터를 학습해 답변 정확도를 높이고 정보 유출을 방지해요. RAG: 학습 데이터 외부의 신뢰할 수 있는 지식 베이스를 참고해 답변 관련성을 개선해요.
하단 참조
유플러스 LLM을 활용하면 이런 업무에 도움이 돼요!
인지 및 검색 챗봇 - 제공된 금융감독원 문서에 대한 검색 및 답변의 적절성 검증
문서요약 및 추출 - 상품정보, 리서치, 투자가이드 등의 문서 내용 요약 및 주요 키워드 추출
마케팅 문구 생성 - 상품 마케팅을 위한 한 줄 메시지 생성

유플러스의 익시젠(ixi-GEN)은 엑사원(EXAONE)을 기반으로 전문가에게 더 높은 전문가 역량을 제공하기 위해 개발되었어요. 익시젠(ixi-GEN)은 생성형 AI에 활용해 광고/마케팅과 고객 응대(AICC) 등 다양한 업무에 활용할 수 있는데요.

하단 참조
인지 및 검색 챗봇
특정 정보가 필요할 때 직원이 일일이 자료를 뒤지지 않아도 LLM이 내부 데이터에 저장된 문서를 검색해 질문에 대한 답을 제안해요. LLM이 스스로 답변의 적절성을 검증하기 때문에 챗봇이 제공하는 정보를 신뢰할 수 있어요.
문서 요약 및 추출
상품 정보, 리서치, 투자 가이드 등 문서 내용을 요약하고 주요 키워드를 추출해요.
마케팅 문구 생성
마케팅 활용에 필요한 각종 문구를 LLM이 생성해 주니 직원은 그 시간에 좀 더 중요도가 높거나 시급한 일에 집중하고 시간을 효율적으로 활용할 수 있어요.

유플러스는 익시젠(ixi-GEN)을 중심으로 유독 챗봇, 통화 비서, AI 업무 비서, IPTV 검색 추천, 다국어 번역 등 자사의 다양한 AI 기반 서비스를 고도화할 계획이에요. 앞서 소개한 것처럼 기존 AI 기반 서비스에 익시젠(ixi-GEN)을 적용하면 지금보다 더 정교해진 추천과 상담 서비스를 제공할 수 있을 것으로 예상돼요.

2. 업무 효율과 상담 품질을 개선하는 유플러스 AICC(AI Contact Center) 비대면 시대를 맞아 변화하는 고객센터 업무

AICC는 AI Contact Center의 약자로, 기존 고객 상담 서비스에 AI 기술을 더해 더 나은 고객 경험을 제공하는 솔루션인데요.

기존에는 콜센터나 1:1 문의 게시판 등을 활용해 사람이 직접 고객의 문의에 응대하는 것이 일반적이었어요. 하지만 이런 방식에는 직원 교육과 상담 자료 관리 등 시간과 비용이 많이 소모되었답니다. 팬데믹 이후 비대면 시대를 맞이한 것도 고객센터 업무 환경에 변화를 주는 요인이었죠.

최근에는 많은 기업이 AI를 고객센터에 도입해 고객 경험을 개선하고, 기업 운영 효율성을 증대하는 데 활용하고 있는데요. AICC 도입 시 얻는 변화는 아래와 같아요.

하단 참조
상담원 업무환경 개선 및 업무 효율성 증대
단순하고 반복적이며, 정형화된 업무는 AI를 활용해 자동화하고, 기존의 직원은 좀 더 생산적 업 무에 집중하면서 업무 효율성을 강화하게 되었어요.
운영 비용 절감 및 서비스 품질 향상
컨택센터에서 상담을 담당하는 직원을 채용하고 교육하는 데에는 큰 비용과 시간이 소요되는데, AICC를 도입하면 운영비를 절감하고 서비스 품질 개선에 도움을 줄 수 있어요.
유플러스 AICC 주요 세가지 기능: AI 콜봇, AI 대화록, AI 상담 지원

유플러스 AICC는 AI 기술을 바탕으로 고객이 문의하는 내용을 이해하고 필요한 정보를 자동으로 찾아 응대하는 서비스인데요. 크게 AI 콜봇, AI 대화록, AI 상담 지원 세 가지 기능으로 나눌 수 있어요.

하단 참조
AI 콜봇
미리 작성한 시나리오에 따라 상담사 대신 고객을 응대해요. 365일 24시간 원하는 시간을 설정할 수 있어 고객센터를 유연하게 확장할 수 있어요. 예를 들어, 상담사가 매일 동일한 내용의 안내를 반복해야 해야 한다면 AI 챗봇을 활용해 단순하고 반복적인 응대 업무를 대체할 수 있어요. AI 챗봇은 반복되는 응대에도 지치지 않고 동일한 품질의 상담을 제공할 수 있고, 365일 24시간 상담을 제공할 수 있죠. 더 자세한 내용은 챗봇 AI를 고용해 재상담률을 75%나 낮춘 쿠쿠전자 사례(아래)에서 확인해 보세요!
AI 대화록
상담 녹취 내용을 대화록 형태로 변환해 제공해요. 필요한 부분만 발췌해 보거나 상담 데이터 분석이 필요한 고객의 대화록을 확인할 수 있어요.
AI 상담 지원
음성으로 된 상담원의 상담 내용을 실시간으로 텍스트 형태로 변환해 보여주고, 내용과 연관 있는 상담 스크립트나 정보를 자동 추천해요. 지금까지 상담할 때 고객의 지난 상담 녹취 음성을 일일이 듣느라 많은 시간을 투입해야 했다면, AI 상담 지원 기능을 활용해 지난 상담 내용을 텍스트나 키워드로 검색해 간단히 찾을 수 있어요. 신입 사원이나 업무 미숙련자의 오상담 관리를 위해 관리자가 많은 시간을 할애하고 있었다면, KMS 지식관리 시스템을 활용해 보세요. 누구나 상담에 필요한 정보를 쉽게 검색으로 찾고 답변할 수 있어 상담품질은 물론 고객 경험과 직원 경험도 향상된답니다.
하단 참조
유플러스 AICC 클라우드(구독형) vs AICC 온프레미스(구축형)
AICC클라우드
(장점)
• 초기 적은 비용으로 사용 가능
• 필요시 원하는 좌석 수만큼만 이용 가능
• 운영/유지보수 비용 적음
• 통합 관리 포털을 통해 관리 업무 최소화
• 고객이 원하는 추가 서비스를 실시간 반영
• 지속적인 업그레이드를 통해 서비스 제공
(단점)
• 고객별 커스터마이징 개발 시 추가 비용 발생
• 학습에 필요한 고객 데이터를 외부(클라우드 사업자)에 전달
• 학습된(STT/NLP) 결과물을 타사와 공유
• 데이터 축적 불가
AICC 온프레미스
(장점)
• 고객 비즈니스 맞춤형 서비스를 위한 최적화 된 솔루션 제안 가능
• 고객사 내부 시스템에 저장되어 있는 다양한 고객 정보 연계 구성 가능
• 고객 요구사항에 맞춰 커스터마이징 개발을 지원
• 다양한 외부환경에 따라 고도화의 정책 반영이 자유로움
• 내부 데이터를 활용하여 학습된 결과물이 고객사 귀속
• 데이터 축적하여 향후 업무 자동화에 이용 가능
(단점)
• 일시 구축으로 초기 도입 비용이 높음
• 고객의 요구사항에 대한 실시간 반영이 어려움
• 유지보수 비용 발생
• 업그레이드 필요 시 비용 발생
• 일정 시간의 구축 및 증설 기간이 필요

유플러스 AICC 서비스는 기업이 선호하는 형식에 따라 구독형인 AICC 클라우드와 구축형인 AICC 온프레미스 중에 선택할 수 있어요.

✔ 초기에 적은 비용으로 AICC를 이용하고 싶다면 AICC 클라우드를 선택하는 것이 좋아요. 기업의 규모에 따라 원하는 좌석 수만큼만 이용할 수 있고, 운영/유지 비용이 적기 때문이죠. 기업 규모가 작고 빠르게 AICC를 도입하고 싶다면 해당 방식이 잘 맞습니다.

✔ 단, AICC 클라우드는 고객별 맞춤 기능이 필요하다면 추가 개발 비용이 발생할 수 있고, 학습에 필요한 고객 데이터를 외부에 전달하거나 학습된 결과물을 타사와 공유해야 해요. 고객 상담 데이터를 축적하기도 어렵죠.

✔ AICC 온프레미스는 기업이 원하는 형태의 최적화된 솔루션을 얻을 수 있고, 내부 데이터를 활용해 학습된 결과물이 외부로 노출되지 않고 기업에 귀속돼요. 규모가 있거나 보안이 중요한 기업이라면 구축형인 AICC 온프레미스를 추천합니다.

✔ 하지만 AICC 온프레미스는 초기 도입 비용이 높고, 구축 및 증설에 시간이 필요해요. 시스템 유지 보수와 업그레이드 등에 추가 비용이 소요되기도 합니다.
쿠쿠전자 AI 콜봇 도입으로 재상담률 75% 감소! AI 콜봇 = 상담사 36명, 두 번 이상 상담을 요청한 전화 건수-AI 콜본 도입 후 AI 콜봇 도입 전보다 75% 감소

쿠쿠전자는 유플러스 AICC 온프레미스 솔루션을 활용해 업무 환경을 효율적으로 개선한 대표적 사례 중 하나인데요.

쿠쿠전자는 AI 상담사가 음성으로 고객 상담을 제공하는 AI 콜봇 서비스를 이용하고 있어요. 고객이 가장 많이 접수되는 문의에 응대하는데, AS 접수, 오프라인 수리센터 안내와 같이 반복적이고 단순한 정보를 AI 상담사가 제공하고 있답니다. 심야 시간이나 연휴처럼 가장 많이 문의하는 시간에도 상담 대기 없이 빠르고 정확하게 업무를 해결해요.

유플러스가 쿠쿠전자 콜센터에서 약 한 달간 AI 콜봇 서비스를 시험 운영해 본 결과, AI 콜봇은 상담사 36명의 업무를 수행할 수 있었어요. 고객들은 긴 시간 전화 통화를 대기하지 않아도 원했던 문의에 대한 답을 들을 수 있었기 때문에 두 번 이상 상담을 요청한 전화 건수가 75% 획기적으로 감소하기도 했어요.

지금까지 유플러스가 선보이는 LLM인 익시젠(ixi-GEN)에 대해 자세히 알아보고, AI 기반 고객센터인 AICC 솔루션을 소개해 드렸는데요. AI 기술의 발전과 도입이 앞으로 우리 업무 환경을 얼마나 더 효율적으로 개선해 줄 수 있는지 기대되지 않나요?

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