'고객접점(MOT:Moment Of Truth)'은 다양하다. 마트 계산원이나 근무자, 식당이나 점포 서빙 종사자, 놀이시설 안내 아르바이트생, 온라인 몰 배달원, 콜센터 상담원 등이 진실의 순간(MOT) 최일선에 있다. 또 비대면으로 고객을 접하는 인터넷 몰, 앱 서비스, 키오스크, 챗봇 등 모든 화면도 MOT다. 이 서비스 수준에 기업 성패가 달렸다고 생각해 보자.
단 한번 나쁜 서비스 경험만으로도 81% 고객이 해당 브랜드 이용을 중지할 의사가 있다는 조사가 있다. 게다가 호기심이 많고, 까다로우며, 참을성이 없는 슈퍼 컨슈머 특성상 단골이나 충성 고객 개념은 점점 더 희박해진다.
콜센터(Call Center)는 많은 상담원이 작은 칸막이 책상에서 헤드셋을 쓰고 고객 전화를 일일이 받는다. 고객은 긴 통화 대기시간, 반복적인 개인정보 식별, 불편한 자동응답(ARS) 진행은 물론 원하는 답이 즉시 나오지 않거나 기다리라거나 관련 부서로 전화를 돌리는 상황을 접하면서 불만이 쌓인다. 상담원은 사람과 사람간 대화이다 보니 감정을 상하는 경우도 많다.
맥킨지와 가트너 조사에 의하면, 전통적인 콜센터 상담원 평균 이직률은 60%에 달한다. 콜센터 운영에서 인건비가 차지하는 비율은 약 95%에 이른다고 한다. 이는 숙련된 직원 부족과 새 직원 지속적인 유입으로 서비스 품질이 저하되며 인건비 절감이 절실함을 말한다.
콜센터는 콘택트센터(Contact Center)로 이름을 바꾸고, 24시간 365일 고객 문의에 대응하기 위해 '챗봇(Chatbot)'을 활용한다. 초기 챗봇 수준은 단순한 자연어 문장이나 메뉴에 의한 질문, 자주하는 질문(FAQ)에 대해 미리 준비된 시나리오를 보여주는 방식이었다.
최근 인공지능(AI), 빅데이터와 같은 첨단 기술이 확산 되면서 콜센터는 AI를 적용하기에 가장 적합한 업무영역으로 꼽혔다. 생성형AI(Gen AI)를 활용한 AI 콘택트센터(AICC)는 기존 상담내용 학습과 실시간 정보 업데이트, 자연어 인식, 문자·이미지 인식, 다국어 통역 기술을 활용해 전화뿐 아니라 애플리케이션(앱), 사회관계망서비스(SNS), 이메일 등을 옴니채널로 구성한다. 고객과 소통하고, 상담내용을 정리하며 상담통계를 집계하는 후선 업무까지 AI가 처리한다. 다양한 데이터베이스와 네트워크를 넘나들며 고객이 원하는 답을 즉시 제공함은 물론 지금까지 생각하지 못했던 편리한 기능이나 지능적인 서비스까지 발굴하고 있다.
항공사는 세계의 네트워크와 생성형 AI를 활용해 음성인식을 통한 본인확인, 예약, 변경, 수하물 분실 등을 즉시 처리하고, 다양한 언어에 대응하며, 세계 수천명의 콘택트센터를 효율적으로 운영하는 획기적인 성과를 거둔다. 금융기관은 고객 마이 데이터를 활용해 가장 적합한 상품을 추천하거나 토털 프라이빗 뱅킹서비스를 실현한다. 병원은 환자 상태를 문진하고, 가장 적합한 진료과를 예약한다. 쇼핑몰이나 프랜차이즈 사업은 고객의 문의와 종업원 수시 교육 등에 생성형 AI를 활용한다.
정부나 지자체, 산하기관은 많은 법령과 보유 데이터를 학습시킨 생성형 AI를 활용한다면 대국민 민원업무와 사업관리에 있어 획기적인 차세대 전자정부를 만들 수 있다. 앱은 모든 화면에 생성형 AI의 프롬프트를 노출해 검색이나 추천은 물론 상담원 역할까지를 하나로 일원화할 수 있어 고객에게 가장 편리한 슈퍼 앱으로 발전할 수 있다.
생성형 AI를 활용한 콘택트센터 구축 방안으로는 생성형 AI를 만든 회사에 사용료를 내고 사용하는 방법과 공개된 생성형 AI를 내려받아 자체 구축하는 방법이 있다. 하지만 사내 정보기술(IT) 시스템과 데이터 관리 체계를 일체 정비하고 내부 정보나 지식 유출 방지를 위한 AI 거버넌스 체계를 확고히 하는 등 종합 정보전략계획(ISP)이 선행돼야 한다.
이경배 연세대·성균관대 겸임교수 kb.lee@yonsei.ac.kr
