2024년 AICC 시장 전망과 도메인별 CX 개선 사례를 알아봅니다.
AI는 고객 경험(CX) 개선에 있어 전례 없는 중요한 역할을 수행하고 있으며, 이는 특히 AI 컨택센터 (AICC) 시장의 급속한 성장에서도 명확히 나타나고 있습니다.
가트너의 분석에 따르면, 2024년에는 대화형 AI의 활용이 CX 분야에서 주목할 만한 급성장을 이룰 것으로 예상되고 있습니다. 이러한 성장의 배경에는 산업 전반에 걸친 AI 기술 채택 증가 및 운영 비용 절감 필요성 등 여러 요인이 있는데요. 실제 활용 사례를 통해 AICC의 전망을 더 자세히 살펴보겠습니다.
* 고객 경험(CX)이란 기업이 고객과 상호작용하는 모든 방식을 말합니다. 인공지능의 발전으로 디지털 전환이 큰 트렌드로 자리 잡으며 고객 경험의 중요성은 더욱 커지고 있습니다.
<목차>
· 2024 CX 및 AICC 전망
· AICC가 주목 받는 이유 3가지
· 의료기관 실제 활용 사례 :: 분당서울대병원
· 금융기관 실제 활용 사례 :: KB국민카드
· 새로운 지평을 열고 있는 AICC
2024 CX 및 AICC 전망
글로벌 AI 컨택센터(AICC) 시장은 빠른 성장세를 보이고 있습니다. 가트너에 따르면, 글로벌 컨택센터 시장은 급격한 성장을 이어가고 있으며, 2024년까지 무려 186억 달러(약 241조원)에 달할 것이라고 전했는데요.
국내 AICC 시장도 상승 추세를 보이고 있으며, 2020년 4,214만 달러(약 542억 원)에서 시작해 2030년에는 3억 5,008만 달러(약 4500억 원)에 달할 것으로 예측되고 있습니다.
한편, 이러한 성장의 중심에는 대화형 AI의 역할이 크게 자리 잡고있습니다. 특히, 생성형 AI와 대화형 AI와 같은 주요 기술의 발전은 비대면(언택트) 환경의 확대와 함께 컨택센터의 업무 효율성 및 직원 안정성 향상을 돕고 있습니다.
이러한 AI 기반의 컨택센터가 주목받는 이유는 다음과 같습니다:
1. 컨택센터 상담원의 업무 효율 증가
AICC의 활용은 상담원들의 업무 환경 개선과 효율성 증대에 중요한 역할을 합니다. 상담원의 효율 향상과 고객 경험 개선에 직접적으로 기여하죠.
AICC는 반복적이거나 간단한 문의 처리에 큰 도움을 줍니다. 상담원이 이러한 문의에 많은 시간을 할애하는 대신, AI가 이를 신속하고 효율적으로 처리함으로써 상담원의 시간을 절약할 수 있죠. 이러한 자동화는 상담원의 업무 부담을 경감시키고, 더 복잡한 고객 문의에 집중할 수 있게 해줍니다. 고객의 관점에서 보면, 상담원이 간단한 문의 처리에 시간을 소비하지 않기 때문에 대기 시간이 줄어들 수 있습니다.
챗봇 형태의 AICC 도입으로 언제든지 상담이 가능하게 함으로써 고객 경험을 개선할 수 도 있죠. 특정 시간에 집중되는 문의로 인한 대기 시간이 줄어들며, 고객은 제한된 시간에 상담을 받는 불편함 없이 효율적인 서비스를 경험할 수 있습니다.
2. 컨택센터의 운영 효율성과 서비스 품질 향상
AICC의 도입은 상담센터의 운영 비용을 효과적으로 감소시키며, 동시에 기업 브랜딩에 중요한 역할을 합니다.
맥킨지의 조사에 따르면, 전통적인 컨택센터에서는 높은 이직률이 문제로 지적되고 있습니다. 평균적으로 매년 60%에 달하는 높은 이직률을 기록하고 있으며, 업계 최고 수준의 기업들에서도 연간 20%의 이직률을 보이는 것으로 나타났습니다. 이러한 높은 이직률은 기업에 상당한 재정적 부담을 가져다줍니다. 새로운 직원을 채용하고 훈련시키는 데에는 많은 시간과 비용이 소요되기 때문입니다.
가트너의 보고서에 따르면, 컨택센터 운영에서 인건비가 차지하는 비율은 약 95%에 이르는데, 이는 인건비 절감이 전체 운영 비용을 줄이는 데 있어 핵심적인 요소임을 시사합니다. 이와 더불어, 높은 이직률은 숙련된 직원의 부족과 새로운 직원의 지속적인 유입으로 이어지며, 이는 전반적인 서비스 품질에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 특히, 많은 시간과 비용을 들여 새로운 직원을 훈련시켰음에도 불구하고, 숙련된 직원의 지속적인 이탈로 인해 고객 경험의 질이 떨어질 가능성이 있습니다.
이러한 배경에서, AICC의 도입은 상담센터의 운영 효율성을 극대화하고, 재정적 부담을 줄이는 동시에 서비스 품질을 향상시킬 수 있는 중요한 전략으로 부상하고 있습니다. 대화형 AI 기술을 활용함으로써, 상담센터는 인건비 절감뿐만 아니라, 고객 문의에 대한 신속하고 정확한 대응으로 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 이는 곧 기업의 전반적인 브랜드 이미지 향상에 기여하며, 장기적으로는 경쟁력 강화에 중요한 역할을 할 수 있습니다.
3. 기술 발전으로 인한 비즈니스 확장성
기술이 발달함에 따라 고객들의 요구도 점점 더 다양해지고 있습니다. 이는 곧 상품의 종류와 서비스의 복잡성을 높이며, 새로운 사업 기회의 창출을 촉진합니다. 이러한 신사업들은 과거의 전통적인 비즈니스 모델과는 다른 접근 방식을 필요로 합니다. 고정된 틀을 벗어난 혁신적인 사고와 새로운 전략을 필요로 하는 영역이죠.
새로운 기술과 시장 변화에 대응하기 위해서는 기업이 기존의 운영 방식을 재고하고, 적응력과 유연성을 갖추는 것이 중요합니다. 이러한 변화는 단순한 제품 개발을 넘어서, 고객과의 상호작용 방식, 서비스 제공 방법, 그리고 내부 운영 프로세스에 이르기까지 기업의 전반적인 측면에 영향을 미칩니다.
AICC와 같은 혁신적인 기술은 이러한 비즈니스 확장성을 지원하는 데 필수적인 요소입니다.
AICC는 기업이 빠르게 변화하는 시장 요구와 고객의 다양한 요구에 효과적으로 대응할 수 있도록 해줍니다. 이는 기업이 새로운 시장 기회를 포착하고, 경쟁력을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다.
이러한 맥락에서, 고객 경험 개선의 최전방에 있는 BELLA QNA, AIQ+와 같은 대화형 AI 솔루션들은 실제로 어떤 혁신을 이뤄냈을까요? 사례와 함께 살펴봅니다.
💡AIQ+ Speech
의료기관에서의 AICC 활용 :: 분당서울대병원
AICC는 기업뿐만 아니라 의료 분야에서도 필요합니다. 분당서울대병원은 스켈터랩스의 AIQ+ Speech를 도입하여 콜센터의 업무 효율성과 고객 만족도를 크게 강화하고 있습니다:
- 상담원의 업무 부담 감소: 음성이 입력되면 실시간으로 텍스트로 변환되어 상담원은 통화 내용을 수동으로 기록하는 데 시간을 소모하지 않아도 됩니다.
- 상담 기록의 정확성 향상: 자동화된 시스템은 인간의 오류 가능성을 줄이고, 더욱 정확한 기록을 제공합니다.
- 환자 만족도 및 병원 신뢰 증진: 신속하고 정확한 정보 제공은 환자 만족도를 높이고, 병원에 대한 신뢰를 강화합니다.
- 의료진 정보 검색 최적화: 상담 기록을 효율적으로 관리함으로써 의료진이 필요한 정보를 쉽게 찾을 수 있게 해줍니다.
분당서울대병원에 도입된 AIQ+ Speech STT 기술은 End-to-End(E2E) 모델을 적용하고 있습니다. 이는 ▲실시간으로 음성을 텍스트로 변환하는 과정을 단순화하며, ▲새로운 데이터를 신속하게 학습하는 기능과 ▲특정 도메인에 맞춰 모델을 구축하는 유연성을 제공합니다.
또한, 의료 분야에서는 정확한 정보 전달이 중요하기 때문에 AIQ+ Speech STT 기술은 높은 수준의 정확성을 유지하는 것을 목표로 했습니다. 정확한 음성 인식은 의료 상담의 품질을 높이고, 잠재적인 오류를 최소화하는 데 중요한 역할을 하기 때문이죠.
분당서울대병원 AICC 도입 사례는 의료 분야에서 대화형 AI 기술이 어떻게 상담원의 업무를 효율화하고, 환자 만족도를 향상시키며, 전반적인 의료 서비스의 질을 높일 수 있는지를 잘 보여줍니다.
💡BELLA QNA
금융기관에서의 AICC 활용 :: KB국민카드
기업들이 대화형 AI 기반 챗봇을 통한 고객 경험을 혁신하는 비율이 증가하는 추세입니다. 기술의 발전이 비즈니스 확장성을 넓혀주기 때문인데요. 챗봇을 통해 방대한 양의 정보를 업데이트하고 고객에게 더 효율적으로 정보를 제공하는 방식이 점점 더 중요해지고 있습니다.
KB국민카드는 BELLA QNA를 도입하여 매일 업데이트되는 수백가지의 이벤트에 대한 정확한 정보를 전달하며 사용자 경험을 크게 향상시키고 있습니다:
- 고객 불편사항 신속 해결: 24/7 대화형 AI 챗봇 서비스를 통해 고객의 불편사항을 신속하게 해소하고 이벤트 참여율을 높입니다.
- 자연스러운 이벤트 정보 제공: 고객은 상담원과 대화하는 것처럼 자연스러운 대화를 통해 이벤트의 상세정보를 확인할 수 있어, 고객 친화적인 서비스를 제공합니다.
- 전문용어 최소화로 자연스러운 대화 유도: 어려운 기술 용어 사용을 최소화해 대화 흐름을 자연스럽게 유도합니다.
- 맞춤형 대답 제공: 멀티턴이 가능해 추가 질문에도 맥락을 유지합니다.
- 고객 중심 대화 설계: 고객의 의도를 파악하여 고객 중심의 대화를 이어갈 수 있습니다.
- 고객 정보 보호: 텍스트 입력 제한, 비식별화 기술 삽입으로 고객 정보를 보호할 수 있습니다.
KB국민카드가 활용한 스켈터랩스의 벨라 큐나는 ‘검색 증강 생성’(Retrieval Augmented Generation; RAG) 방식을 채택해 답변의 정확도를 혁신적으로 높였습니다. 이러한 방식은 LLM의 할루시네이션을 최소화하고, 질문에 최적화된 답변을 생성해 단순한 예측에 의존하는 대신, 실제 데이터에 기반하여 더 정확하고 신뢰할 수 있는 정보를 제공합니다.
새로운 지평을 열고 있는 AICC, 그리고 컨택센터의 변화
생성형 AI와 대화형 AI가 고객 서비스에 점점 더 많이 활용되고 있습니다. 현재 상황에서는 대부분의 상호작용이 완전히 가상 에이전트–가령, ‘자비스’–에 의해 처리되기보다는, 인간 상담원의 업무를 보조하는 역할을 하고 있는데요. 미래에는 큰 변화를 가져올 가능성이 높습니다.
가트너의 디렉터 애널리스트, 메간 마렉 페르난데스(Megan Marek Fernandez)는 컨택센터의 미래에 대해 다음과 같이 언급했습니다: “장기적으로 생성형 AI와 대화형 AI의 발전은 컨택센터 플랫폼의 변화를 촉진할 것이며, 이는 고객 서비스의 효율성 향상과 전반적인 고객 경험 개선이라는 CX 리더들의 목표와 긴밀하게 연결되어 있습니다.”
실제로 2023년 컨택센터 AI에 의해 처리되는 고객 서비스는 전체의 약 3%를 차지할 것으로 보이며, 이 수치는 2027년까지 14%로 증가할 것으로 예상되는데요. 이러한 추세는 생성형AI와 대화형AI가 고객 서비스 영역에서 점차적으로 중요한 역할을 할 것임을 시사합니다.