KTcs, "AI는 인력 대체 아닌 협업 파트너"…고객센터 현장 혁신 가속

KTcs(대표이사 이창호)는 AI를 단순 자동화 도구가 아닌, 상담사와 함께 성과를 만드는 ‘협업 파트너’로 정의하고, 고객센터 현장 전반에 AI 기반 업무 혁신을 확산하고 있다고 밝혔다.

KTcs는 2021년 ‘AI 전문 기업으로의 구조적 전환’을 선언한 이후, 전사적인 AI 역량 강화에 나서고 있다. 특히 KTcs가 운영하는 KT고객센터는 KT와 협력하여 챗봇을 시작으로 AI 상담Assist, 보이스봇, AICC(AI Contact Center) 기술을 단계적으로 도입하며 국내 고객센터 운영 혁신을 선도해 왔다.

상담사는 고객에 집중, 반복 업무는 AI가 담당

현재 KT고객센터에서는 AI보이스봇이 전체 인입콜의 약 30%(월 150만콜)를 자동 처리하고 있다. 단순·반복 문의를 AI가 선제적으로 응대하면서, 상담사들은 보다 복잡하고 전문적인 고객 상담에 집중할 수 있는 환경이 조성됐다.

현장 상담사들이 가장 큰 변화를 체감하는 부분은 ‘AI 상담Assist’다. AI 상담Assist는 상담 중 고객 발화를 실시간으로 요약하고, 상담 종료 후에는 상담이력(SR, Service Request) 요약과 분류까지 자동으로 지원한다. 기존에는 상담 종료 후 수작업으로 처리하던 후처리 업무가 대폭 줄어들면서, 상담사들은 다음 고객을 맞이하기 전 심리적 여유를 확보할 수 있게 됐다.

특히 KT의 생성형 AI 모델 ‘믿음’을 적용한 상담 요약 및 SR 추천 기능은 활용도가 높아, 상담 후처리 시간 단축과 피로도 감소 효과가 크다는 평가다.

실시간 상담 어시스트로 ‘관리 방식’도 달라졌다

AI는 상담 품질 관리 방식에도 변화를 가져왔다. 기존에는 팀장이 상담 녹취를 사후 모니터링하거나 상담사의 설명을 통해 상황을 파악해야 했다. 이 과정에서 피드백이 지연되고, 상담사의 집중도가 저하되는 한계가 있었다.

현재는 실시간 STT(음성→텍스트 변환) 기능을 통해 통화 내용을 즉시 확인할 수 있어, 팀장이 상담 상황을 빠르게 파악하고 1:1 실시간 코칭이 가능해졌다. 관리자는 여러 상담사를 동시에 효율적으로 지원하고, 상담사는 고객 응대에만 집중하는 구조로 전환되면서 상담 품질과 업무 효율이 동시에 개선되고 있다.

지식 추천을 넘어 ‘응대 가능한 스크립트’ 제공

AI 상담Assist의 또 다른 핵심 기능은 고객 발화 기반 실시간 가이드다. 고객의 문의 내용을 분석해 필요한 업무 지식은 물론, 실제 응대에 바로 활용 가능한 스크립트를 함께 제공한다.

상품과 정책이 빠르게 변화하며 지식이 복잡해지는 환경에서, 상담사가 지식을 수동으로 검색하고 숙지하는 데 한계가 있다는 점에 착안한 기능이다. 단순 정보 나열이 아닌 ‘응대가 가능한 수준’의 스크립트 제공으로 상담사의 응대 스킬 향상에도 실질적인 도움을 주고 있다.

현장에서는 발음이 부정확하거나 요구사항을 명확히 표현하지 못하는 고객 상담 시, AI가 추천한 질문을 활용해 상담 방향성을 빠르게 잡고 고객 니즈를 정확히 도출한 사례도 공유되고 있다. 상담사의 경험과 AI의 객관적 키워드 분석이 결합되며 상담 품질을 끌어올리고 있다는 평가다.

AI가 교육까지 지원…신입 상담사 적응 기간 단축

AI는 교육 영역에서도 활용되고 있다. ‘AI 상담품질 셀프 학습’ 프로그램은 신입 상담사를 위한 원스톱 교육 과정으로, 단순 스크립트 암기가 아닌 실제 고객 응대와 유사한 환경을 구현했다.

업무 지식, 응대 스킬, 전산 활용을 분리하지 않고 단계별로 학습할 수 있으며, 교육 결과가 실시간으로 피드백되어 즉각적인 개선이 가능하다. 이를 통해 현장 투입 후 적응에 소요되던 시간이 크게 단축됐고, 기존에 선임 인력이 투입되던 1:1 역할극(Role-Play)은 AI가 대체해 인력 소모도 줄였다.

”사람과 통화한 줄 알았다”…고객 경험도 진화

고객 경험 측면에서도 변화가 나타나고 있다. 한 시니어 고객은 자동이체 변경 상담을 보이스봇으로 진행한 뒤 재인입 시 “사람과 통화한 줄 알았다”고 말하며, 자연스러운 상담 흐름과 편의성에 만족감을 드러냈다.

이와 같은 사례는 외부 기관 벤치마킹 현장에서도 주목받고 있다. 국방헬프콜센터 AICC 시연 당시, 상담 이력이 리스트화돼 한눈에 파악되는 SR 추천 기능에 대해 “상담 대상자의 상황을 빠르게 이해하는 데 큰 도움이 될 것 같다”는 반응이 나오기도 했다.