컨택 센터 AI | 활용 사례 및 시작 방법

기존에는 기업들이 변동하는 콜량에 대응하기 어려웠고, 긴 대기 시간은 피할 수 없는 문제였습니다.

컨택 센터 AI의 등장: 이는 기업용 챗봇의 한 형태로, 기존 고객 지원의 경직된 한계를 해소합니다.

컨택 센터에 AI를 적용하면, 고객과의 상호작용을 자동화하고 실시간 지원을 제공하며, CRM 시스템과 인력 관리 도구와 연동해 예측 불가능한 수요로 인한 불편을 해소할 수 있습니다.

기업들이 컨택 센터 AI를 활용해 어떻게 더 신뢰할 수 있고 신속한 고객 지원을 제공하는지 살펴보겠습니다.

컨택 센터 AI란 무엇인가요?

컨택 센터용 AI 에이전트는 대화형 AI와 머신러닝과 같은 기술을 활용해 고객 서비스 기능을 자동화합니다. 이들은 자주 묻는 질문에 답변하는 등 반복적인 업무를 처리해, 직원들이 더 복잡한 문제 해결에 집중할 수 있도록 합니다.

2026년에는 대화형 AI가 컨택 센터 상담원 인건비를 800억 달러 절감할 것으로 예상되며, 자동화는 효율적으로 고객 지원을 확장하려는 기업에 핵심 투자 요소입니다.

컨택 센터용 AI는 어떻게 작동하나요?

1. 고객 문의 접수

컨택 센터 AI 에이전트는 전화, 라이브 채팅, 이메일, 메시징 앱 등 다양한 채널로 들어오는 고객 요청을 처리하는 것부터 시작합니다. AI 음성 비서와 챗봇은 자연어 이해(NLU)를 통해 고객의 의도를 파악하고, 긴급성이나 구체적인 요청 등 주요 정보를 인식합니다.

예를 들어, 고객이 ‘내 주문은 어디 있나요?’라고 문의하면, AI 에이전트는 이를 배송 조회 요청으로 인식하고, 시스템에서 관련 주문 정보를 찾아 즉시 답변합니다.

2. 맥락 이해

컨택 센터 AI는 더 정확한 답변을 위해 맥락을 고려합니다. 이전 상호작용과 구매 이력을 분석해, 일반적인 답변이 아닌 개인 맞춤형 지원을 제공합니다.

예를 들어, 환불을 문의하는 고객에게는 과거 주문 내역을 바탕으로 관련된 최신 정보를 안내해 불필요한 반복 질문을 줄입니다.

3. 정보 조회 및 처리

의도와 맥락이 파악되면, AI는 CRM이나 지식 베이스 등 백엔드 시스템과 연동해 정확한 정보를 찾습니다.

고객이 주문 변경을 요청하면, AI가 계정 기록을 찾아 자격 여부를 확인한 뒤 절차를 시작합니다. 문제 해결이 필요한 경우, 관련 가이드나 다음 단계도 안내할 수 있습니다.

더 복잡한 상황에서는, AI가 추가 정보를 수집한 후 상담원에게 요청을 이관할 수 있습니다.

4. 답변 생성

AI는 수집한 데이터를 바탕으로 답변을 생성합니다. 답변은 다음과 같은 특징을 가집니다:

• 맥락 인식: AI는 과거 상호작용과 특정 요청을 바탕으로 고객 이력을 고려해 답변을 개인화합니다.
• 실행 가능: 주문 변경 등 고객의 추가 입력이 필요한 경우, AI가 명확한 단계별 안내를 제공합니다.
• 적응성: 재고 상황이나 정책 변경 등 실시간 조건에 따라 답변이 유동적으로 조정됩니다.

예를 들어, 고객이 주문 상태를 문의하면 AI는 단순히 운송장 번호만 제공하지 않고, 예상 배송 시간과 함께 경로 변경이나 빠른 배송 옵션도 안내합니다.

5. 상담원에게 이관

컨택 센터용 AI가 문제를 완전히 해결하지 못할 경우, 고객을 직원에게 연결하며 다음을 수행합니다:

• 대화 이력을 전달해 고객이 같은 내용을 반복하지 않도록 합니다.
• 의도와 시도한 해결책 등 주요 정보를 요약해 맥락을 제공합니다.

전문적인 지원이 필요한 경우, AI가 요청을 담당 분야나 긴급도에 따라 적합한 직원에게 배정합니다. 예를 들어, 결제 문제는 재무 담당자에게, 기술 문제는 IT 지원팀에 전달됩니다.

6. 성과 모니터링

상호작용 처리 후, 컨택 센터 AI는 성과를 분석해 향후 응답을 최적화하고 효율성을 높입니다.

• 해결률 추적.
• 고객 감정 분석.
• 자주 발생하는 문제점 파악.

7. 지속적 학습 및 개선

컨택 센터 AI는 상호작용을 분석하고 실제 사용 데이터를 바탕으로 지속적으로 정확성과 효율성을 개선합니다.

• 답변 업데이트: AI는 고객과의 상호작용을 바탕으로 답변을 더 정확하고 적절하게 다듬습니다.
• 지식 확장: 정책 변경이나 제품 업데이트 등 새로운 정보를 반영해 최신 상태를 유지합니다.
• 효율성 향상: 반복적으로 발생하는 문제에 맞춰 워크플로우를 최적화하고 불필요한 이관을 줄입니다.

컨택 센터 AI 활용 사례

효율적인 지원을 위한 고급 콜 라우팅

AI는 알고리즘을 활용해 발신자 정보와 서비스 필요에 따라 고객을 적합한 상담원이나 자동화 서비스로 연결합니다. 단순한 메뉴 선택에 의존하지 않고 다양한 요소를 분석해 최적의 경로를 결정합니다.

• 고객 이력 및 의도: AI는 과거 상호작용을 검토해 고객이 미해결 티켓이나 진행 중인 이슈가 있는지 파악하여 서비스의 연속성을 보장합니다.
• 문제 유형 및 복잡성: 비밀번호 재설정이나 주문 조회 등 단순 요청은 자동화 시스템이 처리하고, 복잡한 문의는 전문 상담원에게 연결합니다.
• 긴급도 및 감정 분석: AI는 고객의 목소리나 메시지에서 불만이나 긴급함을 감지해 즉각적인 대응이 필요한 사례를 우선 처리합니다.

AI 기반 IVR(인터랙티브 음성 응답)

AI IVR 시스템은 자연어 처리(NLP)를 활용해 음성 요청을 해석하고 응답함으로써 기존 콜 처리 방식을 개선합니다.

고객이 버튼식 메뉴를 따라야 했던 기존 방식과 달리, AI IVR은 자연스러운 대화로 요청을 처리해 효율성과 사용자 경험을 모두 높입니다.

기업은 발신자가 음성이나 키패드 입력을 통해 정보를 요청할 수 있는 IVR 시스템을 도입할 수 있습니다. 기존에는 듀얼 톤 다중 주파수(DTMF) 신호로 녹음된 메시지나 음성 합성 응답을 제공했지만, AI와 NLP의 도입으로 IVR은 더 자연스러운 상호작용을 지원하게 되었습니다.

고객 참여를 위한 챗봇

컨택 센터의 부담을 줄이려면, 반복적인 고객 문의를 효율적으로 처리하는 AI 챗봇이 필요합니다. 이 가상 에이전트는 고객이 대기 없이 자주 묻는 질문에 신속하게 답변받을 수 있도록 돕습니다.

백엔드 시스템과 통합하면, 컨택 센터용 AI 챗봇이 주문에 대한 실시간 업데이트를 제공하고 계정 관리까지 지원할 수 있습니다.

적극적인 고객 안내

AI 시스템은 고객에게 다가오는 약속이나 결제 마감일을 알립니다. 기업은 또한 AI를 활용해 고객 선호도에 맞춘 맞춤형 프로모션을 발송할 수 있어, 참여도를 높이고 기회를 놓치는 일을 줄일 수 있습니다.

고객 감정 분석

고객 감정을 파악하기 위해 AI 도구는 상호작용이 이루어지는 즉시 이를 분석합니다.

불만이 감지되면, 시스템이 해당 사례를 우선 이관하도록 설정할 수 있습니다. 기업은 감정 추세를 분석해 상담원 교육이나 고객 서비스 전략을 개선할 수 있습니다.

여러 채널에서 피드백을 지속적으로 모니터링함으로써, AI는 고객 만족도에 영향을 주기 전에 반복적인 문제를 조기에 파악할 수 있습니다.

실시간 상담원 지원

컨택 센터 AI는 실시간 고객 상호작용을 청취하며, 필요할 때마다 지식 베이스와 과거 상호작용에서 관련 정보를 불러옵니다. 이를 통해 상담원의 업무 효율을 높입니다:

• 고객 문제에 따라 FAQ나 문제 해결 가이드 등 유용한 자료를 즉시 제공합니다.
• 이전 상호작용을 인식하여 고객의 이력에 맞는 솔루션을 제안합니다.
• 불만이나 긴급함을 파악하여 상담원이 중요한 대화를 우선적으로 처리할 수 있게 합니다.
• 통화 내용을 자동으로 전사하고 요약하여 수동으로 메모를 작성할 필요를 줄입니다.

다국어 지원

AI 번역 도구는 언어 장벽을 없애 여러 언어로 고객을 지원할 수 있게 해줍니다. 채팅이든 음성이든 AI가 원활한 소통을 보장하여 대규모 다국어 지원팀 없이도 서비스를 제공합니다.

사기 탐지 및 보안 심사

AI가 음성 패턴과 인증 시도를 분석하여 의심스러운 활동을 식별합니다. 이상 징후가 감지되면 추가 인증을 요청하거나 보안 전문가에게 사건을 이관할 수 있습니다.

컨택 센터 AI 에이전트 배포 6단계

1. 범위 정의하기

컨택 센터 AI 에이전트를 만들기 위한 첫 단계는 간단합니다. 무엇을 하게 할 것인가요? 에이전트의 목적을 명확하게 정의하는 것부터 시작하세요.

다음 중 어떤 부분에 집중할지 결정하세요:

• 고객 문의 응대
• 상담원 지원 기능
• 통화 라우팅
• 적극적 고객 참여
• 이러한 서비스의 조합

범위를 명확히 정의하면 AI 에이전트가 특정 비즈니스 요구를 충족하고 전반적인 고객 지원을 향상시키도록 설계할 수 있습니다.

2. 플랫폼 선택하기

NLP와 자동화를 지원하고, 실시간 데이터 조회 및 통합이 가능한 AI 플랫폼을 선택하세요.

AI 에이전트 플랫폼은 다양하게 존재합니다. 영감을 얻고 싶다면, 저희가 엄선한 최고의 AI 플랫폼 목록을 참고해보세요.

컨택 센터 AI 플랫폼을 평가할 때는 다음과 같은 요소를 고려하세요:

• CRM 및 티켓 시스템과의 호환성
• 텍스트 및 음성 기반 상호작용 지원 여부
• 비즈니스 요구에 맞춘 맞춤화 옵션
• 고객 수요 증가에 대응할 수 있는 확장성

컨택 센터 AI의 경우 Botpress와 같은 플랫폼은 Autonomous Nodes 등 고급 도구를 제공합니다. 이를 통해 LLM 에이전트가 구조화된 워크플로우를 따를지, 동적으로 응답을 생성할지 판단할 수 있습니다. 개발자는 자연어 프롬프트로 AI를 안내할 수 있어, 실시간으로 고객 상호작용을 처리하는 적응형, 상황 인식형 가상 에이전트를 쉽게 만들 수 있습니다.

3. 도구와 지식 베이스 통합

플랫폼을 선택한 후에는, AI 워크플로우에 필요한 도구, 플랫폼, 시스템을 통합하는 것이 다음 단계입니다.

로우코드 플랫폼은 사전 구축된 통합 기능을 제공합니다. 유연한 챗봇 플랫폼은 맞춤형 통합도 지원하므로, 개발자가 내부 시스템이나 플랫폼을 챗봇과 연동할 수 있습니다.

챗봇이 참고할 수 있도록 공식 정책, 최신 대기자 명단, 법적 요건 등 지식 베이스도 만들어야 합니다.

4. 테스트 및 개선

컨택 센터 AI 에이전트를 배포한 후에도 지속적으로 개선할 기회가 있습니다. 실제 상호작용을 통해 AI가 어떻게 더 나아질 수 있는지—응답 정확도부터 복잡한 고객 문제 처리까지—확인할 수 있습니다.

계획에 AI 에이전트의 반복 개선이 포함되어 있는지 확인하세요. 이것이 투자 수익을 극대화하는 가장 좋은 방법입니다.

5. 배포

컨택 센터 AI 에이전트가 준비되면, 이를 배포하여 고객 서비스 운영에 통합할 차례입니다. 접근성을 높이는 다양한 방법이 있습니다:

• IVR 시스템에 적용하여 인바운드 콜을 지원합니다.
• 웹사이트에 실시간 채팅 위젯으로 배포합니다.
• Zendesk나 Salesforce와 같은 고객 서비스 플랫폼과 통합합니다.
• WhatsApp, Facebook Messenger 또는 Slack과 같은 메시징 채널에 연결하여 원활한 고객 상호작용을 제공합니다.

최대 효과를 위해 고객과 지원팀에 AI 에이전트의 사용 가능 여부를 안내하세요. 올바른 온보딩과 안내는 사용자가 AI 에이전트를 효과적으로 활용하도록 도와 컨택 센터 운영의 효율성을 극대화합니다.

6. 모니터링

우수한 AI 에이전트 플랫폼은 성능을 추적하고 개선이 필요한 부분을 식별할 수 있는 지속적인 분석 기능을 제공합니다. 주요 지표를 모니터링하면 AI가 고객 지원을 지속적으로 향상시키고 비효율을 유발하지 않도록 할 수 있습니다.

• 실시간 분석을 통해 응답 정확도와 자체 해결률을 측정할 수 있습니다. 컨택 센터 AI 에이전트가 자주 이관해야 하는 경우, 응답을 개선하도록 조정할 수 있습니다.
• 대화 로그는 반복적으로 발생하는 문제에 대한 인사이트를 제공하여, 비즈니스가 워크플로우를 개선하고 고객 상호작용을 향상시킬 수 있게 합니다. 특정 주제가 불만을 유발한다면, 학습 데이터를 업데이트하거나 자동화를 개선할 수 있습니다.

챗봇 분석 기능이 있다면, 비즈니스는 참여 패턴을 추적하고 AI가 추가 최적화가 필요한 영역을 식별할 수 있습니다.

컨택 센터 에이전트 배포하기

2026년까지 AI 솔루션은 컨택 센터 상담원의 인건비를 크게 줄여 고객 지원 운영을 혁신할 것입니다.

Botpress는 기업에 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 에이전트 도구를 제공하여 고객 상호작용과 운영 효율성을 높입니다.

사전 구축된 통합, 엔터프라이즈급 보안, 맞춤화 유연성을 통해 기업은 효율성을 높이고 고객 만족도를 높이는 AI 기반 컨택 센터 에이전트를 구축할 수 있습니다.

여기에서 시작하세요. 무료입니다.

자주 묻는 질문

1. 컨택 센터 AI는 대기업에만 유용한가요, 아니면 소규모 기업도 혜택을 볼 수 있나요?

컨택 센터 AI는 대기업에만 국한되지 않습니다. 소규모 기업도 반복적인 지원 업무를 자동화하고 대규모 지원팀 없이도 고객 경험을 개선할 수 있습니다. 소규모 팀도 24시간 서비스를 제공하고 효율적으로 확장할 수 있습니다.

2. 컨택 센터 AI와 가상 비서의 차이점은 무엇인가요?

컨택 센터 AI와 가상 비서의 차이는 범위와 기능에 있습니다. 컨택 센터 AI는 대규모 고객 지원 관리—티켓 라우팅, 통화 분산, CRM 통합—에 특화되어 있고, 가상 비서는 일정 관리나 일반 문의 등 개인 업무 지원에 중점을 둡니다.

3. 고객 서비스에서 자동화와 인간적인 접근의 균형은 어떻게 맞추나요?

고객 서비스에서 자동화와 인간적인 접근의 균형을 맞추려면, AI가 반복적이고 대량의 문의를 처리하도록 하고, 복잡하거나 민감한 이슈는 명확한 기준에 따라 인간 상담원에게 이관하세요. 이렇게 하면 신속한 응답과 함께, 중요한 순간에는 공감과 맞춤형 지원을 제공할 수 있습니다.

4. AI를 기존의 지원 티켓이나 통화 기록으로 학습시킬 수 있나요?

네, 컨택 센터 AI는 기존 지원 티켓과 통화 기록을 활용해 귀사의 어조와 해결 방식을 더 잘 이해하도록 학습할 수 있습니다. 이를 통해 AI가 팀의 스타일을 반영하고 시간이 지날수록 정확도를 높일 수 있습니다.

5. AI는 모호하거나 불분명한 고객 요청을 어떻게 처리하나요?

모호하거나 불분명한 고객 요청이 있을 때, 컨택 센터 AI는 보통 명확화 질문을 통해 의도를 좁히거나, 이관 로직을 활용해 대화를 인간 상담원에게 넘깁니다.