컨택센터를 위한 고객 경험 AI 용어집

최근 큰 주목을 받는 인공 지능(AI)은 단순한 관심이나 유행 그 이상의 의미를 가집니다. 고객 경험(CX) 리더의 70%가 AI를 비즈니스 필수 요소로 꼽았으며, 83%는 AI가 앞으로 확실한 차별화 요소가 될 것이라고 생각합니다. 또 다른 Genesys 보고서에서는 설문 조사에 참여한 소비자의 64%는 AI가 향후 2~3년 내 고객 서비스의 품질과 속도를 높이는 데 기여할 것이라고 믿고 있습니다.

고객 경험에서 AI의 중요성은 앞으로 더욱 강조될 것입니다. 그런 만큼 AI 사용 능력은 컨택센터 리더, IT 팀, CX 전문가 모두에게 필수입니다.

AI를 효과적으로 활용하려면 탄탄한 이론적 기초가 필요합니다. 관련 어휘를 이해하는 것부터 시작하여 지식 기반을 확장할 수 있습니다. 이 용어집에서는 필수적인 AI 용어와 정의를 간단히 소개합니다.

AI를 둘러싼 세계는 역동적이고 끊임없이 진화합니다. 새로운 용어는 계속해서 생겨날 것이며, 용어집 또한 그에 맞춰 업데이트될 예정입니다. 이 페이지를 북마크에 추가하여 필요할 때마다 용어와 정의를 살펴보시기 바랍니다.

컨택센터의 기본 AI 기능

AI는 컨택센터의 핵심 기능을 새롭게 정의하고 있습니다. 커뮤니케이션 툴, 내부 및 외부 효율성, 그리고 상담사의 일상 업무까지도 AI 전환의 일환으로 재편되고 있습니다. 이러한 전환의 중심에는 다음과 같은 기본 AI 기능이 있습니다.

• • 컨택센터 AI: 컨택센터 AI란 콜센터 운영을 자동화하고 최적화하기 위한 머신 러닝 및 자연어 처리(NLP)의 사용을 말합니다. 개인화된 지원을 효율적이며 효과적으로 제공하여 고객 인터랙션을 간소화하고 전반적인 고객 경험을 향상시키도록 설계되었습니다.

• • 대화형 AI: 대화형 AI란 인공 지능을 사용하는 자동화된 커뮤니케이션 툴 활용을 말합니다. 고객과 자연스럽게 대화할 수 있는 챗봇, 가상 비서 등을 예로 들 수 있습니다. 이를 사용하면 여러 채널에 걸쳐 보다 빠르고 효율적으로 인터랙션할 수 있습니다. 또한 더 나은 셀프 서비스를 제공할 수 있으므로 상담사는 더 중요하고 덜 반복적인 작업에 집중할 시간적 여유를 갖게 됩니다. 콜센터를 위한 대화형 AI는 응답 자동화, 일상적인 문의 처리, 연중무휴 지원 제공 등에 사용되어 업무 효율성과 고객 만족도를 높입니다.

• • 대화 인텔리전스: 대화 인텔리전스는 모든 채널의 고객 인터랙션에서 인사이트를 분석, 해석, 도출하기 위한 AI 사용을 말합니다. 고객의 의도, 정서, 행동을 이해하는 데 도움이 됩니다. 이러한 인사이트는 상담사의 성과를 개선하고, 워크플로를 최적화하고, 맞춤형 고객 경험을 제공하고, 기회 또는 문제를 사전에 식별하는 데 사용할 수 있습니다.

• • AI 콜센터 상담사: AI 콜센터 상담사, 가상 상담사, 지능형 가상 상담사는 사람의 개입과 관계없이 고객 서비스 인터랙션을 처리한다는 점에서 서로 유사합니다. 이 같은 상담사는 고객 문의를 이해하고 이에 대응하며, 문제를 해결하고, 사람의 인터랙션이 거의 또는 전혀 없이 자체적으로 트랜잭션을 처리할 수 있습니다. AI 콜센터 상담사는 추가 인력을 고용 또는 교육하지 않고도 대규모 요청을 처리할 수 있는 확장 가능하고 비용 효율적인 방법입니다.

• • 가상 상담사: 가상 상담사는 AI를 사용한 챗봇 기능을 통해 고객 서비스 상담사를 생성합니다. 사람의 개입 없이 고객 문의를 처리하고, 필요한 경우 해당 문제를 담당자에게 원활하게 에스컬레이션합니다.

• • 지능형 가상 상담사(IVA): AI 기반 상담사인 지능형 가상 상담사는 음성 상호 작용과 더불어 양방향 텍스트 대화를 관리할 수 있습니다. 판매 일정 설정, 콜백 예약, 고객 문의 처리 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

• • AI 기반 고객 인게이지먼트 플랫폼: AI 기반 고객 인게이지먼트 플랫폼은 AI를 사용하여 음성 및 디지털 채널 전반에서 고객 인터랙션을 자동화하고 개선합니다. 기업은 플랫폼 공급업체가 제공하는 방대한 기본 제공 구성 요소, 광범위한 파트너 에코시스템, 개방형 API 등을 통해 자사에 최적화된 이상적인 솔루션을 구성할 수 있습니다.

• • AI 요약: 컨택센터에서 AI 요약은 생성형 AI를 사용하여 통화, 채팅, 이메일과 같은 고객 인터랙션을 자동으로 요약하는 것을 말합니다. AI 요약을 사용하면 슈퍼바이저는 모든 인터랙션을 직접 검토하지 않고도 고객 질의나 피드백의 본질을 빠르게 파악할 수 있어, 응답 시간이 단축되고 개인화된 서비스를 제공할 수 있습니다.

AI 혁신을 이끄는 핵심 기술

AI 기술을 작동하게 하는 구성 요소는 무엇일까요? 몇 가지 핵심 구성 요소와 작동 방식을 이해하면 AI와 관련하여 보다 현명한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

• • 대형 언어 모델(LLM): LLM은 인공 지능의 한 유형으로, 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있습니다. 컨택센터에서 LLM은 대화 요약, 고객 의도 예측, 사람처럼 자연스럽게 말하는 가상 상담사 등의 고급 기능을 지원합니다. LLM은 언어 및 문맥의 패턴을 학습하기 때문에 시간이 지날수록 더욱 효과를 발휘합니다.

• • 자연어 처리(NLP): NLP는 인공 지능의 분야 중 하나로, 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고, 해석하고, 생성할 수 있게 합니다. 여기에는 언어를 더 작은 조각으로 쪼개고, 문법과 의미를 분석하고, 문맥을 이해하는 과정이 수반됩니다.

• • 자연어 이해(NLU): NLU는 자연어 처리(NLP)의 하위 분야로, 인간 언어의 의미, 의도, 맥락을 해석하는 데 초점을 맞춥니다. 단순한 키워드 감지에 그치지 않고 이를 제대로 이해합니다. 컨택센터에서 NLU는 복잡한 질문을 정확하게 처리하고, 가상 상담사의 성능을 개선하고, 고객이 올바른 응답을 보다 신속하게 받을 수 있도록 하는 데 핵심적인 역할을 합니다.

개인화 및 고객 여정을 강화하는 AI

고객은 그 어느 때보다 더 개인화된 경험을 기대하고 있습니다. AI 툴을 활용하면 이러한 경험을 대규모로 제공할 수 있습니다. 고객 중심의 개인화된 인터랙션을 제공하는 데 AI가 어떻게 도움을 주는지 그 방식을 살펴보겠습니다.

• • AI 경험 오케스트레이션: AI를 활용하여 다양한 접점과 채널에서 고객 경험을 조정하고 관리하는 것을 말합니다. 이 과정에서는 AI가 고객 데이터를 취합 및 분석하고, 패턴을 찾고, 고객의 요구와 이전 작업을 기반으로 고객을 위한 최상의 조치를 제안합니다.

• • AI 기반 고객 여정 오케스트레이션: 고객 여정을 동적으로 관리하고 최적화하기 위한 AI 기술 적용을 뜻합니다. AI가 각 고객 접점에서 데이터를 수집하여 고객의 이전 여정을 파악하고, 이를 바탕으로 고객의 요구와 의도를 분석하여 다음 단계를 결정합니다. 이러한 오케스트레이션은 대규모로 이뤄지며, 모든 고객에게 완전히 맞춤화된 경험을 제공합니다.

• • AI 기반 맞춤형 마케팅: AI를 사용하여 고객 한 명 한 명에게 개인 맞춤화된 경험을 제공하는 것을 말합니다. AI는 특정 고객의 의도를 이해하고 예측할 수 있을 뿐만 아니라, 보다 빠르게 문제를 해결하도록 도울 수 있습니다. 인간의 지원이 필요한 경우 AI는 이를 인지하고 해당 인터랙션을 상담사에게 에스컬레이션하며, 이때 모든 대화 기록과 컨텍스트를 함께 전달합니다. 고객은 같은 말을 되풀이하지 않아도 됩니다.

• • AI 기반 실시간 제안: AI를 사용하여 고객에게 적시에 맞춤형 제안 및 추천을 제공하는 것을 말합니다. 기업은 실시간으로 고객의 행동과 상황을 분석하여 기회를 파악할 수 있습니다. 이 정확한 타이밍의 맞춤 콘텐츠 제공은 경험을 개인화하고 고객이 관심을 가질 만한 제품이나 서비스만 전달함으로써 서비스를 개선하고 판매 전환을 유도하는 데 도움이 됩니다.

• • 고객 세분화와 AI: AI를 사용하여 잠재 고객 또는 기존 고객을 적절한 의도와 우선순위에 매칭하고, 유사한 이전 고객의 데이터를 바탕으로 관심사, 쇼핑 선호도, 구매 행동을 파악합니다. 고객 세분화를 통해 기업은 봇 또는 상담사 지원 서비스로 고객 인게이지먼트의 시기 및 위치를 결정하고 자동화된 콘텐츠를 제공하는 등 대규모로 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다.

• • AI 지원 고객 인사이트: AI 지원 고객 인사이트의 대표적인 예로 ‘AI 예측 기반 인게이지먼트’를 손꼽을 수 있습니다. 이는 고객의 행동 패턴을 분석해 해당 고객을 적합하게 세분화하고 고객이 원하는 것을 예측하여 최적의 다음 단계를 제공합니다. 무엇보다도 이러한 예측은 자동화된 제안과 더욱 개인 맞춤화된 대화를 통해 고객의 만족도와 충성도를 높일 수 있습니다.

• • AI 기반 고객 인사이트: AI 기반 고객 인사이트는 인공 지능과 머신 러닝을 활용하여 방대한 양의 고객 데이터를 보다 빠르고 효율적으로 분석할 수 있습니다. 이러한 인사이트를 통해 고객의 행동을 예측하고, 고객 인터랙션을 개인화하고, 데이터 기반 추천으로 고객 여정을 최적화할 수 있습니다.

상담사, 관리자, 슈퍼바이저를 위한 AI

AI는 데이터를 분석하고 인사이트를 제공하는 것 이상의 역할을 해냅니다. 컨택센터에서 AI는 고객 서비스 상담사, 관리자, 슈퍼바이저를 위한 진정한 파트너로 자리하고 있습니다. AI는 어시스턴트 또는 코파일럿으로서 실시간 지원을 제공할 수 있습니다. 필요한 순간에 지식을 제공하고, 상담사의 업무 부담을 줄여 더 많은 일을 처리하도록 돕고 반복 작업을 자동화해 인간 상담사의 시간이 낭비되지 않도록 합니다.

• • 코파일럿: AI 및 컨택센터 소프트웨어에서 코파일럿은 실시간 지원, 인사이트, 자동화 기능을 통해 상담사, 관리자, 운영자 등 다양한 역할을 지원하는 AI 어시스턴트입니다. 지능형 추천, 특정 작업의 자동화 등을 통해 의사 결정, 생산성, 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다.

• • 관리자 코파일럿: 관리자 코파일럿은 컨택센터 운영자에게 AI 기반 툴을 제공해 운영을 간소화합니다. 일정 관리, 워크포스 관리, 분석 및 보고 작업 등을 자동화하는 기능이 포함됩니다. 관리자 코파일럿은 AI를 활용해 리소스 할당을 최적화하고, 통화량을 예측하며, 컨택센터 전반의 운영 효율성을 향상합니다.

• • 슈퍼바이저 코파일럿: 슈퍼바이저 코파일럿은 슈퍼바이저가 컨택센터에서 상담사의 성과를 모니터링하고 관리하는 데 도움을 줍니다. 통화 품질, 상담사 생산성, 고객 만족도 지표와 같은 정보도 제공합니다. 모든 인터랙션을 분석해 코칭 기회를 식별하고, 팀 성과 개선 및 서비스 기준 충족을 위한 개입을 제안할 수도 있습니다.

에이전틱 AI 및 자율 시스템

AI는 상담사, 슈퍼바이저, 관리자 지원을 넘어 인간의 도움 없이 독립적으로 작동할 수도 있습니다. 이러한 ‘에이전틱 AI’는 스스로 결정을 내리고 고객과 직접 인터랙션할 수 있으므로 컨택센터 직원은 창의성이나 감성 등 인간의 손길이 필요한 더 복잡하고 미묘한 업무에 집중할 수 있습니다.

• • 에이전틱 AI: 에이전틱 AI란 인간의 개입 없이 스스로 결정을 내리고 조치를 취할 수 있는 AI 시스템입니다. AI는 개별 인터랙션을 학습하고, 결과를 지속적으로 최적화하고, 실시간 데이터와 컨텍스트를 해석하여 전략을 조정할 수 있으므로 재프로그래밍 없이도 시간이 지나면서 발전하고 개선됩니다. 진정한 에이전틱 AI는 자유롭게 작동하며, 동적 및 비결정적인 문제를 해결하고, 사전 정의된 정해진 경로에 의존하지 않고 실행합니다. 이처럼 독립적으로 작동하면서 적시에 올바른 조치를 취함으로써 빠르게 응답하고 인적 오류를 줄이며 고객 경험을 개선할 수 있습니다.

• • 에이전틱 시스템: 에이전틱 시스템은 환경을 인지하고, 정보를 처리하며, 사전 정의된 목표를 달성하기 위한 조치를 취함으로써 ‘주체성’을 보여주는 소프트웨어 프레임워크입니다. 자동화, 데이터 인사이트, 이벤트 기반 로직을 종합하여 사람의 지속적인 감독 없이도 사전 예방적 결정을 내리고 문제를 해결합니다. 고객 경험 측면에서 에이전틱 시스템은 워크플로를 간소화하고 결과를 개선하며, 인간 상담사가 더 복잡하거나 사람의 개입이 필요한 업무에 집중할 수 있도록 합니다.

인텔리전스 및 최적화를 위한 AI

AI는 작업 자동화, 실시간 지원 외에도 다양한 기능을 제공할 수 있습니다. AI는 많은 양의 데이터를 보다 빠르고 효율적으로 분석하여 컨택센터의 전략, 인터랙션의 품질, 전반적인 운영 효율성을 개선하는 데 도움이 됩니다.

• • AI 기반 분석: AI를 사용하여 대규모 데이터 세트를 수집 및 분석하여 인간이 놓칠 수 있는 패턴과 인사이트를 발견하고, 이를 바탕으로 비즈니스 전술과 전략을 개발할 수 있습니다. 또한 고객의 모든 데이터를 파악하여 고객이 어떤 여정을 거쳤는지, 어떤 작업을 수행했는지, 그리고 다음에 무엇을 할 것인지 예측할 수 있으므로 고객 경험을 개선하는 데 도움이 됩니다.

• • AI를 통한 고객 피드백 분석: 컨택센터는 AI를 활용하여 제품 리뷰, SNS, 이메일 등 다양한 채널에서 고객 피드백을 분석합니다. 피드백이 긍정적인지 부정적인지 여부를 평가하는 감정 분석도 이에 포함됩니다. 이러한 AI 기반 분석을 활용하면 제품, 서비스, 고객 경험 개선에 활용할 수 있는 귀중한 인사이트를 얻게 됩니다.

• • 음성 분석: 음성 분석은 AI 기반 자연어 이해(NLU)를 사용해 음성 녹음 또는 실시간 고객 통화를 분석합니다. 인터랙션 내에서 고객의 의도와 감정을 식별하고, 주제 또는 주요 문구를 찾아내는 등 고객의 요구를 파악할 수 있습니다. 컨택센터가 상담사 성과를 평가하는 데도 도움이 됩니다.

• • 정서 분석: 정서적 맥락을 파악하기 위해 음성 또는 텍스트를 분석하는 과정을 뜻합니다. 이를 ‘감정 분석’, ‘오피니언 마이닝’이라고도 합니다. AI 기반 자연어 처리(NLP)를 사용하여 고객이 인터랙션 중에 느끼는 감정을 파악합니다. 이 정보는 고객의 소리(VoC) 분석에서 중요한 구성 요소입니다.

책임감 있는 AI

기업이 AI를 활용하여 직원을 지원하고 효율성을 개선할 때에는 AI가 완벽한 툴이 아니라는 점을 기억해야 합니다. 사람을 비롯한 모든 것이 그렇듯, AI도 실수를 할 수 있습니다. 이를 최대한 방지하기 위해 책임감 있고 윤리적으로 AI를 사용해야 합니다.

• • 편향: AI의 ‘편향’ 또는 ‘편견’이란 AI 모델이 데이터를 해석하거나 결정을 내리는 과정에서 발생하는 시스템상 오류를 의미합니다. 이는 종종 AI 학습에 사용되는 데이터의 불균형에 기인합니다. 이러한 편향은 컨택센터에서 특정 고객 그룹에 대한 불공정하거나 일관성 없는 처리를 초래할 수 있습니다. 예를 들어 의도를 잘못 해석하거나, 서로 다른 수준의 서비스를 제공하거나, 고정관념을 강화하는 경우가 있습니다. 편향을 완화하는 일은 윤리적이고 포괄적인 AI 시스템을 구축해 공정하고 신뢰할 수 있는 고객 경험 제공에 필수입니다.

• • 윤리적 AI: 도덕적 책임감을 갖추고 비즈니스 가치에 부합하는 방식으로 AI 시스템을 설계, 개발, 배포하는 관행을 말합니다. 윤리적 AI는 목적에 맞게 AI를 적용하고, 데이터 표준을 준수하며, 편향을 해소함으로써 비즈니스를 보호하는 엄격한 가이드라인을 따라야 합니다. 개인정보 보호 설계 원칙에 따라 고객 및 직원 데이터와 지적 재산을 보호하는 것은 중요합니다. 설명 가능성과 투명성은 알고리즘 적용 방식에 대한 인사이트를 제공하여 운영에 미치는 영향을 이해하고 결과에 대한 통제력을 유지할 수 있도록 해야 합니다.

• • 환각: 환각은 AI 시스템, 특히 대규모 언어 모델에 기반하는 AI 시스템이 그럴듯하게 들리지만 사실과 다르거나 오해의 소지가 있는 응답을 생성하는 경우에 발생합니다. 컨택센터에서 환각은 고객 질문에 대한 부정확한 답변 제공, 대화 요약 오류 등으로 이어질 수 있습니다. 환각을 감지하고 관리하는 것은 신뢰성을 보장하고, 고객의 신뢰를 유지하며, 상담사의 의사결정을 지원하는 데 중요합니다.

AI 기반의 미래를 항상 주시하세요

고객 경험의 모든 측면에 통합되고 있는 AI는 이제, 컨택센터 운영의 핵심으로 자리했습니다. CX 리더는 AI의 영향을 더 잘 이해하고 견고한 지식 기반을 갖춰야 합니다. 지금까지 소개한 용어 정의는 그러한 기반의 좋은 출발점이 되어줄 것입니다. 하지만 배움에는 끝이 없습니다.

AI를 깊이 이해하고 AI의 진정한 기능을 경험할 수 있는 툴을 제공하는 기술 파트너와 함께 하면 모든 일이 한결 수월해집니다. 선도적인 AI 기반 경험 오케스트레이션 엔진인 Genesys Cloud^TM 플랫폼을 사용하면 모든 고객을 대상으로 모든 인터랙션에서 매번 더 연결되고 의미 있는 경험을 제공할 수 있습니다.

* 위 용어는 고객 경험 및 컨택센터 업계에서 일반적으로 통용되거나 새롭게 사용되고 있는 용어입니다. 이 문서의 내용은 Genesys나 Genesys 제품에 한하여 적용되지 않습니다.