2주 전만 해도 저는 고객 경험(CX)에서 인공 지능(AI)이 어떤 역할을 하는지 누구보다 잘 알고 있다고 자부했습니다.  

하지만 아내와 함께 심각한 자동차 사고를 당하면서 이러한 생각은 완전히 깨졌습니다. 

우리는 순식간에 의료기관, 보험사 , 변호사, 법률 대리인, 손해액 산정과 같은 복잡한 재정적 의사결정, 보상 청구 절차, 진단 정보 해석, 그리고 최종적인 차량 교체에 이르기까지 파편화된 복잡한 경험 생태계를 헤쳐 나가야 하는 상황에 직면했습니다.

이 모든 분야는 전문적인 영역입니다. 

일반적으로 고객은 이러한 경험을 마주할 때 심각한 정보 열세에 놓입니다. 의사의 전문적인 의학 용어, 변호사의 난해한 법률 설명, 보험사의 까다로운 약관과 청구 절차, 은행의 복잡한 금융 메커니즘, 자동차 딜러가 소개하는 차량 가격과 보증 조건까지. 어느 것 하나 일반 고객이 쉽게 이해할 수 있는 영역은 없습니다.

결국 고객은 각 기관의 설명에 의존할 수밖에 없습니다. 

하지만 저는 지난 2주 동안 AI가 이러한 일방적인 역한 관계를 어떻게 바꿀 수 있는지 알게 되었습니다. 

각 전문가를 만나기 전에 저는 논의해야 할 쟁점들을 정확히 파악하기 위해 AI로 전문 용어를 조사했습니다. 복잡한 문서를 분석하게 하여 후속 상담 과정에서 미처 인지하지 못했을 만한 질문들을 도출하고, 까다로운 보험 조항도 미리 검토했습니다. 이 모든 것은 저를 제대로 도울 전문가를 찾기 위해서였습니다. 그들이 얼마나 깊게 고민하는지, 제가 조사한 내용을 바탕으로 대화할 수 있는 역량이 있는지 등을 확인하고자 했습니다. 

저는 해당 분야의 전문가는 아니지만, 예전과는 비교할 수 없을 만큼 많은 정보를 갖춘 소비자가 되었습니다.  

이는 차량을 교체해야 했을 때 결정적인 가치를 발휘했습니다.  

AI가 구매 여정의 일부가 되었을 때 

아내와 저는 차량을 구매하는 전 과정에서 거의 매 순간 AI를 활용했습니다. 

AI의 도움을 받아 조건에 맞는 자동차를 조사하고, 여러 모델을 비교하며, 가격과 안전성을 평가했습니다.  

마음에 드는 자동차를 발견한 후에는 AI가 거래 전반의 프로세스 뒤에서 조언자 역할을 해주었습니다. 우리는 AI를 통해 다음 항목들을 꼼꼼히 살폈습니다.

  • 최적의 금융 제안 
  • 가장 유리한 대출 조건 
  • 연장 보증 프로그램 
  • 예상 유지 관리비 
  • 구매에 따르는 전반적인 손익 계산 

심지어 라이브 비디오 기능을 활용해 차량을 세부적으로 점검하는 데 도움을 받기도 했습니다. 

마침내 최종 계약을 위해 관계자들과 마주 앉았을 때, 한 가지 흥미로운 사실을 깨달았습니다. 딜러 도, 제조사도, 은행도 각자의 영역에서 강력한 영향력을 발휘하려고 했지만

거래의 주도권은 그들 손에 있지 않았습니다. 모든 경험을 통제하고 주도한 것은 고객인 우리였습니다. 

모든 소통에 필요한 충분한 정보를 갖추었기에 자신감을 가지고 의사결정을 할 수 있었으며, 이번 차량 구매는 우리 부부가 경험한 가장 원활하고 스트레스가 적은 구매 사례가 되었습니다. 

단 2주 만에 AI는 의료, 보험, 법률, 금융, 소매 전반에서 대리인 역할을 성공적으로 해냈습니다. AI는 복잡한 정보를 이해하고, 중요한 대화를 준비하며, 대안 시나리오를 비교해 줌으로써, 확신을 가지고 결정하도록 도왔습니다.

커리어의 대부분을 고객 경험에 주력해온 저로서는 경험 패러다임을 근본적으로 재고하지 않을 수 없었습니다.

우리는 지금까지 AI 기반의 CX 혁신을 공급자인 기업 관점에서 이야기해 왔습니다. 

하지만 혁신의 엉뚱한 면을 보고 있었던 것인지도 모릅니다. 

양방 향으로 작동하는 360도 뷰 

그동안 기업들은 데이터를 연결하여 고객에 대한 360도 뷰를 구축하고, 고객 프로필을 만들고, 여정을 분석하고, 의도를 파악하는 등의 작업에 수십 억 달러를 투자해 왔습니다.  

목표는 단순하고 명확합니다. 고객을 잘 이해하여 더 나은 경험을 제공하는 것입니다.

하지만 AI는 그 반대의 상황을 만들고 있습니다. 

고객은 기업과 대화하기 전에 해당 기업의 제품, 경쟁사, 가격 책정 방식, 계약 조항, 정책, 다른 사람의 리뷰, 잠재적 협상 지점까지 더 잘 이해할 수 있게 되었습니다. 고객은 복잡한 정보를 AI에 제공하여 설명을 요청합니다. 경쟁사의 제안을 비교하고, 해야 할 질문을 파악하며, 설명이 타당한지 조사하고, 다음 상담이 시작되기 전에 미리 대비합니다.

저는 이번 사고 수습 과정에서 이를 직접 경험했습니다. 어느 순간에는 자동차 보험과 개인 건강보험의 중복 적용 한계, 그리고 향후 합의금을 받았을 때 보험사끼리 서로 지급한 돈을 어떻게 돌려받고 정산하는지, 그 복잡한 법적 관계까지 이해해야 했습니다. AI 도움을 받지 않는다면 보험 계약 조항과 법률 용어가 뒤섞인 이런 상황은 거의 이해할 수 없습니다. 따라서 보험사나 변호사에게 의미를 묻고 설명을 그대로 받아들이는 것 외에는 선택의 여지가 거의 없었을 것입니다.

하지만 AI는 복잡한 개념을 이해하고, 관련 법적 규칙을 조사하고, 계약서 문구를 면밀히 검토했습니다. 무엇보다 중요한 사실은 소비자 관점에서 이러한 조항이 무엇을 의미하는지 파악할 수 있었습니다. 그 덕분에 제게 조언을 제공할 책임이 있는 전문가들과의 대화에서 더 나은 질문을 할 수 있었습니다.

AI가 제 변호사나 보험사 역할을 한 것은 아니었습니다. 전문 지식을 갖춘 전문가들이 일방적으로 주도할 수 있을 대화에 제가 참여할 수 있도록 충분한 이해를 제공해 주었습니다. 

이전의 인터넷 검색 혁명과 달리, 소비자는 더 이상 수십 개의 정보 조각을 직접 모으고, 이들이 어떻게 연결되는지 파악할 필요가 없습니다. AI는 고객의 상황에 맞춰 해당 정보를 종합하고, 다음에 무엇을 해야 할지 도와줍니다.

이는 기업과 고객 간의 정보 균형에 혁신적인 변화입니다. 

이러한 패러다임의 전환을 가장 체감하고 있는 산업 분야가 금융 서비스입니다. 

금융 자문 채널의 대이동

MIT 슬론 경영대학원과 스탠퍼드 대학교 연구진은 최근, 소비자들이 금융 자문을 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 어떻게 활용하고 있는지 조사했습니다.

이 연구에 따르면, 미국과 영국의 성인 절반 이상이 개인 재정 자문을 위해 LLM을 이용한 경험이 있으며, 이는 인간 재무 상담사에게 자문을 구하는 비율을 상회하는 수준 입니다.

AI가 금융 서비스 산업에 파괴적 혁신을 일으키는 비결은 인간 전문가만큼 완벽한 자문 역량을 갖췄기 때문이 아닙니다. 그저 금융 정보에 누구나 쉽게 접근할 수 있도록 문턱을 대폭 낮춰주었을 뿐입니다.

최근 NPR이 보도한 J.D. Power의 연구에 따르면, 설문조사에 참여한 소비자의 40%가 재정 관리를 위해 지난 3개월 동안 AI를 활용했습니다. 이러한 AI 사용자 중 3분의 1 이상은 AI 안내가 더 현명한 금융 결정에 도움이 되었다고 응답했습니다. 이는 거래 은행의 자문이 도움이 되었다고 응답한 비율과 비슷한 수치입니다.

반면, 최근 갤럽 설문조사에서는 금융 가이드를 위한 AI 사용률이 낮고, 인간 금융 자문가에 대한 신뢰도가 훨씬 높게 나타났습니다.

사실 이러한 수치들은 서로 모순된다고 할 수는 없습니다. 소비자가 여전히 인간 전문가의 책임감을 중요하게 여기면서도, AI를 적극적으로 실험하는 과도기적 상황임을 증명하는 것입니다. 

이것이 바로 은행과 금융 자문사들이 직면한 진정한 위험입니다. 고객에게 금융 기관은 전문 지식을 얻을 수 있는 유일한 출처가 아닙니다.  

이러한 소비자의 행동 양식은 금융 서비스를 넘어 다양한 분야로 널리 확산되고 있습니다. 

의사를 만나기 전, AI를 먼저 찾는 환자 

글로벌 보건 정책 기구 KFF의 2026년 3월 보고서에 따르면, 성인의 32%가 지난 1년 동안 신체적 또는 정신적 건강 정보와 조언을 얻기 위해 AI를 사용했습니다. 이들 중 41%는 설명이나 조언을 구하기 위해 검사 결과나 진료 기록과 같은 개인 의료 정보를 AI 툴에 입력한 적이 있다고 답했습니다.

환자들은 단순히 증상을 검색하는 데 그치지 않습니다. AI를 통해 용어 설명과 정보 해석, 질문 정리를 끝내고, 의사와 상의할 핵심 내용을 완벽히 파악한 후 진료실에 들어갑니다.

이는 제가 사고를 수습하는 과정에서 경험한 일이기도 합니다. 검사 결과가 나왔을 때, 낯선 용어가 무슨 뜻인지 몰라 전전긍긍하거나 마구잡이식 검색 결과에서 정보를 짜 맞추려 애쓰며 진료 예약일까지 불안감 속에서 며칠을 보낼 필요가 없었습니다.

AI를 활용해 복잡한 결과를 쉬운 언어로 설명받고 담당 의사에게 물어볼 더 나은 질문 목록을 작성했습니다.  

물론, 여기에는 분명한 위험이 존재합니다. AI는 얼마든지 틀릴 수 있으며, 의학적 판단에는 맥락이 결정적으로 중요합니다. 그리고 환자의 개인정보 보호는 필수적입니다.  

여전히 전문가의 지식과 경험, 전문성은 중요합니다. 하지만 소비자의 행동 변화는 이미 시작되었습니다. 

진료실에 들어서는 환자는 의료 시스템에서 겨우 15분에 불과한 진료 시간을 보내기 전에 이미 AI 시스템과 1시간 동안 상호작용을 마쳤을 수 있습니다.

AI가 법률 전문성의 기준을 높이는 방법  

법률 서비스는 훨씬 더 복잡하고 까다로운 국면에 있습니다. 

제 경험도 이를 증명합니다. AI는 사고 후 변호사를 선택하는 과정에서 단순히 광고, 웹사이트, 평판 비교 등을 조사하는 데 그치지 않았습니다. 실질적인 상담을 시작할 수 있도록 변호사와 논의해야 하는 많은 문제를 이해하도록 도왔습니다.

여기에는 분명한 한계와 위험이 있습니다. 법률 자문에는 관할권에 대한 지식, 전문적인 판단, 범용 LLM이 보장할 수 없는 기밀 유지가 필요합니다. 최근 판례들 역시 AI 시스템과의 대화가 변호사-의뢰인 비밀유지특권과 유사한 보호를 받을 수 있는지에 대해 심각한 의문을 제기했습니다.

하지만 ‘AI가 과연 전문가를 대체할 수 있는가?’에만 초점을 맞추면 더 거대한 고객 경험의 변화를 놓치게 됩니다. 

엔터프라이즈 AI 를 넘어서야 하는 차세대 CX 

지금은 기업이 AI를 어떻게 활용할 수 있을지에 대한 관심이 매우 높습니다. 우리는 A를 통해 서비스를 자동화하고, 직원의 생산성을 높이며, 인터랙션을 개인화하고, AI 상담사가 고객의 문제를 해결하도록 지원하며, 서비스 제공 비용을 절감할 수 있는 방법을 고민해 왔습니다. 이는 모두 중요한 질문이며, 이러한 노력은 고객 경험을 계속해서 변화시키고 있습니다.

하지만 그 못지않게 중요할 수 있는 또 다른 질문이 있습니다. 고객이 자신의 AI를 가지고 경험에 임할 때, 과연 어떤 일이 벌어질 것인가?

고객은 더 많이 준비되어 있고, 더 많이 비교하며, 더 날카롭게 지적하고, 복잡성을 이해할 수 있는 역량을 더 잘 갖추고 있습니다. 무엇보다도 자신의 여정을 조율하는 데 있어 기업에 대한 의존도를 줄이고 있습니다.

변화를 기꺼이 받아들이는 기업에게 이는 특별한 기회가 됩니다. 이제는 고객 여정을 주도한다는 착각을 멈추는 기업이 시장을 이끌 것입니다.

지난 2주간의 경험은 이를 매우 실감하게 해주었습니다. 의료, 보험, 법률, 금융, 소매 전반의 기업은 우리 일상에서 여전히 영향력을 발휘할 것입니다.  

하지만 소비자는 그 복잡한 프로세스를 이해하기 위해 어느 한 기관에 전적으로 의존하지 않습니다. 

AI는 이 모든 영역을 자유롭게 넘나들며 인텔리전스를 제공했습니다. 

기업은 20년 동안 고객에 대한 360도 뷰를 구축하기 위해 노력해 왔습니다. 이제 AI는 고객에게 ‘기업에 대한 360도 뷰’를 제공하고 있습니다.

고객 경험의 다음 단계는 ‘상호 가시성’에 의해 정의될 것입니다. 즉, 기업과 고객이 마침내 서로를 명확하게 볼 수 있게 되는 그 지점에서 CX는 또 한 번 새로운 전환점을 맞이할 것입니다.  

대다수 기업은 이러한 변화에 아직 준비되어 있지 않습니다. 

이 격차를 좁히는 것이 CX 리더가 해결해야 할 진정한 과제입니다. 고객이 이미 갖추고 있는 지능 수준에 뒤처지지 않도록 일선 팀과 AI 상담사가 지능을 갖추도록 지원해야 합니다.  

Genesys가 이러한 지능을 구축하도록 어떻게 돕고 있는지 확인해 보세요.