“응대 시간이 12분→1분30초로”··· 생성형 AI로 ‘고객 경험’ 개선한 글로벌 기업 5곳

고객센터에 생성형 AI를 결합하려는 기업이 점점 늘고 있다. 생성형 AI로 고객 문의 처리 과정을 더 자동화하려고 하는 것이다. 고객 서비스 개선 위해 선제적으로 생성형 AI를 도입 및 검토한 글로벌 기업 5곳은 소개한다.
 

‘고객 경험(Customer Experience, CX)’는 생성형 AI의 강력한 영향권 하에 있는 분야다. 방대한 데이터 기반으로 소비자와 소통하고 문제를 더 빠르게 해결하는 과정에서 생성형 AI가 쓰이고 있는 것이다.

세일즈포스가 지난 6월 공개한 설문 결과에 따르면, 서비스 전문가의 3분의 2 이상이 생성형 AI가 고객에게 더 나은 서비스를 제공하는 데 도움이 될 것이라고 믿고 있었다. 포레스터는 2024년까지 CX팀에 생성형 AI가 큰 도움이 될 것으로 예상하며, 기업이 고객 서비스 상담원의 역량을 강화하기 위해 AI 지원 도구의 사용을 늘릴 것이라고 분석했다. 앞으로 더 많은 상담원이 데이터베이스에서 정보를 검색하는 대신 AI 기반 도구를 사용하여 자연어 질문을 하고 실시간으로 고객 질문에 대한 답변을 받게 될 확률이 높다.

이메일 응대 기술 혁신해 고객 만족도 높인 ‘심플리헬스’
이미 성과를 내는 기업이 여럿 존재한다. 영국의 의료 서비스 예약 및 보험금 청구 서비스  제공업체인 심플리헬스(Simplyhealth)는 세일즈포스의 생성형 AI 서비스 ‘아인슈타인 포 서비스’를 사용하여 대화형 AI를 구축하고 상담원 업무의 효율성을 높이고 있다. 심플리헬스 직원은 이메일 문의에 대해 GPT 지원을 활용해 답변으로 답하고 적시에 고객에게 올바른 정보를 전달하고 있다.

특히 심플리헬스는 자주 묻는 질문을 처리할 때 생성형 AI 답변을 주로 활용하고 있다. ‘다른 치과 의사로 배정받는 법’, ‘자동 이체 날짜를 변경하는 법’, ‘주소 또는 개인 정보를 변경하는 방법’ 같은 질문이다. 심플리헬스의 GPT 기반 시스템은 내부 데이터베이스를 검색하여 자동 응답을 생성한다. 상담원은 이를 기반으로 고객 문의에 신속하게 답변하고 있다.

심플리헬스의 고객 서비스 부문 디렉터인 댄 에디는 “GPT 기반 기술로 전체 프로세스의 속도가 높아졌다”라며 “평균 답변까지 12분이 걸렸던 이메일 응대가 이제는 1분 30초 정도면 충분히 처리 가능하다. 10분이란 여유 시간은 매우 가치가 있다. 절약된 시간된 만큼 다른 시간에 복잡하고 더 큰 가치를 창출하는 작업을 수행할 수 있기 때문”이라고 밝혔다.

실제로 심플리헬스 직원은 줄어든 시간을 보험금 청구를 하는데 투자했고 덕분에 보험금을 2~3일 안에 지급할 수 있었다. 자체 만족도 조사에 따르면, 최대 92%의 고객이 심플리헬스 보험금 청구 과정에 만족해 했다. 고객 불만의 84%가 3일 안에 해결되기도 했는데, 이는 업계 평균인 46%보다 훨씬 높은 수치다.

에디는 “생성형 AI는 직원이 매일 더 가치 있는 업무에 집중할 수 있도록 도와준다”라며 “다시 말해 생성형 AI는 12개월 또는 18개월 전보다 지속적으로 좋은 고객 서비스를 창출하고 있다. 고객 만족도 측면에서 최고의 성과를 거두고 있다”라고 설명했다.

맞춤 은행 경험을 위해 AI에 투자한 ‘TSB 뱅크’
영국 금융 기업 TSB 뱅크의 디지털 마케팅 및 개인화 총괄 카빈 미스트리는 AI와 머신러닝(ML)을 통해 CX를 향상시키는 방법을 모색하고 있다. 그는 기술과 데이터를 기반으로 초개인화 전략을 수립하고 고객 경험을 더 깊이 이해하는 작업에 착수했다.

TSB 뱅크는 데이터 중심 전략을 구축하기 위해 어도비의 솔루션을 채택했다. 어도비 기술 중에서도 AP 액티비티(Automated Personalization Activity)와 생성형 AI 모델인 파이어플라이를 활용하고 있다. 이런 솔루션을 기반으로로 ‘머니 컨피던스 허브(Money Confidence Hub)’라는 자체 기술도 개발됐다. 해당 기술은 온라인 뱅킹의 초개인화 서비스를 위한 각종 데이터를 추적하는 역할을 한다.

미스트리는 “우리는 고객 참여도가 높은 고객을 확보하고자 한다”라며 “고객은 은행 서비스를 이용할 때 상품을 먼저 생각하지 않는다. 대신 고객은 주택 구입 계획, 리모델링 계획, 휴가 계획을 떠올리며 금융 서비스를 고른다. 이런 고객의 목표와 활동을 추적하며 개인화된 은행 경험을 제공할 예정”이라고 설명했다.

고객 소통 위해 ‘도리토스 사일런트’ 개발한 ‘펩시코’
물론 아직 업계에서는 생성형 AI가 마치 모든 것을 해결해줄 것처럼 표현하는 과장 광고가 존재한다. 컨설팅 기업 카루더스앤잭슨(Carruthers and Jackson)의 CEO인 캐롤라인 카루더스는 제대로 된 CX 이니셔티브를 진행하려면 현 조직의 상황을 제대로 이해하는 것이 선행되어야 한다고 설명했다. 카루더스는 “AI는 여전히 유행어에 불과하다”라며 “AI의 가치를 제대로 입증하는 사람은 아직 찾기 어렵다”라고 표현했다.

카루더스앤잭슨가 발표한 데이터 성숙도 지수에 따르면, 많은 조직이 AI로 업무 혼란을 겪고 있는 것으로 나타났다. AI 성숙도가 높거나 AI 부서를 설립했거나, 명확한 AI 프로세스를 갖춘 기업은 5%에 불과했다. 데이터 리더 대부분(87%)이 조직에서 AI를 소수의 직원만 사용하거나 전혀 사용하지 않는다고 응답했다.

카루더스는 CX 성공의 열쇠는 다양한 기술 중에서 적합한 도구를 찾는 것이라고 강조했다. 카루더스는 “‘조직 내 문제가 무엇이고 그 문제를 해결하는 데 적합한 도구는 무엇인가’라는 질문을 제대로 던지고 있지 않다”라며 “해결책은 생성형 AI가 될 수도 있지만, 그렇지 않을 수도 있다”라고 밝혔다.

식음료 대기업인 펩시코(PepsiCo)의 경우, 생성형 AI를 활용해 새로운 고객 경험을 만들고 있다. 최근에는 ‘게이머’라는 고객층을 위해 데이터 기반 솔루션을 만들었다.

펩시코의 유럽 지사 수석 부사장 겸 CIO인 나이젤 리처드슨은 “자체 조사에 따르면 영국 게이머 중 거의 절반이 무엇인가 먹는 소리가 헤드폰에 들리는 것을 싫어했다. 특히 과자 먹는 소리를 매우 거슬려했는데, 알다시피 펩시코의 과자 도리토스는 매우 바삭거리는 소리가 난다”라고 설명했다.

펩시코는 게이머의 만족도를 높이기 위해 ‘바삭거리는 소리를 분석하는 AI 시스템 일명 ‘도리토스 사일런트’라는 것을 만들었다. 또한 6개월 동안 5,000개의 ‘바삭거리는 소리’를 분석해 과자 먹는 소리만 없애는 기능을 만들고 이를 앱으로 구현해냈다. 해당 앱을 설치한 게이머는 게임 중 과자 먹는 소리만 안 들리게 할 수 있다. 펩시코는 이를 위해 기술 창작 및 컨설팅 기업 스무스 테크놀로지(Smooth Technology)와 협력하기도 했다.

리차드슨은 “펩시코는 항상 기술을 활용해 소비자와 소통할 수 있는 방법을 찾고 있다”라며 “새로운 기술은 고객과 제품을 직접 연결해 준다. 또한 참여와 성장을 유도한다”라고 밝혔다.

리처드슨은 여러 신기술 중에서도 생성형 AI는 고객 응대 챗봇에 특히 효과적이라고 평가했다. 동시에 펩시코는 편향, 저작권 보호, 데이터 프라이버시 등 책임감 있는 AI기술에도 투자하고 있다.

리처드슨은 “사내 기술을 중심으로 AI를 적용하고 있다”라며 “2020년 마이크로소프트(MS)와 파트너십을 맺었으며 다른 여러 기술 기업과도 함께 기술적 실험을 진행하고 있다. 특히 고객 서비스 분야에서 생성형 AI가 쓰임새가 높을 것으로 내부적으로 보고 있다”라고 밝혔다.

전략 개발을 위해 AI를 도입한 ‘APL 로지스틱스’와 ‘엑스페레오’
가트너는 2024년은 생성형 AI 구현 계획에, 2025년은 생성형 AI 실행에 집중한 해가 될 것으로 예측하며 CIO 대부분이 해당 전망에 동의하고 있다고 밝혔다. 올해 AI를 도입하려는 기업은 어떤 공급업체를 사용할지 신중하게 고려해야 한다.

APL 로지스틱스(APL Logistics)의 CIO인 하칸 야렌은 공급망 과정을 개선하기 위해 몇 년 동안 AI와 ML을 탐색하고 있다. 또한 AI 기반 CX 개선법을 찾는 과정에서 다양한 외부 벤더와 협력이 이뤄질 것으로 예측했다.

야렌은 MS, 오라클, 엔터프라이즈 솔루션 통합 기술 업체 엑스웨이(Axway)는 물론 앞으로 전문 업체 기술을 더 많이 살펴볼 예정이다. 야렌은 “진입 장벽이 낮은 스타트업도 주로 살펴보고 있다”라며 “특정 문제만 전문 해결하는 기업이 많이 나오고 있다”라고 밝혔다.

네트워크 기술 업체인 엑스페레오(Expereo)의 최고 수익 책임자인 벤 엘름스는 고객의 요구 사항을 심층적으로 파악하기 위해 AI를 활용하고 있다.

엑스페레오의 고객은 엑스페레오원(expereoOne)이라는 솔루션으로 네트워크 성능을 분석할 수 있다. 엘름스는 AI를 통해 CX 개선을 강화하고 있는데, 그 과정에서 세일즈포스의 서비스 GPT(ServiceGPT)와 아인슈타인 기술을 검토하고 있다. 이미 엑스페레오는 세일즈포스의 클라우드 플랫폼을 활용해 데이터를 축적하고 있다.

엘름스는 이전 직장이었던 보다폰에서 아인슈타인을 활용한 기술 프로젝트를 주도한 바 있다. 엘름스는 “전 세계 보다폰 직원 1,500여 명을 쓰는 사내 서비스에 아인슈타인을 결합하는 실험을 진행했었다”라며 “세일즈포스와 함께 아인슈타인을 학습하며 장단점을 모두 경험했다. 이제 엑스페레오에 아인슈타인을 접목할 것”이라고 밝혔다.

엑스페레오의 GPT 기반 지식 기반은 쿼리에 대한 빠른 응답을 제공하는 데 사용된다. 단 사람 상담을 선호하는 고객을 위해 직원에게 직접 문의할 수 있는 창구도 제공된다. 엘름스는 서비스 모든 영역에 걸쳐 고객에게 보다 심층적인 정보를 제공하는 것을 추구하고 있다.

엘름스는 “네트워크 환경에 대한 더 나은 예측 가능성을 제공하기 위해 AI를 익스페레오원에 더 투자할 것”이라며 “AI 기반 서비스로 더 나은 네트워크 인프라와 아키텍처를 제안하려 한다. 매우 미래 지향적인 일이지만 계속 투자해야 하는 일이도 한다”라고 밝혔다.

“모든 고객 서비스 AI 대체 어려워··· 복잡하고 비싼 물건 구매 시 인간 직원 대응을 원해”
앞서 언급된 다양한 접근 방식은 AI가 CX 분야에 강력하고 장기적인 영향을 미칠 수 있다는 것을 시사한다. 다만 영국의 헤드헌팅 기업 내쉬 스퀘어드(Nash Squared)의 CEO 베브 화이트는 AI를 CX 과제의 만병통치약으로 여겨서는 안 된다고 경고했다. 화이트는 엑스페레오 사례처럼 인간 직원도 고객 서비스 차원에서 배치해야 한다고 강조했다.

화이트는 “온라인에서 물건을 구매하고 문의나 요구사항이 있을 때 고객이 늘 챗봇을 바라는 것은 아니다”라며 “때로는 사람 직원과 대화해야 할 때도 있다. 가령 자동차처럼 비싸거나 복잡한 물건을 구매할 때 AI 직원과 이야기하고 싶지 않을 것이다”라고 설명했다.

화이트는 높은 수준의 고객 경험은 항상 AI와 인간 전문가 간의 신중한 상호작용으로 만들어진다고며 심플리헬스 사례에 언급했다. 화이트는 “심플리헬스는 고객 서비스 전반에 걸쳐 생성형 AI를 사용하여 혜택을 누리고 있지만, 결국 직원을 돕는데 AI를 활용했다는 점에서 주목해야 한다. 기술이 전문가의 업무를 돕는 역할을 할 때 비로소 CX 개선 효과가 나올 것”이라고 밝혔다.

마지막으로 화이트는 AI의 과장 광고를 경고했다. 화이트는 “AI가 미래라고 생각하지는 않는다. AI는 미래에서 일부분의 역할을 할 것이다”라며 “고객 경험을 제대로 개선하려면 고객 요구 사항의 복잡성을 깊게 이해해야 한다. 우리는 계속해서 실험하고 학습하며 우리가 가진 역량을 발전시켜 나갈 것이다. 하지만 우리가 하는 모든 위대한 일의 중심에는 항상 사람의 전문성이 있다”라고 밝혔다.
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