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'대체'아닌 '증강'으로 접근한다··· T-모바일 AI 컨택센터 사례

2020.06.10 Clint Boulton  |  CIO
AI가 콜센터 직원을 대체할까? T-모바일의 접근 방식은 다르다. 해당 기업은 AI로 직원을 대체하는 것이 아니라 '증강'한다. 이를 통해 기업은 콜센터 직원과 고객이 더 가깝게 연결되도록 할 수 있으며, 고객들은 뻔한 ARS 경험에서 벗어날 수 있다.
 

기업과 고객을 연결하는 중개자로서 ‘AI’는 인기 있는 고객지원 툴 가운데 하나다. 많은 기업이 사람 직원 대신 소프트웨어 봇으로 고객을 응대하고 있다. 
 
ⓒGetty Images

누구나 한 번쯤 이런 경험을 해봤을 것이다. 고객 서비스 센터에 전화를 걸면 사람 직원이 아닌 대화형 음성 응답 시스템이 사용자를 응대하고, 필요한 정보 및 서비스를 제공한다(운이 좋다면 말이다). 또 웹 사이트를 돌아다니다 보면 사람 이름을 가진 봇이 깜박이는 채팅 창을 통해 어떠한 도움을 받고 싶은지 물어보기도 한다. 

T-모바일의 AI 활용법은 이와는 다르다. CIO 코디 샌포드에 따르면 해당 기업은 AI가 사람 직원을 대체하는 것이 아니라 사람 직원과 함께 고객 경험을 향상시키는 접근 방식을 취하고 있다. T-모바일의 디지털 트랜스포메이션을 지난 몇 년 동안 주도해온 샌포드는 자체 알고리즘과 상용 툴을 바탕으로 콜센터 업무를 지원하는 AI 솔루션을 구축해 이 같은 접근법을 추진하고 있다고 밝혔다. 

실제로도 T-모바일의 AI 시스템은 사람(고객)을 응대하는 사람(콜센터 직원)을 돕고 있다. 샌포드는 <CIO닷컴>과의 인터뷰에서 “많은 기업이 AI로 사람 직원을 대체하려고 한다. 우리는 직원과 고객이 더 가까워지도록 하는 데 AI를 활용한다”라고 말했다. 

T-모바일의 접근 방식은 AI가 사람을 대체하는 것이 아니라 증강한다는 점에서 주목할 만하다. 이러한 접근은 사람 직원들에게도 중요하다. 이들 가운데 많은 수가 자동화로 일자리를 잃지 않을까 우려하고 있기 때문이다. 

KPMG가 지난 4월 1,000명의 직장인을 대상으로 진행한 설문조사에 따르면 전체 응답자의 44%는 기술이 사람 직원을 대체할지도 모른다고 걱정을 표했다. 특히 IT 업계에서 이러한 우려가 컸다. 로봇이 자신의 업무를 대체할 수 있다고 답한 수는 67%에 달했다. 

또한 RPA 솔루션 업체 유아이패스의 최근 설문조사에 의하면 전체 응답자 4,500명 가운데 30%는 자동화가 사람의 일자리를 빼앗아 갈 것이라고 우려했다. 이 밖에 86%는 소속 기업이 리스킬링(reskilling·재교육) 프로그램을 제공해 주길 원한다고 응답했다. 

AI 증강 
T-모바일에 소속된 1만 2,000명의 콜센터 직원들은 적어도 당분간 자동화로 일자리를 잃을까 노심초사하지 않아도 된다. 이들이 기업 고객 서비스 전략의 필수적인 요소이기 때문이다. 

T-모바일 고객이 전화 또는 온라인 채팅으로 문의를 하면 고객 정보를 미리 입력하는 AI 소프트웨어가 트리거된다. 이 고객 정보에는 업그레이드 및 서비스 문제와 같이 고객 문의 사항에 대한 것은 물론이고 결제 이력, 기타 관련 세부사항 등도 포함된다. 이를 통해 콜센터 직원은 해당 고객에 대한 전방위적 시각을 가질 수 있다. 즉 사람 직원은 AI가 제공하는 실시간 정보를 바탕으로 고객 문의를 처리할 수 있다. 

겉으로 보자면 단순해 보일 수 있지만 엄청난 수학적 연산을 요하는 복잡한 기술들이 그 이면에 숨어있다고 샌포드는 설명했다. 그중 가장 까다로운 것이 바로 데이터 라벨링이다. 

머신러닝 모델이 제대로 작동하려면 막대한 양의 학습 데이터가 필요하다. 이때 정확한 라벨링 작업을 통해 학습 데이터를 구축해야 한다. 이 과정에서 상당한 기술 리소스와 인력이 투입된다. 과거 T-모바일 엔지니어들은 엑셀 스프레드시트에 담긴 데이터를 일일이 라벨링했고, 매우 번거로운 작업이었다. 

샌포드가 취임한 이후 T-모바일은 ‘AWS 세이지메이커 그라운드 트루스 ML(AWS Sagemaker Ground Truth ML)’ 소프트웨어를 도입해 수백만 건의 고객 통화 데이터를 처리하면서 해당 프로세스를 현대화했다. 

수동으로 라벨을 지정하던 직원들은 이제 아마존 메커니컬 터크(Amazon Mechanical Turk)를 통해 라벨링 작업에 개입한다. 또한 라벨링과 관련한 워크플로우와 인터페이스도 제공된다. 이를 통해 해당 모델은 사람 직원이 지정한 라벨을 지속적으로 학습하면서 알고리즘을 개선해 나간다. 

샌포드에 따르면 짜증나고 불편한 IVR 시스템(Interactive Voice Response Systems)과 챗봇에 투자하는 대신 AI로 증강된 사람 직원에 투자한 결과 고객 만족도가 크게 향상됐다. 

다른 기업들도 AI로 사람 직원을 증강하는 접근법을 취하고 있다. 소프트웨어가 다르긴 하지만 말이다. 미국 의료보험사인 휴머나(Humana)와 애트나(Aetna)는 AI 업체 코기토(Gogito)의 소프트웨어를 사용한다. 이는 까다롭거나 공격적인 고객을 응대해야 할 때 콜센터 직원이 논리적이고 차분하게 대처할 수 있도록 도움을 준다. 

이를테면 해당 소프트웨어는 콜센터 직원에게 너무 빠른 속도로 말하고 있다거나 상대방의 말을 끊고 있는지 등에 대해 알림을 준다. 음성, 음색, 대화 속도 등을 분석하는 챗봇을 통해 고객 감정을 실시간으로 파악하는 것과 같다.

디지털 트랜스포메이션 
T-모바일의 AI 시스템은 오늘날 수많은 IT 조직이 수행하는 디지털 트랜스포메이션의 전형적인 사례다. 그 중에서도 AWS, 마이크로소프트 애저 등 퍼블릭 클라우드 서비스를 통해 하이브리드 모델로 증강된 특정 온프레미스 기능으로 볼 수 있다. 

샌포드는 “인프라와 관계없이 작동하는 것이 우리의 목표이지만 아직 달성하진 못했다”라며, “이 밖에 T-모바일은 대량 컨테이너화를 활용해 하이브리드 클라우드, 마이크로서비스 그리고 1만 5,000여 개의 API 시스템 사이에서 소프트웨어를 손쉽게 이동시키고 있다”라고 설명했다.
 
이러한 디지털 트랜스포메이션은 T-모바일의 5G 전략을 지원한다. 5G는 이동통신사 및 다른 초고속 데이터 전송 업체들이 주력하고 있는 기술이다. 그는 T-모바일이 현재 이런 서비스에 접근할 수 없는 사람들에게 5G를 제공하는 데 초점을 맞추고 있다고 밝혔다. 이를테면 시골 지역이나 서비스가 고르지 않은 지역에 사는 사람들이다. 

이는 특히 코로나19 사태로 수천만 명의 미국 학생들이 원격 학습을 해야만 하는 상황에서 중요하다고 샌포드는 언급했다. 그는 “이번 사태로 인해 디지털 격차가 여실히 드러났다. 우리는 이와 관련해 형평성을 확보하고자 한다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr
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