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AI / 빅데이터 | 애널리틱스

연금 관리 기업 TIAA, 생성형 AI로 ‘고객 서비스 품질’을 높이다

2024.05.13 Paula Rooney  |  CIO
보험 및 연금 관리 서비스 기관인 TIAA는 머신러닝 모델, 생성형 AI를 활용해 고객 서비스 운영을 정비하고 고객 경험을 개선하고 있다.
 
ⓒ TIAA

TIAA의 사명은 ‘교육, 공공, 의료 등 비영리 기관의 직원이 은퇴 목표를 달성할 수 있도록 지원한다’다. 이런 사명을 추구하기 위해 고객 경험 개선은 필수적이다. 특히 투자 결정, 수혜자 지정 등 퇴직 연금과 관련해 고객이 내려야 하는 선택지를 간소화했어야 한다.

최근 TIAA는 가입부터 은퇴에 이르는 다양한 의사 결정에서 가시성을 높이기 위해 노력하고 있다. 이를 위해 자체 및 외부 머신러닝 모델을 활용한 ‘여정 및 서비스 운영 센터(Journey and Service Operations Center, JSOC)’ 이니셔티브를 시작했다. JSOC는 투자 포트폴리오 수정, 은퇴 계획, 나이별 세금 관리 등 을 위해 기관 및 개인 투자자가 재무 결정을 내리는 데 도움이 되는 정보를 제공한다. 기술적으로 구글의 머신러닝 기술을 활용하기도 했다.

TIAA의 최고 정보 및 고객 서비스 책임자인 사스트리 두르바술라는 “주소 변경 같은 단순 작업 아닌 전반적인 재무 및 은퇴 계획을 JSOC로 세울 수 있게 지원했다”라고 “JSOC로 고객에게 필요한 재무 결정 작업을 자동화하는 첫 기초 단계를 만들었다”라고 설명했다.

고객 경험을 ‘지도’로 시각화하다
2023년 1월에 시작된 JSOC는 클라우드 네이티브 프로젝트로 프런트엔드부터 백엔드까지 TIAA의 디지털 인프라의 모든 계층에 영향을 미치고 있다. 일종의 지하철 지도 처럼 데이터 시각화 UI 기술을 제공하는 JSOC는 고객과 콜센터 담당자의 수많은 작업을 지원한다. 예를 들어 지도는 고객 여정의 각 단계를 표시하고 도움이 필요해 보이는 고객에게 알아서 질문을 제시한다.

두르바술라는 “고객 서비스 담당자에게 '지하철 지도'를 제공한 것은 이번이 처음이다. 해당 시각화 도구로 고객이 여정에서 어느 단계에 있고 어떤 질문이 있는지 확인할 수 있다”라며 “퇴직 연금을 관리하기 위해선 많은 단계를 거쳐야 하는데, 과거 TIAA 인프라에에선 필요한 모든 데이터에 접근할 수 있는 기능이 없었다”라고 설명했다.

기술적으로 JSOC는 AWS 게이트웨이, 오로라(Aurora), 오픈시프트(OpenShift), 시크릿매니저(Secrets Manager), 아테나(Athena), 카프카(Kafka) 등 다양한 기술을 사용하여 데이터에 접근한다.

또한 두르바술라는 “AI 운영(AIOps) 기능을 JSOC를 탑재해 이상 징후 탐지, 사고 대응 관리, 근본 원인 분석, 다양한 고객 여정에 대한 예측 분석을 하고 있다”라고 설명했다.

예를 들어, JSOC는 인시던트 추천 및 문제 해결 엔진, 고객 이상 징후 감지 엔진, 오래된 고객 인시던트 대시보드를 제공하며, 이러한 기능을 결합하여 콜센터 담당자가 고객 문제를 동시에 해결하고 예측할 수 있게 도왔다.

두르바술라에 따르면, TIAA 콜센터 직원은 JSOC의 생성형 AI를 사용해 복잡한 금융 상품의 이해를 돕고 감정을 분석해 고객 만족도를 높이고 있다.

두르바술라는 “상담원은 거래 여정 중 어딘가에서 멈춰 있는 고객에게 전화를 걸 수 있다. 이는 디지털 요소 또는 물리적 요소 모두 관여돼있다. 거래 내역은 디지털로 시작해서 종이로 끝나는 경우도 있다”라고 설명했다.

TIAA의 기록 관리 책임자이자 은퇴 솔루션 최고 관리 책임자인 레이 벨루치는 JSOC가 이미 여러 효과를 만들고 있으며, TIAA 가입자의 상호 작용에서 복잡성을 쉽게 파악하여 회사의 고객 상담원이 문제를 선제적으로 해결하고 있다고 말했다. 벨루치는 “복잡한 고객 여정을 간소화함으로써 직원에게 자신감을 심어주고 있다”라고 밝혔다.

TIAA는 기존 상용 제품에서 필요한 모든 기능을 찾을 수는 없어, 자체적으로 JSOC를 구축했다. JSOC의 가치는 외부에서도 인정받아 2024 CIO 100 어워드에서 IT 혁신 및 리더십 부문 수상작으로 선정되었다.

AI의 힘
TIAA에 따르면, 지금까지 모바일 플랫폼에 적용된 JSOC의 AI옵스 기능은 문제 원인을 파악하는데 드는 시간을 95% 단축시키고, 이상 징후를 식별하는 데 80% 개선하는 등 여러 가지 긍정적인 결과를 가져왔다. 여기에 JSOC 내 AI옵스 기술은 문제 발생 시 사람 개입을 지시하거나 휴먼인더루프(HITL, Human In The Loop) 머신러닝을 사용해 더 복잡한 문제를 ‘자체 해결’할 수 있게 만들었다.

TIAA는 올 연말까지 모든 고객 여정과 플랫폼에 AI옵스 기능을 확장할 예정이다. JSOC 자체도 계속 고도화할 예정이다. 고객 경험의 실제 문제를 파악하고 앱 개발자, 고객 서비스 에이전트, 고객 경험 및 디자인 전문가가 함께 모아 해당 문제 해결책을 마련하고 있다.

IDC의 그룹 부사장 겸 기술 구매자 실무 총괄 매니저인 케빈 프라우티는 JSOC가 생성형 AI와 머신러닝 모델을 모두 사용하고 고객 서비스팀과 협업을 통해 구축됐다는 점에서 앞서가는 솔루션이라고 평가했다.

프라우티는 “IT 조직에 무작정 가서 퇴직 연금 계획을 위한 AI 모델을 구축해 달라고 요청할 수는 없다. 매우 비즈니스 지향적이며 해당 주제를 이해하고 AI 엔지니어에게 지침과 지식을 제공할 수 있는 주제별 전문가가 필요하기 때문”이라며 “그런 면에서 JSOC는 매우 높은 수준의 솔루션”이라고 설명했다.

실제 TIAA는 ‘전문 지식’를 찾고 확보하기 위해 다양한 프로세스를 이해하는 내부 주제 전문가를 찾는 데 어려움을 겪었다고 한다. 또한 통합이 필요한 레거시 플랫폼 등 광범위한 시스템에서 데이터를 찾고, 구문 분석하고, 정리하는 데도 많은 노력을 기울였다.

두르바술라는 “서로 다른 기능을 가진 이질적인 시스템이 있지만 거래하려는 최종 고객은 단 한 명뿐이다. 따라서 어떻게 이런 것들을 하나로 모을 수 있을지 고민해야 한다”라며 “결국 스플렁크 AI, 다이나트레이스, 구글 모델 등 어떤 기술을 사용하든 백엔드에서 AI를 통합적으로 봐야 한다. 우리는 이 모든 것을 자체적인 모델 및 추천 엔진을 함께 통합했다. 이전에는 경험하지 못한 정말 복잡한 시스템이었다”라고 설명했다.
ciokr@idg.co.kr
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