AICC 상담 Assistant 리뷰

SK텔레콤의 AI활용 사례를 통해 고객 응대의 패러다임 변화를 이해할 수 있는 영상입니다. 고객 센터에서 콜봇과 챗봇의 효율적인 기능을 통해 상담사와 고객 간의 소통이 어떻게 개선되는지를 보여줍니다. 특히, AI 상담사 어시스턴트와 텔코 LLM의 적용으로 고객 응대의 정확성과 만족도가 크게 향상되었습니다. AI시스템은 고객의 다양한 질문에 대처할 수 있는 구조를 갖추고 있으며, 포스콜업무를 효율적으로 처리하는 데에도 큰 도움이 됩니다. 이러한 변화는 앞으로 고객 서비스가 어떻게 발전할지를 시사합니다.

핵심 용어

• SK텔레콤: SK텔레콤은 대한민국의 대표 통신 회사로, 모바일 통신, 인터넷, 방송 및 다양한 디지털 서비스를 제공합니다. 이 회사는 많은 고객을 보유하고 있으며, 고객 응대와 서비스 ...

1. 🤖 AI를 활용한 고객 응대 시스템

• SK텔레콤은 고객 센터에서 AI를 활용하여 고객 응대 품질을 향상시키고 있다.
• 고객 문의가 많은 SK텔레콤은 콜봇, 챗봇, 상담사 어시스턴트를 통해 효율적인 고객 서비스를 제공하고 있다.

2. 📞 콜봇과 챗봇의 발전 및 차이점

• 챗봇은 텍스트 형태로 고객과 AI가 대화하는 시스템으로, 과거에는 룰 베이스 챗봇이 주로 사용되었으나, LLM의 등장으로 새로운 가치가 확인되었다.
• 콜봇은 전화로 대화하는 시스템으로, 텍스트 기반의 챗봇과는 다르게 말로 주고받는 형태이다.
• 고객이 먼저 전화를 하는 경우를 인바운드 상담이라 하고, 고객센터에서 콜봇이 먼저 전화를 거는 경우는 아웃바운드 상담에 해당된다.
• AI기술이 적용된 인바운드와 아웃바운드 상담의 사례를 소개하고 있으며, 상담원이 직접 응대하는 경우도 많다는 점을 강조하고 있다.

3. 🤖 AI 상담사 어시스턴트의 역할

• AI는 상담사가 고객을 더욱 효과적으로 응대할 수 있도록 돕는 상담사 어시스턴트로 사용된다 .
• 통신업에 특화된 텔코 LLM이 개발되어, 이 LLM은 통신업관련 용어와 주제에 적합한 데이터로 학습되었다 .
• 범용 LLM을 기반으로 하여, 통신업에 필요한 특정 엔티티와 상품명도 잘 이해할 수 있도록 설계되었다 .
• AI는 고객 상담 시 인콜 어시스턴트와 포스콜워크 등 다양한 상황에서 상담사를 보조하며, 이 경우 **85%**가 인콜 상황에서 발생한다 .
• AI는 고객 서비스에 필요한 인사이트 추출 및 셀프 서비스 봇으로도 사용될 수 있다 .

4. 🤖 인콜 어시스턴트 기술의 발전과 효과

• 인콜 어시스턴트는 상품 및 요금제에 관한 DB인 키스비를 활용하여 상담사가 모르는 정보를 검색할 수 있도록 돕는다.
• 자동 음성 인식기술이 고객과 상담의 통화 내용을 텍스트로 변환하고, 적절한 도움을 찾는 검색 기능을 제공한다.
• 상담사 어시스턴트는 초기부터 베타 서비스로 운영되며, 상담사의 효율성을 극대화하는 데 기여하고 있다.
• 주요 기술은 ARA와 하이브리드 검색 모델로, 검색어를 자동으로 개선하고, 문서 처리에서 유의미한 데이터를 색인화한다.
• 2023년 4월부터의 적용 결과, 상담사가 제공하는 답변의 만족도는 3.2점에서 시작해 현재 4.3점에 이르며, 검색 정확도는 97%로 향상되었다.

5. 🤖 AI 기반 고객 상담 시스템의 발전

• 워크플로우를 통한 상담사 피드백의 중요성을 인식하였으며, 이를 통해 노하우를 쌓았다는 점이 강조되었다 .
• 텔코 LM을 활용해 모델의 답변 만족도가 개선되었고, 일반 LM에 비해 만족도가 약 2점 정도 증가했음을 확인하였다 .
• 상담사들이 상담 후에 수행해야 할 작업을 LLM이 대체함으로써 업무 효율성을 높이고, 데이터 작성의 차이점을 통일시킬 수 있는 가능성이 제시되었다 .
• 고객 만족도조사를 AI를 통해 자동화하여 효율적인 피드백 수집이 가능해졌고, 미납 안내도 AI의 전화를 통해 진행됨으로써 회수에 도움이 되고 있다 .
• 시니어 케어콜에 LM을 적용하여 대화 커버리지를 확장하고, 개인화된 대화가 가능하다는 점이 보여졌다 .

5.1. 텔코 LM과 고객 응대 개선

• SK텔레콤은 워크플로우를 다른 도메인에 적용할 수 있도록 노하우를 쌓았으며, 상담사 피드백의 중요성을 인식했다.
• 텔코 LM 사용 시, 일반 LM보다 답변 만족도가 향상되어 2점에서 반으로 줄어드는 성과를 얻었다.
• 전체 답변 만족도 분석 결과, 답변이 여러 개일수록 만족도가 높아짐을 확인했다.
• 고객의 질문에 대해 관련된 검색어를 생성하여 답변 처리가 가능하다는 점을 예시로 설명했다.
• 고객 센터, 지점, 대리점 및 사이버 고객 센터에서의 처리 가능성을 강조했다.

5.2. 포스콜 어시스턴트의 역할과 기능

• 포스콜 어시스턴트는 상담이 끝난 후 상담사들이 해야 할 작업을 대체하며, 상담 유형과 내용을 자동 요약한다.
• 상담 내용을 녹음하여 음성 인식 기술을 통해 텍스트로 변환하고, 변환된 내용을 텔코 LM에 입력하여 자동으로 답변을 생성한다.
• 이 시스템이 제대로 작동하면, 상담사의 퍼스널 콜 워크를 대폭 줄이고, 데이터 작성의 일관성을 높이는 데 도움을 줄 수 있다.
• 예시로, 고객이 문의한 내용과 상담사가 처리해온 사항을 정리하여 보여주는 방식으로 상담 내용을 요약한다.
• 상담 종료 후, 상담사가 해야 할 일을 정리하여 제공함으로써, 다음 단계의 작업을 명확하게 할 수 있도록 도와준다.

5.3. 콜봇과 비즈콜 시스템의 특징

• 콜봇은 전화 응대로, 아웃바운드 시스템인 비즈콜을 통해 운영된다.
• 비즈콜에서는 제휴 관리자들이 발신 목적과 타겟 시나리오를 설정하고, 관리센터에서 통화 시나리오를 등록하여 고객에게 전화를 발신한다.
• 2024년 9월 기준으로, 약 120개의 제휴사와 192만 명 대상으로 비즈콜이 운영되고 있으며, 이는 고령자 및 장애인을 위한 서비스로도 활용된다.
• 고객 전화 시 납부 안내 및 연결 서비스가 제공되어, 취약 계층을 고려한 서비스 제공에 중점을 두고 있다.
• AI전화를 통한 고객 만족도 조사 및 미납 안내 시스템이 도입되어, 상담사들의 업무를 효율적으로 지원하고, 회사에 수익을 가져오고 있다.

5.4. AI 상담 시스템의 발전과 효과

• AI상담 시스템은 24시간 고객의 전화를 처리하며, 특히 상담사들이 대응할 수 없는 시간에 간단한 요청을 처리하는 역할을 한다.
• 현재 23개 도메인에서 서비스가 제공되며, 로밍 신청이나 자동납부 추가 기능이 12월에 제공될 예정이다.
• 시니어 케어콜서비스는 기존의 룰 베이스에서 탈피하여 개인화된 대화가 가능하도록 LM(대화 모델)을 도입하여 대화의 커버리지를 높이며, 이전 대화 기억을 바탕으로 개인 맞춤형 질문을 할 수 있다.
• 성문 인증기술은 고객의 목소리를 벡터 형식으로 변환하여 본인 인증을 수행하며, 위변조를 방지하기 위한 모델 개발이 필수적이다.
• 챗봇과 콜봇은 공통 플랫폼 아래에 있으며, 각각의 패키지에서 필요한 기능( 음성 인식, 메시징 기능, etc.)을 갖추고 있어 유연한 구조로 개발되고 있다.

 

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• SK텔레콤은 AI를 활용하여 고객 센터의 콜봇, 챗봇, 상담사 어시스턴트 시스템을 혁신하고 있다.
• 상담사 어시스턴트는 텔코 LLM을 통해 통신업에 특화된 상담을 지원하며, 인콜 및 포스콜 상황에서 상담사의 효율성을 높이고 답변 만족도를 향상시킨다.
• 콜봇은 아웃바운드 비즈콜 시스템을 통해 고령자나 장애인과 같은 취약 계층에게 필요한 정보를 제공하고, 미납 안내 및 고객 만족도 조사에 활용되어 SK텔레콤의 고객 응대 패러다임을 변화시키고 있다.

1. 소개 및 AI 활용 개요

• SK텔레콤의 박병관은 고객 센터에서 AI를 활용하는 방법에 대해 설명함.
• SK텔레콤은 통신업체로, 고객의 약 절반이 SK텔레콤의 고객임.
• 고객 응대의 중요성과 AI의 역할을 콜봇, 챗봇, 상담사 어시스턴트 관점에서 설명할 것임.

2. 챗봇

• 챗봇은 텍스트 형태로 AI와 대화하는 시스템임.
• 기존의 룰 베이스 챗봇에서 LLM(대형 언어 모델)의 도입으로 새로운 가치를 발견함.
• 콜봇은 전화로 대화하는 시스템으로, 인바운드(고객이 전화)와 아웃바운드(회사가 고객에게 전화)로 나뉨.
• 상담원이 직접 응대하는 경우도 있으며, AI가 상담사를 도와주는 역할도 있음.

3. 상담사 어시스턴트

• 상담사 어시스턴트는 AI가 상담사에게 도움을 주는 시스템임.
• 통신업에 특화된 LLM을 적용하여 고객 상담에 필요한 정보를 제공함.
• 텔코 LLM은 통신업에 필요한 특정 용어와 의도를 이해하도록 설계됨.

4. LLM 개발 과정

• 텔코 LLM은 범용 모델을 기반으로 하여 통신업 데이터를 학습함.
• A.X LLM과 협력하여 텔코 데이터를 포함한 모델을 개발함.
• 이 모델은 상담사 보조, 셀프 서비스 봇, 고객 서비스 인사이트에 활용됨.

5. 인콜 어시스턴트

• 상담사들은 인콜(상담 중)과 포스콜(상담 후)로 나뉘어 작업함.
• 인콜 어시스턴트는 상담 중에 AI가 상품 및 요금제에 대한 정보를 제공함.
• AI는 상담사가 모르는 내용을 검색하거나 음성 인식을 통해 텍스트로 변환하여 도움을 줌.
• 이러한 시스템은 상담사의 효율성을 높이고, 저숙련 상담사에게도 큰 도움이 됨.

6. 포스콜 어시스턴트

• 포스콜 어시스턴트는 상담 후 상담사가 해야 할 작업을 지원함.
• 상담 내용을 녹음하고 음성 인식 기술로 텍스트로 변환하여 요약함.
• 이 시스템은 상담사들의 작업 부담을 줄이고, 데이터 작성의 일관성을 높임.

7. 콜봇

• 콜봇은 전화를 통해 고객과 소통하는 시스템으로, 비즈콜이라는 이름으로 운영됨.
• 제휴 관리자들이 발신 목적과 시나리오를 설정하여 고객에게 전화를 걸음.
• 2024년 9월 기준으로 120개 제휴사와 월 192만 명에게 서비스를 제공함.
• 고령자 및 장애인을 위한 서비스로, 전화로 납부 안내를 제공함.

8. 고객 만족도 조사 및 미납 안내

• 오프라인 매장 방문 후 고객 만족도를 조사하기 위해 AI가 전화를 걸어 점수를 받음.
• 미납 안내는 AI가 고객에게 전화를 걸어 납부 가능성을 확인함.
• 이 시스템은 회사에 수백억 원의 회수 효과를 가져옴.

9. 24시간 AI 상담 및 시니어 케어콜

• AI는 고객이 전화를 걸 때 간단한 상담을 처리함.
• 시니어 케어콜은 노인에게 안부를 묻는 서비스로, 개인화된 대화를 지원함.

10. 성문 인증 및 챗봇

• 성문 인증은 고객의 목소리를 저장하여 본인 인증을 수행하는 시스템임.
• 챗봇과 콜봇은 통합 AI 플랫폼을 기반으로 하여 다양한 기능을 제공함.

11. LLM의 장단점 및 해결 방안

• LLM은 언어 처리 능력이 뛰어나지만, 할루시네이션(허위 정보 생성)과 최신 정보 반영의 한계가 있음.
• 이를 해결하기 위해 툴과 최적화 설계를 통해 문제를 해결하고 있음.

12. 결론

• SK텔레콤은 AI를 통해 고객 상담의 효율성을 높이고 있으며, 다양한 시스템을 통해 고객의 요구를 충족시키고 있음.
• AI의 활용은 고객 서비스의 질을 향상시키는 데 큰 기여를 하고 있음.