콘택트 센터는 고객 관계 관리를 담당하는 핵심 부서로 고객 지원, 문의, 문제 해결의 첫 접점 역할을 수행합니다. 그러나 이러한 핵심적인 역할에는 몇 가지 어려움이 존재합니다. 에이전트는 필요한 고객 정보를 신속하게 조회하지 못해 처리 지연이 생기고 이로 인해 고객과 에이전트 모두 불편을 겪습니다. 시스템 간 또는 에이전트 간 비효율적인 인계로 인해 발생하는 중단은 서비스 플로우를 더욱 방해합니다. 동시에 증가하는 통화량이 인력 운영 규모를 초과하면서 고객은 대기해야 하고 에이전트는 과중한 업무로 인해 부담을 느낍니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기업들은 AI(인공 지능)를 도입하고 있습니다.
CCAI는 첨단 기술과 AI 자동화 솔루션을 활용해 고객 서비스 운영 기능을 향상합니다. AI는 반복적인 작업을 자동화하고, 프로세스를 간소화하고, GenAI(생성형 AI) 기능을 통해 실시간 지원과 중요한 자원을 제공함으로써 기존 콘택트 센터의 비효율성을 크게 완화합니다 이렇게 하면 고객과 에이전트 모두가 원활하고 즉각적인 서비스를 경험하게 되며, 콘택트 센터는 더욱 효과적이고 민첩한 운영 구조로 변화합니다.
CCAI는 접근성, 개인화, 응답성을 개선하여 고객 경험을 직접적으로 향상하는 다양한 도구를 제공합니다.
AI에이전트
AI 에이전트데이터를 수집하고, 스스로 의사결정을 내리고, 연중무휴 24시간 작업을 수행하는 자율 시스템입니다. AI 에이전트는 규칙 기반 챗봇의 한계를 넘어 추론과 적응이 가능하며 다양한 환경에서 작동할 수 있습니다.
챗봇과 가상 도우미
AI 기반 챗봇은 자연어 처리를 활용해 질문에 답하고, 트랜잭션을 처리하고, 24시간 즉각적인 지원을 제공합니다.
음성 도우미
지능형 가상 에이전트는 음성 문의를 처리하고, 복잡한 언어를 이해하고, 사용자가 문제를 해결할 수 있도록 단계별 안내나 솔루션을 제공합니다.
지능형 통화 라우팅
AI는 에이전트의 기술 수준과 응대 가능 시간을 기준으로 문의를 적절한 담당자에게 연결하여 불필요한 전환을 방지합니다.
셀프 서비스 인터페이스
고객은 웹 또는 모바일 기반의 시각적 셀프 서비스인터페이스를 통해 스스로 문제를 해결할 수 있으며, 이는 대화형 음성 응답 시스템과 유사하지만, 더 명확하고 제어력이 강화되어 있습니다.
예측 분석
AI는 과거 데이터를 분석하고 예측 분석을 활용하여 고객의 니즈를 예측하고 잠재적인 문제를 사전에 파악해 확산되기 전에 대응할 수 있습니다.
에이전트 지원 도구
AI는 케이스 및 채팅 기록을 요약하고, 감정 분석을 포함한 실시간 텍스트 변환 기능을 제공합니다. AI는 음성과 텍스트 데이터를 분석해 고객의 감정을 감지함으로써 에이전트에게 실시간 안내를 제공하여 응답을 조정하고 다음에 취해야 할 최적의 조치를 제시해 상호작용을 개선합니다.
인력 관리
AI는 인력 수요를 예측하고 일정을 최적화하여 수요 변화에 맞게 인력 규모를 유연하게 조정합니다.
품질 보증 및 규정 준수
AI는 모든 상호작용을 100% 모니터링하고, 규정 관리가 필요한 우려 사항을 식별하며, 콜코칭이나 성과 개선이 필요한 영역을 찾아냅니다.
AI 기반 라우팅
AI는 문의 내용을 에이전트의 기술과 전문성과 매칭해 더 빠른 문제 해결과 높은 고객 만족도를 보장합니다.
통화 후 자동화
AI는 텍스트 변환본을 활용해 통화 요약 노트, 고객 후속 이메일, 심지어 지식 문서까지 자동으로 생성함으로써 통화 후 행정 업무를 줄이고, 에이전트가 필요한 부분만 수정한 뒤 다음 고객 응대로 빠르게 전환할 수 있도록 지원합니다.
퍼포먼스 분석
AI는 에이전트의 성과에 대한 인사이트를 제공하여, 성공 사례를 강조하고 개선이 필요한 영역을 식별합니다.
성과 대시보드
퍼포먼스 분석을 통해 수집된 인사이트는 중앙화된 대시보드에 표시되어 콘택트 센터와 에이전트의 강점 및 약점을 한눈에 파악할 수 있게 합니다.
콘택트 센터는 AI 기반 도구를 통해 우수한 서비스를 유지하면서도 운영비를 효과적으로 관리할 수 있습니다. 기업은 간단한 문의와 워크플로우를 자동화함으로써 인력을 계속 확충하지 않고도 더 많은 고객을 지원할 수 있습니다. 또한 예측 분석은 인력 수요를 정밀하게 조정해 자원을 효율적으로 활용하도록 돕습니다. 이와 함께 AI 에이전트와 셀프 서비스 옵션은 24시간 연중무휴 지원을 제공해 서비스 품질을 유지하면서도 간접비를 줄입니다.
고객 지원 규모를 확장하는 일은 성수기나 급격한 성장기에 특히 어려울 수 있지만 AI를 사용하면 훨씬 수월해집니다. 가상 에이전트와 챗봇 같은 도구는 수요 급증 상황에서도 원활하게 작동하도록 설계되어 더 많은 통화량과 메시지 트래픽을 효율적으로 관리합니다. 이러한 유연성 덕분에 기업은 어떤 상황에서도 일관된 고품질의 고객 지원 서비스를 자신 있게 제공할 수 있습니다.
AI 에이전트는 인간 에이전트와 달리 항상 이용 가능하므로 조직은 연중무휴 24시간 고객을 지원할 수 있습니다. AI 에이전트는 한밤중이든 공휴일이든 고객 문의가 있으면 언제든지 지원할 수 있습니다. 조직은 이러한 상시 가용성 덕분에 시간대가 다른 고객은 물론 예기치 못한 인력 이탈 상황에서도 고객을 안정적으로 지원할 수 있습니다. AI 에이전트는 인간 에이전트와 달리 항상 이용 가능하므로 조직은 연중무휴 24시간 고객을 지원할 수 있습니다. AI 에이전트는 한밤중이든 공휴일이든 고객 문의가 있으면 언제든지 지원할 수 있습니다. 조직은 이러한 상시 가용성 덕분에 시간대가 다른 고객은 물론 예기치 못한 인력 이탈 상황에서도 고객을 안정적으로 지원할 수 있습니다.
AI는 고객 데이터를 분석하고, 감정 분석을 통해 고객의 감정을 파악하고, 고객의 향후 니즈를 예측할 수 있습니다. 덕분에 응답 속도가 빨라지고, 불만이 줄어들며, 더욱 개인화된 상호작용이 가능해집니다. 에이전트는 AI 지원을 통해 진정성 있는 고품질의 서비스를 제공하는 데 집중할 수 있으며. 고객은 자신의 목소리가 전달되고 존중받는 만족스러운 경험을 하게 됩니다.
업계 규제를 준수하는 포괄적인 내장형 보안 기능을 갖춘 AI 솔루션을 선택하세요. 또한 AI 시스템을 정기적으로 감사해 데이터가 책임감 있게 관리되고 있음을 확인하고 정보 사용 방식을 투명하게 공개하여 고객 신뢰를 구축해야 합니다.
고객 데이터의 수집, 저장, 활용 방식을 명확히 가이드라인을 마련해야 합니다. 또한 어떤 데이터를 수집하는지 고객에게 명확히 알리고 항상 사전 동의를 받아 투명성을 우선시해야 합니다.
콘택트 센터에 AI가 도입되면 일부 직원들은 AI가 자신의 일자리를 대체할까 봐 걱정할 수 있습니다. 이러한 우려가 해소되지 않으면 사기가 저하되고 새로운 기술의 도입 속도도 느려질 수 있습니다.
CCAI를 에이전트를 대체하는 기술이 아닌 에이전트를 지원하는 도구로 인식시켜야 합니다. AI가 반복적이고 단조로운 업무를 자동화하여 직원들이 보다 의미 있고 복잡한 업무에 집중할 수 있게 한다는 점을 강조해야 합니다. 또한 온보딩 과정에서 충분한 교육을 제공해 에이전트가 기술에 익숙해지고 AI가 역할을 대신하는 것이 아닌 강화하는 도구임을 이해하도록 해야 합니다.
CCAI는 콘택트 센터의 거의 모든 영역을 최적화할 수 있는 지능형 솔루션을 제공합니다. 다음은 CCAI의 기능을 보여주는 주요 활용 사례입니다.
미래 작업 부하 예측
CCAI는 과거 데이터와 고급 알고리즘을 사용해 통화량과 작업 부하 추세를 예측할 수 있습니다.
고객 감정 탐지
AI 도구는 언어적 단서, 어조, 언어 패턴을 실시간으로 탐지하여 고객의 감정을 파악합니다.
통화 마무리 시간 단축
AI는 생성형 AI 기능을 통합해 대화 요약이나 텍스트 변환본 생성 등 통화 후 이루어지는 다양한 작업을 자동화하고 신속하게 처리할 수 있습니다.
통화 품질 관리 수행
대규모 통화 텍스트 변환본과 성과 메트릭을 분석함으로써 일관된 서비스 품질을 유지할 수 있습니다.
지능형 라우팅으로 통화 시간 단축
AI 기반 라우팅은 고객 문의 내용을 분석해 가장 적합한 에이전트나 팀에 연결합니다.
서비스 응답 생성
생성형 AI 도구는 고객 응대 중 에이전트를 지원하여 상황에 맞는 정확한 응답을 생성할 수 있습니다.
케이스 요약 생성
CCAI는 생성형 AI를 활용해 고객 상호작용의 핵심 내용을 자동으로 요약할 수 있습니다. 제기된 문제, 제공된 솔루션, 후속 조치 등의 주요 정보를 간결하게 정리합니다.
지식 문서 생성
AI는 케이스 세부 정보와 솔루션을 활용해 초안을 손쉽게 작성할 수 있도록 지원함으로써 유사한 문제가 발생했을 때 향후 에이전트에게 도움이 되는 지식 문서를 생성합니다.
효율적인 CCAI 소프트웨어는 고객 상호작용 내역, 구매 이력, 선호도, 인구 통계 정보 등의 데이터를 하나의 중앙화된 위치에 통합합니다. 이를 통해 데이터 사일로를 제거하여 에이전트가 최신의 전체 고객 정보를 즉시 확인할 수 있도록 보장합니다. 데이터를 중앙에서 관리하고 실시간으로 명확한 인사이트를 제공할 수 있도록 기존 시스템과 효과적으로 통합되는 플랫폼을 선택해야 합니다.
포괄적인 CCAI 플랫폼은 고객의 니즈, 행동, 잠재적 문제를 미리 예측할 수 있는 예측 분석 기능을 갖춰야 합니다. 이를 통해 에이전트는 사전에 문제를 해결할 수 있으며 관리자는 인력 계획과 워크플로우 최적화를 위한 보다 구체적인 인사이트를 얻을 수 있습니다.
CCAI 플랫폼을 검토할 때는 고객 상호작용을 분석하고 관련 기술 역량을 갖춘 에이전트에게 정확하게 연결해 신속하고 믿을 만한 솔루션을 제공할 수 있는 AI 기반 라우팅 기능을 갖춘 도구를 찾아야 합니다. 또한 시스템은 셀프 서비스 대안 및 AI 에이전트와 통합되어 단순한 문의는 인간 에이전트가 개입하기 전에 자동으로 처리할 수 있어야 합니다.
적합한 CCAI 소프트웨어는 통화 모니터링을 자동화하여 모든 상호작용을 100% 분석하고 에이전트의 성과, 스크립트 준수, 솔루션 성공률을 평가합니다. 또한 실시간 인사이트와 개선 방향을 제시해 에이전트의 서비스 품질을 지속적으로 향상할 수 있는 플랫폼을 찾아야 합니다.
CCAI를 도입하면 고객 지원 운영을 혁신할 수 있지만, 성공을 위해서는 세심한 계획과 실행이 필요합니다. 조직은 AI 솔루션이 원활하게 통합되고 측정 가능한 가치를 제공할 수 있도록 핵심 요인을 면밀히 평가해야 합니다. 다음은 반드시 염두에 두어야 할 주요 고려 사항입니다.
벤더 선택
원활하고 효과적인 구현을 위해서는 적절한 CCAI 벤더를 선택하는 것이 필수입니다. 벤더의 역량이 비즈니스 목표와 일치하고 향후 성장을 지원할 수 있는 확장성을 제공하는지 반드시 확인해야 합니다.
기존 시스템 및 프로세스와의 통합
CCAI 플랫폼은 기존 운영을 방해하는 것이 아니라 강화해야 합니다. CRM 플랫폼, 티켓팅 시스템, 지식베이스 등 기존 시스템과 손쉽게 통합되는 솔루션을 우선적으로 고려해야 합니다. 이러한 통합은 데이터 동기화, 효율적인 워크플로우, 일관된 고객 경험을 가능하게 합니다.
에이전트 교육 및 도입
CCAI를 성공적으로 도입하려면 에이전트의 참여를 이끌어내고 적합한 기술을 갖추게 하는 것이 중요합니다. 에이전트가 AI 도구를 효과적으로 활용해 생산성을 높일 수 있도록 체계적인 교육을 제공해야 합니다. 또한 AI가 역할을 지원하는 파트너라는 점을 강조해야 합니다.
목표와 목적 정의
CCAI를 통해 달성하고자 하는 구체적인 목표를 명확히 파악해야 합니다. 응답시간 단축, 고객 만족도 개선 또는 에이전트 효율성 제고 등 조직의 필요에 맞게 Specific(구체적이고), Measurable(측정 가능하고), Achievable(달성 가능하고), Relevant(관련성이 있고), Time-bound(기한이 명확한) SMART 목표를 설정해야 합니다.
변경 관리 전략 수립
새로운 AI 기술을 도입하는 것은 팀에게 큰 변화를 의미할 수 있습니다. 직원의 우려를 해소하고 긍정적인 사고방식을 심어주고 기술 채택을 촉진하기 위해 검증된 변화 관리 방법론을 적용해야 합니다. 또한 개방적인 커뮤니케이션과 기대치 설정, 직원 참여 확대를 통해 전환 과정 전반에 직원들의 참여를 유도해야 합니다.
보안 우선순위 설정
고객 데이터를 보호하는 것은 타협할 수 없는 절대적 기준입니다. AI 솔루션이 데이터 개인정보 보호 규제를 준수하고 암호화와 같은 강력한 보안 조치를 갖추고 있는지 확인해야 합니다. 또한 고객 데이터를 어떻게 수집, 활용, 보호하는지 투명하게 공개해야 합니다.
AI 성능의 지속적 모니터링 및 평가
AI 시스템이 목표한 성과를 지속적으로 달성하고 있는지 정기적으로 검토해야 합니다. 에이전트와 고객의 피드백을 수집하고, 주요 메트릭을 모니터링하고, 필요에 따라 워크플로우를 개선해야 합니다. 지속적인 평가는 변화하는 비즈니스 요구에 유연하게 대응하고 AI의 가치를 장기적으로 극대화하는 데 도움이 됩니다.
고객 서비스 운영이 점점 복잡해짐에 따라 지능형 솔루션이 필수입니다. 비즈니스 혁신을 위한 AI 플랫폼인 ServiceNow는 콘택트 센터 성능을 한 단계 높이기 위한 고급 도구를 제공합니다. Now Platform®을 기반으로 구축된 ServiceNow 애플리케이션은 자연어 이해, 예측 분석, 감정 탐지, 지능형 자동화 등 워크플로우에 손쉽게 통합될 수 있도록 설계된 전용 AI 기능을 제공합니다.
ServiceNow CSM(고객 서비스 관리)은 이러한 AI 기반 기능을 콘택트 센터로 확장합니다. CSM은 워크플로우 자동화, 통화 라우팅 향상, 실시간 추천 제공을 통한 에이전트 지원을 통해 콘택트 센터의 운영 방식을 혁신합니다. 조직은 ServiceNow를 통해 AI를 활용하여 보다 효율적이고 선제적이며 개인화된 서비스를 대규모로 제공할 수 있습니다.