[이 기사에 나온 스타트업에 대한 보다 다양한 기업정보는 유니콘팩토리 빅데이터 플랫폼 '데이터랩'에서 볼 수 있습니다.]

고객센터 운영 효율화를 위해 AI(인공지능) 챗봇이나 음성봇을 도입하는 기업들이 늘고 있지만 오히려 불편을 호소하는 고객들이 적지 않다. 고객 민원 대응과 실제 문제 해결 능력은 여전히 뚜렷한 한계를 보이면서다. 이에 최근엔 고객 상담 시 맥락을 이해하고 실제 해결책까지 제안하는 특화 LLM(거대언어모델) 기반 AI 상담원이 주목받고 있다.

5일 토스뱅크 내부자료에 따르면 2024년 9월 AI 챗봇 도입 후 전체 상담의 70%를 AI가 처리한 것으로 나타났다. 다만 챗봇 이용자 만족도 조사에서는 올해 2월 기준 만족도가 36%에 그쳤다. 반면 별도로 진행된 기존 콜센터 사용자의 만족도는 72%였다.

복잡한 사안일수록 인간 상담원을 찾는 경향도 뚜렷하다. KB국민은행이 이정헌 더불어민주당 의원실에 제출한 콜센터 민원접수 자료에 따르면 전체 민원접수는 2020년 261건에서 지난해 890건으로 늘어난 반면 콜봇을 통한 민원접수는 2022년 4건에서 2025년 13건으로 증가하는 데 그쳤다.

업계는 AI 상담 만족도가 낮은 배경으로 '맥락 단절'을 꼽는다. 채널이 바뀌면 앞선 대화가 이어지지 않아 같은 설명을 반복해야 하고, 상당수 챗봇과 음성봇이 여전히 FAQ 기반 자동응답 구조에 머물러 있어 고객 의도 파악이나 실제 문제 해결로 이어지는 데 한계가 있다는 것이다.

한 금융권 관계자는 "기존에는 예상 질문과 정해진 답변을 학습시켜 해당 시나리오에서 벗어난 질문은 답변하지 못했다"며 "이제는 상담 매뉴얼과 처리 흐름까지 학습시켜 보다 자연스럽고 유연하게 문제 해결을 지원하는 LLM 기반 AICC(인공지능 컨텐센터) 방향으로 발전하고 있다"고 말했다.
항공·금융업까지…업종별 특화 AI로 시장 공략

이 같은 흐름에 발맞춰 AICC 분야 스타트업들도 업종별 특화 솔루션으로 B2B 시장 공략에 빠르게 나서고 있다. 대표적으로 센드버드는 항공업계에 특화한 AI 상담원 서비스를 앞세워 예약 조회·변경·환불처럼 여러 단계가 얽힌 문의 자동화에 집중하고 있다.

회사가 최근 공개한 노르웨이의 노스 애틀랜틱 항공 사례에 따르면 지난해 8월 센드버드의 '딜라이트 AI' 도입 후 2주 만에 AI 자체 해결률은 60%에서 80%로 높아졌다. 자체 해결률은 상담원이 직접 개입하거나 별도 이관되지 않은 상태에서 AI가 문의를 스스로 처리한 비율이다. 항공편 지연이나 취소 같은 돌발 상황에서도 대안 제시와 후속 조치 연결까지 이어지는 구조를 구현한 점이 특징이다.

김동현 센드버드 대표는 "AICC 시장에서도 기업들은 더 이상 속도나 자동화율 같은 지표만으로 성과를 보지 않고, 고객 이탈 방지나 구매 전환 같은 결과를 중시하는 추세"라며 "차세대 AICC는 고객의 다음 행동까지 예측하고 설계하는 구조로 전환되고 있다"고 말했다.

포지큐브는 금융권에서 레퍼런스를 쌓고 있다. 회사는 '로비(robi)'를 개발해 보험·증권 분야에서 AI 텔레마케팅(TM) 센터 도입을 확장해 왔다. 텔레마케팅은 전화를 활용해 상품 안내, 상담, 가입 유도, 고객 관리를 수행하는 방식으로, 금융권에서는 보험·투자 상품 설명과 고객 응대 등에 폭넓게 활용된다. 지난해에는 신한은행의 '생성형 AI 금융지식 Q&A 서비스' 구축에 핵심 기술을 제공했다.

더화이트커뮤니케이션(TWC)은 대기업보다는 중소기업을 겨냥해 '통합형 AI 고객센터'를 앞세우고 있다. 회사의 멀티채널 상담 플랫폼 '클라우드게이트'를 기반으로 챗봇, 콜봇, 상담 어시스트, 상담 요약, VOC(고객의 소리) 분석 기능을 묶고, 전화·채팅·이메일까지 한 화면에서 통합 관리할 수 있도록 한 것이 특징이다.

업계 관계자는 "기업들도 이제는 고객센터 운영에서 단순 챗봇을 넘어 LLM형 AICC 모델 도입을 서두르고 있다"며 "각 업종 특성에 맞춘 AI 솔루션을 제공하는 파트너사 수요도 함께 늘고 있다"고 말했다.

[머니투데이 스타트업 미디어 플랫폼 유니콘팩토리]