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KTis "AI는 더 똑똑하게, 사람은 더 따뜻하게"…고객센터 혁신
변한석 기자
2026-11-03 14:15:06
에이전틱 AICC 구현 위한 기술 고도화…"상담 보조형에서 협업형으로"
이 기사는 2026-11-03 14:15:06 유료콘텐츠서비스 딜사이트 플러스 에 표출된 기사입니다.
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남상욱 KTis AICC사업본부 솔루션 영업팀장이 AICC 솔루션 구축 운영 사례에 대한 설명을 하고 있다. (제공=KTis)

[딜사이트 변한석 기자] “KT 고객센터는 초기 상담사를 지원하는 보조형 AI에서 출발해 현재 AI와 상담사가 역할을 나누는 협업형 AI 단계까지 발전했습니다. 앞으로는 AI가 고객의 문제를 스스로 이해하고, 해결에 필요한 시스템을 찾아 실제 업무까지 직접 처리하는 에이전틱 AICC를 구현하는 것이 최종 목표입니다.”


권경윤 KTis 고객사업본부 유무선CS팀장은 3일 서울 광화문 KT 고객센터에서 열린 제7회 KT 그룹 커넥트 위크(Group Connect Week)에서 이같이 말했다. AI를 통해 단순 문의 응대와 상담사 지원을 넘어 고객의 문제를 직접 해결하는 '에이전틱 AICC(인공지능 컨택센터)' 구현에 나선다는 구상이다.


KT그룹 고객서비스 전문기업 KTis는 이날 KT 고객센터의 AI 도입 현황과 인공지능 전환(AX) 추진 방향을 공개했다. KT는 AI 기술 개발과 시스템 투자를 담당하고 KTis와 KTcs는 해당 기술을 고객센터에 적용해 운영하는 구조다. 현재 AI와 상담사가 역할을 분담하는 협업형 단계에서 나아가 고객 요청에 따른 후속 업무까지 AI가 수행하는 체계를 구축한다는 전략이다.


KT 고객센터는 전국 14개 센터에서 약 6000명의 상담사가 연간 4700만건의 고객 상담을 처리하고 있다. 이 가운데 AI 보이스봇은 190개 시나리오를 기반으로 연간 1440만건의 상담을 담당하고 있다. 단순하고 반복적인 문의는 AI가 처리하고 복잡하거나 전문적인 판단이 필요한 업무는 상담사에게 연결하는 방식이다.


권 팀장은 "AI 도입으로 인건비를 절감하거나 고객을 오히려 불편하게 하는 것 아니냐는 우려도 있다"며 "KT 고객센터의 AI 도입 목적은 고객이 덜 기다리고, 같은 내용을 덜 반복하며, 제대로 도움받을 수 있도록 하는 것"이라고 설명했다.


실제 상담 현장에서도 AI 도입으로 반복 작업이 줄었다는 증언이 나왔다. 이선화 KTis 동작 CS2센터 로밍2팀 팀장은 서울 광화문 KT 고객센터에서 "(AI 도입으로)가장 편리해진 점은 고객에게 같은 질문을 반복하지 않아도 된다는 것"이라며 "상담 과정에서 고객의 말을 놓치더라도 AI가 대화 내용을 실시간으로 보여주기 때문에 바로 확인할 수 있고 업무도 훨씬 수월해졌다"고 밝혔다.


고객센터에서는 상담사가 전화를 받으면 고객의 이전 상담 이력과 최근 문의 횟수 등이 화면에 표시됐다. 고객이 AI 보이스봇에 설명한 문의 내용과 본인 인증 결과도 확인할 수 있어 상담사는 고객의 상황을 파악한 상태에서 응대를 시작할 수 있다.


KT는 또한 AI가 단순히 고객의 질문에 답변하는 것을 넘어 실제 후속 업무까지 처리하도록 기능을 확대하고 있다. 대표적인 사례가 원격 애프터서비스(AS) 조치 이후 고객에게 다시 연락하는 아웃바운드 보이스봇이다. 인터넷이나 TV 장애로 원격 조치를 받은 고객에게 약 15분 뒤 AI가 전화를 걸어 정상 작동 여부를 확인한다. 문제가 해결되지 않았다면 추가 AS 출동 접수까지 지원한다.


권 팀장은 "원격 조치를 진행한 뒤 약 15분이 지나면 보이스봇이 다시 고객에게 전화를 걸어 정상 작동 여부를 확인한다"며 "문제가 해결되지 않은 경우 출동 접수까지 처리하는 방식"이라고 설명했다.


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KTis 상담사가 KT광화문 고객센터에서 AICC 기술을 시연하고 있다. (제공=KTis)

AI는 개별 고객의 상담뿐 아니라 고객센터 전체 문의 현황을 파악하는 데도 활용된다. 현장에는 AI를 활용해 고객 문의가 급증하는 이상 징후를 파악하는 기능도 공개됐다. 이 팀장은 "상담 관리 화면에서는 다섯 가지 업무 유형 가운데 문의가 집중되는 항목을 빨간색으로 표시한다"며 "여러 상담에서 공통적인 이상 징후가 나타나면 특정 서비스에 중대 이슈가 발생했는지 신속하게 파악할 수 있다"고 설명했다.


상담사 보호를 위한 AI 활용도 확대되고 있다. KT 고객센터는 반복적인 민원이나 부적절한 언행 등으로 추가 관리가 필요한 고객을 '엑스트라 케어(Extra Care)' 대상으로 분류하고 있다. AI가 상담 과정에서 욕설 등 특정 키워드를 추출하고 담당자가 직접 판단하는 방식이다. 관리자는 상담 현황을 실시간으로 확인하면서 필요한 경우 상담사에게 대응 방법을 안내하거나 직접 상담에 개입할 수 있다.


이 팀장은 "블랙컨슈머나 추가적인 관리가 필요한 고객은 직접 분류하고 있다"며 "상담사 보호를 위해 운영되고 있으며 반복적인 민원이 이어지면 경고 이후 상담사 대신 보이스봇이 응대하도록 대처한다"고 말했다.


AI가 담당하는 업무가 늘어나면서 기존 상담 인력의 역할도 변화하고 있다. KT는 단순 문의를 AI가 처리하는 대신 상담사는 전문적인 문제 해결과 상품 판매 등에 집중하도록 운영하고 있다. KT의 인터넷·TV 상품 판매 10건 중 약 3~4건이 고객센터를 통해 이뤄지고 있다는 설명이다.


다만 AI 도입에 따른 인력 감축 계획은 없다고 밝혔다. 기존 고객센터가 단순 민원 처리에 집중했다면 현재는 전문 상담과 상품 판매 등 고객에게 새로운 가치를 제공하는 방향으로 역할이 확대되고 있다는 설명이다. AI로 반복 업무를 줄이는 대신 상담사의 전문성을 강화하고 업무 범위를 확대한다는 풀이다.


KT는 AI 시스템에 대한 투자와 기술 고도화를 이어갈 계획이다. KTis와 KTcs는 실제 상담 과정에서 발견한 고객 불편과 기술 개선 사항을 수집해 KT에 전달하고 개선된 기술이 현장에서 안정적으로 활용될 수 있도록 지원한다. 권 팀장은 "아무리 완벽한 기술이라도 상담사가 제대로 활용하지 못한다면 고객에게 전달될 수 없다"며 "새로운 AI 기술이 현장에 빠르게 정착할 수 있도록 지원하겠다"고 밝혔다.


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KTis는 요청을 스스로 이해하고 시스템까지 직접 처리하는 에이전틱 AICC를 최종 목표로 하고 있다. (사진=변한석 기자)
KTis가 추진하는 AI 고객센터의 최종 목표는 뭐야?
AI가 고객의 문제를 스스로 이해하고 실제 업무까지 직접 처리하는 '에이전틱 AICC'를 구현하는 것이 최종 목표예요. 현재 KTis의 AI는 초기 상담사를 지원하는 보조형에서 시작해, 현재는 AI와 상담사가 역할을 나누어 수행하는 협업형 AI 단계까지 발전한 상태예요.
지금 KT 고객센터에서 AI는 구체적으로 어떤 일을 하고 있어?
단순하고 반복적인 문의를 처리하며 상담 업무를 돕고 있어요. 전국 14개 센터에서 연간 4700만 건의 상담이 이루어지는 가운데, AI 보이스봇이 190개 시나리오를 기반으로 연간 1440만 건의 상담을 담당하고 있어요. 또한 원격 AS 조치 15분 뒤에 고객에게 전화를 걸어 정상 작동 여부를 확인하고 필요시 추가 AS 접수를 지원하기도 하고, 문의가 급증하는 이상 징후를 파악하거나 욕설을 사용하는 고객을 분류해 상담사를 보호하는 역할도 수행하고 있어요.
AI를 도입하면 상담사들이 느끼는 실질적인 변화는 어떤 게 있어?
반복적인 작업이 줄어들고 상담 업무가 훨씬 수월해졌어요. 고객에게 같은 질문을 반복하지 않아도 되고, 상담 중 고객의 말을 놓치더라도 AI가 대화 내용을 실시간으로 보여주기 때문에 바로 확인할 수 있어요. 또한 상담사는 고객의 이전 상담 이력이나 최근 문의 횟수, 본인 인증 결과 등을 화면에서 바로 확인할 수 있어 고객 상황을 파악한 상태에서 응대를 시작할 수 있어요.
AI가 늘어나면 상담사 인력이 줄어드는 건 아니야?
인력 감축 계획은 없으며, 오히려 상담사의 역할이 전문적인 방향으로 확대되고 있어요. AI가 단순 민원 처리를 맡는 대신 상담사는 전문적인 문제 해결과 상품 판매에 집중하게 되는데, 실제로 KT의 인터넷·TV 상품 판매 10건 중 약 3~4건이 고객센터를 통해 이루어지고 있어요. 권경윤 KTis 고객사업본부 유무선CS팀장은 "아무리 완벽한 기술이라도 상담사가 제대로 활용하지 못한다면 고객에게 전달될 수 없다"며 "새로운 AI 기술이 현장에 빠르게 정착할 수 있도록 지원하겠다"고 말했어요.
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