안녕하세요, 인터뷰를 통해서 전문가의 관점을 쉬우면서도 구체적으로 끌어내는 고우성의 잇(IT)터뷰입니다.ChatGPT 같은 생성형 AI가 계속 확산한다면, 다양한 기업 소프트웨어 솔루션들이나 서비스는 어떻게 변하게 될 지 생각해보는 시간을 가져보려 합니다.콜센터 고객지원 서비스 분야의 글로벌 SaaS 리딩기업인 Freshworks가 생성형 AI와 기존 솔루션을 어떻게 접목하고 발전시켜 나가는지 살펴보면서, AI가 바꿀 기업 애플리케이션들의 미래를 생각해 보겠습니다. |
◼ 진행자 : 고우성 PD/토크아이티 (wsko@talkit.tv, https://talkit.tv/)
◼ 게스트 : 허성욱 총괄 매니저/Freshworks
◼ 게스트 : 유지연 기술영업 매니저/Freshworks
1. 애플리케이션과 AI의 밀결합
● 허성욱 : 유저 입장에서 보면 ‘AI를 위해서 뭔가를 해야겠다’라기 보다는 이미 생산업체들이 본인들의 서비스에 AI를 적용해 놓은 것을 쓰는 것 자체로 그냥 이미 AI를 쓰는 상황이 되어버릴 것이라고 생각됩니다.
옛날에 이메일이 처음 나왔을 때, 이메일을 쓰려면 서버 구축 등을 했다면 지금은 이메일 쓰는 것에 대해서 아무도 그런 고민 하지 않잖아요. 그냥 Subscribe 하면 바로 사는 거죠. 마찬가지로 AI도 그런 식으로 점점 가는 것입니다. 지금은 이런 단계니까 확 관심이 올라오는 것이고요.
● 고우성 : 그렇게 클릭 몇 번 하면 딱 끝나는 이메일 사례와 같이 AI가 그렇게 되는 시점이 앞으로 몇 년 뒤라고 보세요?
● 허성욱 : 그것은 정말 어려운 질문인데요. AI가 이미 와 있는 상황이고 조금씩 가는 거니까 제 생각에 한 10년 이후… 10년 이내죠.
10년 이내에 AI를 신경 안 쓰고, IDC*가 어디 있는지 알지 못해도, 서버실 없어도 이미 AWS든 구글이든 다 있잖아요? 그런 상황이 되어 있을 거라는 거죠.
매우 중요한 포인트로, 이 부분이 된다고 저는 생각 합니다. 결국에 AI는 예전에도 도입해서 쓰는 기업들이 있었는데 그 AI를 도입하려면 뭐 ‘왓슨(Watson)을 도입해야 한다’ 그럼 뭐 IBM에 연락해서 뭐 컨설턴트가 몇 명이 와야 하고요.
*IDC(Internet Data Center) : 인터넷 데이터 센터. 인터넷과 연결된 데이터를 모아두는 시설.
● 고우성 : 돈도 엄청나게 들어가는 거에요.
● 허성욱 : 기본적으로 몇억… 몇십억 들어가는 프로젝트였다면, 지금은 20~30분짜리 서비스를 도입해도 그 안에 AI가 이미 들어가 있어서 그냥 활용만 하면 됩니다. 결국 ‘모든 사람이 AI를 쉽게 쓸 수 있는 환경으로 변화했다’라고 한마디로 이야기할 수 있을 것 같습니다.
그렇다면 분야별 기업 애플리케이션에 내장될 AI는 어떤 역할을 하게 될까요? |
2. 선후배 같은 AI
● 허성욱 : 제가 직장생활 시작할 때, 첫 번째는 저를 잘 가르쳐 줄 수 있는 선배가 있었으면 좋겠다고 생각했습니다. 경험하지 않은 것들이 워낙 많고 다 처음 하는 것이니까요. ‘이것은 이렇게 하면 돼’라고 간단한 거라도 다 알려줄 수 있는 사람이 있었으면 좋겠다고 생각했습니다.
어느 정도 경험이 쌓이니까 맨날 반복하던 일, 똑같은 일, 정말 내가 아니어도 할 수 있는 일은 후배가 좀 해줬으면 좋겠다고 생각했습니다.
이렇게 위아래 하나씩 있었으면 좋겠다고 생각했거든요. 그 역할을 AI가 해주는 거죠. 그래서 상담원의 경우, 정말 반복적인 질문에 대해서는 AI가 더 쉽게 빠르게 할 수 있게 해주고 내가 모르는 질문들은 AI에 물어보면 AI는 경험이 많잖아요. 지식이 많잖아요. 그래서 이런 경우에 어떻게 대답을 해야 되는지 AI가 알려주는 것입니다.
이렇게 해서 정말 내가 나만 할 수 있는 일, 내가 해야 할 일을 빠르게, 더 많이 더 잘할 수 있게 해주는 역할이라고 생각이 돼요.
AI가 애플리케이션에 내장된다면, 더 이상 인간이 일일이 모든 데이터를 검색하고 분석하는 것이 아니라, AI가 그 일을 하게 되지 않을까요? |
3. 데이터 조사와 분석은 AI가!
● 허성욱 : 고객이 지금까지는 어떤 질문을 했고, 과거에 어떤 전화를 해서 어떤 말을 했고, 이메일로 뭘 했고 등등 쭉 다 나왔었는데, 지금은 고객이 홈페이지에서 어느 페이지를 몇 초 동안 응시했는지까지 다 파악이 되는 거죠. 그래서 저희 마케팅 솔루션과 같이 쓴다고하면 마케팅 페이지, 홈페이지를 쭉 보다가 서비스 특징을 고객이 다 보고나서, 그 다음 이제 가격을 보고 있는데 가격 페이지에서 한참을 보고 계세요.
● 고우성 : 네, 하하.
● 허성욱 : ‘가격이 비싸네’, ‘고민이네’, 뭐 이런 고객의 생각을 유추할 수 있잖아요. 가격 페이지를 예로 들면, 가격 페이지를 30초 이상 보고 계신다면 거기에 할인 쿠폰을 띄워주는 거죠.
‘자, 30일 이내에 구매하시면 이런 10% 디스카운트를 해드릴 수 있습니다’
이런 쿠폰을 띄워주는 거죠.
완전히 초개인화된, 마케팅뿐만 아니라 CS도 다 마찬가지가 되는 것입니다. 그다음 고객의 감정을 이해하는 부분들, 즉 어떤 행동을 하면 ‘이 사람은 지금 화가 난 상태야’ 혹은 ‘지금 즐겁게 우리한테 문의하고 있는 상태야’ 이런 것들을 알려주는, 정말 개인화의 정도가 훨씬 더 높아지는 것입니다.
● 고우성 : 데이터를 인간이 다 보고 인간이 구성하는 것이 아니라, AI가 다 해주는 거죠?
● 허성욱 : 그렇죠. 한가지 말씀드려야 될 것은 이게 ‘지금 다 왔습니다’는 아직 아닙니다. ‘이렇게 갈 거다’를 의미하는데 그중 어디까지 왔는지 살짝 보여드리는 수준이 될 겁니다.
그다음으로 참여도 관여도가 어떻게 되는지 알아보겠습니다.
예를 들어, 고객이 반품 문의를 했어요. 23만원인 화장품을 샀다가 그냥 단순하게 반품하는 고객인데 사실 알고 보니, 저희와 10억짜리 딜을 진행 중인 고객이 샘플로 샀다가 반품하는 것이었다면 어떨까요? 이게 완전히 달라지는 거잖아요.
이런 것들을 저희 CRM 솔루션과 함께 연동한다면요? 그러면 그 내용까지 같이 보여주는 것입니다. 그래서 고객 문의가 왔을 때, 이 고객이 어떤 영업 딜 안건과 우리랑 어떤 관계를 갖고 있는지를 다 보여주는 거죠.
그래서 관련 점수가 높을 경우, 빨간불을 띄워주는 거죠.
‘이 고객은 그냥 하나의 반품 고객이 아니라 지금 굉장히 중요한 딜이 걸려있는 고객이다’를 알려주는 거죠.
사람은 평등하다고 하지만 안건이 달라서 대응이 또 달라져야 하잖아요. 이런 부분들을 해주는 거죠. 그러면 매출, 고객, 코스트 센터가 아니라 프로핏 센터가 되는 거죠.
● 고우성 : 그렇네요.
● 허성욱 : 그다음에 운영 측면에서도 리포트를 자동화해서 한다고 말씀드렸는데 이 자동화도 사람이 자동화시키는 것이 아닙니다. AI가 자동으로 분석해서 갑자기 문제가 튀어나올 경우, ‘이 부분들을 더 잘 봐야 합니다’라는 것을 알려주고 그에 대한 리포트를 주고 고객 서비스 개선에 도움이 돼야 합니다. 이런 것까지 가는 거죠. 이게 방향성이고요.
기업 소프트웨어에 내장된 AI는 결국 기업 및 고객과 연관된 모든 데이터를 분석하고 요약해서 직원 업무 생산성을 비약적으로 증대시킬 것입니다. 기존 오피스 같은 툴보다 훨씬 큰 범위로요. |
4. AI가 만들어내는 가치
● 허성욱 : 굉장히 높은 빈도로 제가 듣는 고객 피드백 중 하나는 저희 솔루션 도입하고 나서 고객지원 문의 수가 반으로 줄었다는 것입니다.
● 고우성 : 와, 반으로 줄었다나 획기적이네요!
● 허성욱 : 이것은 굳이 AI까지 안 가도 Customer Support 툴을 쓰는 것 자체로 50%의 효율, 사실은 100%의 효율이 생기는 거죠.
● 고우성 : 와, 그러면 상담 부서도 매우 좋아할 것 같고, 경영부서도 좋아할 것 같습니다. 다 좋아하겠네요. 모든 이해관계자들이요.
● 허성욱 : 맞습니다. 저희는 많은 고객들이 있으니까 통계를 하나 말씀드리면, 인더스트리마다 조금씩 차이가 있긴 한데 반복적이고 유사한 질문의 비율을 보면, 전체 평균이 70~80% 정도가 같은 질문이에요.
● 고우성 : 네, 그럴 것 같아요. 맞아요.
● 허성욱 : 그렇기 때문에 AI에 대해서 가장 크게 영향을 받는 상황이…
● 고우성 : 그동안 챗봇이 자연어 처리가 미흡했잖아요. 특히 한국어가 처리가요. 그것 때문에 짜증 나잖아요. 그것을 챗봇이 다 해줄 수 있는 거네요?
● 허성욱 : 그렇죠. 그 시대가 이제 드디어 오는 거죠. 챗봇이 이제 ‘썼다가 안 써’가 아니라 ‘이제 써보니 쓸만하네?’가 되는 상황이 이제 되는 거죠.
일단 고객 문의가 50% 줄었어요. 그래도 여전히 해결이 안 돼서 반은 질문을 할 거잖아요. 그러면 상담원의 화면에 이 고객이 어떤 그 문제를 보고 왔는지가 떠요.
● 고우성 : 아, 뭐에 관심이 있는지?
● 허성욱 : 만약에 반품에 관해서 물어봤는데, ‘프로세스가 있는 걸 이미 보셨다’ 그러면 프로세스에 대한 질문이 아니라 ‘더 다음 단계의 답을 드려야 되는구나’라고 알 수 있습니다.
그래서 정말 단순 반복적인 답이 아니라, 한 단계 위 단계의 답을 드려야 되는 것을 상담원들이 하실 수 있게 해드리는 거죠.
● 고우성 : 그러니까 상담원이 고객의 의도가 뭔지를 알게 되는 거네요.
● 허성욱 : 그렇죠.
● 고우성 : 고객이 조금 전 프로세스 하다가 멈추고 안 했는데 상담원이 또 앵무새처럼 프로세스 얘기하면 정말 짜증 날 것 같아요. 하하.
● 유지연 : 봇과 했던 대화들도 AI가 자동으로 한두 줄로 요약해서 상담원한테 전환한다든지 그래서 상담원들은 모든 대화 이력을 확인하시는 게 아니라 핵심만 보시고 이어서 상담 처리하실 수 있는 그런 기능들을 제공하고 있습니다
● 고우성 : 고객하고 이 회사 간에 커뮤니케이션했던 것들을 AI가 요약을 잘해주면 굉장히 유용하겠네요. 정말.
● 허성욱 : 그렇습니다.
● 고우성 : 원래 여기 안에 있는 Freshworks의 자체 AI인 FREDY하고 오픈AI ChatGPT는 API로 연동이 되는 거겠네요.
● 허성욱 : 네.
마지막으로, Freshworks가 기존 콜센터 고객지원 서비스에 LLM(Large Language Model)을 어떻게 접목해 나가는지를 살펴보겠습니다.Freshworks의 AI 기반 콜센터 고객지원서비스에 관심 있으신 분은, ▶여기) 생성형 AI 등장으로 인한 CX / 고객 지원 서비스 변화 살펴보기◀를 클릭하시면 관련 영상 보실 수 있습니다. |
5. AI가 변화시키는 콜센터
● 유지연 : 이번에 새롭게 런칭된 게 총 5가지 기능입니다. 말씀 주신 대로 에이전트 생산성을 극대화할 수 있는 그런 기능들을 봐주시면 될 것 같습니다.
에이전트에서 답변이 나갈 때, 예를 들어 텍스트 바꾸기 기능, 오탈자를 잡아주는 기능 등 이런 산업들은 되게 빠르게 신속하게 답변이 나가야 하는데, 거기서 생길 수 있는 그런 오탈자들을 AI가 한번 검증해 주고 바꿔주고 보낸다든지 아니면 대화 요약 기능이라고 해서 수백 건, 수천 건의 대화들을 짧은 3~4절로 전달하는 기능이 있습니다. 이게 아마 가장 핵심적으로 생산성이 극대화될 수 있는 기능이라고 보입니다.
또한 문서 생성 기능이라고 해서 프롬프트만 짧게 구성하시면 FAQ 자체를 AI가 생성을 해준다든지, 어조 개선 기능이라고 해서 상담 유형별로 불친절한 말투로 나갈 수도 있잖아요. 그런 부분들 조금 전문적인 어조로 한 번 더 필터링 걸어서 나가게 하는 기능이 있습니다. 텍스트 펼치기 기능도 비슷하긴 한데 간단한 개요만 작성해서 보다 더 상세하게 설명을 해주는 그런 기능들 지금 보여드린 건 일부 기능이고요.
향후 저희가 어떻게 더 개선될 건지 말씀드린 대로 감정을 분석해 준다든지 아니면 이제는 Bot이 자동으로 특이 사항, 특이점이 있으면 그거를 선제적으로 관리자에게 알려주는 그런 기능들, Bot Flow도 이제 시나리오를 저희가 짰었어야 했는데 산업계의 기능들은 이제 자동으로 플로우를 생성해 준다든지 그런 부분들이 앞으로 더 점차 업데이트될 예정입니다.
● 고우성 : 전 이거 보니까 실시간 코치, 실시간 제안도 되게 좋은 것 같고요.
지금 이런 흐름이 꼭 콜센터용 Freshworks SaaS 서비스뿐만 아니라 모든 분야에서 앞으로 솔루션들이나 서비스는 결국 AI가 접목되면 이런 유사한 형태로 가지 않을까? 이런 생각이 드네요?
● 허성욱 : 그렇죠.
● 고우성 : 아까 말씀하신 요약 등 기능은 모두 다른 솔루션에도 들어갈 수 있는 거잖아요. 실시간 코칭 이런 것들이요. 오늘 이걸 보면서 앞으로 소프트웨어가 AI랑 접목이 되면 이렇게 변하겠구나. 그런 힌트를 좀 얻을 수 있는 것 같아요.
● 허성욱 : 맞습니다.
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