자사의 차세대 커뮤니케이션 솔루션 '인티큐브 아이작(Inticube ISAC)'에 왓슨과 왓슨 스피치 투 텍스트를 결합한다.

이번 결합되는 '아이작'은 AI와 기존 콜센터 및 상담원 간 결합에 필수적인 SOE(Service Orchestration Engine)와 보이스게이트웨이(Voice Gateway)로 구성되어 있다.

한솔인티큐브, IBM과 기업용 IBM 왓슨 '스피치 투 텍스트(Watson Speech to Text)' 강력한 AI 음성 지원 솔루션 제공(사진;본지)

국내 디지털 컨택센터 전문기업, 한솔인티큐브(대표 고광선)와 한국IBM(사장 장화진)은 하이브리드 클라우드 기반의 IBM 왓슨 어시스턴트(Watson Assistant)와 IBM 왓슨 스피치 투 텍스트(Watson Speech to Text)를 사용해 국내 콜센터 비즈니스를 AI 기반 지능형 비즈니스로 혁신한다고 26일 밝혔다.

국내 콜센터 시장은 종사자 42만 명, 산업 규모 4조원대, 콜센터 운영 회사만 700여개에 이르는 것으로 추정되고 있다. 최근에는 고객에게 AI 음성봇이 1차 응대를 하고, 상세한 상담이 필요한 경우 전문 직원을 연결하는 지능형 콜센터에 대한 수요가 늘고 있다.

고객은 대기 없이 신속하게 상담을 하고, 상담 직원은 단순 반복적인 업무 대신 좀더 복잡하고 어려운 일을 처리함으로써 기업은 전반적인 운영 효율성과 서비스 품질을 높일 수 있기 때문이다.

예를 들어, IBM 왓슨 어시스턴트의 자연어 처리 및 자연어 학습 기술은 가령, '오마넌(5만원) 송금'과 같이 부정확한 발음은 물론, 나이, 연령, 사투리, 남녀 음색의 특성도 파악한다. 이러한 자연어 처리 기술은 전체적인 맥락에서 고객의 표현을 파악하고, 자연어 학습 기술은 고객의 질의에 포함된 의도 및 뉘앙스를 인식한다.

또, 음성을 텍스트로 전환해 질문의 맥락 이해를 돕는 IBM 왓슨 스피치 투 텍스트도 사용된다. 이를 통해 AI 음성봇은 고객 문의의 맥락에 가장 적절한 답변을 빠르게 제공할 수 있다.

한국IBM과 한솔인티큐브는 올 초 런칭한 현대카드와 국내 금융 기업 성공 사례를 발판으로 AI기반의 음성봇 솔루션에 대한 관심이 증가하고 있는 금융권 콜센터 시장을 우선적으로 공략할 계획이다.

국내최초 한솔인티큐브의 AI콜센터 플랫폼 ‘아이작(ISAC)' 솔루션 구성도(이미지:본지DB)

한솔인티큐브는 자사의 차세대 커뮤니케이션 솔루션 '인티큐브 아이작(Inticube ISAC, 이하 아이작)'에 왓슨과 왓슨 스피치 투 텍스트를 결합한다. 이번 결합되는 '아이작'은 AI와 기존 콜센터 및 상담원 간 결합에 필수적인 SOE(Service Orchestration Engine)와 보이스게이트웨이(Voice Gateway)로 구성되어 있다.

또한, 이 솔루션은 콜센터 조직이 왓슨의 핵심 역량들을 기업의 데이터나 애플리케이션이 있는 곳 어디에서든지 사용할 수 있도록 IBM 클라우드 팩 포 데이터도 활용하고 있다. 클라우드 팩 포 데이터를 사용하면, 콜센터 관련 데이터와 앱의 위치에 상관없이 AI를 구축할 수 있어, 지능형 콜센터를 더욱 간편하고 신속하게 만들고, 비용효율적으로 운영할 수 있다.

고광선 한솔인티큐브 대표는 "최근 금융권을 중심으로 AI 기반의 음성봇을 활용한 차세대 콜센터에 대한 관심이 뜨겁다. 기업 시장에서 가장 앞선 AI 기술을 갖고 있는 IBM과 금융권 콜센터 솔루션 및 서비스 분야에서 선도적인 한솔인티큐브가 협업함으로써 이 시장에서 가장 강력한 솔루션을 제공할 수 있게 되었다”고 말하고, “기존에 진행한 여러 프로젝트를 통해 검증된 사업 역량으로 시장을 선점해갈 계획”이라며 포부를 밝혔다.

김종훈 한국IBM 클라우드 & 코그너티브 소프트웨어 비즈니스 총괄 전무는 "IBM 왓슨은 뮤추얼 크레딧, RBS, U 뱅크, 브라데스코 등 세계 유수의 은행 및 금융기관 콜센터에서 고객 또는 상담원을 지원하는데 이미 활용되고 있다. 한솔인티큐브처럼 AI를 활용하여 특정 산업을 혁신하고자하는 선도적인 전문 기업 파트너를 지속적으로 발굴하고 신제품 개발 등을 추진하기 위해 SK㈜ C&C와 클라우드 및 왓슨 파트너십을 강화할 계획이다”라고 말했다.

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