코로나19 이후 언택, 디지털 컨택으로 고객들의 접점 이용행태가 변화함에 따라, 컨택센터(콜센터) 운영 솔루션과 종사자들의 업무환경, 기업의 운영계획도 큰 변화를 맞게 되었다.

변화된 시대를 맞이하고 대응하기 위해 고객, 상담사, 기업 등의 니즈를 충족시키기 위한 전략과 이를 구현하는 컨택센터를 중심으로 인공지능(AI) 기반의 디지털 혁신이 가속되고 있다.

대부분의 사람들은 AI와 고객 서비스에 대해 생각할 때 먼저, 챗봇에 대해 생각한다. 대부분의 사람들은 컨택센터에 전화하기 전에 챗봇을 사용한다. 즉, 비지니스에 성공적인 고객 서비스를 제공하려면 첫 관문인 챗봇이 일반적인 질문을 효율적으로 똑똑하게 처리할 수 ​​있어야 한다는 것이다.

다행히도 AI는 대부분의 일반적인 쿼리를 자동으로 해결할 수 있을 만큼 발전했다. 여기에 대표적인 키워드는 "배송까지 얼마나 걸리나요?", "제품(재고) 반납은 어떻게 하나요?", "비밀번호 재설정은 어떻게 하나요?", "반품 정책은 무엇입니까?", "결제는 어떤 종류와 방법이 있습니까?" 등으로 최소한 QA(Question Answering)에 넣으면 챗봇이 대답할 수 있으며, 챗봇을 컨택센터 솔루션에 연결하여 고객이 상담원과의 콜백을 예약할 수도 있다.

이처럼 AI로 일상적인 질문에 답함으로써 보다 복잡한 사례를 처리하고 이로 인해 더 나은 서비스를 제공할 수 있다. 또한 일상적인 작업 자동화로 가능한 한 많은 일상적인 작업을 자동화함으로써 상담원은 고객에게 집중할 수 있으며 고객의 시간도 절약할 수 있다.

특히, 좋은 방법으로는 그동안 상담사가 진행하던 본인인증 절차를 AI가 고객 목소리를 5초간 듣고 본인인지 감지할 수 있다. 음성 생체 인식(화자인식)으로 긴 ID 확인 프로세스를 거치는 대신 AI는 사용자의 음성을 식별하고 이를 사용하여 계정을 확인할 수 있다. 즉, 고객은 상담원과 첫 통화를 시작으로 꼭 해야 했던 복잡한 프로세스를 거치지 않고 핵심적인 문제에 바로 뛰어들 수 있다.

AI기반 자동화의 이점을 얻을 수 있는 것은 통화뿐만이 아니다. 워크플로 자동화도 똑같이 도움이 된다. 현재, 많은 워크플로 자동화에는 에이전트가 수동으로 설정해야 했지만 이는 코딩이나 특별한 기술 없이도 가능하다. 많은 프로그램이 기술적으로 덜 익숙한 사람들이 직접 처리할 수 ​​있도록 설정되어 특정 트리거 이벤트는 특정 동작을 유발할 수 있다.

예를 들어, 전화를 끊으면 바로 빈 레코드 항목이 열릴 수 있다. 전화에서 이메일을 보내겠다고 말하고 이메일이 이미 열려 있거나 이름을 말하자마자 파일이 열리도록 한다.

아울러 AI는 상호 작용 라우팅을 개선하는 데 도움이 될 수 있다. 이는 기존의 자동 통화 분배 (ACD)와 유사한 디지털 채널 시스템을 통해 고객 연락처를 보다 효율적으로 안내한다.

컨택센터 자동화의 주요 참여자 중 하나는 자연어처리(NLP) 기술이다. IVR에서 이를 사용하거나 서면 메시지를 분석함으로써 고객은 재고 문구나 제안에 의존하지 않고 문제가 무엇인지 정확히 말할 수 있다. 여기에서 고객은 자동화 된 응답 (비밀번호 재설정과 같은 일상적인 질문을 하는 경우 등)을 받거나 올바른 부서로 안내하거나 AI가 너무 복잡한 경우 상위 에이전트에게 에스컬레이션 할 수 있다.

AI가 할 수 있는 일은 무궁하지만 또 한 가지는 인간이 어려움을 겪는 대용량 데이터 세트를 분석하는 것이다. 말도 안되는 일처럼 보일 수도 있는 일은 컴퓨터에게는 쉬울 수 있다. AI를 사용하여 지난 5 년간의 통화 데이터 세트를 모니터링하고 단계 별 해결 비율 및 기타 메트릭을 확인할 수 있다. 그런 다음 정확한 추세 맵을 제공받을 수 있다.

다른 대형 데이터 세트에는 호출 자체의 내용이 포함될 수 있다. NLP를 통해 AI는 특정 문구와 그 빈도를 선택한다. 이를 사용하면 높은 비율의 불만 전화가 하나의 특정 제품에 대한 것임을 알 수 있다. 이렇게 하면 해당 문제를 더 영구적으로 해결할 수 있다. 또한 상담원이 설정된 목표로 얼마나 잘하고 있는지 추적할 수 있다.

마지막으로 AI가 할 수 있는 것은 접촉 후 모니터링뿐만 아니라 실시간으로 상호 작용을 모니터링 한다는 것이다. 실시간 모니터링은 교육에 특히 유용하며, 이 피드백을 통해 새로운 상담원은 나쁜 습관을 들이지 않고 빠르게 발전할 수 있다.

이 실시간 모니터링은 상담원의 성과를 모니터링하고 실수를 신속하게 수정할 수 있도록 함으로써 컨택센터 전체에 도움이 될 수 있다. 통화 기록을 정기적으로 검토하거나 문제를 식별하기 위해 다른 채널을 통한 통신에 의존하는 대신, 문제를 즉시 파악하고 처리할 수 ​​있다.

이것은 품질을 유지하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 시정 조치가 더 가볍다는 것을 의미한다. 누군가가 인식하지 못했을 수도 있는 주요 문제를 구축하는 대신 누군가가 처음 수행할 때 알릴 수 있다.

또한 개인에게 도움이 되며 필요에 따라 유용한 통찰력이나 관련 정보를 제공할 수 있다. 설정된 스크립트 또는 엄격한 상호 작용 지침에만 의존하는 대신 실시간 모니터링을 통해 상담원은 더 많은 자유를 누릴 수 있다. 그런 다음 과거 데이터를 기반으로 제안 된 답변이나 팁에 대한 즉각적인 피드백을 받을 수 있다. 즉, 검증된 스크립트의 특성을 잃지 않고 대화가 더 유동적일 수 있는 것이다.

지금까지의 기술은 현재 수행 할 수 있는 기술이지만 시작에 불과하다. 고객의 의도를 정확하게 예측할 수 있고 효율적인 대응하는 이 분야는 인공지능은 무궁한 잠재력이 있다.

인공지능이 고객 서비스 상담원 대체 할 것이라는 기대보다는 상담원을 돕는 아주 똑똑한 비서로 그리고 포스트 코로나 시대에 인공지능의 핵심 기술과 온디맨드 맞춤형 AI 컨택센터로 고객의 마음을 움직이는 진정한 혁신을 구현할 수 있는 역할을 기대해 본다.