마크 해링턴 나이스 인터내셔널 프리세일즈 부사장

에이전틱 AI는 컨택센터 시장을 어떻게 바꿀까

“기업은 최고의 고객경험(CX)을 통해 비즈니스를 차별화하길 바라고, 24시간 쉼없이 언제든 고객 있는 모든 채널에 AI를 배치해 고객의 문제를 전체적으로 해결하는 진정한 자동화를 원하고 있다. AI는 모든 업계의 판도를 바꾸고 있지만, 그중에서도 고객경험 업계에 가장 큰 영향을 미치고 있다. 컨택센터 업계는 AI 중심의 고객경험 세계로 진입하고 있다.”

마크 해링턴 나이스 인터내셔널 프리세일즈 부사장은 컨택센터 전문기업 ECS텔레콤이  3일 서울드래곤시티에서 개최한 ‘AI가 주도하는 고객 경험 혁신’ 세미나 기념 기자간담회에서 이같이 밝혔다.

ECS텔레콤은 작년 글로벌 컨택센터 솔루션 리더 기업 나이스(NICE)와 함께 한국 내 AI 컨택센터(AICC) 사업을 진행중이다. 이날 ECS텔레콤은 AI 주도 클라우드 컨택센터(CCaaS) 플랫폼을 통해 차세대 컨택센터의 새로운 패러다임을 제시하겠다고 밝혔다.

이날 행사에서 마크 해링턴 나이스 부사장은 ‘사람과 AI의 시너지로 완성하는 고객 경험 혁신’을 주제로 발표했다. 그는 인간의 지능과 AI 융합이 고객 경험을 어떻게 새롭게 정의하고 있는지 소개하고, 모든 상호작용에서 신뢰와 투명성을 강화할 수 있는 휴먼인더루프(Human-in-the-Loop) 접근 방식을 공유했다.

그는 향후 AI로 인해 나타날 컨택센터 업계의 트렌드 6가지를 정리했다. 각 트렌드는 이미 일어나고 있거나, 미래에 일어날 변화를 포함한다. 그는 “궁극적으로 이 트렌드들은 고객경험의 세계를 근본적으로 변화시킬 것”이라고 강조했다.

그가 꼽은 6가지 트렌드는 ▲에이전틱 AI가 주도하는 고객경험 ▲에이전틱 AI 중심 고객경험에서 인간의 완전히 새로운 역할 ▲고객참여플랫폼(CEP)의 등장 ▲컨택센터 이상의 자동화 ▲AI 에이전트 간 협업 ▲고객경험에서 인간의 개입없는 완전한 기계 간 대화 등이다. 그는 각 트렌드를 고객, 기업, 기술제공업체 등의 시각에서 AI로 어떤 변화가 일어날 지 전망했다.

마크 해링턴 나이스 인터내셔널 프리세일즈 부사장

그는 “고객은 더 이상 고객세너에 전화해서 음악소리나 기다려달라는 말을 듣지 않아도 되고, 전화를 거는 순간 바로 AI 에이전트의 응대를 받게 될 것”이라며 “기업은 컨택센터를 활용하지 않고 새로운 인력 모델을 도입하게 될 것이고, 기술 제공업체는 포인트 솔루션 대신 엔드투엔드로 통합된 매끄럽고 끊김없는 고객경험 솔루션을 제공하게 될 것”이라고 설명했다.

이어 “고객센터에서 응대를 AI 에이전트가 하게 되면, 인간 상담사를 통한 정서적 서비스는 별도의 비용을 지불하는 프리미엄 서비스로 자리잡을 것”이라며 “기업은 고객경험을 위해 AI 트레이너, AI 감독관, AI 여정 전략가, AI 윤리 담당 전문가 같은 새로운 직종의 인력을 채용하게 되고, 기술 제공업체는 AI 관리, AI 옵저버빌리티, AI 익스플레이너 등을 모두 조합한 새로운 툴을 제공해야 할 것”이라고 강조했다.

그는 ‘고객참여플랫폼(Customer Engagement Platform)’의 전면적 등장을 전망했다. 서비스형 컨택센터(CCaaS), 고객관계관리(CRM) 등이 하나의 단일 플랫폼으로 통합되고, 고객이 어떤 경로로, 어떤 목적으로 기업에 접촉하든 CEP를 통해 모든 서비스를 동시에 받게 될 것이란 얘기다.

그는 “고객의 요청을 이 부서, 저 부서로 이동시키는 고객 상담이 아니라, CEP란 단일 플랫폼에서 통합적이고 끊김없는 서비스를 받게 된다”며 “기업은 더 이상 ERP, CRM, 컨택센터 등의 시스템 레코드(SOR)를 따로 운영하지 않게 될 것이고, 기술 제공업체는 제공하는 모든 기술을 CEP와 연동할 수 있게 해 하나의 플랫폼 기반으로 고객센터를 운영하게 지원하게 될 것”이라고 말했다.

AI를 통한 자동화는 컨택센터를 넘어 기업 전체로 확장될 것으로 전망됐다. 고객은 모든 서비스를 매끄럽게 제공받게 되고, 모든 절차가 신속하게 진행될 수 있게 된다.

그는 “기업은 더 이상 기술, 회계, 구매 등등 개별화된 팀을 구성하지 않고, 온라인 구매팀, 온라인 딜리버리팀 등으로 고객 여정 단계를 중심으로 팀을 구성하게 될 것”이라며 “기술 제공업체는 단순히 특정 기술만 제공하는 게 아니라, 여러 기술을 연결하고 다양한 기술을 조율하는 오케스트레이터 역할을 맡게 될 것”이라고 설명했다.

그는 앞으로 다양한 AI 에이전트가 하나의 팀을 이뤄 협업하게 된다고 예측했다. AI 에이전트 각자가 개성과 성격을 갖게 되고, AI 에이전트끼리 서로 협업하는 형태가 될 것이라고 했다.

그는 “유럽에서 이미 시작된 모습인데, 고객은 상담 중에 AI 에이전트와 소통해도 사람인지 AI인지 구분하지 못한다”며 “법적으로 ‘지금 AI와 대화중’이라고 고지해야 하는 규제가 생기는 상황도 올 것”이라고 말했다.

그는 “그러자면 AI 에이전트가 고객과 상호작용하는 것에 대한 규칙과 규제를 만들어가야 한다”며 “AI 에이전트가 어떤 연령대를 대상으로 활동해야 하는지 등을 규정하는 법적 요건도 새로 탐색해야 할 영역”이라고 덧붙였다.

그는 이어 “기업은 이제 AI 에이전트를 제대로 관리해야 하고, AI 에이전트를 관리하는 거버넌스를 마련해야 하는 도전과제에 직면했다”며 “AI 에이전트의 개별 활동뿐 아니라 완전한 관리하에서 AI 에이전트를 움직인다는 것을 보장할 수 있어야 한다”고 강조했다.

마지막으로 나타날 트렌드는 100% ‘머신투머신 상호작용’이다. 인간의 개입 없이 완전히 AI 에이전트 간 상호작용으로 고객경험이 제공될 것이란 전망이다.

그는 “미래에 음식 배달을 주문한다면, 여러분 대신 AI 에이전트가 알아서 원하는 음식을 원하는 시간에 배달되도록 관리하게 될 것이고, 배송기사와 상호작용도 AI 에이전트의 역할이 될 것”이라고 예를 들었다.

그는 나이스의 AI 중심 컨택센터 솔루션을 소개하면서 앞서 전망한 6가지 트렌드의 구현을 시연했다. AI가 컨택센터에서 상담사의 고객 응대를 지원하는 ‘휴먼인더루프’ 시나리오와, 인간의 개입없이 고객 전화 응대를 여러 AI 에이전트가 자율적으로 처음부터 끝까지 완전히 수행하는 시나리오다.

그는 “나이스의 CS원 엠파워(CX One MPower)는 룰을 따라가는 시나리오를 따로 만들지 않고 지식과 데이터만 투입해 AI 에이전트가 사람처럼 말하고 추론해 솔루션을 제공하게 한다”며 “컨택센터 운영자는 AI 에이전트에게 성격을 부여하고, 행동에 대한 가이드라인만 알려주면 된다”고 설명했다.

그는 “나이스는 한국의 ECS텔레콤과 함께 단일 플랫폼으로 통합된 AI 경험을 고객센터에 선사할 것”이라며 “한국에 제공될 CEP의 모든 인프라는 한국에 기반할 것이고, 여기서 일하는 AI 에이전트는 유창한 한국어를 구사하며 혁신적인 고객경험을 제공하게 될 것”이라고 강조했다.

이어 류기동 ECS텔레콤 상무는 ‘클릭으로 완성되는 생성형 AI 에이전트’를 주제로 생성형 AI가 주도하는 컨택센터 혁신 방향을 공유했다. 특히 클릭만으로 AI 상담 에이전트를 생성하고 운영할 수 있는 SaaS 에이전틱 AI 솔루션 ‘ECP-AI’를 소개했다.

류기동 상무는 “기존 시나리오 기반 콜봇이 단순히 고객 의도를 분류하는 수준에 머물렀다면 에이전틱 AI는 사용자 목표를 인식하고 스스로 계획을 수립해 업무를 처리하는 단계까지 발전했다”며 “상담 중 필요한 후선 업무를 자동 감지하고 처리하는 에이전틱 어드바이저(Agentic Advisor) 기능을 통해 상담사는 고객 응대에 더욱 집중할 수 있다”고 강조했다.

현해남 ECS텔레콤 대표

현해남 ECS텔레콤 대표는 “앞으로 전통적인 고객센터의 역할은 50~90%까지 AI로 대체될 것”이라며 “그러나 고객센터가 지켜야 하는 근본적인 가치인 고객경험(CX)과, 비용최적화(ROI), 사용자 편의성 및 정확성(EX)는 향후 AI 시대에도 변함없을 것”이라고 밝혔다.

현 대표는 “기업이 원하는 고객센터 솔루션 기업은 CX, ROI, EX 등의 가치에 대한 풍부한 경험을 갖추면서, 고객센터 분야에 강한 책임감도 갖추는 회사”라며 “서비스형으로 AI 역량을 제공하면서, 기업 고객의 AI 활용 목적을 끊임없이 함께 연구하고 토론하며 다음 단계를 같이 고민하는 회사여야 한다”고 덧붙였다.

글. 바이라인네트워크
<김우용 기자>yong2@byline.network

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