컨택 센터 자동화: 더 나은 서비스를 위한 가이드

컨택 센터는 문제를 더 빠르게 해결해야 한다는 지속적인 압박을 받고 있습니다. 지원 요청이 늘어나면서 상담원은 심각한 번아웃을 겪고, 이는 지원 품질, 상호작용, 문제 해결 능력에 영향을 미칩니다. 특히 긴급한 문제가 있는 고객처럼 신속한 해결을 기대하는 고객에게도 영향을 줍니다. 

이를 해결하지 않으면 의욕을 잃은 상담원이 퇴사하고, 조직은 막대한 재채용 비용을 부담하게 됩니다. 수치는 심각한 현실을 보여줍니다. 2026년 연구에 따르면 컨택 센터 이직률은 46%에 달했습니다, 이는 업계 평균의 3배입니다. 

이 때문에 더 많은 조직이 상담원 번아웃을 줄이고 고객 경험을 개선하며 더 효율적으로 운영하기 위해 컨택 센터 자동화를 도입하고 있습니다. AI 기반 컨택 센터는 기존 IVR 시스템이 겪는 비효율성 문제를 해결하기 위해 AI 기술을 활용합니다. 

이 가이드에서는 AI 컨택 센터, 고객 서비스 자동화 방식, 활용 사례, 구현 방법, 적합한 AI 컨택 센터 소프트웨어 선택 방법을 살펴봅니다.  

요약

• 컨택 센터 자동화는 사람의 개입을 최소화하거나 전혀 없이 AI로 고객 지원 워크플로를 처리합니다.
• AI 기반 컨택 센터 시스템은 고객에게 응답하고, 의도를 파악하며, 정보를 검색한 뒤 간결한 답변을 제공합니다. 
• 기존의 대화형 음성 응답 시스템과 비교해 AI 컨택 센터 소프트웨어는 더 직관적이고 효율적이며 자연스럽습니다. 
• AI 자동화는 사람 상담원의 역할을 변화시켜 복잡한 사례에 집중할 수 있게 합니다. 
• AI 컨택 센터 소프트웨어를 선택할 때는 CRM 통합, 옴니채널 지원, 지연 시간 등의 요소를 고려하세요. 

컨택 센터 자동화란? 

컨택 센터 자동화는 사람의 개입을 최소화해 AI 기술로 고객 상호작용을 처리합니다. 음성 에이전트, 대화형 음성 응답, 챗봇처럼 CX 팀이 운영에 흔히 사용하는 소프트웨어 기술과 AI를 통합합니다. 이를 통해 조직은 전화, 이메일, 채팅을 비롯한 다양한 채널에서 고객을 더 효율적으로 지원할 수 있습니다. 

기존 컨택 센터 소프트웨어와 달리 AI 컨택 센터 시스템은 머신러닝, 딥러닝, 음성 모델, 생성형 AI 같은 고도화된 인공지능을 활용해 고객과 자연스럽게 대화합니다. 이러한 AI 시스템은 기존 IVR보다 훨씬 발전되어 있습니다. 뉘앙스, 감정, 맥락을 이해해 사람처럼 더 지능적으로 응답할 수 있습니다. 

컨택 센터 자동화와 콜센터 자동화를 구분하는 것도 중요합니다. 둘은 관련되어 있지만 AI 콜센터 자동화는 음성 대화 자동화에 초점을 둡니다. 반면 컨택 센터 자동화는 음성, SMS, 이메일 및 기타 커뮤니케이션 채널을 아우릅니다. 

효과적인 컨택 센터 자동화는 단일 부서에만 국한되지 않습니다. 예를 들어, 최전선 접수 직원을 자동화하는 대신 실시간 대화 데이터와 고객 보조 정보를 바탕으로 어느 부서가 사례를 처리해야 할지 AI가 결정하도록 할 수 있습니다. 

사례 연구: 콜센터 자동화가 해결 시간과 대기 시간을 개선하는 방법

기존에는 사람 상담원이 들어오는 순서대로 전화를 처리하는 동안 고객이 대기열에서 기다렸습니다. 조직이 제한된 인력으로 어려움을 겪으면 대기 시간이 합리적인 수준을 넘어서고, 결국 통화 이탈로 이어질 수 있습니다. 기업은 수요를 따라가기 위해 인력을 더 채용해 인원수를 늘려야 하며 이로 인해 비용은 더욱 증가합니다.

AI 자동화 컨택 센터는 이러한 한계를 극복합니다. CRM에서 이력 데이터를 추출하고 고객 의도를 파악해 사람 상담원에게 맥락을 전달합니다. 그 결과 CX 팀은 첫 연락에서 더 많은 요청을 해결하고 대기 시간을 줄일 수 있습니다.

아래의 ElevenAgents 도입 사례 3건은 콜센터 자동화가 다양한 산업에서 얼마나 큰 영향을 미치는지 보여줍니다.

Klarna: 미국 고객 3,500만 명의 해결 시간 최대 10배 단축

Klarna는 미국 고객 3,500만 명 모두를 대상으로 ElevenAgents로 구축한 음성 AI 에이전트를 전화 지원의 첫 번째 접점으로 도입했습니다. Klarna의 수신 전화 중 상당수는 제품 안내, 결제 상태, 다음 단계와 같은 정보성 문의입니다.

에이전트가 처리하는 문의는 최대 10배 더 빠르게 해결되며, 단순 요청에 대한 전화 대기열은 줄고 사람 상담원은 복잡한 사례에 집중할 수 있습니다. 에이전트는 짧은 지연 시간의 자연스러운 대화로 고객과 소통하며, 통화에 사람 상담원이 필요한 경우 연결을 넘깁니다. Klarna는 GDPR 대응 제어 기능과 데이터 레지던시 옵션을 포함해 엔터프라이즈급 확장성, 보안, 성능을 제공하는 ElevenLabs를 선택했습니다.

Rohlik: 고객 커뮤니케이션의 90% 자동 처리 

Rohlik은 체코, 독일, 헝가리, 루마니아, 오스트리아에서 300만 명의 고객에게 서비스를 제공합니다. 지원은 전적으로 사람이 담당했으며, Rohlik이 5개 시장과 6개 언어로 확장하면서 피크 시간대의 대기 시간은 길어졌고 야간이나 이른 아침에는 실시간 지원이 없었습니다. Rohlik은 전화, 웹, 모바일 앱, WhatsApp 전반에서 ElevenAgents에 에이전트 Maia를 배포했습니다. Maia는 핫라인 통화의 90%를 처리하며, 현재 전체 고객 커뮤니케이션의 90%가 자동으로 처리되고 상당 부분은 사람의 도움 없이 해결됩니다. 

Maia는 모델 컨텍스트 프로토콜을 통해 Rohlik의 백엔드에 연결됩니다. 주문 상태 확인, 주문 수정, 크레딧 발급, 고객을 위한 지원 요청 등록 등 30가지가 넘는 작업을 수행합니다. 문제를 해결할 수 없거나 고객이 상담원을 요청하면 전체 대화 기록과 함께 즉시 통화가 연결되므로 고객은 같은 내용을 반복할 필요가 없습니다. Rohlik은 해결 시간이 2배 이상 빨라졌고, 5개 시장과 6개 언어에서 24시간 연중무휴로 서비스를 제공하며, CSAT를 유지하면서 운영 비용을 50% 절감할 계획이라고 밝혔습니다.

Getmobil: 첫 연락 해결률 75%, 컨택 센터 비용 60% 절감

Getmobil은 32,000곳이 넘는 판매자 네트워크를 보유한 튀르키예의 선도적인 리퍼브 전자제품 마켓플레이스입니다. 고객 서비스는 전적으로 수동으로 운영되어 주문 상태 문의, 반품, 제품 관련 질문마다 사람 상담원이 필요했고, 마켓플레이스 성장에 따라 비용도 증가했습니다. 현재 ElevenAgents는 음성, 웹 채팅, WhatsApp 전반에서 수신 상호작용의 100%를 처리합니다. 복잡한 문의는 사람 상담원에게 에스컬레이션됩니다. 

Getmobil에 따르면 대화의 75%가 에스컬레이션 없이 처음부터 끝까지 해결되고, 컨택 센터 비용은 60% 감소했으며, 응답 시간은 3배 개선되었습니다. ElevenAgents는 세 가지 채널을 모두 네이티브로 지원하므로 팀은 채널별로 맞춤 통합 작업을 할 필요가 없었습니다. 현재 팀은 사전 후속 연락, 공급업체 온보딩 통화, 수금 일정 조율 등 아웃바운드 활용 사례로 플랫폼을 확장하고 있습니다.

고객의 허가를 받아 공유한 성과입니다. 개별 결과는 다를 수 있습니다.

AI 컨택 센터가 고객 서비스를 자동화하는 방법 

AI 자동화 컨택 센터 소프트웨어를 사용하면 고객을 24시간 연중무휴로 즉시 응대할 수 있습니다. 복잡한 메뉴를 탐색하는 대신 AI 음성 에이전트가 고객과 자동으로 대화하고, 핵심 문제를 파악하며, 내부 지식 기반을 참조해 적절한 응답을 선택합니다. 

고객이 컨택 센터에 전화를 건다고 가정해 보겠습니다. 사람 상담원이 전화를 받는 대신 AI가 응답합니다. 고도로 발전한 AI 시스템은 적절한 억양을 사용해 자연스럽게 말하므로 대화도 자연스럽게 들립니다. AI는 고객의 응답에 따라 다음 조치를 결정합니다. 

아래는 AI 컨택 센터의 워크플로입니다.

응답

먼저 AI는 고객이 시작한 커뮤니케이션에 응답합니다. 매체에 따라 AI 시스템은 음성 또는 텍스트로 특정 요청에 답할 수 있습니다. 많은 AI 에이전트는 다국어 지원도 제공하므로 언어를 전환할 수 있습니다. 

이해

다음으로 AI 에이전트는 고급 자연어 이해 기술을 사용해 고객 요청과 관련된 맥락, 감정, 뉘앙스를 파악합니다. 이를 통해 기존 컨택 센터 솔루션보다 더 일관되고 정확하며 관련성 높은 응답을 생성할 수 있습니다. 

지식 기반 검색

최신 AI 컨택 센터는 조직의 내부 지식 기반에 직접 연결되어 AI 에이전트가 더 정확하게 응답할 수 있습니다. 최신 음성 에이전트와 챗봇은 자연스럽게 대화하도록 학습되어 있습니다. 하지만 특정 문의에 답하는 데 필요한 구체적인 제품, 서비스 또는 조직 정보를 갖추지 못한 경우가 많습니다. 조직별 데이터를 검색하면 자동화된 AI 컨택 에이전트는 사람 상담원이 제공할 답변과 동일한 답변을 제공할 수 있습니다. 

작업 실행

필요한 지식을 종합한 후 AI 에이전트는 고객에게 응답하기 위한 적절한 조치를 취합니다. 일반적인 사례에는 답변을 직접 제공합니다. 복잡한 해결이 필요한 지원의 경우 데이터베이스 레코드를 업데이트하거나, 추가 정보를 검색하거나, 사람 상담원에게 에스컬레이션하거나, 다른 비즈니스 프로세스를 시작할 수 있습니다. 

분석

자동화된 컨택 센터 소프트웨어는 개인정보 보호 정책에 따라 상호작용 데이터를 수집하여 운영 팀이 지원 워크플로를 개선하도록 돕습니다. 예를 들어, 고객 문제의 공통 패턴을 시각화해 워크플로 병목 현상을 파악할 수 있습니다. 

지속적 학습

배포 후 AI 기반 지원 에이전트는 과거 상호작용에서 지속적으로 학습할 수 있습니다. 이러한 에이전트는 추론 역량을 개선해 다양한 상황에 더 민첩하게 적응합니다. 

AI 음성 에이전트와 대화형 음성 응답 시스템 비교

수년간 고객 지원 팀은 발신자를 해당 사람 상담원에게 연결하기 위해 대화형 음성 응답(IVR) 시스템에 의존했습니다. 고객은 음성 메뉴를 듣고 옵션을 선택한 후 사람 상담원이 응답할 때까지 이 과정을 반복합니다.

IVR은 사람의 개입을 줄이지만 효율적이지는 않습니다. 게다가 고객은 IVR을 거치는 번거로움을 싫어합니다. 2019년 McKinsey는 고객이 IVR을 우회하거나 아예 피하려 했다는 내용을 인용한 보고서를 발표했습니다. 고객에게 IVR은 상담원이 응답하기 전에 끝없이 탐색해야 하는 메뉴의 미로처럼 느껴질 수 있습니다. 

AI 음성 에이전트는 운영 팀이 IVR로 겪는 문제를 해결합니다. 이 에이전트는 즉시 전화를 받고, 지능적으로 응답하며, 티켓 대기열이 원활하게 처리되도록 합니다. AI 음성 에이전트는 발신자를 연결하는 지능형 IVR과 함께 작동하여 고객이 경직된 메뉴를 헤매지 않도록 할 수 있습니다.

음성 AI 에이전트와 지능형 IVR이 가치를 더하는 영역 

음성 AI 에이전트는 억양을 이해하고 자연스러운 언어로 말하며, 변화하는 고객의 의도에 적응하도록 학습됩니다. 컨택 센터에서 이러한 에이전트는 계정 상태 확인, 예약 변경, 자주 묻는 질문 답변과 같은 일반적인 요청을 자동화하는 데 도움이 됩니다.

한편, 한때 경직된 규칙에 의존했던 IVR은 이제 자연어 이해를 활용해 발신자를 적절한 상담원에게 연결합니다. 지능형 IVR은 특정 키워드가 없어도 “관리자와 이야기하고 싶습니다”와 같은 문구를 인식해 통화를 연결할 수 있습니다.

시작하기 좋은 고객 서비스 자동화 활용 사례 

선도적인 AI 음성 에이전트와 챗봇은 컨택 센터의 운영 방식을 바꾸고 있습니다. Statista에 따르면 컨택 센터의 35%는 이미 어떤 방식으로든 생성형 AI를 활용해 워크플로를 자동화하고 있습니다. 

시작에 도움이 되도록 AI 자동화의 혜택을 받을 수 있는 고객 지원 워크플로를 소개합니다:

• 계정 문의: AI 에이전트는 비밀번호 업데이트, 주문 추적, 고객 프로필 업데이트와 같은 셀프서비스 업무를 처리할 수 있습니다. 
• 실시간 지원: 지원을 원하는 고객은 에이전트가 내부 지식 기반을 검색해 요청을 처리하는 동안 즉각적인 답변을 받을 수 있습니다. 
• 부서 간 라우팅: AI 음성 에이전트는 고객 의도를 분석해 필요한 경우 통화를 적절한 부서로 에스컬레이션할 수 있습니다. 더 중요한 점은 AI 에이전트가 맥락을 전달하므로 고객이 같은 내용을 반복할 필요가 없다는 것입니다. 
• 통화 요약: 음성 에이전트는 수동 전사 대신 대화를 자동으로 전사하고 요약합니다. 
• 감정 분석: 음성 에이전트는 고객의 감정을 지속적으로 평가하여 통화에 만족하는지 또는 불만족하는지를 파악할 수 있습니다. 이를 통해 조기에 개입하고 고객 이탈을 줄일 수 있습니다. 
• AI 지원 답변: 사람 상담원이 응대를 맡은 후에도 AI는 정중하고 규정을 준수하며 전문적인 답변 초안 작성을 도울 수 있습니다. 

일상적인 고객 서비스 업무를 넘어 AI 에이전트는 복잡한 대화에도 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어 격한 분쟁 상황에서 AI 에이전트는 다양한 시나리오를 실시간으로 시뮬레이션하고, 상황을 완화하기 위한 스크립트를 사람 상담원에게 제공할 수 있습니다. 

AI 자동화를 위한 컨택 센터 소프트웨어 선택 

고객 서비스 워크플로를 자동화할 AI 기반 컨택 센터 소프트웨어를 선택할 때는 다음 사항을 고려하세요. 

• CRM 통합: CRM과 원활하게 통합되는 AI 컨택 센터 솔루션을 찾으세요. 이를 통해 AI는 API 호출로 고객 데이터를 직접 가져와 대화를 지원할 수 있습니다. 
• 옴니채널 지원. 고객은 웹사이트, 소셜 미디어, 전화 및 기타 채널에서 적시에 응답받기를 기대합니다. 
• 통합 지식 기반. AI가 맥락을 전환하지 않도록 조직의 지식을 단일 소스로 통합하는 컨택 센터 소프트웨어를 고려하세요. 
• 원활한 AI 개입. 경우에 따라 팀은 복잡한 사례를 처리할 때 AI 에이전트의 도움을 받을 수 있습니다. 방해하지 않으면서 개입하는 AI 에이전트를 선택하세요. 
• 사람 상담원으로 에스컬레이션. 고객은 필요하다고 느끼면 사람과 대화하고 싶어 할 수 있습니다. 뉘앙스를 파악하고 커뮤니케이션을 신속하게 연결할 수 있는 에이전트를 찾으세요. 

ElevenAgents는 엔터프라이즈가 고객 서비스를 지원하는 대화형 AI 에이전트를 구축할 수 있는 단일 플랫폼입니다. 브랜드 가이드라인, 규정 준수 요건, 절차에 따라 에이전트를 구성할 수 있습니다. 이후 음성, 채팅, 이메일 전반에 지원 에이전트를 배포하고 확장할 수 있습니다. 

더 간단한 에이전트 워크플로가 필요한 중소기업이라면 ElevenAgents Reception을 선택하세요. 자연스러운 음성으로 전화를 받고, 문의에 답하며, 예약을 잡는 등 다양한 업무를 수행하는 AI 접수원입니다.

컨택 센터 자동화를 책임감 있게 구현하는 방법 

컨택 센터 자동화 도입이 늘어남에 따라 조직은 원활한 구현을 위해 거버넌스, 개인정보 보호, 운영 요소를 포함한 모범 사례를 유념해야 합니다. 

1) 좁은 활용 사례부터 시작하세요

첫날부터 전체 지원 워크플로에 AI 도구를 통합하지 마세요. 그러면 동일한 수준의 주의가 필요한 여러 상호작용 지점이 추가되어 리소스가 지나치게 분산될 수 있습니다. 대신 정보성 통화나 주문 상태처럼 범위가 좁고 요청량이 많은 업무부터 시작한 뒤 확장하세요. 이를 통해 개발자는 문제를 해결하고, 에이전트 성능을 검증하며, 정책 준수를 확인할 수 있습니다. 

예를 들어 오픈 파이낸스 제공업체 Insurely는 성능을 높이기 위해 AI 에이전트의 역할을 좁게 유지합니다. 또한 에이전트를 최신 지식 기반에 연결합니다. Insurely가 AI 에이전트를 통합할 때 활용하는 고객 서비스 시스템 관련 다른 모범 사례도 살펴보세요. 

2) 사람 상담원 에스컬레이션 경로를 제공하세요 

최첨단 AI 에이전트를 사용하더라도, 특히 분쟁을 관리하거나 복잡한 사례를 처리할 때 사람의 경험은 여전히 중요합니다. 따라서 고객이 사람 상담원과 연결할 수 있는 선택지를 제공하세요. 대화가 시작되기 전에 해당 선택지를 명확히 알리고, AI 에이전트가 어려움의 신호를 식별하도록 학습시켜 조기에 사람이 개입할 수 있게 하세요. 

3) AI 에이전트 사용 사실을 공개하세요

고객은 자신이 AI 에이전트와 통화하거나 메시지를 주고받고 있다는 사실을 알아야 합니다. EU AI Act와 같은 법률은 조직이 AI 사용 사실을 사전에 공개하도록 요구합니다. “안녕하세요, 저는 AI 에이전트입니다”처럼 간단하고 모호하지 않은 첫 안내 문구는 규정을 준수하고 고객 신뢰를 구축하는 데 도움이 됩니다. 

4) 데이터 개인정보 보호 정책을 공개하세요

음성 에이전트와 챗봇은 학습을 위해 대화 데이터를 사용할 수 있습니다. 고객은 자신이 공유한 내용이 학습 데이터세트의 일부가 되는지 알 권리가 있습니다. 따라서 조직은 커뮤니케이션 시 AI 에이전트가 고객 데이터를 수집, 저장, 사용하는 방식을 안내하는 고지 사항을 제공해야 합니다. 

콜센터용 AI 도구에서 확인할 사항 

AI 도구는 콜센터가 사람처럼 자연스럽게 응대하고, 신속하게 대응하며, 필요할 때 사람 상담원에게 에스컬레이션할 수 있도록 해야 합니다. 이러한 특성은 기반이 되는 음성 에이전트 또는 챗봇에 직접적으로 좌우됩니다. 콜센터 AI 도구를 선택할 때 다음 영역에 집중하세요. 

고객 서비스를 위한 ElevenAgents 시작하기 

ElevenAgents는 90개 이상의 언어로 대화를 지원하는 목적별 설계의 사람 같은 에이전트로 컨택 센터 자동화를 간소화합니다. 기존 고객 서비스 플랫폼을 대체하는 대신, 해당 플랫폼과 유기적으로 작동하는 대화형 AI 에이전트를 구축하고 배포할 수 있습니다. 또한 브랜드 가이드라인과 보안 가드레일을 적용하고, 상호작용 전반의 성능을 추적할 수 있습니다.

AI 에이전트 만들기를 지금 시작하고 다른 브랜드가 ElevenAgents를 사용하는 방법 살펴보기를 통해 CX 워크플로 자동화 방식을 알아보세요. 

컨택 센터 자동화에 관한 자주 묻는 질문