웨비나 다시 보기: Insurely가 고객센터에 음성 에이전트를 도입한 방법

대부분의 보험 고객은 보험사에 전화하는 것을 꺼립니다. 과정은 느리고 비인격적이며 불편함이 많습니다. Insurely는 이를 바꾸고자 했고, 음성 AI로 해냈습니다.

최근 CCW Digital 웨비나에서 ElevenLabs GTM 리드인 Jack Piunti와 Josh Pimentel은 Insurely CTO Colby Garland와 함께 Insurely가 ElevenLabs 음성 에이전트를 도입해 컨택 센터를 자동화하고, 아웃바운드 영업 전화를 처리하며, 사람과 같은 실질적인 지원을 대규모로 제공한 방법을 살펴봤습니다.

보험에서 음성 AI가 중요한 이유

음성은 구식 채널이 아닙니다. CCW Digital의 조사에 따르면 컨택 센터 리더의 40%는 새로운 기술을 도입할 때 음성을 최우선 과제로 꼽습니다. 중요한 일이 걸려 있을 때 고객은 전화를 선택합니다. 보험에서는 거의 모든 통화가 그렇습니다.

문제는 기존 IVR 시스템과 기본 챗봇이 고객이 말한 내용만 처리할 수 있다는 점입니다. 지붕 누수로 누군가가 당황하고 있는지, 보장 만료를 걱정하고 있는지는 파악하지 못합니다.

이에 Insurely는 ElevenLabs의 독자적인 음성 텍스트 변환 모델을 활용해 통화에 좌절, 안도, 혼란 등의 감정적 맥락을 주석으로 달았습니다. 이를 통해 에이전트는 대화록의 단어뿐 아니라 고객의 감정에도 반응합니다.

에이전트의 뒷이야기: Insurely

Insurely는 캐나다인을 위한 온라인 전용 보험사입니다. 오프라인 지점도, 대면 에이전트도 없습니다. 모든 고객 관계는 디지털 및 음성 채널을 통해 이루어집니다.

Colby Garland가 CTO로 합류했을 때 팀은 익숙한 문제에 직면했습니다. 고객들이 온라인으로 임차 주택 보험 견적을 시작한 뒤 양식 작성 중간에 이탈하고 있었습니다. 양식은 길고 여러 단계로 구성되어 있어 처음 임차하는 고객에게는 혼란스러웠습니다. 사람 에이전트가 이 고객들에게 다시 전화해 절차를 안내하고 있었습니다. 수작업이 많고 반복적이며 확장하기 어려운 방식이었습니다.

에이전트 구축

Insurely는 바로 이 업무를 처리하기 위해 첫 번째 ElevenLabs 에이전트인 Emily를 구축했습니다.

Emily는 아웃바운드 영업 에이전트로, 임차 보험 견적을 시작했지만 완료하지 않은 고객에게 전화를 겁니다. 양식을 단계별로 안내하고, 보험 관련 질문에 쉬운 말로 답하며, 고객이 절차를 끝까지 진행하도록 돕습니다. Colby는 Emily가 질문에 답해 줬기 때문만이 아니라, 전 과정에서 진심으로 격려해 주었기 때문에 고객들이 원래라면 포기했을 견적을 완료하고 있다고 말했습니다.

이후 Insurely는 고객 관리 영역으로 확장했습니다. 이제 에이전트는 하루 24시간, 주 7일 운영됩니다.

비즈니스 효과는 측정할 수 있습니다. 지원 사례 수는 줄고, 매출은 늘었습니다. 일상적인 문의를 AI가 처리하면서 사람 에이전트는 더 나은 대화를 나누고 있습니다. Insurely는 인력을 유지하면서 처리량을 늘리고 있습니다. 또한 모든 고객 상호작용의 품질은 낮아지지 않고 오히려 개선됐습니다.

핸드오프 작동 방식

대화에서 가장 기술적으로 자세히 다뤄진 부분 중 하나는 통화 라우팅과 핸드오프 로직이었습니다.

Insurely의 업무 시간은 월요일부터 금요일, 오전 8시부터 오후 5시까지입니다. 고객이 사람 에이전트와 통화해야 할 경우, AI는 사무실이 열려 있는지와 전화를 받을 담당자가 있는지를 확인합니다.

사무실이 운영 중이면 Twilio를 통해 통화가 연결됩니다. 사람 에이전트가 인사하기 전에 전체 맥락을 파악할 수 있도록, 전체 통화 대화록이 실시간으로 내부 시스템에 전송됩니다. 다시 설명할 필요도, 맥락이 사라질 일도 없습니다.

사무실이 닫혀 있으면 AI가 팀이 복귀한 후를 위한 콜백 미팅 예약을 제안합니다. 이 예약은 수동 개입 없이 대화 중간에 HubSpot에서 이루어집니다. 미팅 예약, 대화록 기록, 메모 요약까지 모두 통화가 끝나기 전에 완료됩니다.

고객은 AI에서 사람으로 자연스럽게 이어지는 경험을 얻고, Insurely는 따로 개입할 필요가 없습니다.

Insurely의 모범 사례

1. 에이전트의 역할을 좁게 유지하세요. 에이전트마다 하나의 업무만 맡기세요. 모든 일을 처리하려는 하나의 거대한 에이전트를 만들지 마세요. ElevenLabs를 사용하면 대화가 여러 단계를 거치는 동안 에이전트 간 전환을 쉽게 할 수 있습니다. 역할이 좁은 에이전트가 폭넓은 에이전트보다 일관되게 더 좋은 성과를 냅니다.
2. 지식 베이스에 투자하세요. 좋은 문서는 사람 에이전트의 온보딩을 빠르게 하고 AI 에이전트의 성능도 높입니다. 지식 베이스가 오래되었거나 모호하면 에이전트도 이를 그대로 반영합니다. 명확하고 구체적이며 최신인 정보는 신뢰할 수 있는 에이전트의 기반입니다.
3. 대화보다 데이터를 먼저 해결하세요. Insurely 팀은 통화 중에 발신자에게 이메일 주소를 철자대로 말하게 하면 불편함이 생긴다는 사실을 발견했습니다. 해결책은 통화 흐름 초기에 CRM과 연동하여 에이전트가 기존 연락처 데이터를 불러오고 중복 질문을 건너뛸 수 있게 하는 것이었습니다.
4. 시간대를 명확히 처리하세요. 날짜와 시간 오류는 Insurely가 초기에 겪은 버그 중 하나였습니다. 이제는 일정 관련 작업 전에 시간대 맥락을 설정하는 것이 표준 단계가 되었습니다. 이후 ElevenLabs는 플랫폼에 시간대 설정 기능을 기본으로 직접 구축했습니다.
5. 대화 유형별 성공 기준을 정의하세요. ElevenLabs에는 팀이 맞춤 성공 기준과 대화 카테고리를 설정할 수 있는 기본 분석 섹션이 포함되어 있습니다. Colby는 여러 관점에서 대화를 분석하기 위해 API를 통해 외부 도구도 구축했습니다. 체계적인 측정은 체계적인 개선으로 이어집니다.
   

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