AI 콜이란? 인바운드, 아웃바운드, 고객 지원

고객 지원은 조직의 최전선으로, 고객이 도움이 필요할 때 가장 먼저 연락하는 창구입니다. 적절한 자료를 찾거나 문제를 해결하기 위해 매년 수백만 통의 전화가 고객 콜센터로 걸려 옵니다.

Gartner는 2030년까지 콜센터 시장의 규모가 7,417억 달러에 이를 것으로 예측합니다. 이 분야의 성장을 가속하는 요인 중 하나는 새로운 기술의 등장으로, AI 콜링은 전 세계 콜센터의 핵심 요소가 되고 있습니다. 실제로 AI는 이러한 환경의 인건비를 최대 800억 달러 절감하는 동시에 확장과 성장을 지원할 것으로 전망됩니다.

인바운드 지원을 넘어 아웃바운드 프로세스에 AI 콜을 도입하면 영업 프로세스를 개선하고 상담원의 일상 workflow를 지원할 수 있습니다. 이 글에서는 AI 콜링의 정의와 AI 음성 에이전트의 작동 방식, 그리고 기업이 이를 고객 지원에 활용하는 방법을 살펴봅니다.

요약

• AI 콜링은 인공지능을 활용해 전화를 받거나 걸고, 고객과 자연스럽게 대화하는 기술입니다.
• AI 콜링 파이프라인은 음성 텍스트 변환, 대규모 언어 모델, 텍스트 음성 변환, 전화 통신 및 배포 채널의 4가지 구성 요소를 결합합니다.
• AI 콜링은 기존 IVR 시스템보다 뛰어난 성능을 제공하며 직관적인 고객 경험을 만듭니다.
• AI 콜센터 시스템을 사용하면 비용을 크게 줄일 수 있으며, 일상적인 통화에서 AI 에이전트는 사람 상담원보다 비용이 9배 저렴합니다.
• Klarna와 같은 고객사는 AI 콜 시스템으로 해결 시간을 10배 단축해 고객 지원 해결률을 크게 높였습니다.

AI 콜링이란 무엇인가요?

AI 콜링은 인공지능 기술을 사용해 전화를 받거나 걸고 사람과 대화하는 것을 말합니다. AI 에이전트는 발신자에게 인사하고, 무엇이 필요한지 파악해 어떻게 도움을 줄 수 있는지 안내합니다. 인바운드 통화에서는 고객을 고객 지원 담당자에게 연결하거나 특정 자료로 안내할 수 있습니다.

AI 콜링과 기존 IVR 기술의 중요한 차이점은 AI 콜링이 실시간으로 대화를 이해하고 응답할 수 있다는 것입니다. 사전에 설정된 메뉴 옵션을 따라가는 대신, AI 콜링 에이전트는 사람의 대화에 맞춰 관련 정보를 제공하며 도움을 줍니다. 

대량의 고객 지원 콜센터와 함께 사용하면 AI 전화 시스템은 사람 상담원의 업무 부담을 크게 줄일 수 있습니다. Klarna는 AI 콜링을 ElevenAgents와 통합해 해결 시간을 10배 단축했으며, 3,500만 고객이 편리하게 지원을 이용할 수 있도록 했습니다.

기업은 AI 콜링을 아웃바운드 통화에도 활용할 수 있습니다. 이러한 시스템은 사람의 언어를 이해하고 실시간으로 대응할 수 있어 자동 로보콜보다 더 효과적입니다.

AI 콜링은 어떻게 작동하나요?

AI 에이전트에게 첫마디를 건네는 순간부터 응답이 시의적절하고 정확하며 논리적이고 대화에 유용하도록 다양한 프로세스가 백그라운드에서 작동합니다. 

AI 콜링은 4가지 주요 구성 요소를 사용합니다:

• 음성 텍스트 변환: 말하면 음성 텍스트 변환 모델이 음성을 포착해 텍스트로 변환합니다. 고급 STT 시스템은 문장 부호나 다양한 억양 같은 언어 요소를 식별하고, 서로 다른 화자도 구분할 수 있습니다.
• 대규모 언어 모델(LLM): LLM 구성 요소는 텍스트를 처리한 후 NLU 계층이 제공하는 해석된 이해를 바탕으로 적절한 응답을 결정합니다. 광범위하게 학습된 패턴을 활용하고 내부 시스템을 조회하여 관련 정보를 검색한 뒤, 맥락을 고려해 전달합니다.
• 텍스트 음성 변환(TTS): 텍스트 응답을 생성한 뒤에도 AI 발신자는 이를 실제로 상대방에게 말해야 합니다. 에이전트는 텍스트 음성 변환 구성 요소를 사용해 자연스러운 음성으로 응답을 생성합니다. 선도적인 음성 에이전트는 사람 화자의 말투와 감정 표현 범위를 매우 유사하게 구현할 수 있습니다.
• 전화 통신 및 배포 채널: 나머지 3가지 구성 요소가 대화 자체를 처리한다면, 전화 통신 및 배포 채널은 실제로 통화를 에이전트에게 연결하고 에이전트의 음성을 발신자에게 전달합니다. 전화 통신 통합(SIP 트렁킹, 전용 전화번호 또는 기존 컨택 센터 연결)은 인바운드 및 아웃바운드 통화를 라우팅하며, 배포 옵션은 에이전트를 전화선, 앱, 웹 또는 메시징 채널 중 어디에 배치할지 결정합니다.

이 모든 과정은 눈 깜짝할 사이에 일어납니다. 지연 시간을 최적화한 시스템은 이 단계를 1초 이내에 완료할 수 있으며, 선도적인 엔드투엔드 처리의 P50은 약 ~680ms입니다. 여기서는 4개의 구분된 구성 요소로 설명했지만, 일반적으로 이러한 프로세스는 음성 응답 생성 시간을 줄이기 위해 서로 겹쳐 진행됩니다.

AI 콜링을 위한 ElevenAgents 플랫폼 내부

ElevenAgents는 앞서 설명한 구성 요소를 하나의 플랫폼으로 통합합니다. 음성 생성은 에이전트의 음성을 만들고, 에이전트 워크플로는 대화 전반에서의 추론 방식을 정의하며, 실시간 분석 대시보드는 실제 운영 환경에서의 성과를 보여 줍니다. 

이 모든 요소는 에이전트와 통화를 주고받는 전화 통신 계층에 연결됩니다.

전화 통신 및 배포

전화 통신은 브라우저에서 테스트하던 에이전트를 대규모 인바운드 및 아웃바운드 전화를 처리할 수 있는 에이전트로 전환합니다. 

ElevenAgents는 전화번호를 에이전트에 연결하는 2가지 주요 방식을 지원합니다:

• 네이티브 통합: Twilio와 같은 제공업체에서 구매한 전화번호는 인바운드와 아웃바운드 통화를 모두 지원합니다. 반면 인증된 발신자 ID는 아웃바운드 전용이며 인바운드용 에이전트에 할당할 수 없습니다. 자체 전화 통신 스택을 관리하지 않고도 전화번호를 빠르게 개통하고 운영하려는 팀에 유용한 옵션입니다. 
• SIP 트렁킹: 기존 사설 교환기(PBX) 또는 통신사 계약이 있는 팀은 기반 인프라를 교체하지 않고도 통화를 에이전트로 라우팅할 수 있습니다. Twilio, Telnyx와 같은 제공업체와 협력하여 표준 SIP 구현을 적용하면 하나의 트렁크에서 인바운드와 아웃바운드 통화를 모두 지원할 수 있습니다.

아웃바운드 콜링에서는 일괄 콜링 기능으로 수신자 목록(CSV 또는 XLS)을 업로드하고, 고객 이름이나 예약 시간 같은 동적 변수를 사용해 각 통화를 개인화하며, 통화를 처리할 에이전트를 할당하고, 즉시 또는 예약된 일정에 따라 일괄 발신할 수 있습니다. 

일괄 콜링을 사용하면 며칠이 걸리는 대량 발신 작업을 에이전트가 하룻밤 사이에 처리할 수 있는 작업으로 바꿀 수 있습니다.

통화가 진행 중일 때 발신자가 사람의 도움이 필요하면, 에이전트는 에이전트 워크플로의 번호 전송 노드를 사용해 전화 시스템을 통해 사람 상담원에게 통화를 전환할 수도 있습니다.

음성, 대화 로직 및 분석

전화 연결 자체 외에도 통화 중 에이전트의 음성과 행동을 결정하는 3가지 계층이 있습니다:

• 음성 생성: 에이전트 음성을 선택할 때 10,000개 이상의 음성 라이브러리를 활용하거나 내 음성 복제 옵션을 선택할 수 있습니다. Expressive Mode는 여기에 실시간 톤 적응 기능을 더합니다.
• 대화 로직: 에이전트 워크플로를 사용하면 하나의 큰 프롬프트 대신 시각적 그래프로 대화를 설계할 수 있습니다. 의도에 따라 전문 서브 에이전트로 라우팅하고, 성공 및 실패 경로가 정의된 도구를 호출하며, 필요할 때 사람 상담원에게 에스컬레이션할 수도 있습니다. 
• 분석: ElevenLabs는 Agents Platform 대시보드를 통해 고급 분석을 제공합니다. 에이전트, 언어, 통화 유형별로 필터링 가능한 통화 결과, 비용, 통화 시간, 오류율에 대한 인사이트를 제공합니다. workflow 보기에서 이 데이터를 대화 그래프에 오버레이하여 발신자가 정확히 어디에서 막히거나 이탈하는지 확인할 수 있습니다.

ElevenAgents는 이러한 핵심 요소 전반에 걸쳐 아웃바운드와 인바운드 콜링을 모두 지원하는 엔드투엔드 시스템을 제공합니다.

AI 콜링의 장점은 무엇인가요?

AI 콜링 에이전트는 사람 콜센터 직원을 대체하지는 않지만, 그렇지 않으면 업무 병목을 일으킬 수 있는 대량의 일상 통화를 처리합니다(인바운드와 아웃바운드 모두). 

인바운드에서는 에이전트가 전화를 받고 발신자에게 필요한 것을 파악한 뒤 해결하거나 적절한 담당자에게 통화를 에스컬레이션합니다. 아웃바운드에서는 사람이 단 한 통의 전화를 걸지 않아도 연락처 목록에 선제적으로 전화를 걸어 리드를 검증하고, 예약을 확인하며, 알림을 보내거나 정보를 수집할 수 있습니다. 

실제로 팀이 며칠 동안 처리해야 할 목록을 몇 시간 만에 발신할 수 있어 아웃바운드 캠페인을 더 빠르게 완료할 수 있습니다. 또한 고객은 도움을 줄 수 있는 상담원에게 연결되기 위해 대기열에서 기다릴 필요가 없어 인바운드 해결도 더 빨라집니다. 예를 들어 eDreams ODIEGO는 ElevenAgents를 사용해 5개 언어에서 경직된 전화 메뉴를 대화형 음성 에이전트로 대체했으며, 해결 속도와 전환율을 두 자릿수 수준으로 개선했습니다.

빠른 응답 시간 외에도 AI 콜센터 운영자를 사용하면 양방향 통화에서 다양한 이점을 얻을 수 있습니다.

이러한 인바운드 경험을 즉시 도입하려는 팀을 위해 Reception by ElevenAgents가 특별히 설계되었습니다.

24시간 연중무휴 운영

사람 상담원은 정해진 근무 시간이 있어 발신자가 지원을 받을 수 있는 시간이 제한됩니다. 특히 현지 고객 관리 팀만 두고 국제적으로 운영하는 기업의 경우, 사용자가 하루 중 상당한 시간 동안 문의할 사람이 없을 수 있습니다.

AI 콜링 에이전트는 24시간 내내 전화를 처리할 수 있어 이 문제를 해결합니다. 

주말이든 늦은 밤이든 고객은 전화를 걸기만 하면 에이전트의 지원을 받을 수 있습니다. 아웃바운드에서도 캠페인이 영업시간에 제한되지 않습니다. 에이전트는 여러 시간대의 리드에게 연락하고 하룻밤 사이에 통화 목록을 처리할 수 있으므로, 사람 팀은 우선순위가 지정된 리드와 예약 목록을 바로 확인할 수 있습니다.

규모에 따른 일관된 품질

최근 연구에 따르면 미국 소비자의 72%는 프리미엄 고객 서비스 경험을 위해 더 많은 비용을 지불할 의향이 있습니다. 여기서 품질은 세심함과 문제를 빠르게 해결하는 능력 같은 몇 가지 핵심 지표로 정의됩니다. 

고객 지원 직원을 교육하는 데 드는 높은 비용뿐 아니라, 사람 상담원이 교대 근무가 끝날 무렵 피로를 느껴 항상 최상의 서비스를 제공하지 못하는 것은 자연스러운 일입니다. 하루에 100번째 전화를 거는 아웃바운드 담당자도 같은 피로의 영향을 받습니다.

연구자들은 고객이 상호작용을 고품질로 평가하게 하는 모든 특성을 갖추도록 AI 콜 시스템을 훈련합니다. 모든 인바운드 대화에는 같은 수준의 친절함과 성실함이 제공되고, 모든 아웃바운드 통화에는 정확한 피치와 규정을 준수하는 스크립트가 전달됩니다.

AI 에이전트는 규모에 맞춰 일관된 품질을 제공하여 인바운드와 아웃바운드 콜링 모두에서 고객을 안심하고 맡길 수 있습니다. 

비용 절감

해결당 비용(CPR)은 기업이 고객 문제를 완전히 해결하는 데 드는 비용을 측정하는 지표입니다. 사람 상담원의 CPR은 AI 콜링 시스템보다 훨씬 높으므로, AI 에이전트가 해결하는 통화마다 비용을 절감할 수 있습니다. 같은 원칙은 아웃바운드 운영에도 적용됩니다. 사람 담당자가 아닌 에이전트가 전화를 걸면 적격 리드당 비용이나 완료된 예약 알림당 비용이 낮아집니다. 

최근 데이터에 따르면 사람과의 상호작용당 비용은 $4.50인 반면 AI와의 상호작용당 비용은 $0.50에 불과해 운영 비용을 크게 줄일 수 있습니다.

하지만 진정한 효율성은 통화당 비용이 낮다는 데서만 나오지 않습니다. AI 에이전트는 상당수의 고객 상호작용에서 사람의 개입 필요성을 없애 비용이 많이 드는 사람 처리 통화의 전체 규모도 줄입니다.

예를 들어 자동화 없이 통화 100,000건을 사람 상호작용당 $4.50으로 처리하면 $450,000가 듭니다. AI 에이전트가 이 중 50%를 통화당 $0.50으로 해결하면 총비용은 $250,000로 낮아집니다. AI 처리 절반에 $25,000, 사람 처리 절반에 $225,000가 드는 셈입니다. 같은 수의 고객 상호작용을 해결하면서 $200,000, 즉 약 44%를 절감할 수 있습니다.

확장 가능한 AI 콜링

AI 콜 에이전트는 여러 대화를 동시에 진행할 수 있습니다. 사람 상담원은 1:1 대화로 제한되지만, AI 에이전트는 어떤 한 대화도 다른 대화의 속도를 늦추지 않으면서 인바운드 통화 급증을 처리하거나 수천 명의 연락처를 대상으로 전체 아웃바운드 캠페인을 동시에 시작할 수 있습니다.

수요가 급증하거나 캠페인의 목표 달성 기한이 촉박할 때 즉시 확장할 수 있는 능력은 운영상 이점인 동시에 통화 상대방의 경험도 개선합니다.

계절적 수요 급증이나 대규모 캠페인 시작 물량에도 긴 대기열 없이 전화를 걸고 받을 수 있습니다.

현대 고객 서비스에서 AI 음성 통화의 역할

고객 서비스는 AI 음성 통화가 가장 널리 활용되는 분야 중 하나로, 기업은 인바운드와 아웃바운드 통화를 대규모로 자동화할 수 있습니다. 사람 상담원이 전화를 받을 수 있을 때까지 기다리는 대신, AI 에이전트가 즉시 전화를 받고 고객의 요구를 이해해 적절한 정보로 안내합니다. AI 음성 발신자가 해결할 수 없는 작업이 있다면 발신자를 사람 상담원에게 연결하는 에스컬레이션 프로세스도 운영할 수 있습니다.

AI 콜링은 다음과 같은 방식으로 고객 서비스를 개선합니다:

• 일상 통화 해결: 많은 고객 서비스 인바운드 통화는 정보 찾기나 기본 양식 작성 같은 일상적인 작업입니다. 내부 지식 베이스와 연결하면 AI 시스템은 사람 상담원에게 에스컬레이션하지 않고도 이러한 일상 문제를 해결합니다.
• 고객 지원 상담원 시간 확보: AI가 일상 통화를 처리하면 고객 지원 상담원은 고부가가치 또는 복잡한 사례에 시간을 쓸 수 있습니다. AI 에이전트는 상담원의 시간을 절약하는 동시에 가장 도움이 필요한 고객만 사람 상담원과 연결되도록 지원합니다.
• 대기 시간 단축: 사람 상담원이 가능해질 때까지 기다리지 않아도 AI 콜 시스템은 인바운드 전화를 받고 즉시 고객 문제 해결을 시작할 수 있습니다.

금융 서비스부터 의료 서비스 제공업체까지, 고객 서비스 콜센터에 AI 음성 에이전트를 도입하면 사람 상담원의 부담을 덜고 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

AI 통화는 어떤 목소리일까요? 실제 ElevenLabs 사례

음성 기반 에이전트는 수십 년 동안 콜센터의 일부였습니다. 특정 버튼을 누르거나 대화 경로를 따라가기 위해 단어를 말하라는 시스템을 이용해 본 적이 있다면, 그것은 AI 발신자가 아닙니다. 대신 자동 음성 응답(IVR) 시스템과 상호작용한 것입니다. 잘 아시겠지만 IVR은 매우 기계적이고 이용하기 불편합니다. 

AI 콜링 에이전트는 이와는 완전히 다릅니다. 신경망 TTS 음성과 대규모 언어 모델을 사용해 실시간으로 사람 같은 음성을 생성합니다. 정적인 스크립트만 사용하는 대신 대화 중에 창의적으로 대화 workflow를 구성할 수 있어, 따뜻하고 친근한 음성과 상호작용할 수 있습니다. 

ElevenAgents는 폭넓은 감정 표현, 통합 도구와 대화 로직의 전체 스택, 30개 이상의 언어로 대화할 수 있는 기능을 갖춘 AI 콜링 모델을 제공합니다.

ElevenAgents의 Expressive Mode는 이를 한 단계 더 발전시켜 에이전트가 실시간으로 톤을 조절할 수 있게 합니다. 에이전트는 불만을 느끼는 고객에게 더 차분하게 응답하거나, 속도가 중요할 때는 긴박감을 담아 응답할 수 있습니다. 지금 ElevenAgents로 에이전트를 만들어 시작해 보세요.

원활한 음성 콜링을 위해 ElevenAgents 시작하기

콜센터의 해결 시간 단축부터 대규모 영업팀 지원까지, AI 콜링 시스템은 기업의 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다.

ElevenAgents는 AI 음성 에이전트를 대규모로 구축, 관리, 개선, 배포할 수 있는 풀스택 플랫폼입니다. 음성 생성, 전화 통신 통합, 대화 로직, 분석 전반에서 ElevenAgents는 인바운드 고객 서비스와 아웃바운드 리드 검증을 강화할 수 있습니다. 

다른 기업들이 이미 ElevenAgents로 workflow를 개선한 방법을 확인해 보세요. 또는 영업팀에 문의하여 지금 나만의 에이전트를 만들어 보세요. 

AI 콜링 FAQ