[현장 쏙] LG유플러스, AICC 혁신 선도..‘AI 상담 어드바이저’로 고객 시간 117만분 아꼈다

[한국정경신문=변동휘 기자] LG유플러스가 상담사들의 업무를 돕는 AI를 통해 고객경험 혁신을 가속화하고 있다. 이를 바탕으로 전 산업군에서의 AICC 확산을 주도하겠다는 포부다.

LG유플러스는 27일 오전 서울 용산구 자사 사옥에서 AI 상담 어드바이저 기술설명회를 열었다.

이날 행사에는 LG유플러스 CTO IT플랫폼/빌드그룹장 정성권 상무와 이진희 CTO 신규서비스개발랩담당, 서남희 CX센터 CV담당 등이 참석했다.

먼저 서 담당은 약 5000명에 달하는 대규모 고객센터를 운영하며 축적한 고객케어 노하우와 자체 AI 기술을 접목해 AICC를 고도화하고 있다고 설명했다. 자사 고객센터를 테스트베드 삼아 품질을 검증하고 기술을 고도화한 뒤에 타 서비스에 확대 적용하고 B2B 상품화로 이어가 기술 수준을 더 높이는 선순환 구조를 구축했다는 것이다.

구체적으로 단순 상담에 대해서는 콜봇이나 챗봇을 운영하고 있으며 복잡하고 다양한 문의는 인간 상담사가 전문적으로 해결해주는 구조다. 이 지점에서 고도화된 AI 상담 어드바이저를 운영해 고객과의 대화 맥락을 이해하고 상담사의 많은 수작업 업무를 지원하며 품질평가와 상담사 코칭까지 진행한다는 설명이다.

AI 상담 어드바이저는 고객상담의 모든 여정을 함께 하게 된다. 먼저 실시간 STT를 통해 고객의 발화내용을 텍스트로 보며 이해할 수 있도록 한다. 별도 메모가 필요했던 부분도 간단히 복사할 수 있어 대화 흐름을 놓치지 않고 고객에게 집중할 수 있도록 지원하는 것이다.

복잡한 질문이나 상담 상황에서는 필요한 지식을 추천해 검색 시간을 줄여준다. 상담 결과를 정리하고 상담코드를 추천하는 등 상담 이후의 수작업 업무도 절감한다. 3분기 중 도입하는 AI 오토 QA 기능을 통해 품질평가를 진행함으로써 상담 리더들이 모니터링에서 벗어나 코칭에 집중할 수 있도록 도울 방침이다.

AICC 기능 고도화의 이면에는 데일리 피드백 루프가 큰 역할을 했다. 데일리 모니터링-고객 피드백-실시간 개선-목표수준 설정 및 개선 점검 등의 과정을 반복해 단시간에 정확도 높은 AI를 확보할 수 있었다는 것이 서 담당의 설명이다. 특히 상담코드 추천 정확도는 75%에서 95.5%로 크게 향상됐으며 그 기간은 불과 40여일에 불과했다고 강조했다.

AI 상담 어드바이저의 도입 성과도 공유했다. 먼저 콜당 상담 시간이 30초 줄었으며 월 150만콜 기준 75만분의 고객 시간을 아낄 수 있었다. 상담 이후 수작업 시간도 콜당 19초가량 감소했으며 특히 근속 6개월 미만 상담사들의 수작업 시간은 84초에서 29초로 대폭 감소했다. 상담사 연결 대기시간도 콜당 17초 줄었으며 35초 내에 상담사가 연결되는 비중은 97%로 늘었다. 연결 대기시간과 상담시간 감소분을 합산하면 월간 총 117만분의 고객 시간을 아낀 셈이다.

이렇게 확보된 여력을 품질향상을 위한 트레이닝 등에 투자한 결과 지난해 말 한국능률협회의 품질평가에서 통신사 중 유일하게 S등급 인증을 받았다. 표준협회 품질평가에서도 최우수 인증을 받았다.

서 담당은 “차별화된 고객경험 제공을 위해 상담 대기시간 제로화와 상담사 수작업 제로화를 목표로 삼을 계획”이라며 “새로운 품질검수 및 교육체계를 구축해 새로운 표준을 제시하며 글로벌 리딩케어센터로 도약할 방침”이라고 말했다.

이 담당은 이를 뒷받침하는 AI 기술을 소개했다. 먼저 지식추천 및 검색에는 ‘에이전틱 RAG’가 적용됐다. 맥락에 대한 고려 없이 정해진 정보만을 제공하는 기존 방식의 한계를 넘어 대화 맥락을 파악하고 정보를 검색한 뒤 질문과의 연관성을 판단해 답변을 생성하는 것이 핵심이다. 이를 바탕으로 고객의 진짜 의도를 파악해 더 자연스러운 답변을 제공할 수 있게 됐다.

상담코드 추천에는 ‘AI 인 더 루프’ 방법론을 도입했다. 기존의 사람 중심 ‘휴먼 인 더 루프’ 방식은 시간이 너무 오래 걸렸지만 AI로 이를 대체할 경우 효율이 극도로 향상된다는 것이다. 사람이 데이터를 수집하고 학습할 때는 2000건을 처리하는데 5760분이 걸렸지만 AI의 경우 3000건을 처리하는데 불과 40분만이 소요됐다. 이를 통해 더 빠르고 효율적으로 상담코드를 분류할 수 있었다는 설명이다.

AI 오토 QA에는 평가 항목별 조건을 기반으로 사고경로를 분류하고 병렬로 평가한 결과를 통합하는 명령 체계 ‘Graph of Thought’를 적용했다. 이를 통해 상담 품질을 정교하고 일관성 있게 평가할 수 있었다는 것이다. 이러한 기술들을 바탕으로 고객상담의 양적 질적 향상을 이끌어내며 ‘밝은 세상을 만드는 AI’라는 방향성을 향해 나아가겠다는 방침이다.

정 상무는 “AI 시대에도 인간 상담사의 응대 스킬은 고객 만족에 중요한 역할을 하기에 AI를 활용해 상담사의 능률을 키울 수 있는 어드바이저를 개발했다”며 “그간 축적된 노하우를 바탕으로 각 산업에 최적화된 상담 어드바이저를 제공하고자 한다”고 전했다.