‘챗GPT 바람’ 새로운 국면…클라우드기반 SaaS 각광

더 심플하고 정확한 정보, 빠르게 받아볼 수 있느냐가 관건

[프라임경제] 컨택센터 구축시장에서 AI와 클라우드기반 SaaS형태의 시스템이 각광을 받으면서 AICC가 대세로 자리 잡았다. 기존 PBX방식에서 IPCC를 거쳐 AICC로 진화를 거듭하고 있다.

bing에서 AI를 사용해 생성된 ‘AI컨택센터’ 이미지. ⓒ bing

AICC는 △전화 △이메일 △웹 채팅 △소셜 미디어 △SMS 등 다양한 채널을 통해 고객과 상담사들과의 원활한 커뮤니케이션이 가능해졌다. 여기에 더해 AI기반의 자동 응답 시스템, 챗봇, 고객 데이터 분석 등의 기술을 활용, 자동화된 작업을 처리하고, 고객 데이터를 분석, 개인화된 서비스를 제공하고 있다. 

지난해 12월부터 AICC에 챗GPT 바람이 불면서 AICC도 새로운 국면을 맞았다. 기존 컨택센터구축업계를 리드해온 기업들도 구축형에서 클라우드형으로 변화를 모색하고 있다.

기존 업체들도 AICC로의 전환을 모색하고 있는가 하면 새롭게 AI회사로 설립된 스타트업 기업들도 대부분 컨택센터를 영업 대상으로 삼는 곳이 많아지고 있다. AI와 가장 밀접한 산업이 컨택센터 산업이기 때문이다.

컨택센터와 관련된 AI상담에 필요한 시스템을 가진 기업만 해도 150여개사를 넘어섰다. 하지만 대부분이 막대한 투자를 받고 개발비나 장비구입비로 투자금을 모두 소진한 기업들도 어렵지 않게 찾아볼 수 있다. 

진입은 쉽지만 업계에서 인정을 받고 자리잡기란 그리 녹록지 않다. 엔진을 개발했지만 상용화 하지 못하고 레퍼런스를 찾지 못해 매출이 거의 없어 다음 투자를 기대하기는 힘들어진 것이다.

이러한 기업들을 중심으로 컨택센터 운영업체들과의 협력을 강화하려는 움직임이 불고 있다. 하지만 시스템 도입에 대한 결정권이 고객사에 있고 고객사 동의 없이 DB를 활용한다는 것은 불가능하기 때문에 BPO기업들 입장에서도 망설이고 있는 부분이다. 

고객센터 운영업체와 시스템업체 특히 AICC업체가 공존하기 위해서는 운영과 시스템을 통합 발주해야 한다는 목소리가 높다. 현재의 컨택센터 입찰은 운영과 시스템이 따로 발주되는 경우가 대부분이다. 통합 발주되는 경우도 있지만 이럴 경우 시스템은 무상으로 제공하는 하나의 옵션에 불과하다. 

최근 금융권을 중심으로 시스템 고도화를 통한 통합센터 구축을 서두르고 있지만 인력감축이나 재배치 문제, 서로 다른 업무에 대한 통합운영 가이드라인 설정을 두고 힘겨루기로 2단계 사업이 불투명해진 곳도 생겨나고 있다.

무엇보다 중요한 것은 컨택센터의 본질과 이를 뒷받침하는 기술을 분리해서 생각해야 한다. AICC에서 고객에게 챗GPT와 같은 새로운 서비스를 통해 기존 기술과 달리 얼마만큼 나은 서비스를 줄 것이냐를 생각해야한다. 

상담사와 고객 사이에서 고객은 더 심플하게 정확한 정보를 빠르게 받아볼 수 있게 하는 것이 중요하다. 상담사의 입장에서는 상담사의 지식수준에 따라 상담의 질이 달라진다. 고객은 상담사의 친절도도 원하지만 정확한 상담을 받길 원한다.

이때 AICC가 얼마만큼 각 단의 요소에서 지원될 수 있느냐가 핵심이다. AICC의 발전과 AI, 챗 GPT, IT 솔루션 등 다양한 기술들은 1인 생산성을 높이고 비용을 줄이는 데 큰 도움을 준다. 하지만 기술이 상담사를 완전히 대체할 수 있는 것은 아니다. 여전히 상담사의 역할과 가치는 중요하다. 

기술은 자동화된 작업, 자동 응답 시스템, 챗봇 등을 통해 단순하고 반복적인 작업을 처리하고, 효율적으로 대량의 문의에 응답할 수 있다. 또한 AI 기술은 고객 데이터를 분석해 개인화된 서비스를 제공하고, 문제를 예측하고 해결하는 데 도움을 줄 수 있다.

2011년부터 해마다 발행 중인 ‘컨택센터 산업총람’을 분석한 결과, 2022년 컨택센터 구축업계 예상 매출은 3조2121억원, 종사자 수는 1만2716명으로 파악됐다. 각각 2021년 대비 2022년 예상 매출액이 8.94% 증가, 종사자 수가 10.73% 늘었다. 올해에는 AICC가 본격적으로 도입되면서 흐름은 이어질 것으로 전망된다. 

GPT와 같은 강력한 자연어 처리 모델은 잠재적인 윤리적 및 안전 문제를 동반할 수 있다. AI 업계는 이러한 문제에 대한 인식을 높이고, 적절한 규제와 윤리적 가이드라인을 개발하는 데에 관심을 가져야 할 것으로 보인다.