[현장] 센드버드 "AI 상담, 답변보다 해결이 먼저"

스파크 코리아 2026서 에이전트 스튜어드 공개

[프라임경제] 고객센터 AI의 무게중심이 '빠른 응답'에서 '끝까지 해결하는 상담'으로 이동하고 있다. 단순 문의를 자동으로 처리하는 단계를 넘어, 고객 이력과 채널 데이터를 기억하고 여러 시스템을 오가며 문제를 처리하는 방식이 새로운 경쟁축으로 떠오른 모습이다.

스파크 코리아 2026 현장. = 김우람 기자

센드버드는 9일 서울 롯데호텔 월드에서 '스파크 코리아 2026'을 열고 차세대 AI 에이전트 솔루션 '에이전트 스튜어드(Agent Steward)'를 공개했다.

이날 행사장에 비치된 리플렛에서도 센드버드의 방향성은 뚜렷했다. 센드버드는 브랜드형 AI 컨시어지 'delight.ai'를 앞세워 고객과의 모든 대화를 기억하고, 이를 바탕으로 다음 상담을 더 정교하게 개인화하는 구조를 강조했다.

행사장 곳곳 "모든 대화를 더욱 의미 있게"라는 문구와 함께 고객 데이터, 상담 이력, 채널 기록을 연결하는 이미지가 담겼다. 고객의 취향과 니즈, 과거 상호작용을 기반으로 더 맞춤화된 지원을 제공한다는 설명이다.

특히 센드버드는 △채팅 △SMS △이메일 △보이스 △왓츠앱 등 고객 접점을 하나로 연결하는 '옴니프레즌스' 전략을 내세웠다. 고객이 어떤 채널에서 문의하더라도 이전 맥락을 잃지 않고 이어갈 수 있어야 한다는 취지다.

이번에 공개된 에이전트 스튜어드는 이 같은 구조를 한 단계 확장한 솔루션이다. 고객의 복잡한 요청을 하나의 케이스로 관리하고, 필요한 업무를 전문 서브 에이전트에 나눠 맡긴 뒤 최종 해결까지 조율하는 방식이다.

예를 들어 항공권 취소와 재예약, 환불, 호텔 투숙 변경처럼 여러 시스템과 담당자가 얽힌 문제를 처리할 때 활용될 수 있다. 리테일 분야에서는 온라인 구매 상품을 오프라인 매장에서 반품하는 교차 채널 반품이 대표 사례로 제시됐다.

현장 데모에서는 이상희 센드버드 코리아 대표가 에이전트 스튜어드가 고객 요청을 받아 의사결정, 실행, 확인 절차를 이어가는 과정을 시연했다. 기존 챗봇처럼 답변을 제시하는 데 그치지 않고, 업무 흐름을 따라가며 문제 해결 단계까지 관리하는 점이 부각됐다.

센드버드는 AI의 자율성을 무작정 넓히기보다 검증 체계를 함께 갖추는 데도 무게를 뒀다. 리플렛에는 'Trust OS'가 별도 영역으로 소개됐다. AI 에이전트를 구축하고 테스트한 뒤 실제 대화를 평가하는 순환 구조다.

이상희 센드버드 코리아 대표가 데모를 시연하고 있다. ⓒ 센드버드

Trust OS는 AI의 실수를 감지하고 고객 불만을 사전에 차단하는 역할로 설명됐다. AI 대화를 실시간으로 모니터링하고 데이터를 분석해 퍼포먼스를 개선하는 방식이다. 환불 승인이나 예외 처리처럼 기업 책임이 따르는 업무에서는 사람의 승인과 감사 로그가 필요한 만큼, 이런 통제 구조가 실제 도입의 관건으로 보인다.

센드버드는 에이전트 아키텍처도 함께 제시했다. 핵심 구성은 △옴니프레즌스 △AI 평가·옵저버빌리티 △AI 오케스트레이션 △기반 플랫폼 등이다. 한 번의 구축으로 여러 채널에 배포하고, AI의 성능을 테스트·평가하며, 자연어 기반 명령으로 목표와 후속 조치를 설정하는 구조다.

인프라 측면에서는 월 70억건 이상의 고객 대화와 월 3억명 이상의 활성 사용자를 처리한다는 점을 내세웠다. 센드버드는 이 같은 커뮤니케이션 플랫폼 기반 위에 브랜드별 AI 컨시어지를 얹어 기업 고객 경험을 고도화한다는 구상이다.

고객 사례도 소개됐다. 한샘은 delight.ai 에이전트가 한샘의 PoC에서 90% 이상의 정확도를 기록했다고 소개됐다. 항공사 노스 애틀랜틱 에어웨이즈 사례도 함께 제시됐다. 이를 통해 커뮤니티와 고객 소통 방식 개선 사례로 언급됐다.

컨퍼런스에서는 산업별 AI 적용과 조직 운영 전략에 대한 논의도 이어졌다. BCG, GS네오텍, 맥킨지앤컴퍼니, 딜로이트 컨설팅, 한샘, 믹스패널 관계자들이 연사로 나서 유통·커머스·B2B 지원 영역에서의 AI 전환 과제를 공유했다.

업계에서는 AI 상담의 성패가 기술 성능만으로 갈리지 않는다고 본다. 고객 맥락을 얼마나 정확히 기억하는지, 예외 상황에서 사람의 개입 지점을 어떻게 설계하는지, 실제 업무 시스템과 얼마나 자연스럽게 연결되는지가 도입 확대의 핵심이라는 설명이다.

한 CX 솔루션 업계 관계자는 "기업 입장에서 AI 상담은 답변 속도보다 책임 있는 처리 구조가 더 중요하다"며 "고객 문제를 끝까지 추적하되, 승인과 감사가 필요한 영역은 사람이 통제할 수 있어야 현장 적용이 가능하다"고 말했다.