24% 비용 절감의 비밀… 기업들이 앞다투어 도입하는 AI 고객 서비스의 실체

Unleashing the value of customer service

생성형 AI와 에이전틱 AI가 고객 서비스의 비즈니스 가치를 높인다

고객 서비스는 단순한 문제 해결을 넘어 기업의 브랜드 인식을 형성하고 고객 충성도를 높이는 전략적 가치를 지닌 채널이다. 현재 많은 기업의 고객 서비스 부서가 낮은 운영 효율성과 고객 불만족 문제에 직면해 있지만, 생성형 AI(Gen AI)와 에이전틱 AI(Agentic AI)의 등장으로 고객 서비스의 혁신적 변화가 가능해졌다. 캡제미니 리서치 인스티튜트의 조사에 따르면, 기업들은 생성형 AI를 활용해 고객 대응 시간을 단축하고 첫 번째 접촉에서의 해결률을 높이며 운영 비용을 줄이는 효과를 이미 보고 있다.

브랜드 이탈률 55%: 고객 서비스가 브랜드 생존의 핵심으로 부상

연구에 따르면 소비자의 58%가 고객 서비스가 브랜드에 대한 전반적인 인식을 형성하는 데 매우 중요하다고 생각한다. 또한 65%의 소비자는 좋은 고객 서비스를 경험했을 때 해당 브랜드를 친구나 가족에게 추천한다고 응답했다. 반면에 서비스가 좋지 않으면 55%의 소비자가 제품이나 서비스가 좋더라도 해당 브랜드를 떠날 것이라고 답했다.

이러한 중요성에도 불구하고, 현재 소비자들의 45%만이 다양한 브랜드에서 제공하는 고객 서비스에 만족하고 있다. 조사 대상 기업의 65%는 고객 서비스 부서에서 낮은 운영 효율성 문제를 겪고 있으며, 소비자의 39%는 고객 서비스 절차가 번거롭기 때문에 문제를 참거나 스스로 해결책을 찾는 경향이 있다고 답했다.

86%의 기업이 이미 도입 중: 생성형 AI가 만드는 24% 운영비 절감 효과

생성형 AI는 고객 서비스를 혁신적으로 변화시키고 있다. 조사에 따르면 86%의 기업이 이미 고객 서비스 부서에 생성형 AI를 구현했거나 파일럿 프로그램을 시작했거나 그 잠재력을 탐색하기 시작했다. 생성형 AI를 활용한 고객 서비스는 조직이 고객 문의와 문제를 처리하는 방식을 크게 개선하고 있다.

생성형 AI를 탐색하거나 사용하는 기업의 33%는 이미 첫 번째 접촉에서의 해결률이 향상되었으며, 24%는 운영 비용 감소를 경험했다. 상담원의 73%는 생성형 AI가 후속 연락이나 메모 작성과 같은 단순 업무에 소요되는 시간을 줄여주었다고 보고했다.

2025년까지 82%의 기업이 AI 에이전트 도입 예정: 자율적인 AI가 주도하는 고객 지원 미래

2024년에는 많은 조직이 인간 상담원을 지원하고 셀프 서비스 기능을 강화하기 위해 생성형 AI를 사용하는 데 중점을 두었다. 2025년에는 생성형 AI가 독립적으로 엔드투엔드 작업을 처리하고 다중 에이전트 시스템으로 협업할 수 있는 자율적인 AI 에이전트로 발전하고 있다. 연구에 따르면 기업의 82%가 향후 1-3년 내에 AI 에이전트를 통합할 계획이다. 에이전틱 AI는 기존 생성형 AI 시스템과 달리 주어진 프롬프트에 대해 단일 출력을 생성하는 것이 아니라, 대화형 접근 방식을 통해 더 역동적이고 자기 성찰적인 프로세스에 참여할 수 있다.

60%의 소비자가 프리미엄 지불 의향 있음: 고객 서비스가 비용 센터에서 수익 창출 부서로 변모

고객 서비스 기능이 발전함에 따라 기업은 다양한 방식으로 이를 수익화할 수 있다. 예를 들어, 프리미엄 고객 서비스에 요금을 부과할 수 있으며, 조사 결과에 따르면 소비자의 60%가 더 높은 비용을 지불할 의향이 있다고 응답했다. 생성형 AI의 지원을 받는 인간 상담원은 서비스 상호작용을 판매 기회로 전환하여 직접적으로 매출에 기여할 수 있다.

3단계 접근법으로 AI 기반 고객 서비스 구현: 재설계, 배포, 지속적 개선

AI 기반 고객 서비스 혁신을 위한 캡제미니의 접근법은 세 가지 주요 단계로 구성된다.

먼저, 조직은 AI 에이전트와 인간의 협업을 중심으로 한 새로운 패러다임을 수용하며 서비스 모델을 재설계해야 한다. 이 과정에서는 AI와 인간 담당자의 역할을 명확히 정의하고, 기존 프로세스를 면밀히 분석하여 어떤 업무를 AI가 담당하고 어떤 업무를 인간이 관리할지 체계적으로 구분하는 작업이 필요하다.

다음으로, 효과적인 배포 전략을 실행해야 한다. 클라우드 기반 컨택 센터 서비스(CCaaS)를 구현하고 이를 기존의 CRM 시스템, 데이터 플랫폼 및 다양한 AI 도구와 통합하는 과정이다. AI 에이전트는 단계적으로 도입하여 기존 시스템과의 원활한 연동을 보장하며, 이 과정에서 데이터 보안과 개인정보 보호 측면을 강화해야 한다.

마지막으로, 지속적인 개선 체계를 구축해야 한다. AI 에이전트의 성능과 규정 준수 여부를 지속적으로 모니터링하고 평가하는 시스템을 마련해야 한다. 새로운 핵심 성과 지표와 모니터링 방법론을 개발하고, 수집된 피드백과 성과 데이터를 기반으로 필요한 조정을 신속하게 수행하는 체계를 확립해야 한다.

FAQ

Q. 생성형 AI는 어떻게 고객 서비스를 개선하나요?

A: 생성형 AI는 고객이 자신의 문제를 신속하고 효율적으로 해결할 수 있도록 지원하고, 인간 상담원에게 맥락적 인식과 필요한 데이터를 제공하여 고객에게 빠르고 효과적인 솔루션을 제공할 수 있게 합니다. 또한 반복적인 작업을 자동화하고, 통화를 요약하고, 다양한 데이터베이스에서 관련 정보를 추출하여 효율성과 생산성을 크게 향상시킵니다.

Q. 에이전틱 AI와 일반 생성형 AI의 차이점은 무엇인가요?

A: 일반 생성형 AI가 주어진 프롬프트에 대해 단일 출력을 생성하는 것과 달리, 에이전틱 AI는 더 역동적이고 자기 성찰적인 프로세스에 참여하는 반복적이고 상호작용적인 접근 방식을 사용합니다. 에이전틱 AI는 자율적으로 결정을 내리고 행동하며, 시간이 지남에 따라 학습하고 적응하며, 목표 지향적이고, 맥락을 인식하고, 선제적이면서 반응적인 특성을 가지고 있습니다.

Q. 기업이 생성형 AI를 고객 서비스에 도입할 때 직면하는 주요 장애물은 무엇인가요?

A: 주요 장애물로는 생성형 AI의 성공적인 맞춤화에 필요한 양질의 기업 데이터 부족, 규정 준수를 보장하기 위한 가드레일 설계와 같은 개인정보 보호 및 보안 문제, 그리고 AI 솔루션을 지속적으로 업데이트하고 조직 변화 관리 및 기술 향상을 수행하는 데 필요한 기업 운영 모델의 변화 부족 등이 있습니다. 또한 기술에 대한 신뢰와 비용도 중요한 장벽입니다.

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이미지 출처: 캡제미니

기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. 

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