[chatbot 관련 기사] 은행과 통신사의 CS 챗봇 도입 사례로 본 AI 챗봇의 미래

https://www.channelnewsasia.com/singapore/focus-what-happens-when-you-contact-bank-or-telco-customer-care-centre-4735346

 

싱가포르인들이 고객 서비스에 많은 시간을 소비하고 있는 것은 고객 서비스의 효율성이 부족하다는 것을 보여준다. 특히 평균 16.1시간을 대기하는 것은 생산성과 직접 연결된 임금 손실의 원인으로 작용한다. 고객 서비스 개선이 중요하다.

고객들이 가장 좌절을 느끼는 요인으로는 문제를 반복해서 설명해야 하는 점(60%)과 여러 부서로의 전화 연결(53%)이 있다. 고객 서비스 과정에서 불필요한 반복을 줄이고, 효율적인 문제 해결 방안을 도입하는 것이 중요하다. 고객에게 동일한 정보를 다시 설명하는 경험을 최소화하기 위한 시스템 통합이 필요하다.

통신사와 은행은 문제 상황에서 주로 연락을 받기 때문에 고객이 이미 불만이 있는 상태에서 전화를 걸게 된다. 이는 고객의 감정적 상태에 부정적인 영향을 미친다. 이러한 산업의 특성을 고려하여 문제 발생 시 신속하고 효과적으로 해결할 수 있는 더 나은 시스템과 기술을 도입하는 것이 필요하다. 예를 들어, 챗봇 또는 셀프서비스 포털을 통해 기본적인 문제를 빠르게 해결하거나 고객이 상황을 추적할 수 있는 도구를 제공하는 방식이 도움이 된다.

많은 고객이 소셜 미디어에서 불만을 표출하고 있다. 이는 단순한 개인의 불편을 넘어서 기업의 평판에도 악영향을 미칠 수 있는 요소로 작용한다. 고객 서비스 개선은 고객 충성도와 기업 이미지에 직결되므로 필수적이다. 특히 대기 시간 단축과 효율적인 문제 해결이 핵심이다.

기사에서 강조된 문제를 해결하기 위해 기업들은 여러 조치를 취할 필요가 있다. 대기 시간을 줄이기 위해 더 나은 콜센터 인프라와 AI 기반의 고객 응대 솔루션(예: 자동화 챗봇)을 도입하거나, 고객 정보를 중앙화하여 반복적인 설명을 최소화하는 것이 필요하다. 또한, 고객의 문제를 빠르게 파악하고 올바른 부서로 연결하는 툴을 도입하는 것이 중요하다.

싱가포르 국립대학(NUS) 비즈니스스쿨의 경영학과의 사라 치어(Sarah Cheah) 부교수는 이러한 두 산업이 고객과 자주 접촉하고 문제 해결과 같은 성격의 통화가 많기 때문에 비판을 더 받을 수 있다고 말했다. “은행과 통신사의 경우, 일반적으로 고객은 문제를 겪을 때 전화를 걸도록 유도된다.”라고 말했다. “이는 주로 사건 보고 및 문제 보고를 위한 것이다.” “그래서 고객이 이들 상담원에게 연락할 때는 꽤 화가 나 있는 상태인 경우가 많다. 왜냐하면 해결이 시급한 문제에 직면해 있기 때문이다.” “통화의 성격, 통화에 대한 기대, 그리고 통화량이 높다는 사실은 대기 시간의 증가로 이어질 수 있으며, 이는 결과적으로 다른 산업보다 낮은 만족도로 이어질 수 있다.”

OCBC는 올해 140만 건의 전화를 받았다고 밝혔고, 싱텔은 고객들이 연락할 수 있는 다양한 채널(예: 왓츠앱 메시지 및 고객 핫라인)을 제공하고 있으며, 매년 300만 건 이상의 고객 문의를 처리하고 있다고 밝혔다. 서비스 장애와 같은 주요 사건 발생 시 문의량이 급증할 수도 있어 고객 서비스 자원에 더 큰 부담을 준다. DBS는 실시간 모니터링 대시보드와 조기 경고 지표를 통해 팀이 통화량 급증에 신속히 대처할 수 있도록 하고 있으며, OCBC는 일반적으로 은행 잔고와 신용카드 명세에 대한 문의가 많아지는 월 초 등 피크 기간에 더 많은 상담원을 배치한다고 밝혔다.

고객 서비스 담당자들이 통화량을 효율적으로 관리하기 위해 체계적인 시스템을 도입하는 것이 중요하다. 특히 대기 시간이 길어질 경우 고객의 불만을 유발할 수 있기 때문에, UOB와 같은 은행은 실시간 모니터링 시스템을 사용하여 문의량과 상담원 가용성을 체크하고 있다. 이를 통해 대기 시간을 줄이고 더 나은 고객 경험을 제공할 수 있다. 고객 서비스 담당자들이 높은 업무량과 연속적인 통화를 처리하다 보면 소진 증후군을 겪을 수 있다. 직원들이 동료와 교대로 휴식을 취하거나 스트레스를 해소할 수 있는 방법을 찾아야 한다. 이는 고객 응대의 질을 유지하기 위해서도 중요한 부분이다.

M1과 같은 회사들은 서비스 장애 발생 시 급격히 증가하는 고객 문의를 처리하기 위해 자동화된 봇을 사용하고 있다. 이를 통해 고객은 문제 해결 상태에 대한 정보를 신속히 제공받을 수 있고, 상담원과의 직접적인 통화 없이도 불편을 해소할 수 있다. 이는 대기 시간을 줄이고 고객 불만을 최소화하는 데 중요한 역할을 한다.

싱텔과 DBS와 같은 회사들은 위기 상황에서 고객들에게 잘못된 정보를 제공하지 않기 위해 내부적으로 여러 부서가 협력하는 '전쟁터' 같은 상황을 만들어 대응한다. 이는 고객에게 정확한 정보를 제공하고 불필요한 혼란을 피하기 위한 필수적인 과정이다. 또한, 고객이 문제를 겪을 때 회사가 고객을 지원하고 있다는 신뢰를 제공하는 것이 중요하다.

높은 통화량과 어려운 고객 응대를 관리하기 위해 실시간 모니터링, 자동화 도구 도입, 직원의 소진 관리, 정확한 문제 분석 등이 중요하다. 고객의 기대를 충족시키고 신뢰를 유지하기 위해 각종 대응 시스템과 전략이 필요하며, 위기 상황에서도 고객과의 소통을 멈추지 않는 것이 필수적이다.

소비자들이 디지털에 더욱 익숙해짐에 따라, 이는 고객 서비스에 대한 기대치가 높아지는 결과를 가져올 수 있다고 사라 치어 부교수는 말했다. "몇 년 전만 해도 연구 결과에 따르면 소비자들은 문제가 해결되기 위해 조금 기다려야 해도 괜찮다고 생각했다." "하지만 오늘날 많은 사람들은 화면이 1분 이상 새로 고침되는 것을 견디지 못하며, 10분 안에 처리가 되지 않는 전화도 못 참는다." "지금 우리가 살고 있는 디지털 시대는 많은 정보가 매우 빠르게 제공되는 환경이기 때문에 어느 정도 우리는 빠른 응답을 기대하도록 길들여지고 있다."

OCBC는 대출 면제 요청이나 신용카드 분쟁 처리와 같은 특정 요청을 고객 서비스 담당자들이 즉시 처리할 수 있도록 권한을 부여하였다. 이는 내부 프로세스의 병목을 줄이고, 고객이 빠르게 응답받을 수 있도록 하여 서비스 품질을 향상시키는 중요한 요소이다. 결과적으로 OCBC는 고객 통화 응답 목표(60초 이내 80%)를 달성하는 데 성공하였다.

현재 은행은 고객 카드가 거절될 때 결제가 실패한 이유를 설명하는 푸시 알림과, 해외에서 신용카드 문제가 발생한 고객들을 위한 무료 웹 콜 서비스를 시범 운영 중이다. 이는 계좌 잔고와 신용카드 문제에 대한 문의가 가장 많은 통화를 차지한다는 점을 파악한 후 고안한 해결책이다. 싱텔의 모바일 앱은 고객이 네트워크 신호가 정상적으로 작동하는지 테스트할 수 있는 기능을 제공한다. 신호가 평소보다 약한 경우, 기기를 재시작하여 시스템을 갱신하는 등의 조언을 제공한다.

고객의 기대가 높아짐에 따라 기업들은 고객 서비스의 신속성과 효율성을 높이기 위한 다양한 노력을 기울이고 있다. 셀프 도움 도구와 데이터 기반의 선제적 문제 해결, 내부 프로세스 개선 등을 통해 고객 대기 시간을 단축하고, 고객 만족도를 높이려는 전략이 중요하다. 고객이 직접 문의할 필요 없이 문제를 해결할 수 있도록 유도하는 것은 궁극적으로 고객 서비스 품질을 높이는 핵심이다.

 

THE USE OF CHATBOTS, AI 

지속적인 노동력 부족과 거의 즉각적인 문제 해결을 요구하는 소비자들의 기대 증가를 고려할 때, 기업들이 챗봇과 인공지능(AI)으로 나아가는 것은 불가피하다고 사라 치어 부교수가 말했다.

"AI 도구가 없던 과거에도 헬프 데스크에서 인간 상담원이 전화를 초기 선별하여 쉽게 해결 가능한 문제인지, 아니면 2차 또는 3차 서비스 담당자로 보내야 할 문제인지를 판단하곤 했다."라고 그녀는 말했다. 이를 '트리아지' 과정과 비슷하다고 비유했다. "챗봇은 기본적으로 이러한 인간 헬프 데스크를 대체하는 것이다. 인간 상담원을 교육하는 것은 상당한 부담이 되고 매우 시간이 많이 소모되기 때문에 챗봇의 도입이 의미가 있다." 실제로 챗봇은 많은 은행과 통신사들의 고객 지원에서 중요한 역할을 하고 있다.

M1에 따르면 라이브 채팅 플랫폼을 통한 고객 문의의 90%가 챗봇으로 처리될 수 있다고 하며, DBS는 점점 더 많은 고객이 챗봇을 포함한 디지털 채널을 통해 일상적인 문의를 해결하는 것을 선호한다고 밝혔다. "M1의 챗봇은 매달 약 10만 건의 고유한 채팅을 받으며, 이 중 90%를 자율적으로 처리한다. 이를 통해 상담원들이 전체 라이브 채팅 부담을 지지 않아도 된다."라고 M1의 로우 씨가 말했다. "M1의 챗봇은 완전히 자율적이다. 그러나 매일, 매분 인간 직원이 이를 관찰하고 있으며, 관리자가 챗봇의 대화를 보고 잘못된 점이 있으면 향후 대화를 위해 수정한다. 이렇게 지속적인 학습과 수정, 개선이 이루어지고 있다." 

DBS와 UOB는 또한 생성형 AI를 사용해 은행의 지식 베이스에서 라이브 검색을 자동화함으로써 특정 문의에 대한 정보를 신속히 검색하는 등 반복적이고 시간이 많이 드는 작업을 자동화하기 시작했다. DBS의 그룹 운영 책임자인 지미 응(Jimmy Ng)에 따르면, 이를 통해 통화 처리 시간을 최대 20% 단축할 것으로 예상된다고 한다. 이러한 도구들은 효율성을 개선하고 인간 상담원들이 더 가치 있는 또는 복잡한 작업에 집중할 수 있게 해주는 역할을 한다. 그러나 사라 치어 부교수는 이러한 도구들이 효과적으로 활용되는 것이 중요하다고 강조했다.

"사실 고객들은 기업이 사용하는 도구에 대해 별다른 관심을 갖지 않는다."라고 사라 치어 부교수가 말했다. "고객 서비스에 관해서 궁극적으로 모든 고객이 원하는 것은 회사가 문제를 해결해 주는 것이다. 고객이 어려움에 직면했을 때나 구매를 원할 때, 편리함과 신뢰할 수 있는 서비스를 원한다." "기업들이 챗봇과 AI 기술을 도입하더라도, 이를 통해 진정한 효율성을 달성할 수 있도록 해야 한다. 이는 인간 상담원이 더 중요한 업무에 집중할 수 있도록 하는 것을 의미하며, 인간 상담원의 업무를 오히려 늘려서 고객 서비스 수준이 저하되지 않도록 해야 한다." "챗봇은 자신이 처리할 수 있는 한계를 이해하고, 고객의 요구를 충족하지 못할 때에는 더 이상 지속하지 않아야 한다. 복잡한 문제에 대한 인간 상담으로의 전환이 고객의 입장에서 매끄럽게 이루어져야 한다."라고 덧붙였다.

AI와 챗봇 도입이 증가하고 있지만, 이 도구들이 실제로 고객 서비스의 효율성을 높이는 방식으로 도입되는 것이 중요하다. AI가 단순히 업무 부담을 증가시키는 것이 아니라, 인간 상담원들이 더 고차원적인 문제에 집중할 수 있도록 도와야 한다. 따라서 챗봇은 자신이 해결할 수 없는 문제를 더 높은 수준의 인간 상담으로 매끄럽게 전환하는 기능을 가져야 한다.

고객들은 기업이 어떤 도구를 사용하는지에 관심이 없으며, 결국 자신들의 문제가 신속하게 해결되는 것에만 관심이 있다. 따라서 기업은 고객 서비스 경험이 중단되거나 혼란스러워지지 않도록 AI와 인간 상담 간의 전환을 매끄럽게 만들어야 한다. 복잡한 문제에 대해서는 고객이 직접 전화를 걸지 않고도 손쉽게 상담원의 지원을 받을 수 있도록 하는 시스템을 구축하는 것이 중요하다.

챗봇과 AI는 고객 서비스의 필수적인 요소가 되어가고 있다. 챗봇은 간단한 문제를 신속히 처리하고 복잡한 문제는 인간 상담원에게 전달함으로써 고객 만족도를 높일 수 있다. 중요한 것은 이러한 도구들이 고객 서비스의 효율성을 실제로 높일 수 있도록 적절하게 도입되고 활용되는 것이다. 고객의 입장에서, 이러한 전환이 원활하게 이루어져야 하며, 결국 고객의 문제를 빠르고 효과적으로 해결하는 것이 가장 중요한 목표이다.

기업은 고객 서비스가 기대에 부응하지 못할 경우 고객과의 관계와 거래가 위험에 처할 수 있다는 점을 인지해야 한다. 이는 현재뿐만 아니라 미래의 관계와 비즈니스 기회에도 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 따라서 고객의 기대를 충족하는 것이 필수적이며, 지속적인 개선 노력이 필요하다.

OCBC와 M1의 사례를 통해 알 수 있듯이, 내부 설문 조사와 네트 프로모터 점수(NPS)를 통해 고객 만족도가 향상된 것을 볼 수 있다. OCBC는 고객 만족도가 작년 대비 상당히 상승했으며, 불만도 감소했다고 발표했다. 이는 개선된 서비스 전략과 문제 해결 시간 단축이 고객 만족도 향상에 중요한 역할을 했음을 시사한다.

기업들은 부정적인 피드백을 매우 중요하게 여기고 있다. M1과 OCBC는 고객의 피드백을 분석하여 문제의 근본 원인을 파악하고 이를 해결하기 위한 노력을 지속하고 있다. 특히, 심각한 불만을 다루는 전담 팀을 구성하여 이러한 문제를 보다 면밀히 분석하고 해결하려는 접근이 돋보인다. 고객이 불만을 제기한다는 것은 개선할 기회이므로 이를 잘 활용하는 것이 중요하다.

OCBC는 데이터를 활용하여 지속적인 문제 해결을 모색하고 있다. 고객 피드백을 바탕으로 체계적인 문제를 발견하고, 이를 우선적으로 해결하려고 노력한다. 특히 많은 고객에게 영향을 미치는 문제라면, 이를 해결함으로써 고객 만족도를 높이고 기업에 긍정적인 영향을 줄 수 있다.

불만이 줄어들고 고객 만족도가 증가하는 추세이지만, 기업들은 여전히 개선할 부분이 존재한다고 인식하고 있다. M1은 매주 자체 평가를 통해 '어떻게 더 잘할 수 있을까?'라는 질문을 던지며 지속적으로 서비스 개선을 도모하고 있다. 이는 고객 경험을 더욱 향상시키고 장기적인 신뢰 관계를 구축하는 데 중요한 역할을 한다.

고객 서비스의 품질이 고객 만족도와 직접 연결되어 있으며, 이를 개선하기 위한 지속적인 노력이 필수적이다. 기업은 고객의 긍정적 및 부정적인 피드백을 모두 소중하게 받아들여 체계적인 문제를 파악하고 해결하며, 이를 통해 더 나은 고객 경험을 제공하려는 노력이 필요하다. 고객의 기대를 충족시키고 미래의 관계와 비즈니스 기회를 보호하기 위해서는 지속적인 서비스 개선과 데이터 기반의 문제 해결이 중요하다.