고객 서비스 분야 생성 AI를 활용하려는 기업들 움직임이 분주하지만, 검증을 확실하게 거쳤다고 보기는 어려운 상황이다. 그럼에도 생성 AI, 최근에는 특히 AI 에이전트를 고객 서비스에 투입하려는 관련 업계 행보는 급물살을 타는 양상이다.
설문 조사 플랫폼 기반 고객 경험(CX) 관리 솔루션을 제공하는 퀄트릭스(Qualtrics)도 이런 회사들 중 하나다. 퀄트릭스는 최근 AI 기반 경험 에이전트(Experience Agents)를 공개했는데, 살펴보니 꽤 야심만만한 비전을 담고 있다.
회사 측에 따르면 퀄트릭스 경험 에이전트는 고객과 인터랙션을 대부분 자동화한다. 기존 고객 서비스 자동화 솔루션들은 주로 사전 정의된 스크립트를 따라 고객 요청을 처리하는 방식인 반면, 퀄트릭스 경험 에이전트는 150억 개 이상의 고객 상호작용 데이터베이스를 기반으로 학습돼 단순한 챗봇 이상 역할을 할 수 있다. 보다 감성적이고 공감력 있는 대응을 할 수 있다.
고객 불만을 단순히 접수하고 분류하는 것이 아니라, 직접 해결책을 제시하고 심지어 보상까지 제공할 수 있다고 한다. 퀄트릭스는 경험 에이전트를 개발하며 고객 서비스 프로세스에서 ‘마찰의 순간(moments of friction)’을 줄이는 데 초점을 맞췄다. ‘마찰의 순간’이란 고객이 불편함을 느끼는 시점을 의미하는데, 이 순간을 최소화하는 것이 고객 만족도를 높이는 핵심이라고 퀄트릭스는 보고 있다.
기존 고객 경험 관리 시스템은 피드백을 수집하고 이를 분석한 후 후속 조치를 취하는 방식이었다. 이 같은 방식은 시간이 걸릴 뿐만 아니라, 실제 현장에서는 문제를 겪은 고객들 일부만이 실제로 피드백을 제공한다는 한계가 있었다.
반면, 경험 에이전트는 고객과 실시간으로 소통하며, 불편을 느끼는 즉시 해결책을 제시한다. AI가 단순히 정형화된 답변을 제공하는 것이 아니라, 고객의 감정과 의도를 파악해 최적의 해결책을 제시한다는 점이 특징이라고 하는데, 예를 들어, 사용자가 웹사이트에서 마우스를 빠르게 움직이며 답답함을 표현하면, AI가 이를 감지하고 즉시 도움을 줄 수 있다고 한다.
퀄트릭스는 자체 보유한 데이터를 통해 이러한 역량을 구현했다. 퀄트릭스는 설문 조사 플랫폼을 운영하며, 매분 5만 건 이상의 인터랙션 데이터를 수집하고 이를 AI 데이터 학습에 활용하고 있다.
경험 에이전트는 대부분 퀄트릭스가 자체 데이터센터에서 오픈소스 라마(LLaMA) 모델 기반으로 구축한 인프라에서 운영되지만, 고객들은 원하는 거대 언어 모델(LLM)을 선택해 사용할 수도 있다. 회사 측은 또한 고객 데이터가 범용 퍼블릭 LLM 학습에는 사용되지 않는다는 점도 분명히 하고 있다.
현재 경험 에이전트는 고객 서비스 특정 문제를 해결하는 데 초점이 맞춰져 있지만, 앞으로는 보다 적극적인 역할도 수행할 것으로 보인다. 예를 들어, 고객의 과거 피드백과 행동 패턴을 분석해 미리 맞춤형 추천을 제공하는 방식으로 발전할 수 있다.
퀄트릭스는 경험 에이전트를 올해 하반기 공식 출시한다. 말로 했던 효과를 체감할 수 있는 결과물로 보여줄 수 있을지 주목된다.
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by Sasquachi