웅진의 Amazon Connect을 기반으로 한 차세대 컨택센터

클라우드와 AI가 혁신하는 컨택센터의 새로운 패러다임

생성형 AI 시장의 폭발적 성장과 함께, 고객 서비스 영역에서도 혁신적인 변화가 일어나고 있습니다. 가트너(Gartner)에 따르면 2025년 기업들의 생성형 AI 투자가 76.4% 증가할 것으로 예상되며, 특히 고객 서비스 분야에서의 AI 도입이 가속화되고 있습니다. 이는 AI 기술이 비즈니스 경쟁력의 핵심 도구로 자리매김하고 있음을 보여줍니다.

웅진은 20년 이상 컨택센터 운영 전문 기업으로서 이러한 AI 트렌드의 최전선에서 혁신적인 솔루션을 개발해왔습니다. 한 단계 더 나아가 Amazon Connect를 기반으로 한 AICC(AI Contact Center)를 통해 차세대 컨택센터의 새로운 모습을 제시하고 있습니다.

웅진의 AICC는 AWS의 검증된 클라우드 솔루션인 Amazon Connect 위에 축적된 컨택센터 운영 노하우와 최신 AI 기술을 결합한 혁신적인 플랫폼으로, 이미 다양한 기업 고객들에게 차세대 고객 서비스 경험을 제공하고 있습니다.

웅진 AICC의 핵심 구성 요소

1. 생성형 AI 기반 지식관리시스템(KMS)

Amazon Bedrock을 기반으로 개발된 차세대 KMS는 상담원의 업무 효율성을 혁신적으로 향상시킵니다. AI가 고객 상담을 위해 필요한 각종 데이터를 학습하고, 상담원이 필요한 정보에 대해 질문하면 곧바로 관련 정보를 제공합니다. 상담 중 필요한 주문/예약 정보 등을 조회할 뿐 아니라, 응대 가이드를 바탕으로 최적의 답변을 추천함으로써 상담원의 교육 기간을 단축하면서도 표준화된 고객 서비스를 제공합니다.

• 자연어 기반 검색으로 정보 검색 시간 단축과 정확성 향상
• 효율적인 콘텐츠 관리를 통한 FAQ 및 각종 문서 체계화

2. AI 음성 대화 시스템

Amazon Connect와 Amazon Lex를 통합하여 구현된 AI기반 음성 상담 서비스입니다. 기존의 메뉴 선택 방식 ARS 시스템을 자연어 음성 인터페이스로 제공합니다.

고객이 “예약을 취소하고 싶어요”라고 말하면, 시스템은 단순히 메뉴 번호를 누르라고 안내하는 대신 바로 예약 취소 절차를 진행합니다. 단순한 문의 응답을 넘어 실제 예약 변경이나 주문 접수까지 AI가 직접 처리할 수 있어, 고객 대기시간을 대폭 단축합니다.

• 클라우드 기반 안정성으로 연중무휴 끊김 없는 서비스 제공
• 프로모션이나 대형 이벤트 시 급증하는 전화량도 무리 없이 소화
• 반복적인 단순 문의를 AI가 해결해 상담원의 고부가가치 업무 집중 지원

3. AI 상담 파트너

AI 상담원과 함께 협업하는 실시간 업무 지원 시스템입니다. Amazon Connect Contact Lens는 통화가 시작되는 순간부터 AI는 실시간으로 대화를 텍스트로 변환하고, 상담원이 놓칠 수 있는 중요한 포인트들을 체크합니다.

통화 중 AI는 고객의 말에서 핵심 키워드를 파악해 관련 정보를 미리 준비하고, 상담원이 어떤 방향으로 대화를 진행해야 할지 실시간으로 가이드 합니다. 통화가 끝나면 전체 내용을 요약해서 다음 상담 시 쉽게 파악할 수 있도록 정리해줍니다.

특히 신입 상담원들에게는 적절한 타이밍에 응답 가이드를 제시하고, 고객의 불만이나 요청사항 패턴을 분석해서 서비스 개선점을 도출합니다.

• 대화 내용 분석해서 필요한 정보를 선제적으로 검색 및 제시
• 고객 감정 분석과 대화 맥락 파악을 통합 최적 응답 방향 추천
• 통화 후 핵심 내용 자동 요약 및 체계적 기록 정리

Amazon Connect 중심의 AWS 아키텍처

웅진 AI 컨택센터의 강력한 성능은 Amazon Connect를 중심으로 한 AWS의 검증된 클라우드 서비스들의 통합으로 구현됩니다.

1) Amazon Connect – 클라우드 컨택센터의 핵심

Amazon Connect는 AWS의 완전 관리형 클라우드 컨택센터 솔루션입니다. 별도의 하드웨어 장비나 복잡한 인프라 없이도 컨택센터 환경을 구축하고 운영할 수 있으며, 비즈니스 요구사항에 맞게 유연하게 확장 가능합니다.

2) Amazon Lex – 자연어 이해 및 대화 관리

Amazon Lex는 음성과 텍스트를 통한 대화형 인터페이스를 구축할 수 있는 서비스입니다. 자연어 이해(NLU) 기능을 통해 고객의 의도와 핵심 정보를 파악하고 적절한 응답을 제공합니다. Amazon Connect와 통합되어 지능형 IVR 시스템을 구현합니다.

3) Amazon Bedrock – 생성형 AI 파운데이션

Amazon Bedrock은 고성능 파운데이션 모델(FM)을 API를 통해 접근할 수 있는 완전 관리형 서비스입니다. 다양한 파운데이션 모델을 실험하고 평가할 수 있는 환경에서 안전하고 윤리적인 AI 애플리케이션 구축이 가능합니다.

1. 실시간 대화내용 분석

Amazon Connect 통화 음성은 Amazon Connect Contact Lens를 통해 실시간으로 분석됩니다. 음성데이터는 텍스트로 변환되며, 발화 내용과 함께 의도 및 감정 메타데이터가 함께 생성됩니다.

변환된 결과는 Amazon Kinesis Data Streams로 스트리밍되어 실시간 처리 파이프라인으로 전송됩니다. Kinesis의 레코드를 구독하는 AWS Lambda함수가 각 데이터 조각을 정규화하고 Contact Id, Agent Id, 타임스탬프 등 필수 메타데이터를 추가합니다.

처리된 데이터는 두 가지 경로로 분기됩니다.

• 실시간 표시: Amazon API Gateway를 통해 브라우저 기반 상담원 화면에 실시간으로 전송
• 데이터 저장: Amazon DynamoDB에 저장되어 이후 검색, 요약, 분석의 기반 데이터로 활용

Amazon Connect Contact Control Panel (CCP)은 강력한 기본 기능을 제공하지만, 특정 비즈니스 요구사항에 맞춘 커스터마이징에는 제약이 따를 수 있습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 Amazon Connect Streams API를 직접 활용하여 상담원 화면을 보다 유연하게 제어하고 확장할 수 있습니다.

window.connect.agent((agent) => {
    // 상담원 상태 변화 감지
    agent.onstateChange((agentState) => {
        if (agentState.getType() === window.connect.AgentStateType.PENDING_BUSY) {
            onCallStatusChange(‘PendingBusy’, phoneNumber, contact);
        }
    });
});
window.connect.contact((contact) => {
    console.log("📞 Contact event:", contact);

    // 통화 이벤트 감지
    if (contact.getType() === window.connect.ContactType.VOICE) {
        try {
            const id = contact.getContactId();
            setContactId(id);
            onCallStatusChange('PendingBusy', phoneNumber, contact);
        } catch (error) {
                console.error("❌ Error handling contact:", error);
        }
    }
    // 통화 연결 이벤트 처리
    contact.onConnected(() => {
       console.log("☎️ 상담 연결됨");
       setStatus('Busy');
    });
});

위의 코드는 바로 이 접근 방식을 사용해 개발된 React 컴포넌트의 핵심 부분입니다. 이 컴포넌트는 기본 CCP인터페이스를 사용하는 대신, 컴포넌트가 마운트되는 시점에 Streams API와 직접 연결하여 더 세밀한 제어를 가능하게 합니다.

• 상태 변화 실시간 감지: 상담원이 ‘대기(Available)’ 상태에서 ‘연결 대기 중(PendingBusy)’ 또는 ‘상담 중(Busy)’으로 전환되는 모든 상태 변화를 실시간으로 감지하고 처리할 수 있습니다.
• 통화 이벤트 직접 처리: 새로운 통화 수신, 통화 연결, 통화 종료 등 모든 통화 생명주기 이벤트를 직접 핸들링하여 비즈니스 로직에 맞는 맞춤형 기능을 구현할 수 있습니다.

이러한 방식은 기본적인 컨택센터 기능을 넘어서 다음과 같은 고급 기능들을 통합하는 기반이 됩니다:

• 통화 내용 실시간 STT(Speech-to-Text) 연동
• 고객 정보 자동 팝업 및 CRM 연동
• 상담 후 업무 프로세스 자동화
• 맞춤형 상담원 대시보드 구 

2. Amazon Lex를 활용한 채팅 상담

1) 고객 문의 및 답변 생성

사용자의 자연어 질문을 Amazon Lex가 접수한 후, 슬롯(slots)을 통해 의도와 필수 정보를 확인하고 InputTranscript(문의 사항)를 담아 AWS Lambda로 전달합니다. Lambda는 Amazon Bedrock Knowledge Bases에서 문의 내용과 연관성이 높은 문서를 검색합니다.

Knowledge Bases는 내부적으로 벡터 검색 방식을 통해 의미적 유사도를 판단하여 관련 문서를 반환합니다. 검색된 컨텍스트는 프롬프트 템플릿과 함께 Amazon Bedrock의 파운데이션 모델(Amazon Nova)에 전달되어 자연스러운 답변을 생성합니다. 생성된 답변은 Lex를 통해 사용자에게 전달됩니다. 

2) 지능형 음성 컨택 플로우

Amazon Connect와 Lex를 통합한 컨택 플로우는 단순한 자동 응답을 넘어 고객의 의도를 정확히 파악하고 맞춤형 서비스를 제공합니다.

대화의 시작과 의도 파악

고객 전화 연결 시 ‘음성 입력 받기’ 블록과 ‘고객 응답 판단’ 블록이 작동합니다. Amazon Lex는 고객의 음성을 텍스트로 변환하고, 사전 정의된 Intent(의도)와 Slot(정보필드)을 바탕으로 고객의 발화 의도를 분석합니다.

Amazon Lex를 통해 사용자의 의도를 파악하는 시나리오

의도별 분기 처리

Lex가 고객의 의도를 성공적으로 인식하면, 플로우는 다음과 같이 두 가지 주요 경로로 나뉩니다.

a) 예약 변경 (ChangeBookReservation)

고객이 “예약 변경하고 싶어요”라고 말하면, 플로우는 예약 변경 비즈니스 로직을 실행합니다. 필요한 정보들을 추가 수집하고 백엔드 API를 호출하여 실제 예약 변경 작업을 수행합니다.

b) FAQ 정보 제공 (selfAction)

“영업시간이 어떻게 되나요?”와 같은 질문은 selfAction 의도로 인식하면, RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성) 아키텍처를 통해 지능적으로 응답합니다:

• 벡터 검색 : 고객 질문을 벡터화하여 KMS 문서들이 벡터화되어 저장된 Amazon OpenSearch 인덱스에서 가장 관련성 높은 문서를 검색합니다. 이 과정은 단순 키워드 매칭이 아닌 의미 기반의 유사성 검색으로, 고객의 질문 의도에 가장 정확하게 부합하는 정보를 찾아냅니다.
• 답변 생성 : 검색된 컨텍스트와 질문을 Amazon Bedrock에 전달하여 자연스럽고 정확한 답변을 생성합니다.

이러한 통합을 통해 전통적인 IVR(Interactive Voice Response)을 넘어선 지능형 컨택센터를 구축할 수 있습니다. 상담원에게는 반복 업무 부담을 줄여주고, 고객에게는 빠르고 정확한 셀프서비스 경험을 제공합니다.

3) 상담 이력 자동 요약

상담 종료와 동시에 Amazon Bedrock이 통화내역을 자동으로 요약하여 후처리 작업을 지원합니다.

효과 및 성과

웅진 AI 컨택센터를 도입 이후 주요 효과는 다음과 같습니다.

업무 효율성 향상

AI 자동 요약을 통해 상담 내용을 다시 듣거나 긴 기록을 검토할 필요 없이, 핵심 정보로 즉시 업무 처리가 가능합니다.

• 정확한 업무 처리: 상담의 핵심 과업(요청 사항, 문제점 등)이 명확하게 요약되어 후속 조치를 신속하게 이행할 수 잇습니다.
• 오류 감소: 수동 파악 시 발생할 수 있는 누락이나 오해를 방지하여 일관된 업무 처리를 지원합니다.
• 핵심 업무 집중: 기록 확인 시간을 단축하여 상담원이 복잡한 문제 해결에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

2. 상담 생산성 개선

후처리 시간(Wrap-up time) 단축을 통해 컨택센터 운영의 핵심 지표인 평균처리시간(AHT, Average Handle Time)을 개선합니다.

• 후처리 시간 단축: 상담 종료 후 다음 상담까지의 대기 시간을 최소화하여 더 많은 고객 문의를 처리할 수 있습니다.
• 고객 대기 시간 감소: 상담원 가용성 증대로 인바운드 콜의 평균 대기 시간이 단축됩니다.
• 처리량 증가: 개별 상담원의 일일 처리 건수가 증가하여 전체 생산성이 향상됩니다.

3. 운영 비용 최적화

효율적인 시간과 인력 활용을 통해 운영 비용을 절감할 수 있습니다.

• 인력 운영 효율화: 동일한 인원으로 더 많은 업무 처리가 가능하여 추가 인원 충원 없이 증가하는 상담 수요에 대응할 수 있습니다.
• 자원 재배치: 단축된 시간을 활용하여 부가가치가 높은 업무에 인력을 재배치할 수 있습니다.
• 교육 비용 절감: 표준화된 요약 정보를 활용하여 신입 상담원 교육 시간을 단축하고 업무 관리 복잡성을 줄일 수 있습니다.

결론

웅진의 AI 컨택센터는 20년 이상의 컨택센터 운영 노하우와 Amazon Connect를 중심으로 한 AWS AI기술이 결합된 차세대 고객 서비스 솔루션입니다.

생성형 AI 기반 지식관리, 자연어 음성 대화, 실시간 AI 상담 파트너라는 세 가지 핵심 기능을 통해 상담원의 업무 효율성과 고객 서비스 품질을 동시에 향상시킵니다. 특히 실시간 대화 분석과 자동 요약을 통한 후처리 시간 단축, RAG기반 지능형 응답 시스템이 핵심 차별화 포인트입니다.

웅진은 Amazon Connect 생태계 내에서 감정 분석, 예측 분석 등 더욱 정교한 AI 기능을 발전시켜 컨택센터를 넘어선 종합적인 고객 경험 플랫폼으로 진화해 나갈 계획입니다.