KT, AI 고객센터 월 120만건 상담 처리 — 상담완결률 77%에서 81%로, 상담시간 11% 단축
AI 보이스봇이 월 120만건 상담을 처리하는 실전 도입 사례
KT가 생성형 AI 기반 보이스봇과 'AI 상담 어시스트'를 고객센터에 적용해 월평균 120만건의 상담을 처리하고 있다고 10월 29일 밝혔다. 상담완결률은 77%에서 81%로 올랐고 평균 상담시간은 31초(11%) 줄었다. AI가 단순 응답을 넘어 장애조치와 후속 업무까지 수행하는 운영 사례다.
무엇이 바뀌었나사실
- 누가·언제: KT(대표이사 박윤영)가 10월 29일 고객센터의 생성형 AI 적용 성과를 밝혔다.
- 무엇을: 생성형 AI 기반 보이스봇과 상담 지원 시스템 'AI 상담 어시스트(AI Consultation Assist)'를 고객센터에 적용해 상담 자동화 범위를 넓혔다.
- 얼마나(처리량): AI 보이스봇이 월평균 120만건의 상담을 처리한다.
- 얼마나(해결률): 고객 문의를 한 번의 상담으로 해결하는 상담완결률이 기존 77%에서 81%로 4%포인트 높아졌다. 기사는 이를 상대적으로 약 5.2% 개선된 것으로 설명했다.
- 얼마나(상담시간): AI 상담 어시스트 도입 이후 평균 상담시간이 31초 줄어 기존 대비 11% 단축됐다.
- 어떻게(보이스봇): 보이스봇에 LLM 기반 의도 파악 기술과 양방향 대화(Full Duplex) 기술을 적용했다. 고객이 길게 설명하거나 대화 도중 질문을 바꿔도 앞선 맥락을 분석해 요청을 파악하고, 고객과 AI가 동시에 말하고 들을 수 있다.
- 어떻게(장애 처리): 인터넷 등 서비스 장애 시 접수, 원격 조치, 복구 확인, 현장 출동 접수까지 이어지는 업무를 자동화했다. 상담사 연결이 제한되는 주말·야간에도 AI로 장애 해결 절차를 진행할 수 있다.
- 어떻게(상담사 지원): AI 상담 어시스트는 상담 중 필요한 정보를 제공하고, 종료 후 문의 유형 분류·상담 내용 요약·이력 작성 자료를 자동 생성하며, 상담 품질을 분석해 개선점을 제시한다.
시장 반응사실
KT는 100번 고객센터 운영 과정에서 확보한 상담 데이터와 자동화 기술을 기반으로 금융·공공·의료·제조·유통 등 산업별 수요에 맞춘 기업 간 거래(B2B) AICC 서비스를 강화할 예정이라고 밝혔다. 현재의 보이스봇은 복합 요청을 이해하고 후속 업무까지 수행하는 '보이스 에이전트(Voice Agent)'로, 상담 지원 AI는 판매 상담·신입 상담사 교육·A/S 지원으로 확대할 방침이다.
출처
요즘AI 편집진의 해석이에요. 위의 사실과 구분해서 읽어 주세요.
왜 중요한가
- 단순 문의 응답이 아니라 접수부터 원격 조치, 복구 확인, 현장 출동 접수까지 업무 흐름 전체를 AI가 맡는 방향이어서, 고객센터 자동화의 범위를 판단하는 기준이 된다.
- 상담완결률과 상담시간처럼 운영 지표로 효과가 제시됐기 때문에, 도입을 검토하는 조직이 자사 지표와 비교할 수 있는 기준점이 생긴다.
- 고객 응대용 보이스봇과 상담사 지원 AI를 함께 쓰는 구조여서, 고객 쪽 자동화와 상담사 업무 부담 완화를 같이 설계해야 한다는 점을 보여준다.
실무자가 얻어갈 것
- 효과 지표는 처리량뿐 아니라 상담완결률(한 번에 해결되는 비율)과 평균 상담시간을 함께 잡는 것이 비교에 유리하다.
- 상담 데이터 축적이 의도 분석 개선의 기반이었다고 소개됐으므로, 도입 전에 상담 이력 데이터의 정리 상태를 점검할 필요가 있다.
- 상담 후 분류·요약·이력 작성처럼 반복 기록 업무는 상담사 지원 AI로 먼저 자동화하기 쉬운 영역이다.
우리 회사에 적용하면
- 고객 문의가 많은 중견 유통·서비스 기업이라면, 문의 유형별로 반복 비중이 큰 상위 유형을 골라 보이스봇 후보 영역으로 삼는 시나리오를 검토할 수 있다.
- 인터넷·설비 장애 접수가 잦은 제조·통신 관련 기업이라면, 접수에서 복구 확인까지 이어지는 절차를 단계별로 나눠 자동화 가능 구간을 찾는 시나리오가 있다.
- 공공기관 민원 담당 부서라면, 야간·주말 문의를 AI가 1차로 받는 구조를 상정해 볼 수 있다.
2026-11-30까지 최근 상담 기록 중 한 문의 유형을 골라, 상담 종료 후 요약·분류·이력 작성을 AI로 자동 생성해 보고 현재 평균 상담시간과 비교한다. 기준은 평균 상담시간 단축 여부와 상담사가 수정한 비율이다.
2026-10-29 수집판 · 09:45 KST 기준 · 원문의 게시 시점 기준이며 이후 상황은 출처 원문을 확인하세요. 공식 발표와 언론 원문을 바탕으로 요약했고, 요즘AI 해석 칸은 요즘AI 편집진의 해석입니다.
업무 자동화, 어디부터 시작할까
반복 업무를 에이전트에 맡길 때 무엇을 먼저 정해야 하는지, 우리 조직 기준으로 정리해 드립니다.