고객 서비스에서의 AI 활용 — 종합 가이드

AI는 고객 서비스 방식을 변화시키고 있습니다. 더 빠르고, 정확하며, 훨씬 개인화된 지원을 가능하게 하죠. 이러한 사람 같은 응대는 고객에게 공감을 전하고, 자신의 이야기를 듣고 존중받고 있다고 느끼게 만듭니다. 이 점은 매우 중요합니다. Salesforce의 State of Service 조사에 따르면, 서비스 전문가의 82%는 고객의 요구가 증가했다고 답했고, 고객의 78%는 서비스가 너무 급하게 느껴진다고 말했습니다. 동시에 서비스 전문가의 81%는 고객이 ‘개인적인 응대’를 그 어느 때보다 더 기대한다고 보고했습니다.

AI는 제한된 리소스로도 이러한 높아진 요구와 기대를 충족할 수 있게 해줍니다. AI가 제공하는 생산성 향상은 서비스 담당자의 효율을 높일 뿐 아니라, 오늘날의 빠르게 변화하는 디지털 환경 속에서 더 강력하고 충성도 높은 고객 관계를 구축하는 데 도움을 줍니다.

이 가이드에서는 비즈니스에서 고객 서비스에 AI를 어떻게 활용할 수 있는지 살펴보고, 최고의 고객 서비스 소프트웨어를 통해 장기적인 성공을 이끌어내는 방법을 소개합니다.

• 고객 서비스에서 AI란 무엇인가요?
• 고객 서비스에 AI를 활용하는 이점은 무엇인가요?
• 고객 서비스에 AI를 활용한 8가지 사례
• AI를 사용하여 고객 서비스를 개선하는 방법
• 고객 서비스에 AI를 도입할 때 고려해야 할 3가지 사항
• 고객 서비스에서 AI의 미래
• 고객 서비스에서 AI 활용을 시작하는 방법

고객 서비스에서의 AI는 Agentforce와 같은 AI 에이전트 기술을 활용해 고객과의 상호작용을 강화하고 지원 프로세스를 간소화하는 것을 말합니다. AI 에이전트는 일반적인 문의부터 복잡한 요청까지 처리할 수 있으며, 자동으로 응답을 제공하고 고객 감정을 분석해 보다 빠르고 개인화된 서비스를 가능하게 합니다. 자연어 처리(NLP)와 예측 분석을 통해 고객의 요구를 이해하고, 적절한 해결책을 제시하거나 필요 시 고객 서비스 담당자에게 자동으로 이관할 수도 있습니다. 이 모든 과정은 기업이 설정한 신뢰 가능한 가이드라인 내에서 이뤄집니다.

AI는 티켓 발급, 응답 작성, 문의 분류처럼 시간 소모가 큰 업무를 자동화하여 고객 서비스의 효율성을 높여줍니다. 이를 통해 대기 시간과 해결 시간을 줄이고, 서비스 담당자는 더 가치 있는 업무에 집중할 수 있습니다. 결과적으로 고객 서비스 경험이 더욱 매끄럽게 개선됩니다. 고객 만족도를 높이는 동시에, 고객 지원 운영을 효과적으로 확장하는 데에도 AI는 핵심적인 역할을 합니다.

AI는 고객 서비스의 전반적인 효율성과 품질을 높이는 다양한 이점을 제공합니다.

• 더 빠른 응답 속도: AI 에이전트와 서비스 담당자는 일상적인 문의부터 복잡한 질문까지 신속하게 처리할 수 있어 대기 시간을 줄이고 고객 만족도 점수(CSAT)를 높입니다. 예를 들어, 서비스 Assistant와 같은 지원형 AI 기능은 케이스 데이터, 고객 이력, 기업 지식 기반을 바탕으로 단계별 안내 플랜을 제공해 신규 담당자도 빠르고 정확하게 대응할 수 있도록 돕습니다.
• 24시간 연중무휴 지원: AI는 언제든지 작동 가능하므로 고객이 원하는 시간과 장소에서 즉시 도움을 받을 수 있습니다.
• 운영 비용 절감: 반복적인 업무를 자동화하면 케이스 발생을 줄이고 대규모 지원 인력이 필요하지 않아 운영 비용이 절감됩니다.
• 업무 효율성 향상: AI는 반복적인 문의를 자동으로 처리해주기 때문에, 고객 서비스 담당자는 교차 판매나 상향 판매처럼 수익을 극대화할 수 있는 더 부가가치 높은 업무에 집중할 수 있습니다.
• 개인화된 고객 경험: AI는 고객의 참여 데이터를 분석하고 기업의 지식을 바탕으로 맞춤형 응답과 추천을 제공합니다. 실제로 서비스 전문가의 81%는 고객이 이제 더 ‘개인적인 응대’를 기대한다고 응답했습니다.
• 확장성: AI는 추가 리소스 없이도 대량의 고객 요청을 동시에 처리할 수 있습니다.
• 감정 분석: AI는 고객의 감정을 파악하고 이에 맞춰 응답을 조정함으로써 더 만족도 높은 상호작용을 이끌어냅니다.
• 일관성과 정확성: AI는 기업이 승인한 어조와 기준에 따라 응답을 제공하므로, 일관된 고객 경험을 유지하고 오류를 줄이며 정확도를 높입니다.

이처럼 고객 서비스에 AI를 통합하면 고객 만족도를 향상시키는 동시에 지원 운영을 최적화할 수 있습니다.

고객 센터든 현장이든, 고객 서비스에 AI를 도입하면 고객 경험을 완전히 새롭게 바꿀 수 있습니다. 다음은 대표적인 활용 사례입니다.

1. AI 에이전트: 고객 서비스 채널이나 헬프 사이트에서, 반복적인 문의부터 복잡한 문제까지 폭넓게 처리할 수 있는 AI 에이전트는 사람의 개입 없이도 지능적이고 대화형이며 개인화된 상호작용을 제공합니다.
2. 요약 자동화: AI는 케이스가 AI에서 사람에게 넘어갈 때나, 상급자에게 이관되거나, 케이스가 종료된 후에도 즉시 요약본을 생성할 수 있습니다. 해결방안과 추천사항 등 핵심 내용을 자동으로 정리해, 고객 서비스에서 가장 시간 소모가 큰 작업을 크게 줄여줍니다.
3. 개인화 추천: AI 알고리즘이 고객 데이터를 분석해 제품이나 서비스에 대한 맞춤형 추천을 제공함으로써, 고객 경험을 한층 향상시킵니다.
4. 음성 AI: 컨택 센터에서는 음성 기반 AI가 초기 문의 대응에 자주 사용됩니다. 고객의 질문을 이해하고 자연스럽게 응답할 수 있어, 더 이상 “0번을 누르세요” 같은 안내가 필요하지 않습니다.
5. 예측 분석: 고객의 행동과 선호를 예측하는 AI 시스템은 기업이 고객의 니즈를 사전에 파악하고 능동적으로 대응할 수 있도록 지원합니다.
6. 감정 분석: 고객 피드백이나 소셜 미디어 게시물을 분석해 고객의 감정을 파악하고, 서비스 개선이 필요한 영역을 식별할 수 있습니다.
7. 자동 응답: Service Replies 기능을 활용하면, 케이스 처리 중 서비스 콘솔에서 AI가 생성한 맞춤형 응답을 제공받을 수 있습니다. 정확성을 위해 인간의 검토는 여전히 필요하지만, 응답 시간을 줄이고 고객 만족도를 높이는 데 효과적입니다.
8. 셀프서비스 포털: AI 기반 플랫폼은 고객이 스스로 질문에 대한 답을 찾고, 주문을 추적하며, 계정을 관리할 수 있도록 도와줍니다.
9. 사기 탐지: AI 알고리즘은 고객의 상호작용과 거래를 실시간으로 모니터링해, 의심스러운 활동을 조기에 감지하고 예방할 수 있습니다.
10. 고객 세분화: AI 도구는 고객의 행동과 선호를 기반으로 세그먼트를 나눠, 더 정교한 마케팅 및 서비스 전략을 가능하게 합니다.

고객 서비스에 AI를 도입할 때는 다음 세 가지 핵심 요소를 반드시 고려해야 합니다.

1. 자동화와 인간적인 응대의 균형 유지: AI는 반복적이거나 복잡한 업무를 효율적으로 처리할 수 있어야 하지만, 민감하거나 더 섬세한 대응이 필요한 경우에는 적절히 사람에게 이관되어야 합니다. 고객이 AI에서 사람 상담사로 자연스럽게 전환될 수 있도록 하는 것이 긍정적인 고객 경험을 유지하는 데 중요합니다. 또한 AI와의 상호작용도 고객 입장에서 자연스럽고 친근하게 느껴져야 하며, product.agentforce}로 구축된 AI 에이전트처럼 개인화된 대화 경험을 제공하는 것이 이상적입니다.
2. 데이터 프라이버시와 보안 확보: AI의 성공적인 활용에 있어 데이터는 핵심 자산입니다. 하지만 조사에 따르면 AI를 윤리적으로 사용할 것이라 믿는 고객은 2023년 58%에서 현재 42%로 감소했습니다. 고객의 신뢰를 얻기 위해, 기업은 데이터 보호 규정을 철저히 준수하고 강력한 암호화 및 접근 제어 정책을 시행해야 합니다. 또한, 고객에게 어떤 데이터를 수집하고 AI 시스템에서 어떻게 활용하는지에 대해 투명하게 알리는 것도 중요합니다.
3. 지속적인 학습과 개선: AI 모델은 실제 상호작용과 고객 피드백을 기반으로 지속적으로 학습하며, 정확도와 효율성을 개선해 나가야 합니다. {{product.agentforce로 구축된 AI 에이전트도 인간 상담사처럼 경험을 통해 학습합니다. AI 성능을 지속적으로 모니터링하고 필요한 조정을 가함으로써, 일관된 품질의 고객 서비스를 유지할 수 있습니다.

AI가 고객 서비스에 많은 이점을 제공하는 것은 분명하지만, 실제 도입률은 아직 기대만큼 높지 않습니다. 그렇다면 무엇이 기업의 AI 도입을 가로막고 있을까요?

1. 인력에 미치는 영향: 생성형 AI를 포함한 AI 기술은 아직 비교적 새로운 분야이기 때문에, 서비스 조직 내에서 기술 격차 문제가 자주 발생합니다. 실제로 서비스 리더의 66%는 자사 팀이 AI를 다룰 수 있는 역량이 부족하다고 생각하고 있으며, 서비스 실무자들 또한 AI가 자신의 업무를 대체 할 수 있다는 우려를 갖고 있어 기술 도입에 소극적일 수 있습니다. 따라서 AI를 도입할 때는 ‘AI가 팀의 생산성을 높이고, 고객 경험 향상을 위해 인간의 역량이 여전히 꼭 필요하다’는 점을 분명히 커뮤니케이션해야 합니다.

2. 신뢰성과 정확성에 대한 우려: AI 기술은 빠르게 발전하고 있지만, 아직 완벽하지는 않습니다. 예를 들어 대부분의 언어 학습 모델은 약 2년 전의 데이터를 기반으로 학습되어 최신 정보를 반영하지 못할 수 있고, 복잡하거나 민감한 고객 문의를 정확히 이해하고 해결하는 데에도 한계가 있을 수 있습니다. 이와 함께 개인정보 보호와 관련된 우려도 존재합니다. 이런 문제를 해결하려면, AI가 신뢰할 수 있는 CRM 데이터와 지식 기반에 연결되어 있어야 하며, 이를 기반으로 작동하도록 설계하는 것이 중요합니다.

3. 투자 및 구축 비용: 직접 AI를 개발할지, 아니면 AI 기능이 포함된 고객 서비스 소프트웨어를 도입할지는 조직의 선택에 달려 있지만, 어떤 경우든 기술 인프라와 직원 교육에 상당한 투자가 필요할 수 있습니다. 특히 중소기업이나 리소스가 제한된 조직의 경우, AI 도입에 필요한 예산을 확보하기 어렵거나, 이러한 시스템을 구축하고 운영할 기술 전문 인력이 부족할 수 있습니다.

고객 서비스의 미래는 AI 또는 인간 중 하나를 선택하는 것이 아닙니다. AI와 사람이 나란히 협력하며, 더욱 개인화되고 자연스러우며 공감 가는 경험을 제공하는 것이 핵심입니다. 앞으로의 AI 에이전트는 고급 자연어 처리(NLP)와 감정 분석 기술을 바탕으로 복잡한 문의도 사람처럼 이해하고, 상황에 맞는 공감 어린 응답을 제공하게 될 것입니다. 예측 AI는 고객의 요구가 발생하기도 전에 예측해 선제적인 고객 서비스와 맞춤형 솔루션을 제공합니다. 자동화는 워크플로를 간소화해 응답 시간을 줄이고, 고객 서비스 담당자가 상향 판매 같은 고부가가치 상호 작용에 집중하여 수익을 극대화할 수 있도록 지원합니다. 또한 AI 기반 인사이트는 고객 서비스 전략을 지속적으로 개선해 나가며, 효율성과 개인화를 높이는 동시에 데이터 보호 및 윤리적인 AI 활용에 대한 기준도 꾸준히 지켜나가게 될 것입니다.

AI를 고객 서비스에 도입하려면 전략적인 접근이 필요합니다. 그래야 매끄럽게 통합되고 실질적인 효과를 기대할 수 있습니다.

먼저, 긴 응답 시간, 반복적인 질문, 일관되지 않은 고객 경험 등 현재 겪고 있는 핵심 문제를 파악하고 AI가 이를 어떻게 해결할 수 있을지 분석하세요. 그다음에는 Agentforce나 Service Cloud와 같이 귀사의 니즈에 맞는 적절한 도구를 선택해야 합니다. 처음부터 모든 영역에 적용하려 하지 말고, 셀프 서비스 자동화나 티켓 발급 자동화 등 한 가지 영역부터 소규모로 시작해 점차 확장하는 방식이 좋습니다. 기존 CRM 시스템 및 기타 고객 지원 플랫폼과의 통합을 고려해 사용자 경험이 단절되지 않도록 하고, 관련 데이터를 활용해 AI 모델을 학습시키며 성능을 지속적으로 모니터링해 정확성과 효과를 개선하세요. 마지막으로, 자동화만으로는 부족하므로 고객이 필요할 때 사람 상담사에게 연결될 수 있는 명확한 이관 프로세스를 마련하는 것도 중요합니다. 지속적인 최적화를 통해 고객 서비스에 도입된 AI는 효율성과 개인화는 물론, 전반적인 고객 서비스의 성공까지 크게 끌어올릴 수 있습니다.