우리은행 재구축 사업에 ‘에이전트 커넥터’ 적용…상담 넘어 실제 업무 처리
AICC 업무 커버리지 30%→60%·상담 완결률 75%→80% 목표
금융권 레퍼런스 기반 제조·유통·병원·공공까지 B2B 확장

KT의 에이전틱 AICC 목표 개요. <이미지=KT 온라인 브리핑 화면 갈무리>

KT가 AI컨택센터(AICC) 사업의 무게중심을 단순 상담 자동화에서 실제 고객 업무까지 수행하는 ‘에이전틱 AICC’로 옮긴다. 챗봇·보이스봇과 상담사 지원 시스템을 넘어 생성형 인공지능(AI)과 AI 에이전트를 결합해 고객 의도를 파악하고, 개인화 상담부터 금융 업무 처리까지 연결하는 것이 핵심이다.

우리은행의 ‘AI 챗봇 및 상담봇 재구축’ 사업을 시작으로 금융권에서 관련 레퍼런스를 확보한 뒤 제조·유통·병원·공공 등으로 사업을 확장한다는 전략이다.

KT는 31일 우리은행이 발주한 ‘AI 챗봇 및 상담봇 재구축’ 사업자로 선정돼 시스템 구축에 착수했다고 밝혔다. 기존 챗봇과 상담봇 인프라를 고도화하고, 금융 상담을 제공하는 ‘AI 뱅커’와 AI 에이전트를 연계해 상담 범위와 업무 처리 기능을 확대하는 사업이다.

이번 사업의 핵심은 신규 솔루션 ‘에이전트 커넥터(Agent Connector)’다. 챗봇과 상담봇, AI 뱅커, AI 에이전트 등 서로 다른 서비스 사이에서 고객의 상담 맥락과 정보를 이어주는 역할을 한다. 고객이 상담 도중 채널을 바꾸더라도 이전 상담 내용을 기반으로 서비스를 이어가고, 필요한 경우 AI 에이전트가 실제 업무 처리까지 맡도록 설계한다.

기존 AICC가 정해진 시나리오에 따라 질문에 답변하는 데 초점을 맞췄다면 에이전틱 AICC는 고객의 복합적인 요구를 이해해 여러 업무를 연속해서 수행하는 것이 특징이다.

허양석 KT AX사업부문 AX사업본부 팀장은 “기존의 AICC는 룰 기반의 대화를 통해서 실제적으로 고객은 순차적인 시나리오 업무밖에 진행을 하지 못한다”며 “에이전트 AICC로 넘어가면서 여러 가지 업무를 진행하면서도 궁금한 질문을 할 수 있고, 다시 처음에 목적한 업무를 완결적으로 할 수 있다”고 말했다.

KT가 AICC 사업을 본격적으로 기업간거래(B2B) 시장에 확대한 것은 약 5년 전부터다. 2019년 약 8000석 규모의 자사 고객센터에 AICC 솔루션을 우선 구축한 뒤 금융권을 중심으로 외부 사업을 확대했다. 현재 대형 온프레미스 방식으로 구축했거나 구축 중인 고객사는 34곳이며, 이 가운데 금융권이 24곳이다. 국내 5대 시중은행 가운데 4곳에도 AICC를 구축·운영하고 있다.

KT는 자체 고객센터에서 검증한 기술을 외부 고객사에 적용하는 방식을 경쟁력으로 내세운다. AICC AI 코어 엔진부터 플랫폼과 서비스까지 자체 기술을 확보하고, 이를 고객사 환경에 맞춰 패키지 형태로 공급하는 방식이다.

허 팀장은 “AICC AI 코어 엔진부터 플랫폼 서비스까지 모두 다 KT의 자체적인 내재화 엔진과 플랫폼으로 공급하고 있다”며 “이러한 솔루션들이 KT 8000석 규모의 유무선 고객센터에서 검증되고, 검증된 솔루션을 B2B 패키징 한다”고 설명했다.

KT 광화문빌딩 웨스트 사옥. <출처=KT>

우리은행 사업은 KT가 구상하는 AICC 진화 단계 가운데 가장 높은 수준에 해당한다. 우리은행은 2021년 챗봇·보이스봇 구축을 완료한 데 이어 지난해 생성형 AI 플랫폼과 데이터 플랫폼을 구축했다. 올해는 기존 상담 시스템에 에이전트 커넥터와 업무 특화 AI 에이전트를 결합하는 단계로 넘어간다.

KT는 에이전틱 AICC 도입을 통해 기존 약 30% 수준인 AI의 업무 커버리지를 60%까지 확대하고, 상담 완결률도 75%에서 80%까지 끌어올리는 것을 목표로 하고 있다. 에이전트 개발과 전환·검증에 걸리는 기간도 절반 수준으로 단축한다는 계획이다.

서동철 KT AX플랫폼개발담당은 “기존에 시나리오 제작에서 오래 걸렸던 부분을 자동화했다”며 “워크플로우 기반을 지원하는 에이전트 빌더를 제공해서 구축하고 운영하고 생산성 혁신을 제공하고 있다”고 설명했다. 이어 “전체 업무 커버리지를 한 30%에서 60%까지 확대하고 있고, 상담의 완결률을 75%에서 80%까지 향상시키려 하고 있다”고 말했다.

사업 전략도 개별 솔루션 구축에서 플랫폼 기반의 반복 가능한 B2B 모델로 전환한다. KT가 개발 중인 AI 에이전트 플랫폼에는 50여개의 공통 AI 컴포넌트가 탑재된다. 고객사에 플랫폼 전체를 일괄 공급하는 방식이 아니라 기존 IT 자산과 사업 환경에 맞춰 필요한 모듈을 조합해 AICC와 에이전트옵스, LLM옵스 등으로 공급할 계획이다. 플랫폼 역시 하나의 완제품처럼 공급하기보다 고객사 상황에 맞춘 모듈형 구조로 활용한다.

금융권에서는 보안과 비용 문제를 고려한 온프레미스 전략을 병행한다. 우리은행의 경우 LLM을 자체 인프라에 구축해 상담량이 늘어나더라도 외부 LLM 사용량에 비례해 토큰 비용이 증가하지 않는 구조로 설계했다. SaaS에서는 업무별로 서로 다른 크기의 모델을 활용하는 모델 라우팅을 통해 비용을 최적화한다는 방침이다.

금융권 외 산업으로의 확장도 추진한다. KT는 대형 온프레미스 고객 34곳 외에 서비스형 소프트웨어(SaaS) 방식으로 약 900개 고객사를 확보하고 있다. 금융권은 보안과 규제 특성상 온프레미스 수요가 강하지만 상대적으로 데이터 규제가 적고 초기 투자 부담이 큰 제조·유통·공공 분야에서는 SaaS 방식으로 시장을 넓힌다는 구상이다.

김원태 KT 엔터프라이즈부문 공공/금융사업본부장(전무)은 “금융권의 AI 챗봇과 상담봇은 단순한 문의 안내를 넘어 고객의 요구를 이해하고 실제 업무 처리를 지원하는 방향으로 진화하고 있다”며, “KT는 금융권에서 축적한 AICC 구축·운영 경험과 AI 기술력을 바탕으로 우리은행의 고객 상담 혁신을 지원하고, 에이전틱 AICC 기반 금융 AX 확산을 이끌어 나가겠다”고 밝혔다.

[CEO스코어데일리 / 김동일 기자 / same91@ceoscore.co.kr]