챗봇에 긴급한 문의를 남겼는데 "상담사 연결이 필요합니다"라는 답변이 돌아옵니다. 답답한 마음에 전화를 걸었는데 상담사는 똑같은 내용을 처음부터 다시 묻습니다. 이처럼 이미 설명한 내용을 계속해서 반복해야 하는 불쾌한 경험들이 쌓이면서 AI 고객센터 나아가서는 기업 브랜드에 대한 신뢰까지 잃어버리게 되는 경우가 생각보다 많습니다.

실제로 올해초 한국노동조합총연맹 중앙연구원 기존 AICC 서비스를 이용한 소비자 706명을 대상으로 한 고객 경험 조사와 콜센터 상담사 168명을 대상으로 한 대상 만족도 조사 결과에 따르면 불만족 응답이 만족 응답보다 훨씬 많은 것으로 드러나기도 했습니다.

이처럼 기존 AICC는 "안내"에는 성공했지만 "해결"까지 이어지지 못했습니다. 단순히 AI 성능이 뒤떨어져서 생기는 문제가 아닙니다. 보다 근본적인 원인은 챗봇, 콜봇, 상담사가 각자 따로 움직이는 사일로화 된 구조입니다. 이러한 상황속에서 고객은 채널이 바뀔 때마다 같은 말을 반복하고, 상담사는 고객 상황을 매번 새로 파악하고, 운영자는 문제가 보여도 무엇부터 고칠지 판단하기 어렵습니다.

문제는 AI 성능이 아니라 고객·상담사·운영자 사이의 단절입니다. 그래서 단순히 더 좋은 LLM 모델을 도입하는 것 만으로는 부족하고, 기존의 방식과는 전혀 다른 형태의 설계가 필요합니다. 다이퀘스트가 그리는 'AICC 2.0’은 기존 AICC와는 전혀 다른 패러다임 전환입니다. 이번 시간에는 다이퀘스트가 그리는 전혀 새로운 형태의 AICC에 대해 알아보도록 하겠습니다.

AICC 2.0 - AI 고객센터의 패러다임 전환

AICC 2.0은 쉽게 말해 "안내하는 AICC"에서 "해결하는 AICC"로 한 단계 발전된 형태의 AI 고객센터라고 할 수 있습니다. 여기서 핵심은 AICC 전체의 설계 방식을 완전히 바꾸자는 데 있습니다. 챗봇, 콜봇, 상담사, 그리고 운영 시스템이 각자 따로 움직이던 구조를 하나로 연결해서, 고객이 어떤 채널로 들어오든 하나의 흐름 안에서 문제가 끝까지 해결되도록 만드는 것입니다.

자율적인 해결 역시 AICC 2.0만의 차별점입니다. AI가 답변만 알려주는 데서 그치지 않고 실제 업무를 처리하는 데까지 나아가며, 사람의 판단이 꼭 필요한 순간에만 상담사가 개입합니다. 상담 데이터가 쌓일수록 그 데이터가 다시 시스템을 개선하는 데 쓰이기 때문에, 한 번 구축하고 끝나는 것이 아니라 시간이 갈수록 더 나아지는 AI 상담 시스템이 완성 된다는 점 역시 커다란 차별화 포인트입니다.

그렇다면 AICC 2.0을 활용하면 구체적으로 어떤 점이 좋을까요? 우선 고객 입장에서는 이제 한 번만 설명하면 됩니다. 채널이 바뀌어도 앞서 나눈 대화의 맥락이 그대로 이어지기 때문에, 챗봇으로 시작한 문의가 전화 상담으로 넘어가더라도 처음부터 다시 설명하실 필요가 없고, 이 작은 차이가 고객이 느끼는 불편함을 크게 줄여줍니다.

상담사 입장에서도 달라지는 점이 많습니다. 상담이 시작되는 순간 고객의 이력과 이전 대화 요약이 화면에 바로 나타나기 때문에 "누구시고 어떤 문제로 연락 주셨나요?"라고 다시 묻는 대신 곧바로 문제 해결에 집중할 수 있습니다. 고객 상황을 파악하는 데 쓰던 시간이 줄어든 만큼 상담의 품질도 자연스럽게 올라가게 됩니다.

마지막으로 AICC 운영자 입장에서는, 그동안 상담 데이터가 쌓이기만 할 뿐 정작 무엇을 고쳐야 할지는 알려주지 않아 답답했던 부분이 해소됩니다. AICC 2.0에서는 쌓인 데이터가 그대로 개선해야 할 과제로 정리되어 나오기 때문에, 운영자가 감으로 판단하지 않고 근거를 가지고 우선순위를 정할 수 있습니다.

기술로 보는 AICC 2.0: 멀티에이전트와 RAG

지금까지 채널 통합과 AI 자동 인사이트 대시보드가 만들어내는 변화를 살펴봤습니다. 그런데 이런 변화가 말처럼 쉽게 구현되는 것은 아닙니다. 채널이 바뀌어도 맥락이 끊기지 않게 하려면 고객의 말을 이해하고, 필요한 지식을 찾고, 실제 업무까지 처리하는 일이 하나의 흐름으로 이어져야 하기 때문입니다. 이를 가능하게 하는 핵심 기술이 멀티에이전트 구조와 RAG 기반 지식 추천이고, 이 부분에서 다이퀘스트가 20여 년간 자연어처리와 검색 분야에서 쌓아온 기술력이 힘을 발휘합니다.

1) 역할을 나눠 협업하는 멀티에이전트 구조

멀티에이전트 구조는 하나의 거대한 AI가 모든 일을 혼자 처리하는 방식이 아니라, 각자 맡은 역할이 분명한 여러 에이전트가 협업하는 방식입니다. 고객의 의도를 파악하는 에이전트, 필요한 지식을 찾아오는 에이전트, 실제 업무를 처리하는 에이전트, 상담 내용을 요약해서 넘겨주는 에이전트가 사람들이 한 팀으로 일하듯 서로 결과를 주고받으며 하나의 상담을 완성해나간다고 이해하시면 쉽습니다.

이런 구조가 중요한 이유는 하나의 AI에 모든 역할을 맡기면 문의가 복잡해질수록 답변의 정확도와 안정성이 떨어지기 쉽기 때문입니다. 반면 역할을 나눠두면 각 에이전트가 자기 영역에 집중할 수 있어서 복잡한 문의도 분업으로 풀어낼 수 있고, 기업의 업무 시스템과 연결해서 단순 안내를 넘어 실제 처리까지 이어가는 "해결형" 상담이 가능해집니다. 그러다 정말 사람의 판단이 필요한 순간이 오면 그때 상담사에게 연결되는데, 이때 요약을 맡은 에이전트가 지금까지의 대화 내용을 정리해서 함께 넘겨주기 때문에 고객은 같은 이야기를 다시 할 필요가 없고 상담사도 곧바로 문제 해결에 집중할 수 있습니다. 앞서 소개한 채널 통합의 효과가 바로 이 구조 위에서 나오는 것입니다.

2) 근거 있는 답변을 찾아주는 RAG 기반 지식 추천

멀티에이전트가 상담의 흐름을 책임진다면, 그 안에서 정확한 답변을 만들어내는 역할은 RAG가 맡습니다. RAG는 AI가 기억에 의존해서 답변을 만들어내는 대신, 기업이 보유한 지식베이스에서 근거가 되는 문서를 먼저 찾아본 뒤 그 내용을 바탕으로 답변을 생성하는 기술입니다. 생성형 AI의 가장 큰 약점으로 꼽히는 그럴듯하지만 틀린 답변을 줄여준다는 점에서, 정확성이 생명인 상담 현장에서는 사실상 필수에 가까운 기술입니다.

상담사 입장에서는 고객의 질문을 받는 순간 근거 문서와 답변 초안이 함께 추천되기 때문에, 입사한 지 얼마 안 된 상담사도 베테랑 수준의 답변에 바로 접근할 수 있습니다. 여기에 다이퀘스트의 강점이 있습니다. RAG의 품질은 결국 얼마나 정확하게 원하는 문서를 찾아오느냐에 달려 있고, 다이퀘스트는 검색 기술에서 출발한 기업인 만큼 이 부분에서 오랜 노하우를 갖고 있습니다.

RAG가 더 의미 있는 이유는 인사이트 대시보드와 맞물려 돌아가기 때문입니다. 대시보드에서 "이 문의에는 답변할 지식이 부족하다"는 신호가 잡히면 해당 지식을 보강하고, 보강된 지식은 다음 상담에서 곧바로 추천에 활용됩니다. 이렇게 상담, 분석, 개선이 하나의 고리로 이어지기 때문에 AICC 2.0은 쓰면 쓸수록 더 좋아지는 구조가 될 수 있습니다.

쓸수록 좋아지는 구조

지금까지 AICC 2.0의 개념부터 전략, 그리고 이를 뒷받침하는 기술까지 살펴봤습니다. 마지막으로 꼭 강조하고 싶은 점은 AICC 2.0이 한 번 구축하고 나면 끝나는 프로젝트가 아니라는 것입니다.

기업의 상담 환경은 고정되어 있지 않습니다. 새로운 상품과 서비스가 나오고, 정책이 바뀌고, 고객이 궁금해하는 내용도 계속 달라지기 때문에, 구축하던 순간에는 완벽해 보였던 시스템도 시간이 지나면 현실과 조금씩 어긋나기 마련입니다. 그래서 구축하는 시점이 가장 좋은 상태인 시스템은 시간이 갈수록 낡아갈 수밖에 없고, 실제로 많은 기업이 AICC를 도입하고도 얼마 지나지 않아 다시 한계를 느끼는 이유도 여기에 있습니다.

AICC 2.0은 이 문제를 처음부터 다르게 접근합니다. 앞서 살펴본 것처럼 상담이 이루어지는 순간마다 데이터가 쌓이고, 그 데이터가 인사이트로 정리되고, 인사이트가 다시 지식과 시나리오를 개선하는 데 쓰이도록 설계되어 있기 때문에, 상담이 늘어날수록 시스템이 오히려 똑똑해지는 구조입니다. 다시 말해 운영 과정에서 겪는 문제 하나하나가 시스템을 성장시키는 재료가 되는 셈입니다.

이런 변화는 세 주체 모두에게 도움이 됩니다. 고객은 시간이 갈수록 더 정확하고 빠른 해결을 경험하게 되고, 상담사는 개선된 지식을 바탕으로 점점 더 수월하게 상담할 수 있으며, 운영자는 무엇을 고쳐야 할지 보이는 상태에서 개선을 반복하며 운영 부담을 줄여나갈 수 있습니다. 처음에 이야기했던 고객, 상담사, 운영자 사이의 단절이 해소되는 데서 그치지 않고, 그 연결이 시간이 지날수록 더욱 단단해지는 것입니다.

컨퍼런스에서 만난 AICC 2.0

지금까지 소개해드린 AICC 2.0의 방향은 지난 9월 9일 코엑스에서 열린 'AICC & CX Insight 2026' 컨퍼런스에서 직접 공개되었습니다. 스마트 워크 & 컨택센터 엑스포(SWCC 2026) 첫날 진행된 이 자리에서 다이퀘스트의 신동화 상무가 '지능형 AICC: 3대 변화와 4대 전략'을 주제로 발표를 맡았고, 고객과 상담사, 운영자 사이의 단절이 컨택센터의 가장 근본적인 문제라는 이야기로 시작해 이를 해소하기 위한 AICC 2.0의 방향을 소개했습니다.

AICC 2.0을 도입한다는 것은 좋은 솔루션 하나를 들이는 일이 아니라, 지속적으로 개선되는 상담 운영 체계를 갖추는 일에 가깝습니다. 도입 후 1년이 지났을 때 처음보다 더 좋아진 AICC를 만날 수 있다는 것, 이것이 다이퀘스트가 그리는 AICC 2.0의 가장 큰 차별점입니다.