상담의 본질을 놓친 업계: 고객 86%가 가상상담 도중 전화를 끊는 이유

생성형 AI가 빠르게 발전하면서 고객 상담은 AI 활용 효과가 기대되는 주요 분야로 주목받고 있습니다. 글로벌 시장조사 기관, Gartner는 2028년까지 기업의 85% 이상이 고객 상담에 생성형 AI를 도입하고, 연간 투자 규모 역시 기존 대비 약 4.4배 급증하여 55조원에 이를 것으로 전망¹합니다.

그러나, 도입 확대가 곧 만족스러운 상담으로 이어지는 것은 아닙니다. Gartner에 따르면, 상담사 연결 없이 고객이 직접 해결하는 방식(가상상담 등)으로 문의가 완전히 해결되는 비율은 14%에 불과했습니다.² 나머지 86%는 해결되지 못한 채 상담 도중 이탈하거나 상담사 연결을 찾게 됩니다. 왜일까요? 기계처럼 응대하는 상담 때문입니다. 고객이 원하는 것은 자신의 의도를 정확히 파악하고, 눈높이에 맞춰 응대하는 사람 상담사와의 대화같은 상담이었습니다.

고객이 원하는 휴먼라이크 가상상담, 기업은 왜 만들 수 없는가

그렇다면 기업들은 왜 이런 상담을 개선하지 못할까요? 그 이유는 세 가지 근본적인 어려움에 있었습니다.

• 개발과 수정에 드는 IT 담당자의 부담
  기업이 AI Agent 하나를 만드는 데는 평균 6개월이 걸립니다³. 문제는 구축이 끝난 뒤에도 이어집니다. 서비스 구조가 바뀌면 Agent를 새로 만들어야 합니다. 다른 시스템과의 연동 기준이 바뀔 때마다 최대 40PM⁴ 수준의 개발 리소스를 들여 다시 고쳐야 합니다. 그래서 IT 담당자에게는 Agent를 직접 만들고 바꿀 수 있는 도구와 표준화된 방식의 시스템 연동이 필요합니다.
• 상담 품질을 확인하고 개선할 수 있는 운영 체계의 부재
  AI Agent를 만든 뒤에도 문제는 남아있었습니다. 86%라는 상담 포기율을 낮추려면, 끊임없이 상담 품질을 모니터링하고 개선해야 합니다. 하지만 AI 상담의 성과를 실시간으로 파악할 도구가 없는 기업의 경우, 가상상담이 계약과 보상 정보를 정확히 안내하고 있는지 실시간으로 확인할 수가 없었습니다.
• 기술과 현실의 괴리
  이론상 좋은 AI도, 보험사의 복잡한 비즈니스 환경에는 맞지 않았습니다. 고객의 요청을 해결하려면 기간계 업무 시스템에서 필요한 정보를 실시간으로 조회하고, 상황에 맞는 절차로 연결할 수 있어야 합니다. 그러나 일반적인 표준 솔루션으로는 복잡한 상담 시나리오에서 고객이 원하는 답변을 제공하기 어려웠습니다.

해결방법을 제대로 제시하는 보험 상담이 되기 위해

계약과 보상에 관한 고객별 정보를 확인하고, 다양한 상황에 맞춰 정확하게 안내하는 제대로 된 가상상담이 이루어지고 있는지, 보험회사들은 실시간으로 확인하고 싶어합니다. 하지만, McKinsey에 따르면 AI를 활용하는 기업 중 생성형 AI 성과를 명확한 KPI로 추적하는 기업은 20% 미만에 불과했습니다.⁵ KPI 성과를 측정할 지표와 실시간 모니터링 도구가 부족했기 때문입니다.

사람답게, 쉽게, 명확하게: 고객의 니즈에 답하는 Brity On의 세 가지 원칙

DB손해보험 역시 동일한 고민을 안고 있었습니다. 고객은 기계적인 응대에 불편을 느꼈으나 이는 단순히 시나리오나 스크립트만 바꿔서 해결되지 않는 문제였습니다. 그래서, DB손해보험은 상담사처럼 정확히 알아듣고 응대하는 ‘휴먼라이크한 상담’이 가능하고 상담 성과는 직접 확인할 수 있도록 지원하는 Brity On을 선택했습니다. 그리고 그에 맞게 고객 상담 과정 전체를 재설계하기로 했습니다.

재설계 과정에서 DB손해보험은 삼성SDS Brity On의 세 가지 원칙을 도입하여 고객 상담에서의 진정한 AX 혁신을 구현하고자 하였습니다. 그 원칙은 다음과 같습니다.

첫째, 휴먼라이크(Human-like): 사람처럼 알아듣고 사람처럼 말하는 에이전트
둘째, 편의성(Convenience): 만드는 것도, 바꾸는 것도 손쉬운 솔루션
셋째, 가시성(Visibility): 가상 상담의 성과를 한 눈에 볼 수 있는 대시보드와 관리 시스템

이 원칙이 DB손해보험에서 어떻게 구현되었는지, 보상 프로세스를 자동화한 프로젝트부터 살펴보겠습니다.

1,000명의 업무를 바꾼 보상 프로세스 전체 자동화

DB손해보험이 고객상담 AX를 혁신하기 위해서 맨 처음 시작한 것은 기존 시스템 환경을 제대로 분석하는 것이었습니다. 보험사의 시스템 환경은 복잡합니다. 각각 작동하는 기간계 · 콜 시스템 · 경계 시스템 · 외부 인터페이스 등을 동시에 작동시켜야 하는데, Brity On으로 이 모든 것을 한 번에 처리하는 올인원 서비스를 제공할 방법을 찾는 작업이었습니다.

삼성SDS는 고객사의 인프라와 업무를 세부적으로 분석했고, 총 7개의 과제를 도출하고 수행하여, 보상 서비스, 고객지원 업무영역을 새롭게 설계하고 효율성을 극대화했습니다. 그 결과, DB손해보험은 2026년 2월 보험사 최초로 인공지능(AI)을 보상 프로세스 전 공정에 적용해 상황에 맞는 맞춤형 응답을 제공하는 AI 보험보상 혁신과제를 오픈했고, 이런 혁신 내용이 23개 언론사를 통해 보도되기도 했습니다. 이제 DB손해보험의 Brity On AI 상담 에이전트는 보상의 첫 단추부터 마지막까지 챙기고 있습니다. 그 중 핵심 과제 사례를 소개합니다.

과제 예시. (보상) 아웃바운드: 사고 처리의 첫 단추를 놓치지 않다

01-사고접수

자동차 사고발생 고객 접수

02-Al Agent 자동발신

Al Agent가 자동으로 아웃바운드 콜 실행

03-Al Agent 손해사정 정보 획득

1 주민번호 확인: 주민번호 13자리를 휴대폰 키패드에 입력해주세요.

2 개인정보 동의: 개인정보 수집, 이용에 동의하십니까?

3 거래처 방문 확인: 병원 또는 정비공장에 방문하셨나요?

아웃바운드 봇 문의를 통해 고객으로부터 필요정보 획득

04-기간계 연계

획득 정보는 활용을 위해 기간계에 실시간 전송

자동차 사고가 접수되면, 고객은 보험사의 연락을 기다립니다. 하지만 지금은 기다릴 필요가 없습니다. AI 상담 에이전트가 즉시 사고 당사자들에게 전화를 걸어 사고 상황을 파악하고, 필요한 주민번호 · 개인정보 동의 · 거래처 방문 확인 등 기초 정보를 확인합니다. 사고가 나서 초조한 고객은 “사고 신고는 했는데, 지금 어떤 상태인가”하는 불안감에서 벗어나, 보험사가 빠르게 처리하고 있다는 것을 느끼고 안심할 수 있습니다. 이렇게 AI가 획득한 정보는 실시간으로 기간계에 연계되고, 담당자 배정 · 보험금 심사 · 고객 안내까지 자동으로 이어집니다. 과거에는 보상 직원이 직접 전화하여 해결하는데 많은 시간이 소요되었지만, 이제는 첫 전화 하나로 모든 절차가 시작되어, 현재 1일 평균 7,000건의 아웃바운드 업무를 자동 처리하고 있습니다. 이는 단순히 업무 효율화를 벗어나, 고객에게 “빠르고 안심할 수 있는 보험사”라는 브랜드 경험을 제공하는 것입니다.

Q. DB손해보험을 위한 맞춤형 솔루션들, 어떻게 가능했을까요?

DB손해보험의 복잡한 비즈니스 환경을 깊이 있게 이해하고, 표준 솔루션이 아닌 맞춤형 AI를 함께 설계하는 것이 삼성SDS의 역할이었습니다. 새로운 과제가 생겨도 기술적으로 어렵다고 하지 않고, DB손해보험의 운영환경에 맞는 대안을 함께 고민했습니다. 바로 이러한 이해가 다음의 솔루션들을 가능하게 했습니다. 휴먼라이크 에이전트 구현을 위해, DB손해보험만의 상담 목소리인 커스텀 보이스를 도입했습니다. 기존의 일반적인 AI 보이스로는 고객들이 상담 중에 신뢰감을 느끼지 못하고 중도에 포기하는 경우가 많았습니다. 획일화된 톤과 제너릭한 표현으로는 금융 상담의 심각성과 고객의 불안감을 담아낼 수가 없었기 때문입니다. 임직원 의견을 반영해 만든 친숙하고 신뢰감 있는 고품질 TTS⁶를 통해 고객의 가상상담 만족도를 높였습니다. 단순히 음성만 바뀐 것이 아니라, 고객이 느끼는 신뢰도와 편안함이 함께 높아져 상담 완결로 이어졌습니다.

그리고 편의성을 위해, DB손해보험의 운영자라면 누구나 시스템을 직접 관리할 수 있도록 하는 시나리오 기반 에이전트를 만들었습니다. 업무 흐름 기반의 워크플로우 그대로 에이전트 시나리오를 만들 수 있어, 개발자에게 요청하지 않고도 DB손해보험의 운영자들이 직접 에이전트를 만들고 관리하기 용이합니다.

마지막으로, 가상상담 성과를 한 눈에 확인할 수 있도록 에이전트 관리 포털을 구축했습니다. 상담 품질 관리를 위한 실시간 모니터링, 성과를 한 눈에 파악할 수 있는 대시보드, 그리고 성능 개선에 활용할 이력 데이터를 한 곳에서 확인할 수 있게 함으로써, DB손해보험은 가상 상담 품질과 성능을 지속적으로 개선해 나갈 지표를 갖게 되었습니다.

결국 DB손해보험의 비즈니스를 깊이 있게 이해했기 때문에, 이러한 맞춤형 해결방법을 제시할 수 있었습니다.

AI 상담 도입을 검토하고 있다면 세 가지만 기억하세요: 대화, 운영, 개선

“AI 상담 자동화는 기술이 아니라, 경험을 다시 설계하는 것입니다.”
좋은 AI 모델을 도입하는 것도 중요하지만, 더 중요한 것은 다음 세 가지입니다.

• 고객의 피로도를 줄이는 휴먼라이크한 대화: 단순 자동화가 아니라, 고객이 느끼는 신뢰도와 편안함을 설계하세요.
• 현장이 직접 운영할 수 있는 용이성: 개발자 없이도 쉽게 Agent를 만들고 개선할 수 있는 환경이 지속 가능성을 만듭니다.
• 실시간 모니터링과 지속 개선: 도입 후 멈추지 마세요. 고객 데이터를 기반으로 계속 성능을 개선하는 것이 진정한 가치를 만듭니다.

AI 상담 자동화의 시대는 이미 시작되었습니다. 그리고 상담 자동화는 기술이 아니라 고객의 신뢰를 먼저 설계하는 기업들이 주도할 것입니다.

References

• 출처: Gartner, Forecast Analysis: Contract Center & Gen AI Customer Support, Worldwide, 2026-03
• 출처: Gartner Press Release, Gartner Survey Finds Only 14% of Customer Service Issues Are Fully Resolved in Self-Service, 2024-08
• 삼성SDS의 최근 5년간 주요 AI Agent 구축 프로젝트 기준 평균값
• PM(Person-Month): 한 사람이 한 달 동안 투입되는 작업량을 나타내는 단위
• 출처: McKinsey & Company, The State of AI: How organizations are rewiring to capture value, 2025-03
• TTS: Text-to-Speech, 텍스트를 음성으로 변환하는 프로세스