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표제지

국문초록

목차

Ⅰ. 서론 11

1. 연구 배경 11

1) 급변하는 보험 비즈니스 환경에 신속 대응 및 비용절감 노력 11

2) AI 기술진화에 따라 고객센터 Digital Transformation 필요성 증가 11

3) 기업들은 고객센터 Digital Transformation 전략 수립 시행 11

2. 연구 목적 12

1) 고객센터 AICC(AI Contact Center) 구축 및 운영 12

2) Big Data 분석기법 활용하여 고객센터 Digital Transformation 추진 완성 12

3) Digital Transformation 완성하기 위한 Digital Control Tower 체계 구축 12

Ⅱ. AICC 및 Digital Transformation 선행 연구 13

1. 고객센터 운영 환경 분석(A보험사 사례) 13

1) In Bound, Out Bound, QM Center 현 운영 현황 13

2) 프로세스 상세 분석 13

3) Call Traffic 및 임금상승에 따른 비용 지속 증가 14

4) 상담품질 및 생산성 향상을 측정할 수 있는 기반 미흡 15

5) Big Data 분석을 위한 시스템 구축 및 운영 전문 조직신설 16

2. AICC 및 Digital Transformation 방향성 검토 17

1) AICC 기반으로 CS Transformation 추진 17

2) Big Data 분석을 통한 Value Creation 강화 17

3. 고객센터 관련 AI 솔루션 검토 18

1) 목소리 인증 18

2) 보이는 ARS 18

3) Voice 봇 18

4) AI-KMS 19

5) 상담 Assist 19

6) STT(Speech-To-Text) 19

7) TA(Text Analysis) 19

8) Big Data 20

9) WFMS(Work Force Management System) 20

4. AI 관련 기반 기술 검토 21

1) 머신러닝(Machine Learning) 21

2) 딥러닝(Deep Learning) 25

3) 자연어 이해(NLU : Natural Language Understanding) 28

4) 자연어 처리(NLP : Natural Language Processing) 29

Ⅲ. AICC 기반의 Digital Transformation 구현 31

1. AICC 및 Digital Transformation 지향점 31

1) AI 기술 적용된 CS Automation 추진으로 고객의 소리 100% 디지털化 31

2) Big Data 적용 경영활동 및 고객맞춤형 서비스 개발 32

2. AI기술 적용된 AICC(AI Contact Center)체계 구축 32

1) 고객 Needs기반으로 구축 필요한 AI솔루션 도출 32

2) AICC(AI Contact Center) 아키텍처 설계 및 구축 35

3) AICC(AI Contact Center) 솔루션별 주요 기능 36

3. Big Data 분석시스템 구축 및 운영 47

1) Big Data 분석시스템 구축 방향 47

2) Big Data 활용하여 신사업 발굴 확대 49

4. 지속가능하게 운영할 수 있는 조직 구성 및 운영 53

1) Transformation 전담조직 신설 및 R&R 부여하고 관리체계 강화 53

2) Transformation 성과를 관리할 수 있는 전문화된 지표 운영 53

Ⅳ. AICC 기반의 Digital Transformation 추진효과 55

1. Transformation 결과 분석 및 검증(A보험사 사례 기준) 55

1) CS Transformation을 통한 업무 효율화 및 기대효과 55

2) CS Transformation을 통한 Operation Cost 개선 효과 56

2. Big Data와 연계하여 고객 확보 및 추가 Value 발굴 57

1) 데이터 통합 및 활용으로 고객여정 관리를 통한 고객확보 57

2) 고객 발굴 및 추가 Value 창출 58

3) 상담내용, VOC 분석결과의 TM 활용 59

3. Transformation 성공을 위한 변환관리 강화 60

1) AI 솔루션 도입 등 중장기적 관점 지향점 및 계획 수립 60

2) AI 기반 주요 관리 체계 및 활동 방안 60

3) AI 솔루션 관리 및 고도화 61

Ⅴ. 결론 62

참고문헌 63

Abstract 63

표목차

〈표 2-1〉 상담 품질 및 효율성 측정지표 15

〈표 2-2〉 CS Automation 핵심 Item 17

〈표 2-3〉 Big Data 활용 Item 17

〈표 3-1〉 고객센터 운영현황 및 업무 프로세스 32

〈표 3-2〉 고객 Needs 기준 추진과제/솔루션 도출 33

〈표 3-3〉 주요 금융사 고객센터 Automation 추진 현황 34

〈표 3-4〉 보이는 ARS 적용 기대효과 37

〈표 3-5〉 상담 Assist 주요기능 41

〈표 3-6〉 STT 특장점 42

〈표 3-7〉 TA 주요기능 44

〈표 3-8〉 WFMS 활용 프로세스 45

〈표 3-9〉 Big Data 분석시스템 구축 관련 주요기능 47

〈표 3-10〉 Big Data 분석시스템 구축시 고려사항 49

〈표 3-11〉 CS 관리지표 53

〈표 3-12〉 Transformation 관리지표 54

〈표 4-1〉 CS Call Automation 대상/비율 55

〈표 4-2〉 예상 시나리오 별 결과값 예측 56

〈표 4-3〉 Big Data 활용사례 59

〈표 4-4〉 AI 솔루션 관리 및 고도화 61

그림목차

〈그림 2-1〉 보험업계 Business Process 13

〈그림 2-2〉 고객/증권수 목표 및 년간 CS Traffic 현황 14

〈그림 2-3〉 CS 비용 전망 14

〈그림 2-4〉 측정지표 및 타사비교 결과 15

〈그림 2-5〉 보이는 ARS 변화 방향 18

〈그림 3-1〉 고객센터 Digital Transformation 방향 31

〈그림 3-2〉 AICC 아키텍처 상세내역 35

〈그림 3-3〉 AICC H/W 아키텍처 설계 35

〈그림 3-4〉 목소리 인증 구성 및 프로세스 36

〈그림 3-5〉 보이는 ARS 컨셉 및 시스템 FLOW 37

〈그림 3-6〉 보이스 봇 시스템 FLOW 38

〈그림 3-7〉 보이스 봇 도입방안 38

〈그림 3-8〉 인바운드 보이스 봇 도입방안 39

〈그림 3-9〉 아웃바운드 보이스 봇 도입방안 39

〈그림 3-10〉 KMS 시스템 구축방안 40

〈그림 3-11〉 고객센터 KMS 지식관리 프로세스 40

〈그림 3-12〉 상담 Assist 시스템 구축방안 41

〈그림 3-13〉 STT 시스템 구축방안 42

〈그림 3-14〉 STT 주요기능 43

〈그림 3-15〉 TA 시스템 구축방안 43

〈그림 3-16〉 WFMS 구성 및 기능 45

〈그림 3-17〉 QA 자동화 구축방안 46

〈그림 3-18〉 QA 자동화 솔루션 구성 및 평가 절차 46

〈그림 3-19〉 Big Data 분석시스템 구성도 48

〈그림 3-20〉 Big Data 분석시스템 도입절차 48

〈그림 3-21〉 Big Data 상품 개발 49

〈그림 3-22〉 Big Data 타겟고객 분석 50

〈그림 3-23〉 Big Data 해지 징후 예측 50

〈그림 3-24〉 Big Data 금융 거래 RISK분석 51

〈그림 3-25〉 Big Data Digital to CSR 분석 51

〈그림 3-26〉 Big Data 불완전 판매 분석 52

〈그림 3-27〉 Big Data 사전 고객서비스 도출[원문불량;p.42] 52

〈그림 3-28〉 Transformation 체계 및 R&R 53

〈그림 4-1〉 CS Automation 기대효과 55

〈그림 4-2〉 CS Transformation Cost 기대효과 56

〈그림 4-3〉 각 산업별 데이터 활용사례 57

〈그림 4-4〉 보험 상담 자동화 및 AI도구 영역 활용사례 58

〈그림 4-5〉 데이터 활용 타겟 마케팅 적용 58

〈그림 4-6〉 마케팅 고객 동의 및 TM 활용사례 59

〈그림 4-7〉 AI기반 중장기적 관리 지향점 60

〈그림 4-8〉 AI 기반 주요관리 체계 61

초록보기

 고객센터는 기업의 고객 서비스 최전선에서 고객과 소통채널 역할을 담당하고 있으나 여전히 상담사에 크게 의존하고 있고 디지털화 되지 않은 분야로 남아 있다. 상담사 의존도가 크다는 것은 다양한 문제로 인한 비효율이 크고 고객 가치를 떨어 뜨리는 원인이기도 하다. 최근 고객센터의 재택근무가 확산되고 상담 대기시간이 늘어 나면서 고객은 필요한 답변을 받기까지 소모적 절차를 진행하여야 되고 상담사와 최초 접촉하기 까지의 과정은 매우 어렵다. AI, BigData 등 디지털 기술이 급속하게 발전함에 따라 기업들은 단순히 문제를 더 빨리 해결하기 위해서가 아니라 새로운 방식으로 비즈니스 프로세스를 개선하기 위한 아이디어를 만들어 내기 시작했다. 이때부터 디지털 트랜스포메이션의 방향이 더욱 구체화 되기 시작했고 인공지능(AI)기술과 융합된 새로운 방식들을 지속적으로 만들어 내고 있다.

첫번째 AI기술을 활용하여 AICC시스템 을 구축하고 운영한다.

목소리 성문 분석을 통해 인증 절차를 단순화 하고 고객과의 실제 상담 내용을 100% 녹취하여 실시간 STT (Speech-To-Text) 기능을 통해 상담 내용을 Text로 파악할 수 있다. 상담 시스템에 내장된 AI 엔진은 TA(Text Analytics) 기능을 통해 사용자의 문의 의도를 완벽하게 파악하여 상담사에게 상담 콘텐츠와 상담 가이드를 제공한다.

상담사는 이를 통해 기존에 유선상 발생할 수 있는 실수를 개선해 빠르게 응대할 수 있다. 기존에 구축된 KMS(Knowldege Management System) 기반으로 이전에 고객이 상담한 내역을 파악하여 AI Assist를 통해 최적의 상담 방안을 제공한다.

두 번째는 Big Data 분석기법 활용하여 고객센터 Digital Transformation 추진한다.

고객 경험 분석, 고객별 채널 이용 패턴 분석, 실시간 통계 및 시간화 등 고객 경험 Data를 Big Data 기법으로 분석할 수 있는 기반을 수립 한다. 고객기반 확대(매출 기여), 수익성 강화, 고객서비스 강화 및 비용 최적화를 위해 다양한 관점으로 분석하고 개선점을 도출하여 매출목표 달성, 비용절감, 새로운 상품개발에 반영한다.

세 번째는 Digital Transformation 완성하기 위한 Digital Control Tower 구축한다.

목소리 인증, 보이는 ARS, 보이스 봇, AI 상담 assist, KMS 등을 활용하여 AI Voice 상담 실현 및 가입,유지,청구,해지 전 과정을 관리할 수 있도록 AICC 구축 및 운영하고 축척되는 Data를 활용하여 고객의 전체 여정을 관리하고 Digital Transformation을 완성하기 위해 필요한 Data Driven 할 수 있는 체계를 구축하고 운영할 수 있는 Control Tower 역할 신설 및 운영 방안을 수립 한다.

새로운 고객센터에서는 AI가 상담사의 고객 통화와 이메일 답변 작성 등을 지원하고 상담사와 고객의 통화내용을 100% 확인할 수 있으며 365일 24시간 내내 즉각 상담 가능하고 운영비를 절감할 수 있으며 단순하고 소모적 응대 대신 전문 상담에 집중할 수 있다. 또한 스스로 상담사에게 답변과 참고자료를 빠르고 정확하게 제공하여 신입 상담사도 노련하게 고객을 응대하도록 지원할 수 있다. 이러한 결과로 생산성을 30% 이상 향상 시킬 수 있으며 AI, Big Data 기술을 활용하여 고객기반 확대, 고객서비스 강화 등 고객 경험을 개선 , 새로운 상품 개발에도 적용하여 신 시장도 만들어 낼 수 있다.

고객센터 Digital Transformation 혁신 방식의 성과는 AI, Big Data 등 새로운 혁신기술을 활용하여 고객 관점으로 비즈니스 프로세스 개선 활동을 지속적으로 실행하고 이행하는 과정에서 나타나는 결과이다.

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