최근에 많은 기업에서 AI 챗봇을 도입해 고객센터 역할을 대신하고 있죠. 하지만 같은 답변만 반복하거나 질문의 의도를 파악 못 하는 AI 챗봇 때문에 오히려 더 화가 난다고 말하는 고객도 있다고 해요. 실제로 은행이나 카드사 고객센터 상담사와 바로 통화하려고 전화했다가 기계 음성만 실컷 듣고 원하는 정보를 얻지 못한 채 전화를 끊는 경우도 종종 발생하는데요. AI가 지금보다 더 자연스럽고 정확한 답변을 구성하려면 LLM 언어모델의 개발이 우선시되어야 해요.

유플러스는 어떤 LLM을 개발해 왔는지 그 배경과 LLM의 기능을 살펴보고, 고객 서비스(CS) 업무를 AI로 쉽게 관리할 수 있는 유플러스 AICC 솔루션을 소개해 드릴게요.

초거대 언어 모델(LLM: Large Language Model)이란, 대량의 데이터를 학습해 인간의 언어를 이해하고 이에 대한 답변이나 반응을 생성하도록 훈련된 인공지능을 말하는데요. LLM은 ChatGPT와 같은 생성형 AI의 성능을 좌우할 만큼 중요한 역할을 해요. LLM은 데이터를 다루는 산업 전반에서 활용할 수 있는데, LLM 활용 사례 중 우리가 가장 쉽게 접할 수 있는 것이 바로 AI 챗봇이에요.

요즘 은행이나 카드사 상담 센터에서는 AI 챗봇을 도입하고 있죠. 하지만 고객의 AI 챗봇 이용 만족도는 높지 않은 편이에요. 글로벌 CRM 기업 세일즈포스가 지난해 발표한 ‘금융 서비스 현황 보고서’에 따르면, 고객이 느낀 가장 불편한 디지털 금융 경험 요소로 AI 챗봇(39%)을 꼽을 정도랍니다. 비대면 시대를 맞아 업무 효율과 고객 편의성을 높이려 AI 챗봇을 도입했지만, 오히려 고객의 불편한 경험만 가중하는 결과를 낳은 꼴인데요.

앞으로 AI 챗봇을 비롯한 생성형 AI 기반 서비스가 경쟁력을 가지려면 사람의 질문에서 스스로 맥락을 파악하고 정확한 답변을 제공할 수 있도록 고도화된 LLM을 활용해야 해요. LLM은 대량의 데이터를 기반으로 문장 구조와 문법, 의미, 단어 내 다른 의미 등을 파악하기 때문에 인간과 같은 방식으로 문장을 이해하고 우리가 기대하는 결과물을 내놓을 수 있기 때문이죠.

대규모 데이터셋을 학습해 인간의 언어를 이해하는 LLM은 특정 전문 분야를 중점적으로 학습했을 때 답변의 정확도가 올라가고 환각 현상도 줄일 수 있는데요. LG 유플러스는 LG의 초거대 AI 엑사원(EXAONE)에 딥러닝 알고리즘 기반 대규모 데이터를 사전 학습시킨 기업 고객 맞춤 LLM 익시젠(ixi-GEN)을 올해 중 선보일 예정이에요. 

엑사원(EXAONE)은 대량의 말뭉치와 고해상도 이미지 등 세계 최대 규모 데이터를 학습한 국내 최고 성능의 다중 모드(Multi-modal) 언어 모델인데요. 지난해 공개한 엑사원(EXAONE) 2.0은 파트너십으로 확보한 특허와 논문 등 약 4,500만 건의 전문 문헌과 3억 5천만 장의 이미지를 학습한 상위 1% 수준의 전문가 AI라고 할 수 있어요. 그뿐만 아니라 국내 최초로 한국어와 영어를 동시에 이해하고 답변할 수 있는 이중 언어(Bilingual) 모델로 개발했으며, 기존 모델보다 더 빠르고 더 저렴하게 이용할 수 있도록 성능을 향상한 것이 특징이에요.

익시젠(ixi-GEN)이라는 이름은 유플러스의 AI 통합 브랜드 ‘익시’에 ‘생성형 AI(Generataive AI)’를 조합해 만든 것인데요. 익시젠(ixi-GEN)은 기존 엑사원(EXAONE)의 원천 AI 소스에 데이터를 추가 학습해 전문성을 강화한 것이 특징이에요. 엑사원(EXAONE)이 가진 이중 언어 및 멀티 모달 모델, 상위 1% 수준 전문 자료 학습, 신뢰성 기반 모델 등의 기술적 장점을 기본으로 갖추고 있고, 여기에 통신 데이터를 더 많이 학습해 전문성을 강화했으니 그만큼 고객 경험도 향상되는 것이죠.

앞서 LLM이 전문 분야를 중점적으로 학습하면 환각 현상을 줄일 수 있다고 언급했는데요. 환각 현상이란 생성형 AI가 잘못된 정보를 사실인 것처럼 제공하는 것을 말해요. AI가 무분별한 정보를 학습하거나 프로그래밍에 결함이 있을 때, 또는 사용자가 제공한 프롬프트의 맥락이 부족할 때 환각 현상이 발생할 수 있어요. 게다가 비즈니스에서 범용 LLM을 활용하면 양질의 데이터 확보와 정확한 답변 생성, 고객 정보나 기업의 내부 정보 유출 등의 문제도 생길 수 있죠.

유플러스의 익시젠(ixi-GEN)은 환각 현상을 줄이기 위해 Private LLM과 검색 증강 생성 솔루션(RAG: Retrieval Augmented Generation) 등을 적용했어요. 

유플러스의 익시젠(ixi-GEN)은 엑사원(EXAONE)을 기반으로 전문가에게 더 높은 전문가 역량을 제공하기 위해 개발되었어요. 익시젠(ixi-GEN)은 생성형 AI에 활용해 광고/마케팅과 고객 응대(AICC) 등 다양한 업무에 활용할 수 있는데요.

유플러스는 익시젠(ixi-GEN)을 중심으로 유독 챗봇, 통화 비서, AI 업무 비서, IPTV 검색 추천, 다국어 번역 등 자사의 다양한 AI 기반 서비스를 고도화할 계획이에요. 앞서 소개한 것처럼 기존 AI 기반 서비스에 익시젠(ixi-GEN)을 적용하면 지금보다 더 정교해진 추천과 상담 서비스를 제공할 수 있을 것으로 예상돼요.

기존에는 콜센터나 1:1 문의 게시판 등을 활용해 사람이 직접 고객의 문의에 응대하는 것이 일반적이었어요. 하지만 이런 방식에는 직원 교육과 상담 자료 관리 등 시간과 비용이 많이 소모되었답니다. 팬데믹 이후 비대면 시대를 맞이한 것도 고객센터 업무 환경에 변화를 주는 요인이었죠.

최근에는 많은 기업이 AI를 고객센터에 도입해 고객 경험을 개선하고, 기업 운영 효율성을 증대하는 데 활용하고 있는데요. AICC 도입 시 얻는 변화는 아래와 같아요.

유플러스 AICC는 AI 기술을 바탕으로 고객이 문의하는 내용을 이해하고 필요한 정보를 자동으로 찾아 응대하는 서비스인데요. 크게 AI 콜봇, AI 대화록, AI 상담 지원 세 가지 기능으로 나눌 수 있어요.

유플러스 AICC 서비스는 기업이 선호하는 형식에 따라 구독형인 AICC 클라우드와 구축형인 AICC 온프레미스 중에 선택할 수 있어요.

✔ 초기에 적은 비용으로 AICC를 이용하고 싶다면 AICC 클라우드를 선택하는 것이 좋아요. 기업의 규모에 따라 원하는 좌석 수만큼만 이용할 수 있고, 운영/유지 비용이 적기 때문이죠. 기업 규모가 작고 빠르게 AICC를 도입하고 싶다면 해당 방식이 잘 맞습니다.

✔ 단, AICC 클라우드는 고객별 맞춤 기능이 필요하다면 추가 개발 비용이 발생할 수 있고, 학습에 필요한 고객 데이터를 외부에 전달하거나 학습된 결과물을 타사와 공유해야 해요. 고객 상담 데이터를 축적하기도 어렵죠.

✔ AICC 온프레미스는 기업이 원하는 형태의 최적화된 솔루션을 얻을 수 있고, 내부 데이터를 활용해 학습된 결과물이 외부로 노출되지 않고 기업에 귀속돼요. 규모가 있거나 보안이 중요한 기업이라면 구축형인 AICC 온프레미스를 추천합니다.

✔ 하지만 AICC 온프레미스는 초기 도입 비용이 높고, 구축 및 증설에 시간이 필요해요. 시스템 유지 보수와 업그레이드 등에 추가 비용이 소요되기도 합니다.

쿠쿠전자는 유플러스 AICC 온프레미스 솔루션을 활용해 업무 환경을 효율적으로 개선한 대표적 사례 중 하나인데요.

쿠쿠전자는 AI 상담사가 음성으로 고객 상담을 제공하는 AI 콜봇 서비스를 이용하고 있어요. 고객이 가장 많이 접수되는 문의에 응대하는데, AS 접수, 오프라인 수리센터 안내와 같이 반복적이고 단순한 정보를 AI 상담사가 제공하고 있답니다. 심야 시간이나 연휴처럼 가장 많이 문의하는 시간에도 상담 대기 없이 빠르고 정확하게 업무를 해결해요.

유플러스가 쿠쿠전자 콜센터에서 약 한 달간 AI 콜봇 서비스를 시험 운영해 본 결과, AI 콜봇은 상담사 36명의 업무를 수행할 수 있었어요. 고객들은 긴 시간 전화 통화를 대기하지 않아도 원했던 문의에 대한 답을 들을 수 있었기 때문에 두 번 이상 상담을 요청한 전화 건수가 75% 획기적으로 감소하기도 했어요.

지금까지 유플러스가 선보이는 LLM인 익시젠(ixi-GEN)에 대해 자세히 알아보고, AI 기반 고객센터인 AICC 솔루션을 소개해 드렸는데요. AI 기술의 발전과 도입이 앞으로 우리 업무 환경을 얼마나 더 효율적으로 개선해 줄 수 있는지 기대되지 않나요?