컨택저널
AI 차세대 컨택센터 기술 : LLM과 챗봇의 도입과한계

 디지털 전환의 가속화와 함께, 컨택센터 산업은 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)과 챗봇 기술을 활용하여 고객 응대의 질적 향상을 추구하고 있습니다. 이러한 기술의 도입은 단순한 자동화를 넘어 고객의 요구를 보다 정확하게 예측하고 맞춤형 대응을 제공할 수 있는 가능성을 제시합니다. 그러나, 할루시네이션(Hallucination) 현상과 같은 기술적 한계로 인해, 기업이 LLM 기반 챗봇을 실질적인 업무에 적용하는 데에는 신중한 접근이 필요합니다.
본 기고에서는 LLM과 챗봇이 컨택센터의 미래에서 어떠한 역할을 할 수 있는지 고찰하고, 이 기술들이 직면한 현실적 문제 및 이를 극복하기 위한 방안에 대해 논의하고자 합니다.

LLM 도입의 가능성과 한계

대형 언어 모델(LLM)은 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 자연어 처리 능력을 갖춘 AI 기술입니다. 챗GPT와 같은 LLM 기반 기술은 고객의 질문에 실시간으로 응답하고, 대화를 통해 고객과의 상호작용을 효율적으로 처리할 수 있습니다. 특히 복잡한 문의나 다단계 질문에서도 맥락을 이해하고 대응하는 능력을 제공하여 고객 응대의 새로운 가능성을 열어가고 있습니다.

그러나 LLM이 실시간으로 생성하는 답변은 잘못된 정보나 논리적 결함을 포함할 수 있는 할루시네이션 현상을 동반합니다. 이는 컨택센터 환경에서 발생할 경우 고객 신뢰도에 심각한 타격을 줄 수 있으며, 정확성이 요구되는 고객 응대에서 특히 문제가 됩니다. 따라서, 기업이 LLM 기술을 실제 서비스에 적용할 때에는 RAG(검색 기반 증강 생성, Retrieval-Augmented Generation) 기술을 병행하여 실시간으로 검증된 데이터를 기반으로 응답을 생성할 수 있도록 해야 합니다.

LLM 도입 시 고려 사항

1. 데이터 검증 메커니즘: LLM이 제공하는 응답의 정확성을 보장하기 위해 RAG 기반 시스템을 활용하여 실시간으로 데이터를 검색하고, 검증된 정보에 따라 응답을 생성하는 방안을 고려해야 합니다.
2. 지속적인 모니터링 및 피드백 루프: LLM의 성능을 지속적으로 평가하고, 응답 오류 발생 시 이를 개선할 수 있는 모니터링 시스템을 구축해야 합니다.
3. 하이브리드 시스템: LLM이 모든 상호작용을 처리하는 대신, 스크립트 기반 시스템과의 결합을 통해 정확성이 요구되는 부분에서는 사전 정의된 스크립트를 활용하는 방식이 효과적입니다.

고객 데이터 보호 및 프라이버시 문제

LLM과 챗봇 기술을 도입할 때는 고객 데이터 보호 및 프라이버시 보장이 필수적입니다. AI 기반의 대규모 언어 모델은 많은 데이터를 처리하고 학습하지만, 이를 통해 고객의 민감한 정보를 노출하지 않도록 철저한 보안 시스템을 구축해야 합니다.
GDPR을 비롯한 개인정보 보호 법령에 따라 고객 데이터를 안전하게 관리하는 것이 중요하며, 기업은 데이터를 익명화하거나 암호화하는 등의 조치를 통해 이를 실현해야 합니다. 또한 데이터 수집 최소화 원칙을 준수함으로써 불필요한 데이터 처리 및 보안을 강화할 수 있습니다.

챗봇의 발전과 현실적 적용

챗봇은 정형화된 스크립트를 기반으로 작동하던 기존 방식에서 발전하여, LLM을 도입함으로써 보다 유연하고 자연스러운 상호작용을 가능하게 하고 있습니다. LLM을 기반으로 한 챗봇은 단순한 FAQ를 넘어 맥락에 따른 대화를 처리하고, 다단계 문의에도 신속하고 정확한 답변을 제공할 수 있습니다.
그러나 LLM 기반 챗봇의 도입에도 불구하고, 신뢰성과 정확성이 중요한 고객 응대 환경에서 LLM의 응답 오류는 기업의 신뢰도에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 많은 기업은 스크립트 기반 응답과 LLM 기반 유연한 상호작용을 결합한 하이브리드 시스템을 도입하고 있으며, 이를 통해 더욱 안정적인 고객 서비스를 제공합니다.

하이브리드 응대 방식
1. 정확성 보장: 챗봇이 제공하는 정보가 고객의 요구와 일치하는지 지속적으로 확인하고, 데이터 검증 시스템을 통해 오류를 최소화하는 방안이 필요합니다.
2. RAG 기반 챗봇: LLM의 자유로운 언어 생성 능력과 검증된 데이터를 결합하여 RAG 기반 챗봇을 운영함으로써 고객에게 더욱 신뢰성 높은 응대를 제공할 수 있습니다.
3. 하이브리드 응대 방식: 스크립트 기반 응답이 필요한 단순 문의는 자동화하고, 복잡한 문의는 LLM을 통해 처리하는 혼합형 접근 방식이 현실적이고 효과적입니다.

 

LLM과 챗봇의 상호작용: 차세대 스마트 컨택센터의 가능성

LLM과 RAG 기반 챗봇의 결합은 차세대 스마트 컨택센터를 구현하는 데 핵심적인 요소로 자리 잡고 있습니다. 이들 기술은 단순한 자동화된 고객 응대를 넘어 고객의 요구를 실시간으로 분석하고 정확한 정보를 제공하는 역할을 수행합니다. 하지만, 고객 응대에서 발생하는 복잡한 문제나 예측할 수 없는 상황에 대응하기 위해서는 여전히 인간 상담원과의 협업이 필수적입니다.

혼합형 하이브리드 시스템은 이러한 문제를 해결하는 중요한 전략으로 부상하고 있습니다. 고객의 복잡한 요구를 실시간으로 분석하여 기본적인 문의는 자동화된 챗봇이 처리하고, 복잡한 문제는 인간 상담원이 처리하는 방식은 고객의 요구에 정확하고 신속하게 대응할 수 있는 시스템을 구축하는 데 필수적인 역할을 합니다.

 

LLM과 RAG 기반 챗봇이 그리는 컨택센터의 미래

LLM과 챗봇 기술은 고객 응대의 자동화를 넘어, 고객의 요구를 정확히 예측하고 맞춤형 서비스를 제공하는 데 중대한 역할을 하고 있습니다. 그러나 LLM이 가진 할루시네이션 문제를 해결하기 위해서는 RAG 기반의 데이터 검증 시스템과 결합한 하이브리드 접근 방식이 필요합니다. 이를 통해 기업은 고객 만족도를 극대화하면서도 운영 효율성을 높일 수 있을 것입니다.

향후 AI 기반 컨택센터는 고객에게 신뢰성 있는 정보 제공과 맞춤형 서비스를 통해 경쟁력을 강화하고, 고객 충성도를 높이는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

LB유세스의 챗봇 준비 현황

LB유세스의 챗봇 솔루션인 ‘라잇봇’은 GPT 기반의 자연어 처리 기술을 활용하여 실시간 상담을 자동화하고 있습니다. 시나리오봇 기능을 통해 반복적인 문의를 자동 처리하며, 고객과의 상호작용 데이터를 통합 관리하여 상담 이력 기반의 맞춤형 서비스를 제공합니다.

1. 챗GPT 기반 실시간 상담 자동화
라잇봇은 GPT 기반 자연어 처리(NLP) 기술을 제공하고, 특정 서비스 문의 영역에서 고객과의 실시간 대화를 자동화하여, 보다 자연스럽고 개인화된 응대를 제공합니다.

2. 시나리오봇을 통한 반복 문의 처리
시나리오봇 기능을 통해 자주 묻는 질문(FAQ)과 같은 반복적인 문의를 자동으로 처리하여 상담사의 업무 부담을 줄입니다.

3. 상담 이력 및 데이터 통합 관리

고객과의 상호작용 데이터를 통합 관리하여 상담 이력 기반의 맞춤형 응대가 가능하며, CRM 연동을 통해 실시간으로 고객 정보를 분석하고 대응합니다.

향후 LB유세스는 이러한 AI기술적 역량을 지속적으로 발전시켜, 보다 정교하고 개인화된 고객 서비스를 제공하는 AI 컨택센터 솔루션을 구축해 나갈 예정입니다.

▶  본 콘텐츠는 창작자의 지적 재산으로, 저작권법에 의해 보호받습니다.
▶  사전 동의 없이 본 콘텐츠의 무단 복제, 수정, 재배포 및 상업적 이용은 금지됩니다.
▶  본 콘텐츠를 인용하거나 활용할 경우, 반드시 출처를 명시하시기 바랍니다.

• #챗GPT
• #시나리오봇
• #상담통합관리
• #채팅상담
• #상담자동화
• #라잇봇
• #LLM 
• #RAG  ＃GDPR 
• #대형언어모델  ＃할루시네이션  
•