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AI 기반 지식관리시스템(AI KMS): 컨택센터의 업무 혁신

컨택센터에서의 KMS와 AI의 결합
컨택센터는 고객과의 직접적인 접점에서 빠르고 정확한 정보를 제공하는 것이 핵심적인 역할을 합니다. 고객의 문의는 단순한 주문 확인에서부터 기술 지원까지 다양하며, 상담원은 신속하고 정확한 답변을 제공해야 합니다. 이를 위해 많은 기업들은 지식관리시스템(Knowledge Management System, KMS)을 운영하고 있습니다.

기존 KMS는 상담원이 필요한 정보를 찾는 데 도움을 주는 역할을 했지만, 지식 문서 검색 속도가 상담 품질을 결정짓는 가장 중요한 요소는 아니었습니다. 상담원이 특정 키워드를 입력하고, 문서를 하나하나 열어보면서 적절한 답변을 찾아야 하는 방식은 신속성과 정확성이 동시에 요구되는 컨택센터 환경에서는 비효율적일 수 있습니다. 특히, 고객이 원하는 정보를 명확하게 제공하지 못하면 상담원이 여러 문서를 오가며 탐색해야 하고, 이 과정에서 시간이 지체될 가능성이 큽니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 AI 기반 지식관리시스템(AI KMS)이 도입되고 있습니다. AI KMS는 기존 KMS의 한계를 보완하고 상담원이 보다 빠르고 정확하게 정보를 찾을 수 있도록 지원합니다. AI가 문서의 내용을 분석하고, 자연어 이해(NLU) 기술을 활용하여 고객의 질문 의도를 파악한 후, 해당 질문에 대한 최적의 답변을 직접 제시하거나, 관련 문서를 자동 추천하는 방식으로 진화하고 있습니다. 단순한 키워드 검색이 아니라 맥락을 이해한 답변 추천, 문서 내에서 핵심 정보 하이라이팅, 자동화된 질문 추천 등의 기능이 추가되면서 컨택센터 운영의 효율성을 극대화하고 있습니다.

AI KMS가 기존 KMS와 다른 점

AI KMS는 기존의 단순 검색 시스템을 뛰어넘어, 상담 업무의 생산성과 정확성을 동시에 향상시키는 방향으로 발전하고 있습니다. 기존 KMS는 상담원이 특정 키워드를 입력하여 문서를 찾아야 했고, 여러 문서를 열람하며 답변을 찾아야 했습니다. 하지만 AI KMS는 상담원이 입력한 문장을 이해하고 문서 내용을 분석하여 문서 내 가장 적절한 답변을 직접 제시하거나, 관련 문서를 자동 추천하는 방식으로 발전하고 있습니다.


또한, AI KMS는 단순한 텍스트 검색을 넘어, OCR(광학 문자 인식) 기술을 활용하여 이미지 기반 문서도 인식하고 분석할 수 있습니다. 기존 KMS에서는 문서가 PDF나 스캔된 이미지 형태로 저장되어 있으면 검색이 불가능했지만, AI KMS는 이를 분석하여 중요한 정보를 추출할 수 있습니다.


이러한 발전을 통해 AI KMS는 기존 KMS의 한계를 보완하며 상담원이 보다 신속하고 정확하게 고객에게 답변할 수 있도록 지원하고 있습니다.


1. 지능형 검색 기능
기존 KMS는 키워드 기반 검색을 사용하여 특정 문서를 찾는 방식이었습니다. 하지만 AI KMS는 문서 내 의미를 분석하여 가장 적절한 답변을 직접 제공하거나, 연관된 문서를 추천하는 기능을 수행합니다. 이를 통해 상담원은 원하는 정보를 정확한 정보를 신속하게 확인할 수 있습니다.


2. 자연어 이해(NLU) 기반의 자동 답변 추천
상담원이 입력한 질문을 AI가 분석하여 단순 검색이 아닌, 실제 질문 의도를 이해하고 가장 적절한 답변을 자동으로 추천합니다. 예를 들어, 고객이 "반품 정책이 어떻게 되나요?"라고 물으면 AI KMS는 ‘반품 정책’이 포함된 문서를 제공하는 것을 넘어, 문서 내에서 정확한 반품 절차 내용을 찾아 답변할 수 있도록 지원합니다.


3. OCR(광학 문자 인식) 기술 적용
기존 KMS에서는 문서가 PDF, 이미지 파일 형태로 저장되어 있으면 검색이 불가능했습니다. 하지만 AI KMS는 OCR 기술을 활용하여 스캔된 문서나 이미지 속 텍스트도 분석하고, 필요한 정보를 검색할 수 있도록 지원합니다.


4. 고객 응대 최적화를 위한 질문 추천 기능
AI KMS는 고객과의 대화 패턴을 분석하여, 예상되어지는 질문을 미리 추천하는 기능을 제공합니다. 이를 통해 상담원은 고객의 질문을 미리 예상하고, 더욱 신속하게 답변할 수 있습니다.


5. 문서 내 답변 하이라이팅 기능
상담원이 특정 문서를 열람했을 때, AI가 자동으로 고객의 질문과 관련된 부분을 하이라이팅하여 상담원이 문서 전체를 읽지 않고도 핵심 정보를 빠르게 찾을 수 있도록 지원합니다.



기존 KMSAI KMS
검색 방식키워드 검색(정확한 단어 입력 필요)자연어 이해 기반 검색(문장 입력 가능)
정보 제공 방식매뉴얼, FAQ 목록 제공
AI가 가장 적절한 답변을 자동 추천
업데이트 방식수동으로 신규 데이터 입력
AI가 자동으로 최신 정보를 반영
고객 응대 지원상담원이 직접 검색 후 응대
AI가 추천 답변을 제시하여 상담원의 응대 속도 향상
문서 처리 방식정형화된 텍스트 문서 중심
OCR 기술을 활용한 문서·이미지 학습 가능


<표1> KMS와과 AI KMS의 주요 차이점

AI KMS의 주요 기능과 기대효과

1.  실시간 상담 지원
상담원이 고객 문의를 입력하면 AI KMS가 실시간으로 문서를 분석하고, 적절한 답변을 제시합니다. 이를 통해 상담원은 별도로 문서를 검색하는 시간을 절약하고, 즉각적으로 고객에게 정확한 정보를 제공할 수 있습니다.


2.  지식 공유와 학습 효율화
상담 업무에서 중요한 것은 축적된 노하우의 공유입니다. AI KMS는 상담원들이 자주 묻는 질문과 답변을 자동으로 정리하고, 이를 지식 데이터베이스에 반영하여 신입 상담원도 신속하게 지식을 습득할 수 있도록 돕습니다.


3.  예측 기반 질문 추천
AI KMS는 고객과 상담원의 대화 패턴을 분석하여 유사한 고객 문의를 예측하고, 상담원이 자주 묻는 질문을 자동으로 추천합니다. 이를 통해 상담원은 질문 유형을 클릭하는 것만으로 답변을 빠르게 찾을 수 있으며, 응대 시간을 단축하고 고객 경험을 개선할 수 있습니다.


4.  멀티채널 연계
AI KMS는 챗봇, 이메일, 음성 상담 등 다양한 고객 응대 채널과 연계하여 일관된 정보 제공이 가능합니다. 상담원이 AI KMS를 통해 확인한 정보는 챗봇을 통해 자동 응답될 수도 있으며, 이메일 응대 시에도 정확한 정보를 활용할 수 있도록 지원됩니다.




AI KMS 도입 시 고려해야 할 요소

AI KMS를 효과적으로 활용하려면 몇 가지 요소를 고려해야 합니다.

먼저, 상담 지식 품질과 최신 정보의 지속적인 반영이 중요합니다. AI KMS는 학습된 데이터를 기반으로 운영되기 때문에, 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터가 반영되지 않으면 AI가 부정확한 정보를 제공할 가능성이 있습니다. 따라서 기업은 지속적으로 지식 데이터를 정리하고 최신 정보를 반영하는 프로세스를 마련해야 합니다.


또한, 상담원의 활용도를 높이기 위한 교육과 피드백 시스템이 필요합니다. AI KMS는 기존 KMS와는 다르게 작동하기 때문에, 상담원이 자연스럽게 활용할 수 있도록 사용자 교육을 제공해야 합니다. AI KMS가 상담 업무를 실제로 어떻게 지원하는지에 대한 피드백을 지속적으로 수집하고 개선하는 과정도 필수적입니다.


마지막으로, AI KMS와 기존 IT 시스템과의 연계 가능성을 검토해야 합니다. CRM(Customer Relationship Management), 상담어플리케이션 등 기존 상담 시스템과 AI KMS가 원활하게 연동되어야 상담원들이 여러 시스템을 번갈아 가며 사용할 필요 없이 하나의 시스템에서 최적의 상담 경험을 제공할 수 있습니다. 

AI KMS 의 컨택센터 활용 사례

컨택센터에서 AI KMS는 다양한 방식으로 활용될 수 있습니다.


AI KMS는 상담 업무의 효율성을 높이기 위해 다양한 방식으로 활용되고 있습니다. 주요 기능을 중심으로 실제 사례를 적용해보겠습니다.


첫 번째 사례는 대형 가전제품 제조사에서 AI KMS의 실시간 문서 분석 및 자동 추천 기능을 활용한 사례입니다. 고객이 제품의 AS 관련 문의를 하면, 상담원이 AI KMS에 질문을 입력하는 즉시 관련된 매뉴얼과 해결 방법이 자동으로 추천됩니다. 기존에는 상담원이 여러 문서를 검색해야 했지만, AI KMS가 문서 내에서 가장 관련성이 높은 답변을 직접 찾아 제공함으로써 평균 상담 시간이 35% 단축되었습니다.


두 번째 사례는 금융기관에서 AI KMS의 예상 질문 자동 추천 기능을 활용한 사례입니다. AI가 고객과의 대화 패턴을 분석하여 자주 묻는 질문을 자동 추천하는 기능을 도입한 결과, 상담원이 직접 키워드를 입력하지 않아도 빠르게 적절한 답변을 확인할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 상담 업무의 신속성이 향상되었으며, 고객 응대의 정확도가 높아졌습니다.


세 번째 사례는 이동통신사에서 AI KMS의 대화형 응답 및 문서 하이라이팅 기능을 적용한 사례입니다. 기존에는 상담원이 긴 이용약관이나 요금제 설명서를 직접 찾아야 했지만, AI KMS가 상담원의 질문을 분석하여 문서 내에서 핵심 정보를 자동으로 강조 표시해주는 기능을 도입하였습니다. 이를 통해 상담원은 문서를 일일이 확인할 필요 없이 즉시 중요한 정보를 찾아 고객에게 안내할 수 있었으며, 상담 품질이 향상되었습니다.


이처럼 AI KMS는 실시간 정보 추천, 예상 질문 자동 추천, 대화형 응답 및 문서 하이라이팅 등의 기능을 통해 컨택센터의 상담 업무를 더욱 효율적으로 변화시키고 있습니다.

결론: 컨택센터에서 AI KMS가 가져올 변화

AI 기반 지식관리시스템(AI KMS)은 컨택센터의 운영 방식에 혁신을 가져오고 있습니다. 기존의 KMS가 상담원이 필요한 정보를 검색하는 데 도움을 주는 역할에 머물렀다면, AI KMS는 고객 문의의 맥락을 이해하고, 보다 정확하고 신속한 답변을 자동으로 제공하는 시스템으로 발전하고 있습니다.


특히 AI KMS는 지능형 검색, 자동 답변 추천, 질문 유형 예측 및 하이라이팅 기능 등을 통해 상담원이 보다 효율적으로 업무를 수행할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 컨택센터는 상담 품질을 향상시키고, 고객 만족도를 높이는 동시에 상담원의 부담을 줄이는 효과를 기대할 수 있습니다.


이제 컨택센터는 단순히 고객의 문의에 답하는 역할을 넘어, AI 기술을 활용해 고객과의 상호작용을 더욱 최적화하고, 데이터 기반의 인사이트를 활용하여 지속적으로 개선해 나가는 방향으로 발전하고 있습니다. 이러한 변화 속에서 AI KMS는 필수적인 기술로 자리 잡고 있으며, 앞으로도 지속적으로 발전할 것으로 예상됩니다.


LB유세스의 AI KMS

LB유세스는 최근 AI KMS를 구축하여 컨택센터 상담 업무의 효율성을 극대화하고 있습니다. 
AI KMS는 상담원의 질문을 이해하고 적절한 답변을 신속하게 제공하며, OCR 기술을 활용한 문서 분석과 질문 유형 추천 등 다양한 기능을 포함하고 있습니다. 

이를 통해 상담원은 보다 직관적이고 빠르게 정보를 확인할 수 있으며, 지속적인 고도화를 통해 컨택센터 운영의 혁신을 이어갈 계획입니다.


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