1위 금융사 신한은행이 내부 검증 끝에 리턴제로 RTZR STT를 선택했다

간단한 은행 업무를 위해 금융사에 전화 문의를 했는데 AI 콜센터로 연결된 경험이 있으신가요? 더 간단하고 쉬운 금융 상담을 위해, 많은 금융권 기업에서 대대적인 AI 콜센터 프로젝트가 진행되고 있습니다.

이번 글을 통해 리턴제로가 어떻게 고객 만족과 정확도를 가장 중시하는 국내 1위 금융사와 함께 프로젝트를 진행했는지를 소개드리고자 합니다.

A. 배경

최근 금융권을 비롯하여 콜센터를 운영하는 다양한 기업에서 인공지능 기술을 도입하는 사례가 증가하고 있습니다. 이른바 인공지능 기반 콜센터(이하 AICC)라고 불리는 솔루션입니다. 인공지능 기반의 음성인식과 음성합성, 고객 상담 이해, 업무 자동화를 콜센터 시스템에 도입하여, 기존의 콜센터 시스템이 가지고 있는 한계를 해결할 수 있습니다. 한국에서도 AICC에 관심을 가지거나 도입하는 기업이 많아지고 있으며, 이미 운영 중인 기업은 인공지능 고도화 사업을 추진하여 수준 높은 고객 센터 구축에 힘을 쏟고 있습니다. 일례로 신한은행, 국민은행, 하나은행 등 다양한 금융권에서 AICC를 현재 운영 중이며, 국내 통신 3사 역시 AICC 플랫폼을 개발하고 구축하며 콜센터 시장 선점에 매진하고 있습니다.

AICC는 인력 자원의 과도한 투입이 요구되던 기존 콜센터 시스템과 달리, 24시간 운영되는 AI 상담원 도입으로 영업시간의 제한을 허물어 비영업 시간에도 상담 서비스를 지속할 수 있습니다. AI 상담사에게 응대받는 고객은 인공지능의 뛰어난 대화 능력과 상담 양질 개선으로 더 나은 경험을 받을 수 있으며, 현대화된 기술을 도입한 기업은 콜센터의 효율성을 증진하고 운영 비용을 절감할 수 있습니다. 또한 기존 시스템과 접목하여, 상담사가 고객을 응대하는 과정에서 고객에게 필요한 정보나 절차를 번번이 조회하는 과정 없이, 인공지능이 추천해 주는 처리 과정을 통해 빠르게 대응할 수 있다는 장점도 지니고 있습니다.

신한금융그룹은 당해 3월부터 400억 원 규모의 통합 AICC 구축 사업을 착수하였습니다. 신한은행을 필두로 신한카드, 신한투자증권, 제주은행 등이 공통 참여하여 인공지능 모델과 인프라, 표준 커넥터 등을 공동으로 구축하고, 그룹 표준 플랫폼과의 연계를 통해서 그룹사별로 전문화된 상담 서비스를 개발하고 있습니다. AICC 플랫폼을 구축하기 위해서는 일평균 수십만 건에 달하는 방대한 양의 상담 통화를 빠르고 안정적으로 운영할 수 있는 통신 시스템 구조가 필요합니다. 하지만 그보다 수준 높은 AICC 플랫폼을 구축하기 위해서는 이름에 걸맞게 인공지능 기술의 높은 효율성과 정확도가 반드시 보장되어야 합니다. 특히 음성인식(STT)으로부터 자연어처리(NLU), 음성합성(TTS)으로 이어지는 서비스의 특성상, 가장 선두에 있는 음성인식 기술이 매우 중요한 역할을 수행합니다. 따라서 고객 만족을 놓치지 않기 위한 AICC의 가장 중요한 차별점은, 인간과 시스템 간 첫 교두보 역할인 음성인식의 정확도입니다.

리턴제로는 신한은행으로부터 높은 성능의 최신 음성인식 기술을 인정받아, 국내 최고의 통신사와 함께 최고 수준의 AICC 플랫폼을 구축하기 위해 박차를 가하고 있습니다.

B. 목표

리턴제로는 AICC 프로젝트에서 아래 세 가지의 목표를 잡고 좋은 서비스를 개발하기 위해 힘을 쏟고 있습니다.

첫째, 높은 정확도와 신속한 처리 속도를 갖는 End-to-End 기반의 실시간 음성인식 기술을 적용하기

• AICC는 하나의 인공지능 기술이 아닌 여러 인공지능 기술이 연결된 파이프라인으로 동작하는 거대한 시스템이므로, 음성인식 기술의 높은 정확도가 서비스의 전체 질에 지대한 영향을 미칩니다. 또한 실시간으로 고객의 말을 받아적고 곧바로 상담사가 인공지능의 결과물을 잘 활용할 수 있도록 실시간에 가까운 낮은 지연 속도와 높은 처리 속도를 갖는 실시간 음성인식 모델이 필요합니다.

둘째, 신한금융그룹의 각 그룹사에 전문화되고 커스텀된 음성인식 모델을 공급하기

• 그룹사마다 음성인식을 사용할 시나리오가 다르고 상담 대화의 주제나 분야 또한 상이하기 때문에, 각 그룹사의 요구 사항에 맞게 음성인식 모델을 제공해야 합니다.

셋째, 쓰면 쓸수록 좋아지는 인공지능 기술을 위해, 음성인식 모델의 자동 학습 시스템을 구축하기

• 각 그룹사는 개인정보 필터링을 거친 그룹사 데이터셋을 구축할 수 있습니다. 충분한 데이터가 구축되었을 때마다 AICC 운영 사이트의 간단한 UI/UX로 음성인식 모델을 자동으로 학습할 수 있어야 합니다. AICC 운영 사이트를 이용하여 학습할 자동 학습 API와 자동 배포 API가 필요합니다.
• 각 그룹사에서 사용하는 금융 용어, 전문 용어, 상품명 등 다양한 고유어의 정확도를 개선할 방안이 필요합니다.

C. 솔루션

아쉽게도 솔루션은 내부 기밀이기 때문에 공개하기 어렵습니다. 그렇지만 리턴제로는 신한은행과 협력업체들의 니즈를 이해하고 착실히 수행하고 있습니다.

리턴제로의 음성인식을 도입하고 싶다면 지금 바로 리턴제로 홈페이지(rtzr.ai) 에서 문의해 주세요!

D. 리턴제로의 핵심 takeaway

리턴제로가 이번 프로젝트를 수행하면서 얻은 중요한 팁을 정리해보았습니다.

첫째, Latency (지연속도)는 생각보다 중요하다!

• AICC는 STT, NLU, TTS 모듈의 순서로 구성됩니다. 따라서 고객이 느끼는 지연시간(Latency)은 각 솔루션의 지연시간의 합입니다. 사용자가 말을 끝낸 뒤부터 2초 정도의 임계점 안에 답변이 오지 않으면 사용자 경험이 급격히 불만족스러워질 수도 있습니다.

둘째, Generalist vs Specialist 에 따라 집중해야할 개발 엣지가 다르다

• 좋은 음성인식 엔진은 다양한 주제에 대해서 잘 받아적는 엔진을 의미합니다. VITO 서비스의 음성인식 엔진 역시 같은 기준으로 학습되고 평가되고 있습니다.
• 하지만 AICC에서는 그 기준이 조금 달라질 수 있습니다. 고객상담에서 사용하지 않을 말들까지 잘 받아적는 것이 중요할까요, 아니면 매우 간단한 발화라도 절대 틀리지 않은 것이 중요할까요?
• 음성인식 기술을 적용하고자 하는 서비스에 대한 깊은 이해도로부터, 어떤 음성인식 엔진을 만들어야 고객의 만족도를 극대화할 수 있는지를 알 수 있습니다. 리턴제로의 개발팀은 두 영역 모두 풍부한 경험이 있습니다.

셋째, AICC라면 키워드 부스팅이 반드시 가능해야 합니다.

• 금융사의 AICC에서는 고객상담에서 나올 수 있는 고객사 상품명들은 어떻게 해서든지 잘 인식할 수 있어야 합니다.
• 물론 키워드 부스팅을 적용하면 의도치 않은 부작용도 있습니다. 이런 부작용이 서비스의 경험을 낮추지 않도록 튜닝하는 것이 기술력과 비법의 핵심입니다.