서비스혁신스토리10

브랜드는 언제 나를 먼저 알아볼까 – 고객 응대의 미래와 AI의 진화

누구나 한 번쯤 고객센터에 전화를 걸어 “상담원 연결을 원하시면 0번을 눌러주세요”라는 안내를 들은 적이 있다.

하지만 이제 우리는 점점 그런 안내조차 듣지 않게 될지도 모른다.

이유는 간단하다.

AI가 ‘상담원’을 넘어서 ‘고객 응대의 주체’가 되고 있기 때문이다.

최근 맥킨지(McKinsey)는 AI 고객 서비스가 고객 충성도를 높이는 가장 빠르고 효과적인 방식이 되고 있다고 분석한다.

문제 해결 중심에서, 고객의 시간을 예측하고 경험을 설계하는 방향으로 고객 서비스의 패러다임이 이동하고 있다.

AI 기반 고객 응대, 어디까지 왔을까

맥킨지는 AI 고객 응대를 5단계 성숙도 모델로 설명한다.

1단계: 상담사에게 전적으로 의존하는 수작업 응대

2단계: FAQ·이메일·기초 챗봇 등 제한적 디지털 도입

3단계: 셀프서비스 포털과 챗봇을 통한 자동화 응대(30~50%)

4단계: 고객 행동 분석을 통한 맞춤형 AI 응대 (70% 이상 자동화)

5단계: AI가 문제를 사전에 예측하고 선제적으로 행동 (95% 자동화)

이 모델은 단순히 기술의 수준이 아니라, 고객의 니즈를 브랜드가 얼마나 미리 알고 움직이느냐에 대한 기준이기도 하다.

지금 우리가 경험하는 고객 서비스는 몇 단계일까

국내: 국민은행 ‘오로라’, 신한은행 ‘쏠톡’ 등은 3단계~4단계 초입

글로벌: 미국 뱅크오브아메리카의뱅크오브아메리카의 AI ‘Erica’는 예측 응대 기능까지 포함 → 4~5단계 근접

출처:뱅크오브아메리카 홈페이지

이커머스

국내: 쿠팡은 배송·반품 문의를 AI로 응대하며 3~4단계 수준

글로벌: 아마존은 제품 추천·환불 등 전반에 AI가 개입 → 4~5단계 모델 구축

출처:Amazon.com

통신

국내: SKT·KT의 상담 챗봇, 요금제 변경 등은 3단계, 고도화 진행 중

출처:kt 홈페이지

공공서비스

국내: 대다수 민원 응대는 1~2단계, 디지털 기반은 있으나 비정형 처리 미흡

AI는 어디까지 사람을 대신할 수 있을까 – Agentic AI의 등장

앞서 말한 5단계 중 가장 진화된 형태는 Agentic AI다.

생성형 AI가 텍스트를 생성하던 시기에서,

이제는 AI가 자율적으로 목표를 설정하고 고객 문제를 해결하는 수준으로 발전하고 있다.

예를 들어, 항공권 일정 변경을 요청하면 AI가 이전 여행 기록, 시간, 예산, 일정 충돌 여부 등을 판단해 가장 적절한 항공편과 보상 옵션을 제시하고, 예약까지 완료한다.

AI가 단순한 ‘응답자’가 아니라 ‘행동하는 조력자’가 되는 것, 이것이 에이전틱 AI의 핵심이다.

맥킨지(McKinsey)의 최근 보고서 「The future of customer experience: Embracing agentic AI」에 따르면,

고객 경험(CX)의 진화는 단순히 더 나은 응답 속도나 정확성의 문제가 아니라,

AI가 ‘자율적으로 판단하고 행동하는 구조’로 얼마나 깊이 전환되는가에 달려 있다고 강조한다.

이 보고서는 기존의 생성형 AI(Generative AI)가 고객의 요청에 반응적으로 답하는 데 머물렀다면,

에이전틱 AI(Agentic AI)는 고객의 목표를 이해하고 스스로 행동 계획을 세워 실행하는 능동적 구조로 진화하고 있다고 분석한다.

특히 고객 서비스, 금융, 소매, 헬스케어 등 다양한 분야에서 AI는 단순한 대화형 도구를 넘어, 실시간 상황 판단, 의도 파악, 자율적 의사결정, 후속 실행까지 담당하는 방식으로 설계되고 있다.

이러한 전환은 단순히 AI 기술의 발전만으로 이뤄지는 것이 아니다.

기업은 Agentic AI를 효과적으로 도입하기 위해, 다음과 같은 조직적·기술적 준비가 필수적이라고 맥킨지는 제언한다.

오케스트레이션 프레임워크 구축: 다양한 에이전트를 통합적으로 조율할 수 있는 구조

보안 및 신뢰성 가드레일 설계: AI의 자율 행동이 일으킬 수 있는 리스크에 대한 통제 장치

대규모 시뮬레이션 기반 학습 체계: 복잡한 시나리오에서 AI의 판단력과 안정성을 검증할 수 있는 환경

고객 여정 중심의 재설계: AI 중심 설계가 고객 경험과 비즈니스 목표를 어떻게 조화시킬지를 고민하는 전략적 접근

결국 Agentic AI는 '기술을 도입했다'는 수준을 넘어, AI가 브랜드의 일부로서 고객을 대리해 움직이는 진정한 ‘조력자’로 설계되는가의 문제다.

이러한 전환이 성공적으로 이루어진다면, 기업은 고객과의 신뢰 관계를 기술을 통해 새롭게 구축할 수 있을 것이다.

오늘날 AI 고객 응대 기술은 더 이상 대기업만의 전유물이 아니다.

소상공인조차도 챗GPT를 연동한 간단한 FAQ 자동화 시스템을 통해, 고객 응대의 2단계에서 3단계 수준으로 빠르게 진입할 수 있는 환경이 조성되고 있다.

단순 반복 질문에 대한 대응을 자동화하는 것만으로도 운영 효율은 크게 개선되고, 고객 만족도도 향상된다.

스타트업의 경우, AI 기반 CRM 시스템과 연동된 고객 데이터 분석을 바탕으로,

더욱 정교한 맞춤형 응대를 구현할 수 있으며,

이는 4단계 수준의 자동화 기반을 마련하는 데 실질적인 기회를 제공한다.

고객의 행동을 읽고, 선호를 예측하며, 필요에 따라 리마인드하거나 제안하는 일까지 AI가 함께 수행하는 구조가 가능한 것이다.

소비자 역시 변화하고 있다.

단순히 질문에 대한 답변을 받는 데 그치지 않고, 이제는 브랜드가 자신을 먼저 이해하고, 선제적으로 제안하거나 조력해주는 존재가 되기를 기대한다.

브랜드와의 상호작용이 기술적 기능을 넘어 하나의 유기적 경험이 되기를 바라는 것이다.

결국 오늘날의 브랜드에게 중요한 것은 기술을 단순히 도입하는 것 자체가 아니라,

그 기술을 통해 고객 여정을 얼마나 스마트하게 설계할 수 있느냐이다.

브랜드 경험은 이제 고객이 걸어가는 여정을 얼마나 매끄럽고 예측 가능하게 안내해줄 수 있는가에 달려 있으며, 그 중심에 바로 AI 기반 응대 전략이 자리잡고 있다.

에이전틱 AI 시대를 상상하며

AI는 이제 단순한 응답기를 넘어, 고객의 행동을 미리 읽고 스스로 움직이는 존재로 진화하고 있다.

우리는 머지않아, 상품을 고르기 전 AI가 먼저 취향을 분석해 제안하고,

문제가 발생하기도 전에 이를 감지해 해결책을 제시하며,

심지어는 정서적 공감과 신뢰까지 함께 구축하는 경험을 일상에서 마주하게 될 것이다.

기술은 점차 사람다움을 닮아가고 있으며,

브랜드는 점점 고객의 삶에 깊이 스며드는 동반자가 되어간다.

지금 우리가 맞이하고 있는 이 에이전틱 AI 시대는

두려움보다는 기대감으로 바라볼 수 있는 미래이며,

브랜드와 고객 사이의 관계는 이 기술을 통해 더욱 진화할 준비를 하고 있다.

참고자료

1. McKinsey & Company

The next frontier of customer engagement: AI-enabled customer servic

McKinsey Digital

The future of customer experience: Embracing agentic AIBank of America

Erica® virtual financial assistant

BoA의 AI 금융 비서 ‘Erica’ 공식 소개 페이지. 개인화된 금융관리 서비스 제공.

Amazon

How Amazon’s Rufus AI chatbot helps customers shop smarter

KT 기업 홈페이지 (AICC)

KT AI Contact Center (AICC) 공식 소개