에이전트에게 불안정한 IVR 시스템 탐색을 학습시키기
AI 에이전트가 업무를 처리하기 위해 다른 회사에 전화해야 하는 경우가 점점 늘고 있습니다. 예를 들어 의료 서비스 제공업체는 환자의 MRI 사전 승인 여부를 보험사에 확인해야 합니다. 자동차 보험회사는 고객 차량 수리의 진행 상황과 예상 비용을 확인하기 위해 정비소에 전화해야 할 수도 있습니다.
많은 사람이 생각하는 것과 달리 어려운 부분은 인프라가 아닙니다. 인프라는 이미 갖춰져 있습니다. 즉, 공중 교환 전화망을 통한 음성 통화입니다. 어려운 점은 사람을 위해 설계된 IVR 시스템을 통과하는 것입니다. 알고 보니 에이전트도 우리만큼 이를 답답하게 느낍니다.
이제 Sierra 기반 에이전트는 별도 설정 없이도 가장 까다로운 IVR 시스템을 탐색할 수 있습니다. 언제 전화해야 하는지, 여러 단계의 메뉴를 어떻게 통과해야 하는지, 언제 침묵해야 하는지, 사람과 연결되었는지를 어떻게 알아차려야 하는지 이해합니다. 모든 에이전트에는 IVR 성과를 파악할 수 있는 모니터링 기능과 통화할 때마다 개선되는 메모리가 제공됩니다.
기본으로 제공되는 IVR 탐색 기능을 사용하면 에이전트의 성공률이 약 50%에서 85%로 높아지며, 이미 여러 고객이 이 기능을 사용하고 있습니다.
- 미국 5대 의료보험사의 한 대리점이 의사 진료실에 환자의 사전 승인 관련 최신 정보를 적시에 제공합니다. 이 회사는 Sierra를 사용해 5일도 안 돼 이를 구축했습니다.
- 전국적으로 운영되는 한 디지털 약국은 에이전트를 활용해 지역 약국에 전화해 처방약을 원활하게 이전할 수 있도록 합니다.
- 선도적인 수익 주기 관리 기업의 에이전트가 청구 처리 상태를 확인하기 위해 보험사에 전화하며, 전체 성공률은 70%, 특정 보험사의 경우 94%입니다.
에이전트도 사람처럼 IVR을 탐색하기 어려워합니다. 왜일까요?
AI 에이전트라면 다른 컴퓨터 시스템도 쉽게 탐색할 수 있을 것 같지만, 실제로는 넘어야 할 까다로운 난관이 다섯 가지 있습니다. 선택지를 듣고 하나를 고른 뒤 이를 반복하면 될 것 같기 때문입니다.
- IVR을 이용할 때는 타이밍이 중요합니다. IVR은 법적 고지나 “스페인어는 2번을 누르세요”와 같이 응답할 필요가 없는 사전 안내로 시작하는 경우가 많습니다. 에이전트가 너무 빨리 응답하면 IVR의 안내를 놓쳐 통화가 꼬일 수 있습니다. 에이전트는 들리는 모든 내용을 구분해야 합니다. 진술인가, 질문인가? 적절한 “응답”은 말, 숫자, 아니면 단순히 침묵하는 것인가? 또한 보류 중일 때 사람은 조용히 기다려야 한다는 것을 알지만, 에이전트는 이를 자연스럽게 잘하지 못합니다. 반대로 너무 오래 침묵하면 IVR은 아무도 없다고 판단해 같은 내용을 반복하거나 통화를 종료합니다.
- IVR과 사람에게는 서로 다른 방식의 응답이 필요합니다. 음성 안내("몇 마디로 전화하신 이유를 말씀해 주세요")에는 문장이 아니라 키워드로 답해야 합니다. 하지만 에이전트가 상담원에게 연결된 뒤에는 자연스럽게 대화를 이어가야 하며, 그렇지 않으면 상담원이 전화를 끊을 수 있습니다.
- 전화 안내 시스템의 마지막에 상담원이 연결되었는지 알아차리기는 의외로 어려울 수 있습니다. 대부분의 IVR은 문제를 처리해 줄 수 있는 상담원에게 연결되면 끝납니다. 하지만 대기 음악은 아무런 전환 없이 음이 끝나기도 전에 갑자기 끊기고 “여보세요?”라는 말이 들릴 수 있습니다. 또한 많은 IVR은 대기 중에 녹음된 안내 멘트(“안녕하세요, 전화 주셔서 감사합니다! 고객님의 전화는 소중합니다”)를 재생하는데, 이는 실제 상담원의 목소리와 거의 구별되지 않게 들릴 수 있습니다.
- IVR은 예측하기 어렵습니다. 전화 안내 시스템 자체에 문제가 있는 경우도 있습니다. “3번을 누르세요”라고 안내해 놓고 음성 입력만 받거나, 막다른 경로로 연결하기도 합니다. 전화하는 시간도 중요합니다. 점심시간이나 업무 시간 외에는 에이전트가 안내 절차를 모두 따라가도 반대편에 아무도 없을 수 있습니다. 때로는 목표에 도달할 방법 자체가 없기도 합니다. 예를 들어, 해당 부서에서 에이전트가 갖고 있지 않은 계정 번호를 요구할 수 있습니다.
- 키패드 톤(DTMF)은 특별히 처리해야 합니다. 특히 의료 및 금융 서비스 전화의 인증 단계에 사용되는 많은 IVR은 숫자 키를 누를 때 전화 키패드에서 발생하는 톤인 DTMF 입력만 받습니다. DTMF 전용 안내에서 “2”라고 말해도 작동하지 않습니다. 에이전트는 IVR이 어떤 입력 방식을 요구하는지 분류하고, 올바른 지속 시간과 숫자 간 간격으로 톤을 출력해야 합니다.
Sierra의 해결 방법
당사 플랫폼은 내장된 탐색 기능, 메모리, 지능형 재시도를 결합해 에이전트가 실제 환경에서 발생하는 상황에 대응할 수 있도록 합니다.
- 기본 제공되는 IVR 탐색 기능. Sierra 기반 에이전트는 언제 말하고 언제 기다려야 하는지, 음성과 키패드 톤 중 무엇을 사용할지, 여러 단계의 메뉴를 어떻게 통과할지, 사람과 연결된 시점을 어떻게 인식할지 등 IVR 처리에 필요한 기능을 기본으로 갖추고 있습니다. 고객은 모든 전화 메뉴 트리의 경로를 하드코딩할 필요가 없습니다. 사람과 연결된 시점을 파악하기 위해 에이전트는 전화 메뉴 트리에서 현재 위치라고 판단하는 지점과 방금 들은 말, 오디오에서 감지한 내용을 대조합니다.
- 에이전트는 IVR에서 설명되지 않는 특이 사항을 파악할 수 있습니다. 회원 ID가 좋은 예입니다. ID에는 문자나 피부양자를 식별하는 접미사가 포함될 수 있지만, IVR은 숫자만 허용합니다. IVR이 전체 ID를 거부하면 에이전트는 문자 접두사나 피부양자 접미사를 제외하고 다시 시도할 수 있습니다.
- 기억 및 지능형 재시도. 전화 회선마다 특성이 다르기 때문에 Sierra 기반 에이전트는 어떤 경로가 효과적인지, 부서가 실제로 언제 운영되는지, 목표를 어떻게 달성할 수 있는지 기억하도록 설계되었습니다. 통화가 실패하면 처음부터 다시 시작하는 대신 이 정보를 바탕으로 언제 어떻게 다시 시도할지 결정할 수 있습니다.
- 학습 루프. 호출할 때마다 무엇이 효과적이었는지, 무엇이 실패했는지, 에이전트가 어디에서 막혔는지에 대한 맥락이 쌓입니다. Sierra는 이 피드백을 바탕으로 시간이 지날수록 탐색과 재시도를 개선합니다.
성과 평가 방법
대규모로 효과를 검증하고 성능을 체계적으로 개선하기 위해, 앞서 언급한 다양한 기술적 특성과 여러 산업 분야에서 쌓은 경험을 바탕으로 대표적인 IVR 트리 세트를 구축했습니다. 각 트리에는 “상담원 연결”, “정보 확인”, “작업 실행”과 같은 목표가 있습니다. 실제 상황과 마찬가지로 에이전트는 목표와 필요한 고객 정보만 알고 있을 뿐, 트리의 구조는 전혀 알 수 없습니다.
그런 다음 에이전트가 목표를 달성했는지 평가합니다. 예를 들어 성공 기준이 “보험사가 무릎 수술 비용 중 얼마를 보장하는지 알아내기”라면, 에이전트는 정확한 금액을 제시해야 합니다.
대부분의 과제가 오디오 기반이므로 실제 전화망에서 평가를 진행합니다. 에이전트는 해당 번호로 전화를 걸어 합성 음성 안내를 듣고, 실제 DTMF 톤을 입력하며, 타이머와 통화 대기 시간도 겪습니다.
각 기능의 기여도를 파악하기 위해 모든 작업에서 동일한 에이전트를 두 가지 구성으로 실행했습니다. 하나는 목표와 기본 도구만 갖춘 “기본” 대조군이고, 다른 하나는 일반 IVR 탐색 기능을 활성화한 “가이드” 실험군입니다. 이 기능을 활성화하면 전체 통과율이 57%에서 85%로 49% 증가하며, “상담원 연결” 작업에서 가장 큰 향상 폭을 보입니다. 실제 에이전트에서는 이 초기 통과율을 출발점으로 삼아 구체적인 고객 맥락에 맞춰 점진적으로 개선합니다.
Sierra는 오늘날의 복잡한 IVR 문제를 해결하고 미래를 만들어 갑니다
에이전트가 IVR을 성공적으로 통과해 담당자에게 연결된 뒤에도 새로운 문제가 생길 수 있습니다. 해당 회사가 자동 발신자 응대를 금지하는 정책을 두고 있는 경우입니다. 현재 에이전트는 자신이 누구인지 직접 밝히고 담당자와 통화할 시간을 다시 잡습니다.
장기적으로 에이전트가 신뢰할 수 있고 권한을 부여받은 호출자임을 표준화된 방식으로 식별하고, 기업이 에이전트에게 특정 작업을 수행할 권한을 부여할 수 있어야 한다고 생각합니다.
동시에 IVR 자체도 변화하고 있습니다. 기업들은 전화 안내 시스템을 요청을 직접 처리하거나 발신자를 적합한 담당자에게 연결해 주는 AI 에이전트로 대체하고 있습니다. 이러한 전환에는 시간이 걸릴 것입니다. 그때까지 Sierra는 에이전트가 오늘날의 복잡한 전화 시스템을 원활히 이용할 수 있도록 지원하는 한편, 신뢰할 수 있는 에이전트가 기업과 더 효과적으로 상호작용할 수 있는 방법을 마련하기 위해 노력하고 있습니다.
