01문제
클라이언트의 고객센터는 하루 문의의 70%가 동일한 유형의 반복 질문이었습니다. 상담 인력은 이미 포화 상태였고, 응대 품질은 시간대에 따라 크게 흔들렸습니다. AI 도입을 검토했지만 "우리 데이터로 정말 되는지"를 확인할 방법이 없어 결정을 미루고 있었습니다.
02해결
전면 도입 대신 2주짜리 PoC를 제안했습니다. 실제 상담 로그 중 빈도 상위 유형만 추려 지식 베이스를 만들고, 답변 정확도를 사람이 검수하는 구조로 붙였습니다.
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애매한 질문은 자동으로 상담사에게 넘어가도록 경계를 명확히 설계했습니다. AI가 다 하는 것처럼 보이게 만드는 것이 아니라, AI가 잘하는 범위를 정직하게 긋는 것이 이 프로젝트의 핵심 판단이었습니다.
Asset — 검수 콘솔답변 검수 큐 화면800×1000px · 4:5
Asset — 지표 대시보드정확도·이관율 차트 화면800×1000px · 4:5
03결과
2주 후 클라이언트는 실데이터 기반의 판단 근거를 얻었고, 반복 유형 응대를 자동화 전환하는 다음 단계 프로젝트로 이어졌습니다.
"도입할지 말지를 2주 만에 데이터로 결정할 수 있었던 게 가장 컸습니다."— 클라이언트 담당자 인터뷰