혹시 이런 고민을 하고 계신가요?
- 고객센터 구축/업그레이드에 수억 원이 드는데 ROI가 나올지 불확실하다
- AI 챗봇, 음성봇을 도입하고 싶지만 기존 시스템 교체는 부담스럽다
- 24시간 고객 응대를 하고 싶지만 야간 인건비가 너무 높다
- 성수기와 비수기 통화량 차이가 커서 인력 운영이 어렵다
- 신기술 도입마다 IT 유지보수 비용이 계속 증가한다
많은 기업이 고객센터 운영에서 높은 고정비, 느린 확장 속도, 복잡한 유지보수라는 문제를 반복하고 있습니다.
이런 문제를 해결하는 방법이 바로 클라우드 컨택센터입니다.
1. 클라우드 컨택센터란?
클라우드 컨택센터(CCaaS, Contact Center as a Service)는 인터넷 기반의 고객 응대 플랫폼입니다.
기존 온프레미스 컨택센터처럼 값비싼 서버나 장비를 구매할 필요 없이, 웹 브라우저만 있으면 전화, 채팅, 이메일, 카카오톡 등 모든 채널의 고객 응대를 즉시 시작할 수 있습니다. 마치 넷플릭스처럼 월 구독료를 내고 필요한 기능을 사용하는 방식이라고 생각하면 쉽습니다.
1-1. 온프레미스 vs 클라우드 컨택센터, 무엇이 다른가요?
온프레미스 컨택센터는 기업이 자체 데이터센터에 서버, 장비, 소프트웨어를 직접 구축하고 운영하는 방식입니다. 모든 시스템을 기업 내부에서 관리하므로 높은 통제권을 가지지만, 막대한 초기 투자와 지속적인 유지보수 비용이 발생합니다.
반면 클라우드 컨택센터는 서비스 제공업체가 관리하는 클라우드 인프라를 인터넷으로 접속하여 사용하는 방식입니다. 장비 구매나 설치 없이 웹 브라우저만 있으면 바로 시작할 수 있으며, 최신 기술 업데이트가 자동으로 적용됩니다.
온프레미스·클라우드 컨택센터의 주요 차이점
이처럼 두 방식은 비용 구조, 구축 속도, 운영 방식에서 근본적인 차이가 있습니다.
특히 클라우드 방식은 초기 투자 부담 없이 빠르게 시작할 수 있고, 비즈니스 상황에 따라 유연하게 조정할 수 있다는 점에서 많은 기업들이 선택하고 있습니다.
1-2. 컨택센터의 핵심 구성 요소
컨택센터 기술은 지난 10여 년간 빠르게 진화해왔습니다. 과거에는 전화 교환과 단순 음성 안내만으로도 충분했지만, 이제는 AI와 디지털 채널 통합이 당연한 시대가 되었습니다.
클라우드든 온프레미스든, 오늘날 경쟁력 있는 컨택센터를 구축하려면 다음과 같은 핵심 구성 요소가 필요합니다.
1. PBX (전화 교환 시스템)
외부 전화와 내부 내선을 연결하는 교환기입니다. 클라우드 PBX는 물리적 장비 없이 인터넷으로 통화를 처리하며, 통화 라우팅, 착신 전환, 회의 통화 등의 기능을 제공합니다.
2. IVR (자동 응답 시스템)
"예약은 1번, 주문은 2번" 같은 음성 안내로 적절한 부서로 연결합니다. AI 기반 IVR은 버튼 대신 자연어 대화로 고객 의도를 파악하여 상담사 없이도 즉시 처리합니다.
3. 통화 녹취 및 분석
모든 통화를 자동으로 녹음하고 클라우드에 저장합니다. AI가 통화 내용을 분석하여 상담 품질을 평가하고, 고객의 불만 사항이나 개선점(VOC)을 자동으로 추출합니다.
4. 상담 애플리케이션
상담사가 실제로 사용하는 통합 작업 화면입니다. 고객 정보, 이전 상담 이력, 실시간 스크립트 제안을 한 화면에서 확인하며, 전화뿐만 아니라 채팅, 이메일 등 여러 채널을 동시에 관리할 수 있습니다.
5. AI 기능
- AI 음성봇: 24시간 전화 자동 응대
- AI 챗봇: 웹/앱/메신저 텍스트 문의 처리
- AI 어시스턴트: 상담사에게 실시간 답변 제안
6. 옴니채널 통합
전화, 채팅, 이메일, SMS, 카카오톡 등 모든 채널을 하나의 플랫폼에서 관리합니다. 고객이 전화로 시작한 문의를 카카오톡으로 이어가도 대화 맥락이 끊기지 않습니다.
그렇다면 클라우드 컨택센터만의 차별점은 무엇일까요?
1-3. 클라우드 컨택센터만의 특장점
적합성·적정성 원칙 위반은 고객의 재무 상황과 투자 경험을 고려하지 않고 부적합한 상품을 권유하는 경우를 말합니다. 고령 고객에게 고위험 파생상품을 판매하거나, 투자 경험이 없는 고객에게 복잡한 구조의 금융상품을 권유하는 사례가 대표적입니다.
1. 구축비 없이 빠른 시작
- 서버, 장비 구매 불필요
- 소프트웨어 라이선스 구매 불필요
- 2주~3개월이면 운영 시작
2. 사용한 만큼만 비용 지불
- 성수기에는 통화량 증가에 맞춰 자동 확장
- 비수기에는 자동으로 비용 절감
- 예측 가능한 월 구독료 구조
실제 사례 : 한국정보산업연합회
정부 사업 관련 캠페인 진행 시 아웃바운드 업무(고객에게 전화 거는 업무)를 완전 자동화한 사례입니다. 필요할 때만 AI를 활용하여 고정 인력 없이 통화 사용량 만큼만 비용을 지불했습니다.
출처: vox.ai 블로그 – “AI 콜센터 덕분에 11년 사업 역사상 최대 실적 달성했어요” | 한국정보산업연합회
3. AI 기능을 즉시 사용 가능
- 별도 개발 없이 클릭 몇 번으로 AI 음성봇 운영
- 온프레미스는 AI 추가에 6개월~1년 + 수억 원 필요
- 클라우드는 설정만으로 즉시 적용
실제 사례 : 마이리얼트립
여행 플랫폼인 마이리얼트립은 클라우드 기반의 AI 솔루션을 도입하여 24시간 무중단 고객 응대 체계를 구축했습니다.
4. 자동 업데이트 및 유지보수
- 서비스 제공사가 모든 유지보수 담당
- 최신 기능 자동 업데이트 (추가 비용 없음)
- 전담 IT 인력 불필요
5. 탄력적 확장
- 클릭 몇 번으로 상담사 수 즉시 조정
- 온프레미스는 장비 추가 구매에 수개월 소요
이제 클라우드 컨택센터가 무엇인지, 어떤 구조로 운영이 되는지 이해되셨나요? 그렇다면 왜 요즘 기업들이 기존 온프레미스 방식말고, 클라우드 컨택센터를 선호하게 되었을까요?
온프레미스 컨택센터의 한계를 통해 그 이유를 살펴보도록 하겠습니다.
2. 온프레미스 고객센터, 무엇이 문제일까?
많은 기업, 특히 엔터프라이즈급 기업들은 이미 온프레미스 방식으로 고객센터를 운영하고 있습니다. 안정적으로 돌아가고 있다면 굳이 바꿀 필요가 있을까요?
문제는 변화하는 고객 기대치와 신기술 도입의 어려움입니다.
온프레미스 방식이 가진 3가지 근본적인 한계를 살펴보겠습니다.
2-1. 끊임없이 증가하는 운영 비용
고객센터 운영 비용은 상담원 인건비만 있는 게 아닙니다. 시설 유지, 장비 교체, IT 인력, 전기료, 임대료까지 눈에 보이지 않는 고정비가 계속 발생합니다.
100석 규모의 온프레미스 기반 컨택센터를 운영한다고 가정했을 때, 연간 운영 비용은 다음과 같습니다.
즉, 100석 컨택센터 기준 연간 4억~9억 원이 들고, 초기 시스템 구축비까지 포함하면 첫 해에만 5억~10억 원 이상이 투입됩니다. 또한, 3~5년마다 장비가 노후화되면 또다시 수억 원 규모의 업그레이드 비용이 추가로 발생합니다.
2-2. 신기술 도입이 너무 느리고 비싸다
고객들은 이미 네이버, 쿠팡 등에서 AI 챗봇으로 24시간 즉시 응답받는 경험을 하고 있습니다. 우리 고객센터에도 AI를 도입하고 싶지만, 온프레미스 환경에서는 도입이 오래 걸리고 복잡합니다.
온프레미스에 AI 추가하는 과정:
- 기술 검토 및 벤더 선정 (1~2개월)
→ 기존 시스템과 호환되는지 확인, 어떤 AI 솔루션을 쓸지 결정 - 하드웨어/소프트웨어 구매 (12개월)
→ AI 구동을 위한 추가 서버, 스토리지 구매 (수천만수억 원) - 시스템 통합 개발 (3~6개월)
→ 기존 CTI, CRM과 연동하는 개발 작업, IT 인력 대거 투입 - 운영 및 유지보수 (지속적)
→ 전담 IT 인력이 계속 관리 필요
총 소요 기간= 6개월~1년총
투자 비용= 수억 원
그리고 2~3년 후 더 좋은 AI가 나오면, 같은 과정을 다시 반복해야 합니다.
2-3. 고객 기대치는 이미 높아졌다
글로벌 고객 서비스 조사 결과, 컨택센터에 대한 고객들의 기대는 이전보다 훨씬 높아졌습니다. 그 이유는 고객이 까다로워졌기 때문이 아니라, 이미 시장에 더 나은 경험을 제공하는 기업들이 등장했기 때문입니다.
- 24/7 즉시 응답이 새로운 표준: 네이버, 쿠팡, 배달의민족 등 주요 플랫폼들이 챗봇과 AI 상담으로 24시간 즉시 응답 서비스를 제공하면서, 고객들은 이를 당연한 것으로 받아들이게 되었습니다.
- 개인화된 경험 요구: 고객들은 이전 구매 이력, 상담 내역을 매번 반복 설명하는 것을 가장 답답해합니다. 한 번 말하면 모든 채널에서 맥락이 유지되는 경험을 원합니다.
- 옴니채널 소통: 전화로 시작한 문의를 문자 또는 카카오톡으로 이어가고, 필요하면 이메일로 자료를 받고 싶어합니다. 채널이 바뀌어도 처음부터 다시 설명할 필요가 없는 경험을 기대합니다.
이러한 혁신적인 서비스가 늘어나며, 고객의 기준도 함께 상승했는데요. 2025년 고객 서비스 통계 보고서의 주요 지표가 이를 잘 보여줍니다.
- 고객의 96.5%가 빠른 응답을 고객서비스의 최우선으로 꼽음
- 72.1%는 문제를 신속하게 해결하는 기업을 재방문
- 전화 대기 시간이 30분을 넘으면 64%가 재이용 포기
이와 관련해 고객 충성도 역시 서비스 품질에 따라 명확히 갈렸습니다.
- 80.7%는 훌륭한 고객 서비스가 재구매 요인
- 75.5%는 나쁜 고객 경험을 이유로 경쟁사로 이탈
즉, 기대에 부응하지 못하면 고객은 즉시 이동합니다.
경쟁사가 AI 기술로 이러한 기대치를 충족시키는 동안 우리 회사가 여전히 “평일 09:00~18:00 운영”에 머문다면?
고객은 더 나은 경험을 제공하는 곳을 선택할 수밖에 없습니다.
그렇다면 수억 원을 들인 온프레미스를 버리고 클라우드로 전면 교체해야 할까요?
3. 기존 시스템은 그대로, AI 기능만 클라우드로
많은 기업이 이미 온프레미스 컨택센터에 수억 원을 투자했습니다. 그렇다고 클라우드 컨택센터를 새롭게 도입하자니, 기존 시스템에 쌓인 고객 데이터와 상담 이력을 모두 이전해야 하고, 상담사들은 새로운 인터페이스에 적응해야 하며, 무엇보다 시스템 전환 기간 동안의 업무 공백이 부담스럽습니다.
vox.ai는 이런 고민을 해결합니다. 기존 시스템을 전부 바꾸는 것이 아니라, 클라우드 기반의 AI 기능만 API 연동을 통해 추가할 수 있습니다.
3-1. 기존 인프라 유지 - API 기반 하이브리드 연동
수억 원을 들인 기존 인프라(CTI, CRM, PBX 등)는 그대로 두고 AI 기능만 빠르게 추가할 수 있습니다. 마치 스마트폰에 새로운 앱을 설치하듯, 기존 시스템을 바꾸지 않고도 최신 AI 기술을 활용할 수 있는 것입니다.
연동 방식:
- PBX 연동: SIP 트렁킹으로 기존 전화 시스템과 연결
- 기존 전화 회선과 번호를 그대로 사용하면서 AI가 먼저 전화를 받도록 설정합니다.
- 별도 하드웨어 추가 없이 네트워크 설정만으로 연동 완료됩니다.
- CRM 연동: API로 고객 정보 실시간 조회
- AI가 고객과 대화하는 중에 CRM에서 고객 정보를 실시간으로 가져와 맞춤 응대를 합니다.
- 예: "홍길동 고객님, 지난달 주문하신 상품 배송 조회를 도와드릴까요?"
- 상담사 전환: AI가 처리 못하는 문의는 기존 CTI로 자동 전환
- AI가 판단했을 때 복잡하거나 민감한 문의는 즉시 상담사에게 연결됩니다.
- 이때 AI가 파악한 고객 정보와 문의 내용을 상담사에게 전달하여 중복 질문을 방지합니다.
실제 운영 시, 모든 전화를 AI에게 맡길 필요는 없습니다. 상황에 따라 선택적 활용이 가능합니다.
- 야간/주말 → AI 100% 자동 응대
- 상담사가 없는 시간대에는 AI가 모든 문의를 처리합니다.
- 간단한 문의는 즉시 해결하고, 복잡한 문의는 다음날 상담사가 콜백하도록 예약합니다.
- 업무 시간 → AI + 상담사 혼합 운영
- 간단한 FAQ, 예약 확인 등은 AI가 처리하여 상담사 부담을 줄입니다.
3-2. 노코드 구축 - IT 리소스 투입 불필요
일반적으로 AI 챗봇이나 음성봇을 만들려면 개발자가 필요합니다. 하지만 vox.ai의 솔루션은 노코드(No-code) 방식으로 누구나 쉽게 AI 기능을 설정할 수 있습니다.
노코드로 AI 상담원을 만드는 4단계 프로세스
- 대화 흐름을 설명하면 AI가 자동 학습 → "고객이 예약 확인 요청하면, 전화번호 물어보고, 시스템에서 조회한 후 알려줘"
- 기존 통화 녹음 업로드하면 패턴 학습 → 실제 상담사가 응대한 통화 파일만 올리면 AI가 학습
- FAQ 문서만 올려도 AI 상담원 완성 → 자주 묻는 질문과 답변 엑셀 파일 업로
- 브랜드 톤앤매너 맞춤 설정 → 친근하게? 전문적으로? 우리 브랜드 스타일로 응대 가능
3-3. 옴니채널 확장 - 전화부터 모든 채널까지
현재 vox.ai의 솔루션은 실제 고객센터 상담원 같은 AI 보이스봇을 중심으로 다양한 서비스를 제공하고 있습니다.
vox.ai의 보이스봇 실제 음성
- AI 상담원: 24시간 인바운드/아웃바운드 자동 응대
- 인바운드: 고객이 전화하면 AI가 자동으로 받아 응대
- 아웃바운드: AI가 고객에게 먼저 전화 걸어 텔레마케팅, 해피콜, 설문조사 진행
- 통화 분석: 대화 스크립트화, 감정 분석, VOC 추출, 민감정보 자동 마스킹
- 모든 통화를 텍스트로 자동 변환하여 검색 가능
- 고객이 화났는지, 만족했는지 감정 분석
- 주민번호, 카드번호 등 민감정보는 자동으로 마스킹
하지만, 고객은 상황에 따라 다양한 채널로 문의합니다. 전화가 편한 고객도 있고, 카카오톡이 편한 고객도 있습니다. 문제는 채널마다 다른 시스템을 구축하면 비용과 관리 부담이 커진다는 것입니다.
이에따라 vox.ai는 한 번 만든 AI를 모든 채널에서 활용할 수 있도록 지속적으로 업데이트 중에 있습니다. 예를 들어, 전화용으로 만든 "예약 확인 AI"를 챗봇/SMS에도 추가 개발없이 적용할 수 있으며, 카카오톡/이메일 등 웹과 앱을 넘나들며 AI 기반의 옴니채널 구축을 가능하게 합니다.
3-4. 빠른 ROI 실현 - 2주 내 PoC, 3개월 내 운영 가능
온프레미스 방식으로 AI를 추가하려면 6개월에서 1년이 소요되지만, vox.ai의 솔루션은 클라우드 기반이기 때문에 하드웨어 구매, 설치, 네트워크 구축 등의 물리적 작업이 필요 없습니다.
또한 이미 검증된 AI 엔진을 사용하므로, 처음부터 AI를 개발할 필요가 없으며 고객사는 자사의 FAQ와 응대 시나리오만 입력하면 즉시 사용할 수 있습니다.
Step 1. 시나리오 설계 (1~2주)
- 자동화 가능한 업무 선정 (FAQ, 예약 확인 등)
- AI 응대 흐름 설계
- 기존 시스템과의 연동 방식 검토
Step 2. AI 구축 및 연동 (2~3주)
- FAQ 데이터 입력 또는 문서 업로드
- 기존 통화 녹음 파일로 AI 학습
- 브랜드 톤앤매너 설정기존 시스템 API 연동
Step 3. 테스트 및 파일럿 (5~6주)
- 내부 테스트 및 정확도 검증
- 일부 문의 유형만 AI로 시작 (예: FAQ 또는 예약만)
- 실제 고객 응대하며 성능 검증
- 효과 확인 후 전체 확대
더욱 상세한 시나리오 설계가 궁금하신가요?
기업별 상담을 통해 적용 시나리오, 예상 비용까지 맞춤형으로 진단해드립니다.
4. 결론
이처럼 요즘 컨택센터 운영을 위한 비용은 계속 증가하고, 고객의 기대치는 날로 높아지고 있습니다. 하지만 기존 온프레미스 방식으로는 이 두 가지 문제를 동시에 해결하기 어렵습니다.
vox.ai의 클라우드 기반 AI 솔루션은 단순히 비용을 줄이는 도구가 아닙니다. 고객 경험을 혁신하고, 상담사의 업무 효율을 높이며, 데이터 기반으로 지속적인 개선이 가능한 솔루션입니다.
AI가 더해진 컨택센터로 얻을 수 있는 것
✓ 운영 비용 70~80% 절감 - 월 단위로 필요한 만큼만 사용
✓ 24시간 365일 고객 응대 - AI가 반복 문의를 처리하고 상담사는 복잡한 문제에 집중✓ 빠른 구축과 유연한 확장 - 2주~3개월이면 시작 가능, 성수기/비수기 탄력 운영
✓ 최신 AI 기술 즉시 적용 - 별도 개발 없이 음성봇, 챗봇, 데이터 분석 기능 사용
최소한의 기능으로 먼저 시작해 보세요
AI 도입이 부담스럽게 느껴지시나요? 걱정하지 마세요. 작게 시작해서 점진적으로 확장할 수 있습니다.
- 일부 업무(FAQ, 예약 확인 등)만 AI로 자동화하는 것부터 시작
- 파일럿 프로젝트로 효과를 검증한 후 단계적 확대
- 기존 시스템과 연동하면서 천천히 전환
