29일 서울 강남 AWS 코리아 오피스에서 열린 ‘GenAI 비즈니스 인사이트 데이’에서 AWS 솔루션즈 아키텍트 이석원은 스타트업부터 전통 기업까지 6개 고객의 생성형 AI 도입 사례와 성과를 공개하고, 단계별 지원 프로그램을 소개했다.

사진=고객사들을 초청해 적극적으로 소통하고 있는 AWS

AWS 조사에 따르면 기업들이 AI 도입 과정에서 겪는 주요 장애는 ▲전문 인력 부족(54%) ▲적용 우선순위 설정의 어려움 ▲서비스 선택과 학습 부담(43%)으로 나타났다. AWS는 이를 해소하기 위해 아이데이션, 교육·실습, 아키텍팅 코칭, 해커톤·랩 등 단계별 지원 프로그램을 제공하고 있다고 설명했다.

특히 콜센터 분야에서는 모빌리티 서비스 기업 IMX 모빌리티의 사례가 주목을 받았다. 이 회사는 고객이 탁송 차량을 예약한 뒤 출발 후에 주소나 시간을 변경할 때, 상담원이 직접 아웃바운드 전화를 걸어 확인해야 하는 비효율이 있었다. 하지만 고객 연결 지연과 재시도 과정에서 불필요한 인력 낭비가 반복됐다.

사진= IMX 모빌리티 AI 적용사례를 설명하고 있는 AWS 이석원 아키텍트

이를 해결하기 위해 IMX 모빌리티는 아마존 커넥트, 아마존 렉스, 아마존 베드락 을 결합한 아웃바운드 콜봇을 도입했다. 예약 내역이 담긴 CSV 파일을 업로드하면 콜봇이 자동으로 전화를 걸고, 고객의 자연어 응답에서 주소와 시간을 파싱해 시스템에 반영한다.

성과는 뚜렷했다. 상담원은 단순 확인 전화를 하루 평균 2.5시간 절감했으며, 고객 연결 성공률은 60%에 달했다. 시간 변경 요청은 98% 정확도로 처리됐고, 주소 변경도 65% 성공률을 보였다. 회사는 향후 인바운드 상담 자동화와 오프라인 채널 연계까지 확대해 AICC(지능형 컨택센터) 고도화를 추진할 계획이다.

AWS 솔루션즈 아키텍트 이석원은 “생산형 AI에서 에이전틱 AI까지 최고의 플랫폼을 제공하는 회사가 되겠다”며 “AWS 고객들에게는 비즈니스에서 풀어야 할 문제의 명확한 정의를 도와드리겠다”라고 강조했다. 그는 이어 “전문 인력이 없고, 어디에 적용해야 할지 모르더라도 AWS의 프로그램을 통해 그 간극을 메워드릴 수 있다”고 덧붙였다.

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