COPC 표준 위원회 업데이트: 인공지능(AI) 집중 조명 

배경 

COPC 표준 위원회는 고객 경험(CX) 운영 서비스(컨택 센터 지원 포함) 분야의 최대 구매자와 공급자로 구성된 업계 리더 그룹입니다. 이 위원회의 역할은 COPC CX 표준의 모범 사례와 요구 사항을 유지하는 것입니다. 

COPC 표준 위원회는 반기별로 회의를 개최하여 표준을 업데이트합니다. 최근 회의에서 위원회는 인공지능(AI)이 고객 경험(CX) 운영과 최종 사용자 고객 만족도에 미치는 영향을 검토했습니다. 

본 문서는 COPC CX 표준의 현재 및 잠재적 사용자를 대상으로 합니다. 여기에는 고객 경험(CX) 분야에서의 인공지능(AI) 적용에 관한 COPC 표준 위원회의 관찰 내용과 표준 개정 가능성을 판단하기 위한 접근 방식이 제시됩니다. 또한 표준에서 사용되는 용어를 검토하고 포함 후보로 고려되는 신흥 지표를 식별합니다. 마지막으로 인공지능 활용을 지속적으로 평가하기 위한 소위원회 설립을 발표합니다.  

관찰 사항      

인공지능은 고객 서비스를 돌이킬 수 없이 변화시키고 있습니다. 이 강력한 기술은 특히 고객센터 운영에서 고객 서비스 체계의 핵심 요소로 자리 잡고 있습니다. 직원 채용, 교육, 역량 강화 및 팀 성과 평가와 같은 주요 측면을 혁신하고 있습니다.

인공지능은 봇의 활용 범위를 확대하고 정교화하여 더 빠른 문제 해결을 가능케 함으로써 고객 서비스를 향상시키고 있으며, 이는 과거 인간만이 처리하던 업무를 처리하는 수준에 이르렀습니다. 인공지능이 가져온 발전을 수용하는 동시에, 인공지능의 훈련, 평가 및 인간 직원에 미치는 영향에 대한 우려를 해결하는 것이 중요합니다.  

기업과 업계가 이러한 우려 사항을 어떻게 균형 있게 조정하느냐가 인간 직원과 함께 AI를 효과적으로 활용하여 고객 서비스와 지원을 개선하는 데 핵심이 될 것이다. 

인공지능 기반 채용: 가능성과 우려점 

인공지능 기반 도구는 채용 과정을 간소화하여, 목표한 기술과 문화적 적합성을 갖춘 후보자를 식별합니다. 이러한 도구는 이력서와 면접 답변을 놀라운 정확도로 분석하여 오류를 크게 줄이고 비용을 절감합니다.  

그러나 AI가 채용 과정에서 기존 사회적 편향을 지속하거나 악화시킬 가능성에 대한 우려가 제기된다. 또한 자동화에 지나치게 의존함으로써 잠재적 직원을 평가할 때 인간의 판단력과 직관의 가치를 소홀히 할 위험이 있다. 

AI를 활용한 훈련: 최적화와 질문들 

인공지능 기반 교육 플랫폼은 신규 에이전트가 숙련도에 도달하는 속도를 가속화하고 있습니다. 이러한 플랫폼은 개인의 강점과 약점을 평가하여 맞춤형 교육을 제공함으로써 역할에 더 빠르게 적응할 수 있도록 합니다.  

그러나 AI 기반 교육이 정보의 고립을 초래하여 직원들(에이전트 포함) 간의 지식 공유와 협업을 저해할 가능성에 대한 의문은 여전히 남아 있다.  

또한, 훈련 과정 중 성과를 관찰하고 평가하기 위해 인공지능을 활용하는 데에는 윤리적 고려 사항이 존재하며, 특히 이러한 평가가 고용 유지 결정에 영향을 미치는 경우에는 더욱 그러하다. 

에이전트의 AI 파트너: 협력과 우려 

인공지능은 더 이상 단순한 도구가 아닙니다. 실시간 인사이트, 지식 및 지원을 제공하며 상담원과 상호작용하는 소중한 파트너가 되었습니다. 이러한 협업은 효율성과 정확성을 향상시켜 상담원과 고객 모두에게 더 긍정적이고 생산적인 경험을 창출합니다.  

그러나 생성형 AI가 본연의 역할을 넘어 회사 정책, 규정 준수 요건 또는 윤리 지침을 따르지 않는 응답을 생성하거나 행동을 취할 수 있다는 우려가 존재합니다. 또한 AI에 대한 과도한 의존은 인간 에이전트의 비판적 사고 능력과 문제 해결 능력을 저하시킬 위험이 있습니다. 

인력 관리: 정확성과 데이터 품질 

인공지능은 과거 데이터를 분석하여 놀라운 정확도로 통화량을 예측함으로써 관리자가 인력 배치를 최적화할 수 있도록 지원합니다. 이러한 예측은 효율적인 자원 배분을 보장하고 고객 대기 시간을 최소화합니다. 그러나 인공지능 예측의 효과성은 훈련 데이터의 질과 양에 크게 좌우됩니다.  

인공지능의 데이터 처리 능력과 과거 추세에서 벗어날 수 있는 속성에 대한 인간의 통찰력을 결합하면 인력 수요 예측에 균형 잡히고 정확한 접근법을 구축할 수 있습니다. 이 방법은 방대한 과거 데이터 세트와 예상되는 변화를 통합함으로써 예측의 정확도를 높입니다.  

통화 품질 평가: 통찰과 윤리 

AI는 통화 내용을 청취하고, 훈련을 기반으로 상담사 성과를 객관적으로 평가하며, 상세한 피드백 보고서를 생성합니다. 이 데이터 기반 접근법은 개선 영역을 식별하고 지속적인 학습 문화를 조성합니다.  

그러나 데이터의 잠재적 오용에 대한 윤리적 우려가 제기된다. 또한 AI가 의사소통의 미묘한 차이를 잘못 해석할 위험이 있어 상담사 성과 평가가 부정확해질 수 있다.  

인공지능 평가 도구의 효과성을 유지하기 위해서는 정해진 기준에 따른 정기적인 보정이 필요합니다. 표적 점검을 통해 이러한 도구들이 지속적으로 해당 기준을 준수하도록 하여 관리 가능성을 보장합니다. 

공동 책임: 콜센터에서의 인간과 AI 협업 

콜센터에 AI가 도입되면서 효율성과 고객 만족도가 확실히 향상되었습니다. 그러나 그 영향력은 단순히 인간의 역량을 증폭시키는 것을 넘어섭니다. AI는 이제 이전에 인간이 담당하던 중요한 업무들을 맡고 있습니다.  

이러한 책임의 변화는 컨택 센터 인력의 미래에 기회와 도전 과제를 동시에 제시합니다. 컨택 센터 리더들은 이러한 진화하는 역학 관계를 효과적으로 이해하고 헤쳐나가야 합니다.  

직업 전환과 변혁: 미래를 위한 역량 강화 및 재교육 

인공지능의 영향력은 단순히 인간의 능력을 증폭시키는 것을 넘어섭니다. 인공지능은 이제 인간이 담당하던 중요한 업무들을 수행하고 있습니다. 데이터 입력, 일정 예약, 간단한 문의 처리와 같은 반복적인 업무를 자동화하는 인공지능의 능력은 부인할 수 없습니다.  

이러한 자동화는 고객센터 업계에서 일부 일자리 대체를 초래할 것입니다. 그러나 이는 반드시 인간 직원에 대한 암울한 전망을 의미하지는 않습니다. 오히려 이는 제공되는 역할 유형의 변화를 시사합니다.  

인공지능이 일상적인 업무를 처리함에 따라, 인간 상담원은 공감 능력, 창의성 및 비판적 사고가 필요한 보다 복잡한 업무에 집중할 수 있게 될 것입니다. 이러한 역할에는 고객과의 깊은 관계 구축, 복잡한 문제 해결, 그리고 보다 개인화된 지원 제공이 포함될 수 있습니다. 인간 상담원 집단 전반에 걸쳐 유연성과 기본적인 IT 기술에 대한 필요성은 증가할 것으로 예상됩니다. 

이러한 책임의 변화는 고객센터 인력의 미래에 기회와 도전 과제를 동시에 제시합니다.  

협업의 미래: 인간과 인공지능 사이의 가교 구축 

인공지능의 역량이 점점 더 향상되고 있음에도 불구하고, 탁월한 고객 경험을 제공하는 데 있어 인간 상담원은 여전히 대체 불가능합니다. 콜센터의 미래는 인간과 인공지능 간의 경쟁이 아니라 협력적 파트너십에 있습니다.  

양측의 고유한 강점을 각각 활용함으로써, 고객센터는 효율성과 공감 능력이 조화를 이루는 환경을 조성할 수 있습니다. 이러한 전략은 궁극적으로 고객과 직원의 만족도를 높이는 경험으로 이어집니다. 

투명성과 윤리: 책임 있는 인공지능 배포 보장 

인공지능의 확산에 따라 고객센터 및 고객 경험(CX) 리더들은 책임감 있고 윤리적인 인공지능 활용을 위해 노력해야 합니다. 윤리적 활용에는 의사 결정 과정에서 인공지능의 역할에 대한 투명성 확보가 포함됩니다. 특히 고용 결정에 영향을 미치는 데이터와 알고리즘의 잠재적 편향을 방지하기 위한 안전장치가 마련되어야 합니다. 또한 인공지능 도구가 인간의 판단을 대체하지 않고 보완하도록 보장하는 것이 중요합니다. 

COPC CX 표준 변경 사항 평가 

변화를 평가하기 전에, CX 운영 및 COPC CX 표준의 다음 측면에 대한 공통된 이해를 확립하는 것이 중요합니다: 

• 인공지능(AI) – 컴퓨터나 자동화된 로봇(봇)이 일반적으로 인간이 수행하는 작업을 수행할 수 있게 하는 기술입니다 . 이 기술은 급속히 발전하고 있으며 고객 경험(CX) 운영에서 핵심적인 발전입니다. 이러한 발전은 업무의 본질과 상담원의 책임을 변화시키고 있습니다. 
   
• 기계 학습(ML) – 은 직접적인 프로그래밍 없이도 시스템이 자율적으로 학습하고 성능을 향상시킬 수 있는 능력을 부여하는 인공지능(AI)의 하위 분야입니다. 대신 이러한 시스템은 과거 데이터와 과거 의사결정을 분석함으로써 진화합니다. 기계 학습은 명시적인 지시 없이도 지속적인 학습과 개선이 이루어지는 인간의 자기 훈련의 고급 형태와 유사합니다. 
   
• AI 및 현재 전시 1 지표 – 주요 고객 관련 프로세스(KCRPs) 수행에 도입된 AI는 서비스, 효율성, 판매 및 품질 측면에서 측정됩니다.  

품질에 있어 핵심적인 요소는 고객 오류, 규정 준수 오류, 비즈니스 핵심 오류 및 문의 해결률의 측정입니다. 현재 여러 지표가 AI 지원 대화형 및 비대화형 디지털 거래의 산출물을 측정하고 있습니다. COPC CX 표준의 부록 1에는 디지털 지원 거래에 대한 13가지 지표가 제시되어 있습니다. 

• 인공지능(AI) 및 현재 전시 2 지표 – 본 표준은 인간을 위한 핵심 지원 프로세스(KSP) 측정(훈련 품질 및 훈련 시의성)에서 발견되는 것과 같은 AI 훈련에 대한 사전적 통제 요구사항/항목을 포함하지 않으며, 직원들이 KSP 또는 KCRP를 수행하는 데 지원하는 도구의 효과성 측정 항목도 포함하지 않습니다. 

• 인공지능 및 훈련 정확도 – 본 표준은 현재 인공지능 훈련 정확도 측정을 요구하지 않습니다. 최근 일부 관행에서는 정밀도와 재현율을 평가하는 계산을 F 점수로 정의하고 있습니다. 본 문서에서는 F 점수 사용에 대해 상세히 다루지 않으며, 인공지능 정확도 측정 방법의 잠재적 활용 가능성은 COPC 표준 위원회의 검토에 맡깁니다. 

상기 사항을 고려하여 위원회는 AI가 표준의 잠재적 변경 사항에 미치는 영향을 검토 및 평가하고 있습니다. 

1. 용어 
   
   
   1. 표준에서 사용되는 용어는 AI가 고객 경험 운영에서 변화하는 역할을 반영하도록 검토 및 업데이트될 것입니다. 
      
      
   2. 위원회는 고객 접점 업무에서의 인공지능 활용과 인공지능이 핵심 고객 관련 업무(KCR)를 수행하는 KCRP의 전부 또는 일부를 어떻게 수행할 수 있는지 평가하고 있습니다. 주요 쟁점은 다음과 같습니다: 
      
      
      1. CX 운영에 AI를 활용함에 따라 새롭게 식별해야 할 KCR 업무가 있습니까? 
          
      2. CX 운영에 AI를 도입함에 따라 업데이트나 개선이 필요한 기존 KCR 업무가 있습니까? 
          
      3. 현재 인간 역할과 관련된 이러한 용어들의 정의와 사용은, 인공지능이 해당 기능의 전부 또는 일부를 수행하는 사례를 어떻게 설명하는지에 대해 평가될 것이다:
         • 직원 
         • 고객 서비스/지원 직원(CSS) 
         • 어셈블러 
         • 화주 
         • 수집가들 
         • 프로세서 
         • 에이전트 
         • 트레이너 
         • 기획자 
           
           
   3. 핵심 공급업체의 정의는 KCRP 또는 KSP를 수행하거나 해당 기술을 보유한 조직을 포함하도록 평가될 것입니다. 
       
   4. 전시물 2에 제시된 KSP(핵심 서비스 계획)는 KCRP(핵심 성과 계획) 수행에서 AI의 역할을 명확히 하기 위해 필요한 업데이트 여부를 검토할 예정이다. 
       
   5. 용어 변경의 예시: 
      
      
      1. 인공지능이 기존에 인간 상담원이 수행하던 업무를 처리하는 컨택트 센터 환경에서, "핵심 고객 관련 직무"를 재정의하는 접근법은 고객 서비스에서 기술의 진화하는 역할을 인정하는 데서 시작될 수 있습니다.
         
         COPC 표준 위원회는 인간과 인공지능의 역할을 모두 포괄하도록 정의를 수정하여, 고객 서비스 및 지원 제공에 관련된 보다 광범위한 업무 스펙트럼을 반영할 수 있도록 할 것입니다.  
         
         예를 들어: "KCR 직무란 KCRP를 수행하거나 이를 수행하는 직원을 직접 관리하는 직위를 말하며, 여기에는 기존에 인간 상담원이 수행하던 업무와 현재 AI 기술이 실행하는 업무가 모두 포함됩니다. 이러한 프로세스는 인간의 전문성과 인공 지능 역량을 결합하여 효과적이고 효율적인 고객 서비스 및 지원을 제공하는 것을 목표로 합니다." 
         
         이 정의는 현대 컨택 센터에서 AI와 인간 상담원이 최적의 고객 경험을 제공하기 위해 종종 협력하는 고객 서비스의 협업적 특성을 인정합니다. 이는 기술이 고객 관련 역할에 통합되는 것을 강조하며, 업계의 변화하는 환경을 반영합니다.
         
         고객 접점 운영에서 KCR 직무는 역사적으로 전화, 이메일, 웹 상담원, 채권 추심원, 텔레마케터, 우편/팩스 처리원 등 CSS(고객 서비스 담당자)를 포함한 인간 직원을 포함했으며, 현재는 AI 기반 시스템도 포함될 수 있습니다.  
         
         이 정의는 과거 다수의 KCRP 업무를 수행해 온 인력 직원을 포괄하며, AI가 이러한 KCR 업무에 기여하거나 수행할 수 있음을 인정하여 AI 기반 프로세스까지 확대 적용합니다. 
         
         
2. 지표 – COPC 표준 위원회는 표준의 현재 전시 지표를 평가하여 새로운 지표나 수정이 필요한지 판단할 필요성을 확인했습니다. AI의 역할이 고객 경험 운영 서비스의 고품질 및 신뢰성 있는 제공을 보장하기 위해 필요한 기존 지표의 변경 또는 새로운 지표의 도입을 어떻게 요구할 수 있는지 평가하기 위한 소위원회가 구성되었습니다.
   
   
   1. 여기에는 KCRP에 대한 별첨 1 및 KSP에 대한 별첨 2의 적용 가능한 지표에 대한 전면적인 검토가 포함될 것입니다.  
       
   2. 인공지능이 고객 경험 운영에 미치는 새로운 방식과 새로운 지표의 잠재력에 대한 검토에서 인공지능 훈련 및 보정을 위한 측정 기준이 부족하다는 점이 지적되었다. 
       
   3. 고려해야 할 지표의 예시:
      
      
      1. F 점수(또는 F1 점수)는 업계에서 점차 널리 사용되고 있으며 표준에 포함될 후보 지표로 고려될 수 있습니다. 이는 정밀도와 재현율을 결합한 지표로, 특히 고객센터에서 AI 시스템의 성능을 평가할 때 유용합니다.
         
         정확성과 완전성이 동등하게 중요한 고객 상호작용의 역동적 특성을 고려할 때, F 점수는 오탐과 누락을 모두 고려하여 균형 잡힌 평가를 제공합니다.  
          
         컨택 센터 환경에서 최적의 AI 솔루션은 관련 정보를 신속히 식별할 뿐만 아니라 오류를 최소화하여 다양한 문의에 정확히 응답해야 합니다.
         
         정밀도와 재현율 사이의 균형을 이루는 F 점수의 특성은 조직이 고객 문의 처리 시 AI 시스템의 효율성과 효과성을 측정할 수 있게 하여 궁극적으로 고객 만족도 향상과 운영 효율성 증진에 기여하는 적합한 지표입니다. 
         
         
3. 사용 사례 분석 – KCRP 수행 과정에서 AI 활용을 모니터링하며, 특히 생성형 AI에 중점을 둔다.     
    
   1. 최종 사용자 고객 만족도에 영향을 미치거나 미칠 수 있는 사용 사례 식별. 
      
      
   2. 디지털 지원 거래 및 인간 지원 거래의 지원에서 AI와 AI의 사용 및 활동을 관리하는 주체의 역할을 이해한다. 
      
      
      1. 이러한 "거래" 정의/용어는 정확한가요? 용어 하위 그룹을 참조하십시오. 
          
      2. 인공지능을 훈련 및 관리하는 역할이 KCR 직무로 고려될 수 있도록 식별 및 정의되었는가? 
          
      3. 인공지능의 성능을 평가하고 조정하는 사람들 사이에서 교정이 필요한가? 인공지능이 스스로를 평가해야 할 때는 어떻게 되는가?
         
         
   3. 표준의 모든 범주에 걸쳐 인공지능(AI)의 활용이 확대됨에 따라, 표준에 열거된 항목들에 의해 규율되는 활동을 수행하는 기업들의 수 또는 대부분에 영향을 미친다. 
       
   4. 인공지능 활용 사례가 산업 전반에 걸쳐 확산되고 있습니다. 위원회는 자동화된 지원부터 에이전트 지원, 서비스 여정 관리, 인력 관리에 이르기까지 다양한 활용 사례를 검토할 예정입니다. 

COPC CX 표준 변경 관리 

COPC 표준 위원회가 표준을 변경할 때마다, 해당 그룹은 사용자 커뮤니티에 명확하고 일관된 커뮤니케이션을 보장하기 위해 체계적인 절차를 따릅니다. 인공지능(AI)과 관련된 잠재적 변경 사항도 예외는 아니며, 위원회의 접근 방식은 다음과 같은 내용을 포함할 것입니다:  

• 프로세스 산출물과 최종 사용자 만족도에 미치는 영향을 핵심으로 삼고, AI 기능/프로세스 작동 방식에 대한 규정적 요구사항 생성을 피하십시오. (흥미롭긴 하나, 우리는 고품질의 측정 가능하고 관리 가능한 결과물로 관리될 수 있는지에만 관심을 둡니다.)  
   
• 표준의 변경 사항은 전 세계적으로 광범위한 사용자 집합이 구현할 수 있어야 합니다. 
   
• 필요 시 위원회는 표준의 새 버전 이전에 공지를 게시할 수 있습니다. 이러한 공지를 통해 표준 사용과 관련된 위원회의 작업 및 방향에 대한 가시성을 확보할 수 있습니다. 
   
• COPC 모범 사례 핸드북에 제시된 모범 사례를 활용하고 공유하는 것은 적응성과 효과성을 시험하는 중요한 방법입니다. 이러한 접근 방식은 또한 급변하는 기술 환경이 성숙할 수 있도록 하여, 표준의 모든 사용자에게 영향을 미치는 요구사항을 수립하기 전에 시간을 확보할 수 있게 합니다. 

COPC Inc.와 COPC 표준 위원회는 이러한 변경 사항 및 기타 잠재적 수정 사항에 대해 사용자 커뮤니티에 알리는 데 최선을 다하고 있습니다. 1996년 설립 이후 위원회는 표준이 업계의 변화하는 역학에 발맞추도록 지속적으로 노력해 왔습니다. 고객 경험 향상을 위한 인공지능(AI) 적용이 급속히 발전함에 따라, 표준 역시 이러한 발전에 맞춰 적응해 나갈 것입니다.