AI 답변에 화난 고객, 인간상담사 감정노동은 더 심해졌다
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코로나19를 기점으로 은행을 비롯한 기업들은 챗봇 같은 인공지능 기술을 고객 상담 콜센터에 본격적으로 도입하기 시작했다. 기업들은 인공지능 기술을 도입하면 “콜센터 상담사들의 업무 효율, 편의가 향상될 것”이라고 했다. 고객들의 단순한 상담 요청(인바운드)은 챗봇 같은 비대면 서비스가 해결하고, 인공지능 목소리를 입힌 자동전화는 광고·이벤트 홍보 업무(아웃바운드)를 대신할 수 있다고 봤다. 인공지능 기술이 콜센터 전반에 도입된 지 3∼4년이 흐른 지금, 상담사들의 노동 환경은 얼마나 변화했을까.
한겨레는 지난 4월17∼24일 민주노총 공공운수노조 든든한콜센터지부 소속 전국 콜센터 상담사 185명을 대상으로 상담센터에 도입된 인공지능 기술과 관련한 설문조사를 진행했다. 이들은 은행(61%), 공공기관(22%), 카드사(16%)와 용역 계약을 맺은 콜센터 소속이다.
조사 결과, 설문에 참여한 상담사 중 66%가 챗봇·자동전화 같은 인공지능 기술 때문에 “근무 여건이 열악해졌다”고 답했다. 또한 “변화가 없다”고 답한 이들은 16% 정도였다. 상담사들은 근무 환경이 더 열악해진 이유로 ‘인공지능 기술 오류에서 비롯된 고객 민원으로 스트레스 증가’(53%, 이하 중복 응답), ‘인공지능 기술 오류로 인한 전체 업무량 증가’(45%), ‘인공지능 기술 도입 이후 인력 축소’(30%) 등을 꼽았다.
또한 콜센터에 인공지능 기술이 도입된 뒤 상담사들이 처리해야 할 콜 건수는 ‘변화가 없거나 증가’(66%)한 것으로 나타났다. 한 콜당 소요되는 상담 시간도 ‘변화가 없거나 증가’(85%)했다는 응답이 많았다. 인공지능 기술 도입이 상담사의 업무량 감소로 이어지지 않았다는 얘기다.
반순금 공공운수노조 든든한콜센터지부 부지부장은 “상담사들은 챗봇이나 자동전화 서비스 때문에 불만을 가진 고객들의 민원을 가장 먼저 처리한다. 기존 인공지능이 잘못 알려준 정보를 고객들에게 설명하고, 새로운 정보를 설명하려면 상담 시간은 길어지고, 감정노동의 강도도 더욱 심해질 수밖에 없다”고 말했다.
‘챗봇, 인공지능 자동전화 서비스와 관련한 고객 민원 때문에 스트레스를 겪은 적이 한번이라도 있다’고 한 응답은 전체의 75%에 이른다. 10명 중 7명은 인공지능 응답에 불만을 가진 민원인들한테 스트레스를 받고 있다는 뜻이다. 또한 상담사들은 1주일 평균 인공지능 기술 오류와 관련한 민원을 5∼10건(71%)씩 받는다고도 했다.
반순금 부지부장은 “기업들이 인공지능 기술을 더 많이 도입하면서 오프라인 영업점 업무, 민원까지 갈수록 상담센터에 몰리고 있다. 서비스가 다양해지면서 업무 난도는 올라가고, 기존 업무에 추가되는 새로운 업무들이 늘어나고 있다”고 말했다.
… 출처 및 원문: https://www.hani.co.kr/arti/economy/it/1143337.html?utm_source=pocket_saves
bookworm님의 댓글
무슨 고객 게시판 문답 사례 수준의 답변만 늘어놓는 AI 챗봇이니 화가 나죠.
김퇴근님의 댓글
KKAHN님의 댓글
2. gpt가 만능은 아님. 각자 서비스에 맞춘 튜닝 모델이 필요함. 대개의 회사는 이러한 역량이 없음.
날씨는어때님의 댓글
보나마나 뻔한 정보들만 집어넣고는 앵무새처럼 반복시키면 화가 않나겠습니까?
hkla님의 댓글
보따람님의 댓글
AI의 실패한 응대로 고객의 불만도가 상승하는 것은 관리자가 직접적인 영향이 없어서 느끼지 못하는 것이죠,
그래도 담합을 통해 이 방향으로 갈 것입니다. 불만은 업계 보편화가 되고 비용을 줄일 수 있어서 이지요.
그린내님의 댓글
괜히 과정만 더 귀찮아지고 전화 울리는 횟수만 더 늘었어요.
밀로님의 댓글
Llama3 같이 파인튜닝만 잘해주면 꽤 괜찮게 작동될만한 LLM들이 많아지고 있어서 어찌저찌 내년쯤에는 개선되지 않을까 싶네요. 기술적인 부분 보다는 학습용 말뭉치 만드는게 더 지옥인거라 지금쯤이면 외주 줬다가 "어... 이거 일을 다 우리가 해야하는거야? 뭐 이리 우리가 해야하는게 많아?" 뭐 이러면서 우왕좌왕 하고 있지 않을까하는 생각이... 이쯤이면 STEM 인력들은 외주가 아니라 회사 내부에 강력하게 보유하고 있어야 한다는 인식이 생겼을 것 같기도 하고... 대기업들이랑 일을 안한지 너무 오래되서 요새는 어떻게 돌아가고 있나 궁금하기도 하네요.
KKAHN님의 댓글의 댓글
DB쿼리 수준이 맞는거 같고, 저역시 하나같이 앵무새 객관식 보기 답변 경험이 전부입니다.
보안에 민감하기로 1등인 은행권이 클라우드에서 언어모델 돌릴리 만무하며, 그걸 온프라미스로 호스팅한다? 못한다고 보여집니다.
수푸군님의 댓글의 댓글
그냥 db에 각 응답과 연결되는 메뉴를 그냥 매칭시켜 붙여놓는것 뿐이더군요. 고객에 어떤 명령어를 넣었는데 못찾았으면 그거 확인해서 핵심 키워드만 뽑아서 매칭시키는데 그게 전부 수작업이었습니다........ 뭐하자는 짓거리지 싶었습니다 ㅋㅋㅋ 고객의 일반 문의에서 단어들만 like 검색해서 찾아낼 뿐입니다 ㅋㅋㅋㅋ
Coldtime124님의 댓글
장점이라면 AI 상담사를 빠르게 패스하고 인간 상담사에게 도달하는 방법을 터득하면, 이전보다 빠르게 상담사들과 통화할 수 있다는 겁니다. 다른 전화문의 고객들은 일단 AI 한테 묶여있거든요. 그래서 이전에는 상담사와 통화하기까지 여러번 전화하고 대기하고 했었는데요, 이번에 AI상담을 경험해보니 대기없이 바로 연결되었습니다. 이게 장점인지는 모르겠지만요.
공부할까님의 댓글
ai 일처리가 너무 답답하더군요...그래서 상담사와 통화를 선택했는데 이 상담사도 ai처럼 대답을 회피하고 원론적인 말만 반복하는 그런 사람이었어요.
결국 다른 경험 많은 상담원과 연결해 달라고 통화 예약해서 기다렸다가 5분 정도 통화 하고 해결을 했네요.
고객센터 업무가 상담원에 따라서 처리하기 애매한 업무도 많을텐데 진짜 학습 기능이 있는 ai가 도입된다면 모를까 대체 불가능할 거 같습니다.
쟘스님의 댓글
AI랍시고 나와서 이거 눌러라 저거 눌러라 시간낭비만 한창 하죠.
고객센터에 전화했을 때 AI가 도움이 된다고 느껴본 적은 아직까지는 없습니다.
아직은 시기상조에요.
그리고 앱에 뭐 검색도 안하는데 AI챗봇 쓰라고 버튼좀 띄워서 자리차지 안했으면 합니다.
검색 결과에만 나와도 되는데, 왜 홈화면부터 나와서 자리차지하고 버벅이고 있는지 모르겠어요.
글록님의 댓글
inde님의 댓글
그런데 그게 1인당 일거리가 줄어드는게 아니라 인간상담사 몫의 전체 일거리가 줄어드는 거라서,
회사는 기계상담사 도입 목적이 비용절감이므로, 전체 일거리 줄어드는 이상으로 인간상담사를 줄여버리니...
인간상담사 1인당 업무량 감소는 커녕 그대로거나 오히려 더 늘어나게 마련이고,
쉬운 상담은 기계상담에서 걸러지니, 더 어려운 상담을 하게되거나 더 진상들과 상담하게 되거나
기계상담으로 열받은 고객과 더 어려운 상담을 하게되기 마련이죠.
개내대래매배새님의 댓글
빅테크 기업이라는 곳이라도 아직 많이 많이 미흡한 것 같아요
최근 최악의 경험은 adobe 와 dropbox 챗봇 이었어요
10년전쯤 이미 있던 rule base 랑 뭐가 다른지
대한민국 은행권이야 레가시 기업이라 신기술에 더디다고 해도
adobe, dropbox 는 테크 기업 아닌가요
adobe 는 심지어 레가시 앱에 AI 탑재를 적극적으로 하고 있는 업계 대장인데
참나
glekang님의 댓글
김치만두님의 댓글
2. 상담원 연결 하려니 보이는 ars니 뭐니 누르는거 한참이고 대기까지 한참(수십분)
3. 상담원 연결하기 전에 이미 고객은 상당히 빡쳐있는 상태일 수 밖에 없음
4. 고객도 피해자 상담원도 피해자..
원주니님의 댓글
시나리오가 있고 대본 쓰는 사람도 있었어요
패턴 벗어나면 예외 처리를 하기는 하지만 거의 의미가 없죠
원래 제한적으로 주소를 인식한다던가 간단한 단답형 처리가 목적이었던건데 희한하게 다들 자비스를 바라면서 사업 추진도 하고 팔아먹기도 하더라구요
테스트도 딱 시나리오에 맞게..ㅋㅋ
다들 다 알면서 추진 했던거구요
오.. AI.. 메타버스.. 위에서 이러니 다들 오... 하면서 일단 추진..
그리고 성과 좋다고 상담원수 줄이고.. 비용절감 했다고 성과 냈다고 하고 말이죠
그리고선 챗지피티 나오고 뭐 난리 났죠
신세계의 문물이구나!!!
자 이걸로 해봐라 ㅋㅋㅋㅋ
아니 투자를 하던가 시간을 주던가 말이죠
영업적 실적도 내야 하고 기존에 하던 기본 업무는 당연히 잘 되야 하고 맡고 있던 프로젝트들은 당연히 잘 돌아가야 하고 그러는 와중에 LLM도 구축하고 신규로 만들어서 서비스 해야 하는데 인력 충원은 없고 뭐..
근데 잘 된다고 해도 말이죠
예전보다는 낫기는 하지만 일부 특화된 영역에서는 한계가 있어서 사람처럼 모두 다 처리는 아직은 먼(?) 이야기입니다
LLM 국내에서 제대로 하는 회사도 없어요
다 마케팅이고 홍보수단
오래 투자하고 연구해야 하는데 데이터 양도 문제고 진득하니 기다려주면서 이끌어가고 하는 투자를 못해요
TunaMayo님의 댓글
되도않은 ai(?)복붙답변 듣자고 시간내서 고객센터에 전화하는거 아닐텐데 말입니다.