![[레포트]Amazon Connect를 활용한 LG 전자의 기계 학습 기반 글로벌 클라우드 콜센터 구축 사례 #KOR202 #reinvent](https://devio2023-media.developers.io/wp-content/uploads/2021/11/eyecatch_reinvent2021_sessionreport.png)
[레포트]Amazon Connect를 활용한 LG 전자의 기계 학습 기반 글로벌 클라우드 콜센터 구축 사례 #KOR202 #reinvent
안녕하세요, 임채정입니다.
이번에 AWS re:Invent 2021 에서는 다양한 세션을 진행하고 있습니다.
이번 블로그에서는 그 중에서도 한국어로 진행한 「Amazon Connect를 활용한 LG 전자의 기계 학습 기반 글로벌 클라우드 콜센터 구축 사례」세션에 대한 레포트입니다.
이번 레포트에서는 세션의 요건, 포인트 등을 정리했습니다.
세션 개요
DESCRIPTION
Amazon Connect는 100% 클라우드로 설계되어 있어 별도의 소프트웨어 개발, 하드웨어 인프라 장비 없이 바로 개발 및 운영을 시작할 수 있습니다. 또한, ML 서비스와 결합하여 새로운 고객 경험의 혁신을 이끌어낼 수 있습니다. 본 세션에서는 LG 전자가 Amazon Connect와 Amazon Lex를 결합하여 쉽게 지능화된 글로벌 콜센터를 구축하는 방법을 소개합니다. 또한, 고객과의 통화 내용을 분석해서 고객의 감정 변화, 응대 규정 및 상담원의 효율성을 ML 기반으로 자동 분석할 수 있는 Connect Lens 를 활용한 사례에 대해 알아봅니다.
SPEAKERS
TaeHoon Kim Jungkon Kim
SESSION LEVEL
200 - Intermediate
레포트
아젠다
- LG CNS의 Amazon Connect 도입 사례
- 클라우드 기반 콜센터 솔루션 Amazon Connect
- Amazon Connect의 ML 기반 서비스
1. LG CNS의 Amazon Connect를 사용한 클라우드 콜센터 도입 사례
먼저 Amazon Connect 사용하여 클라우드 콜센터를 도입한 사례에 대해 알아보겠습니다.
도입 배경 및 사례
도입 배경
지리적인 제약으로 전세계 콜센터노후 장비 교체
응대 품질을 개선을 위한 개선 활동을 전개하고 신기술 사용
도입 사례
미국, 홍콩, 호주 법인을 Amazon Connect으로 마이그레이션
도입 효과
Business Agility
- 기존 구축형 장비의 구축 기간 2, 3개월 -> 3주로 감소
- 엔지니어의 현지 출장 불필요
- 헤드셋만 있으면 어느장소에서든 동일한 업무 진행
- 상담원의 수를 유연하게 대응 가능
Operation & Cost
- 노후화된 장비의 개선이 필요 없어지면서 운영비 감소
- 서비스 통합 운영으로 효율성 증가 기대
- 상담원 수와 상관없이 실사용에 대한 과금으로 라이선스 비용 개선
Customer Care
- 상담내용을 Contact Lens서비스의 AI가 텍스트로 변환해주기 때문에 손님의 반복적인 답변 불필요
- 응대 시간이 줄어들고 고객 불편 최소화
- 저장된 텍스트의 데이터 분석으로 상담 개선 가능
향후 계획
- 헝가리, 이탈리아, 네덜란드, 프랑스 콜센터를 추가로 마이그레이션 할 예정
- Amazon Connect가 한국에 런칭되면서 한국의 인식률 검증 진행중
2. 클라우드 기반 콜센터 솔루션 Amazon Connect
실제로 Amazon Connect 서비스가 어떤 것이고, 어떤 장점이 있는지 알아보겠습니다.
거대한 전자상거래 사이트인 Amazon은 많은 손님들이 이용하는 만큼 상단원의 응대가 필요했다.
하지만 보안성과 유연함을 가진 콜센터 솔루션을 찾기는 힘들었기 때문에 새로운 솔루션을 구축했다.
그것이 Amazon Connect다.
먼저 Amazon Connect가 생기기 전의 기존 콜센터 솔루션과 Amazon Connect를 비교했습니다.
- 기존 콜센터 솔루션
- 사용법 복잡
- 다른 시스템과의 통합이 어려움
- 급격한 트래픽 변화에 대응하기 어려움
- 비싼 하드웨어 비용
- 별로의 전문가 비용
- 다년간의 계약
- 장비 등을 각각 다른 밴터에 도입 후 사용할 때 원인불명의 에러 발생
- Amazon Connect 기반의 콜센터 솔루션
- 보안성
- 안정적인 운영
- 유연하게 시스템 통합
- 통화량 급증, 급감 시 스테일아웃 기능 가능
1) skill 기반 라우팅
- skill 기반으로 상담원의 역할을 분담하거나 우선순위 지정 가능
- 다양한 라우팅 전략 활용 가능
2) 통화녹음 & 채팅 기록
- 자동으로 S3에 저렴하고 이론상 무제한으로 저장
3) 실시간 및 기록 분석
- 콜센터의 서비스 레벨, 상담 응대 평균시간, 상담원 효율과 관련된 여러 지표 관련 확인 가능
- 실시간으로 주목해야할 고객 상담을 선발해 상담원에게 코칭 가능
4) 고품질 오디오
- 인터넷 기반의 가변 코덱을 사용함으로 고품질의 오디오 제공
- 헤드셋만 있으면 인터넷이 가능한 어디에서든 상담업부응 고품질의 오디오로 진행 가능
Amazon Connect에서는 간단한 챗봇 기능을 사용해서 셀프 자동화 서비스를 사용할 수 있도록 구축 가능합니다.
다음은 콜센터 데모입니다.
AWS Lambda
고객의 전화가 걸려오면 고객 전화번호를 Amazon Connect로 전달
-> 전화번호로 고객의 계정 정보를 CRM을 통해 가져옴
-> 계정정보로 항공 예약 정보 조회 가능
Amazon LEX
고객의 필요한 정보를 기반으로 자연스러운 대화를 이끌어냄
Amazon Polly
Amazon LEX와 동시에 29개 언어 및 61개 음성으로 이루어진 딥러닝으로 텍스트를 음성으로 변환하는 TTS 기능 제공
또한, 별도의 챗봇이나 시나리오의 구축이 필요없이 채팅으로도 적용 가능합니다.
AWS의 다양한 서비스와 통합하여 모니터링 등 다양한 기능을 사용할 수 있습니다. 처음에는 최소 규모의 콜센터를 구축하고 후에 ML 기반의 서비스를 도입해서 고객과 상담원의 통화 내용을 요약, 감정 분석 가능 분석 기능으로 글로벌 콜센터를 구축하면 한번에 모니터링 가능하도록 분석 플랫폼을 클라우드 위에 구축 가능 고객 관리를 위한 이메일, 알람 기능 가능
3. Amazon Connect의 ML 기반 서비스
Amazon Connect는 계속 새로운 변화를 하고 있다.
Amazon Connect Voice ID
- 목소리 지문을 등록하거나 특별한 단어, 문장을 말해야 할 필요가 없음
- 처음에는 간단한 정보로 고객 신원인증
- 상담을 진행하면서 다른 사람일 경우 경고를 함으로 보안 강화하고 프로세스 단순화 가능
Contact Lens for Amazon Connect
- 통화 내역을 자동으로 텍스트 변환
- 검색 기능 제공
- 고객의 감정변화 상태 비율을 그래프로 표시
- 대화가 없었던 시간의 비율을 분석해 상담의 효율성 분석
- 한국어로 지원
Contact Lens Realtime for Amazon Connect
- 실시간으로 고객의 감정을 분석하여 특정 이슈 확인
- 분석한 이슈를 바로 상담원에게 코칭 가능
Amazon LEX 한국어 지원
- Amazon Connect와 쉽게 결합하여 간단한 시나리오라면 챗봇, 보이스봇을 사용한 고객센터를 10, 20분만에 구축 가능
