자동으로 나옵니다. 고객-상담사의 대화 맥락을 실시간으로 분석해서 필요한 정보의 질문을 하나 먼저 띄워줍니다. 상담사가 선택하면 KMS에서 요약된 내용을 가져오고, 필요 없으면 선택 안 하면 됩니다. 추천되지 않은 지식은 하단 검색 기능을 통해 직접 검색 가능합니다.

지식 검색의 기본 베이스(메커니즘)는 동일합니다. 다만 콜봇의 경우 음성으로 길게 답변하기 어렵기 때문에 요약된 특정 맥락에 대한 정보만 제공하며, 상담사용 어드바이저보다 보여주는 범위가 다릅니다.

아웃바운드 확장은 5월부터 확대 계획입니다. 불완전 판매 제로화를 위한 필수 안내 체크리스트 기능은 6월 예정입니다. 5월에 PoC 및 성능 점검 후 정식 오픈 예정입니다.

4월 8일 방문 일정에 맞춰 아웃바운드 개발 중인 내용도 함께 보여드릴 수 있도록 준비하겠습니다.

현재는 룰 베이스에서 LLM 텍스트 모델로 전환하는 시기입니다. 보이스봇(특히 보이스투보이스)은 아직 온프레미스 모델이 없고, 클라우드 기반은 비용이 높으며 금융 샌드박스 규제 이슈도 남아 있습니다. 보이스봇은 2~3년 후가 현실적인 시점으로 봅니다.

3~4년 전의 콜봇과 현재 콜봇은 기술적으로 많이 다릅니다. 다만 고객 체감 만족도가 충분히 올라와야 인원 감소 같은 실질적 효과로 이어집니다. 현재는 LLM 기반 텍스트 처리로 전환하는 단계이며, 보이스투보이스는 아직 준비 중입니다.

현재 클라우드 기반으로 OpenAI 연동 시 약 2.5초 정도 응답 지연이 발생합니다.

현재 보이스투보이스 온프레미스 모델은 아직 출시되지 않았습니다. 기존 방식은 STT → LLM → TTS를 거치는 구조이며, 이것도 온프레미스에서는 거의 실시간에 가깝게 가능합니다. 보이스투보이스 온프레미스 출시 시점은 현재 예측이 어렵습니다.

내부적으로 보유하고 있으며, 4월 8일 고객센터 방문 시 별도로 공유드리겠습니다. 기본 방향: LLM 의도 분류기를 앞단에 두고 룰로 보낼 것과 에이전트로 보낼 것을 구분하는 하이브리드 방식입니다.

고객사의 기존 구축 상황에 따라 별도 개발이 필요합니다. ① 기존 레거시 시나리오를 LLM으로 전환 ② 앞단에 의도 분류기를 별도 배치해 룰/에이전트를 구분. 저희 시스템은 모듈화 구조로 설계되어 있어, 보이스투보이스 엔진이 나왔을 때 해당 영역만 교체 가능합니다.

현재 시점에서 주식 주문은 매우 어렵습니다. 4가지 핵심 장벽이 있습니다.

있습니다. 보이스(목소리)가 개인정보이자 인증 식별 정보이기 때문에 금융 샌드박스 관련 규제 검토가 필요합니다. NH투자증권도 샌드박스에 신청했다가 VC 이슈로 펜딩 후 재신청 예정입니다. 온프레미스로 구성하면 클라우드 전송 이슈는 해소됩니다.

금융권의 가장 큰 우려 사항입니다. 대응 방안: ① 룰 베이스 먼저 적용 — 정해진 답변만 나오므로 할루시네이션 위험 없음  ② 직원용(상담사용) 먼저 적용 — 상담사가 AI 추천을 검토 후 고객에게 전달하는 구조로 안전 장치 역할  ③ 대고객 직접 연결은 충분한 검증 후 단계적 확장

33% 중 절반(약 17%)은 상담 어드바이저(상담사 톡타임 22% 감소), 나머지 절반은 콜봇(콜 자체 흡수)에서 나왔습니다. 핵심 성공 요인: 고객이 가장 자주 물어보는데 답변이 단순한 유형(반복 문의)을 먼저 특정해서 룰 기반으로 잡아낸 것. 상담 분석이 선행되어야 어디를 줄일 수 있는지 찾을 수 있습니다.

구축 다음 날부터 바로 효과가 나오지는 않습니다. 2024년에 본격 적용 → 2025년 말 기준 2년에 걸쳐 33% 감소, 500명 자연 감소 효과. 초기 1년 이상의 모니터링·학습·개선 기간이 필요합니다.

초기 세팅 시에는 일시적으로 인력을 더 투입해서 빠르게 올려야 합니다(저희는 초기 30명 수준). 안정화 이후에는 콜봇만 보는 인력이 현재 3명 수준으로 줄었습니다. 기획·에이전트 개발 쪽은 현재 약 10명 수준입니다.

현재 콜봇에 보이스 인증은 미적용입니다. 현재는 전화번호 인증 → 생년월일 인증 → 필요 시 세스 인증(2차)으로 운영 중입니다. 딥보이스(음성 합성) 이슈 등으로 보이스 인증은 업계 전반적으로 후퇴하는 분위기입니다.

LGU+ 측 권고 순서로 4단계 도입 로드맵을 제시합니다.