업무용 프로젝터 및 디스플레이 사업을 전개하는 파나소닉 프로젝터 & 디스플레이 주식회사. 프로젝션 매핑에 사용되는 대형 장비부터 기업용 디스플레이까지, B2B 시장에서 폭넓은 제품을 제공하고 있습니다.

 

이 회사의 고객 지원 센터는 연간 약 8,000건의 문의를 4명 체제로 대응. 판매점의 기술 상담과 설치 현장의 긴급 문의 등 고도의 전문 지식이 요구되기 때문에, 외부 위탁 없이 직원이 일관되게 담당하는 체제를 구축해 왔습니다.

 

그러나 오랫동안 사용해 온 온프레미스형 PBX의 노후화와 데이터 활용의 한계 등의 과제에 직면. 2025년, 클래스메소드의 지원 하에 Amazon Connect를 도입하였으며, 나아가 생성 AI 기반 상담원 평가 기능 구현에도 착수하고 있습니다. DX실장 사토 씨, 콜센터 계장 시교 씨에게 프로젝트의 배경과 향후 전망을 들어봅니다.

 

 

 

18년치 녹음 데이터가 드러낸 온프레미스 PBX의 한계

 

 

 

 

그러나 10년 이상 사용해 온 온프레미스형 PBX는 한계에 다다르고 있었습니다.

 

"유선 전화이다 보니, 출근하지 않으면 전화를 받을 수가 없습니다. 평일 9시부터 17시 30분까지 반드시 누군가가 사무실에 있어야 했고, 재택근무도 실현할 수 없었습니다." (시교 씨)

 

 

 

 

 

 

20만 엔으로 "스타트 패키지 for Amazon Connect" 도입

 

 

 

 

콜센터 클라우드화를 검토하면서, 사토 씨는 파나소닉 그룹 내에서 Amazon Connect를 도입한 부서를 대상으로 인터뷰를 거듭하고, 각종 세미나에도 발걸음을 옮겼습니다.

 

"AWS는 예전부터 친숙했기 때문에, Amazon Connect라는 서비스가 있다는 것은 알고 있었습니다. 다른 여러 선택지도 비교 검토했지만, 결국 이것이 스탠더드라고 느꼈습니다." (사토 씨)

 

여러 벤더에 상담했지만, 도입에 수개월이 걸리는 데다 비용도 고액이라는 답변이 이어졌습니다. 향후 다른 시스템과의 연계를 고려하면, 확장성에 제약이 있다는 점도 우려 사항이었습니다. 그런 가운데 인터넷 검색으로 클래스메소드를 발견하고 문의하게 되었습니다.

 

클래스메소드가 제안한 것은 "스타트 패키지 for Amazon Connect". 사전에 패키지화된 클라우드 컨택 센터 환경 일체를 20만 엔(세금 별도) · 2주 만에 제공하는 서비스입니다. 통화 기능, 컨택 플로우, 통화 녹음, Contact Lens를 활용한 음성 텍스트 변환 · 감정 분석 등 필요한 기능을 기본 탑재하며, 운영 교육도 포함되어 있습니다.

 

 

"다른 회사와 비교했을 때 상당히 저렴한 제안이었습니다. 솔직히 처음에는 '괜찮을까'라는 생각도 들었지만, 이야기를 들어보니 '이거라면 쓸 수 있겠다'는 확신이 생겼습니다." (사토 씨)

 

기본 기능은 바로 사용할 수 있는 상태로 제공되며, 도입 후에는 자사 운영에 맞게 커스터마이징해 나가는 방식. 우선 작게 시작해서 시험해보고 싶다는 이 회사의 니즈에 부합했습니다. 2025년 1월에 클래스메소드에 문의하여, 같은 해 3월에는 도입 완료. 불과 약 2개월 만에 클라우드화를 실현했습니다.

 

 

 

코딩 경험 없는 계장이 1개월 만에 컨택 플로우 구축

 

도입 후, 실제 운영을 위한 설정 작업을 담당한 것은 콜센터 계장 시교 씨. 지금까지 코드를 작성한 경험은 없었지만, 직접 컨택 플로우 구축에 나섰습니다.

 

컨택 플로우란, 전화가 걸려왔을 때의 분배 및 음성 안내 흐름을 정의하는 구조입니다. 이 회사에서는 여러 개의 수신자 부담 전화번호를 상품별로 구분하여 사용하고 있기 때문에, 각각에 맞는 플로우를 작성할 필요가 있었습니다.

 

"처음에는 불안했습니다. 하지만 클래스메소드의 교육을 통해 기본적인 조작법을 배우고, 모르는 부분은 질문하면 친절하게 답변해 주었습니다. 블로그 글도 참고하면서 다루다 보니, 생각보다 스스로도 할 수 있다는 것을 알게 되었습니다." (시교 씨)

 

클래스메소드가 운영하는 기술 블로그 "DevelopersIO"에는 Amazon Connect의 설정 절차와 신기능 해설을 비롯해 관련 글이 풍부하게 게재되어 있습니다. 시교 씨는 이러한 글들을 매뉴얼 대신 활용하며 하나하나 설정을 진행해 나갔습니다. 이후 약 1개월 만에 설정 작업을 완료하고, 상담원 교육 기간을 거쳐 3개월째부터 본격 운영을 시작. 도입으로부터 9개월이 경과한 현재, 시스템은 안정적으로 가동되고 있습니다.

 

"직접 설정을 변경할 수 있다는 장점이 정말 큽니다. 온프레미스 시절에는 사소한 변경 사항도 업체에 의뢰하고, 견적을 받고, 작업은 2주 후에…라는 흐름이었습니다. 지금은 발견한 그 자리에서 바로 수정할 수 있습니다." (시교 씨)

 

현장의 과제를 가장 잘 아는 담당자가 직접 시스템을 개선할 수 있다. 클라우드만의 유연성이 소수 인원 체제의 콜센터 운영을 뒷받침하고 있습니다.

 

 

 

태풍이 와도 멈추지 않는 콜센터 실현

 

도입으로부터 9개월, Amazon Connect는 안정적인 운영을 이어가고 있습니다. 상담원은 사무실의 유선 전화가 아닌, PC와 헤드셋을 사용하여 전화 응대를 하는 방식으로 전환. 인터넷 환경만 갖춰져 있다면 장소에 구애받지 않고 업무를 처리할 수 있게 되었습니다.

 

"이 9개월 사이에 태풍이 와서 전철이 멈춘 적이 있었습니다. 예전이라면 콜센터를 닫고 자동 음성으로 전환하는 수밖에 없었습니다. 하지만 이번에는 전원이 자택에서 전화를 받을 수 있었습니다." (시교 씨)

날씨에 영향받지 않고 응대를 지속할 수 있는 체제는 고객 만족도 유지로 직결됩니다. 상담원들의 반응도 긍정적이었습니다.

 

"'설마 재택에서 전화를 받을 수 있게 될 줄은 몰랐다'며 모두 기뻐하고 있습니다. 근무 방식의 선택지가 넓어진 것은 팀에 있어 큰 변화입니다." (시교 씨)

 

또 하나, 현장에서 유용하게 활용되고 있는 것이 모니터링 기능입니다. 슈퍼바이저 권한이 있으면 상담원의 통화를 실시간으로 청취할 수 있습니다.

 

"신입이 전화를 받고 있을 때, 예전에는 옆에서 귀를 기울이거나, 보류 상태로 만들어 상담을 받는 수밖에 없었습니다. 지금은 고객과의 대화를 함께 들으면서, 필요한 정보를 찾아 즉시 지원할 수 있습니다." (시교 씨)

 

고객의 목소리 톤과 온도감도 실시간으로 파악할 수 있어, 상황에 맞는 정확한 지원이 가능해졌습니다. 소수 인원으로 높은 전문성이 요구되는 팀에 있어, 이 기능은 신입 육성과 서비스 품질 양면에서 없어서는 안 될 존재가 되었습니다.

 

 

 

세미나 참가에서 시작된 생성 AI 평가로의 도전

 

Amazon Connect 도입 후, 시교 씨는 클래스메소드가 개최하는 세미나에 적극적으로 참가하게 되었습니다. 클래스메소드에서는 Amazon Connect 도입 기업을 대상으로 무료 핸즈온 세미나와 신기능 소개 세미나를 정기적으로 개최하고 있습니다. 그 중에서도 인상에 남은 것은 직접 실습하며 배울 수 있는 핸즈온 세미나였습니다.

 

"도입 절차를 하나하나 확인하면서 실제로 설정할 수 있어서, 자료를 가지고 돌아와 자사 환경에 대입하여 이해할 수 있었습니다." (시교 씨)

 

도쿄에서 개최된 세미나에는 오사카에서 직접 발걸음을 옮기기도 했습니다. 그러던 중, 어느 세미나에서 소개된 기능이 시교 씨의 눈길을 사로잡습니다. 생성 AI를 활용한 Amazon Connect Contact Lens의 상담원 평가 기능이었습니다.

 

"이건 꼭 도입하고 싶다고 그 자리에서 생각했습니다. 평소에 느끼던 과제를 해결할 수 있는 기능이었기 때문입니다." (시교 씨)

 

이 회사에서는 지금까지 상담원의 응대 품질 평가를 연 1회, 파나소닉 그룹 내 전문 부서에 의뢰해 왔습니다. 그러나 평가 대상은 상담원 본인이 선택한 음성 데이터에 한정되어 있어, 실제 과제가 드러나기 어려운 구조였습니다. 또한 연 1회의 평가는 점수화 후 비교되기 때문에, 평가하는 측과 받는 측 모두 부담감을 느끼고 있었습니다.

 

생성 AI 기반 평가 기능이라면 연간 8,000건의 통화 전체를 자동으로 평가할 수 있습니다. 상담원은 언제든지 자신의 응대를 돌아볼 수 있고, AI가 일관된 기준으로 판정하기 때문에 평가의 편차도 없습니다. 시교 씨가 특히 주목하고 있는 것은 사투리와 필러("에~" "저~"등의 말 더듬기) 감지입니다.

 

"전국의 고객을 응대하기 때문에, 알아듣기 쉬운 말을 사용하는 것은 중요합니다. 하지만 습관 중에는 본인이 알아차리기 어려운 것도 있습니다. 전수 평가로 가시화된다면, 상담원 한 명 한 명의 새로운 깨달음으로 이어질 것이라고 생각합니다." (시교 씨)

 

도입 장벽을 낮춘 것은 차세대 Amazon Connect의 요금 체계였습니다. 구세대보다 통화 음성 사용료는 다소 올랐지만, Amazon Q in Connect와 대화 분석 툴인 Contact Lens의 요금이 번들로 제공되어, 생성 AI 기능을 비용 효율적으로 활용할 수 있습니다. 이 회사의 경우, 월 약 20달러의 비용 증가로 생성 AI 기반 평가 기능을 이용할 수 있는 계산이었습니다.

 

이리하여 2025년 10월, 생성 AI 퍼포먼스 평가 기능 도입을 공식 결정. 현재 클래스메소드의 지원 하에 구현을 진행하고 있습니다.

 

 

 

클래스메소드와의 동반 성장으로 최신 기능을 즉시 반영할 수 있는 체제로

 

 

평가 기능 구현이 완료되면, 다음 단계도 보이기 시작합니다. 시교 씨가 시야에 두고 있는 것은 Amazon Q in Connect의 상담원 지원 기능. 통화 중 대화 내용을 AI가 실시간으로 분석하여, 사용 설명서나 사양서에서 최적의 답변을 제안해 주는 기능입니다.

 

"베테랑과 신입은 보유한 정보에 차이가 있기 때문에, 답변의 질에 차이가 생기는 것은 어느 콜센터에서나 공통된 과제라고 생각합니다. 정보 부족을 보완하듯 AI가 답변을 제안해 준다면, 업무의 특정인 의존도 해소로 이어질 것이라 기대하고 있습니다." (시교 씨)

 

클래스메소드에 대한 기대에 대해, 사토 씨는 이렇게 말합니다.

 

"AWS의 기능은 매일 업데이트되고 있습니다. 새로운 기능이 나오면 즉시 반영할 수 있는 체제를 갖추고 싶습니다. 클래스메소드에는 저희만으로는 따라잡기 어려운 최신 정보를 제안해 주기를 기대하고 있습니다." (사토 씨)

 

실제로 2025년 12월에 개최된 AWS 연례 컨퍼런스 "AWS re:Invent 2025"에서는 Amazon Connect와 관련된 다수의 업데이트가 발표되었습니다. 컨택 플로우의 동작을 시뮬레이션할 수 있는 테스트 기능과 생성 AI의 정확도 향상 등, 향후 운영에 활용할 수 있는 기능이 추가되었습니다. 클래스메소드에서는 현지에 참가한 엔지니어가 이러한 최신 정보를 신속하게 파악하여, 고객에 대한 제안에 활용하고 있습니다.