1. Overview (프로젝트 배경)

J사는 전국 저축은행 고객을 대상으로 금융 상품 안내, 민원 접수, 절차 문의 등의 상담센터를 운영하고 있었습니다.

하지만 금융 정책 변화 주기가 짧고 절차가 복잡해 상담사의 지식 부담이 증가했고, 문의 유형 분류가 체계적이지 않아 응대 품질의 표준화에도 어려움이 있었습니다.

또한 고객 문의량 증가에 따라 실시간 상담채팅 환경(Chat Counseling) 도입 필요성이 커졌고, 정확한 금융 정보 제공·자동화·운영 효율화를 목표로 AI 기반 자동화 챗봇 및 상담채팅 시스템 구축을 추진했습니다..

2. Challenge (문제 정의)

• 금융 정책·상품 변화가 잦아 기민한 업데이트가 어려움

• 민감 금융 정보 안내 시 절차 기반 분기 처리 필수

• 상담사별 응대 편차로 인해 품질 일관성 확보 어려움

• 문의 유형 분류 체계 부재 → 상담 연결까지 불필요한 대기 증가

• 상담채팅 도입 필요성 증가 → 고객 정보·이력과의 통합 부족

• 금융 준법·보안·접근권한 등 특수 요구사항 존재

3. Solution (해결 방안)

• 금융 정책·상품·절차 기반 Rule-based 챗봇 구축
  정확성을 요구하는 금융 정보 안내를 자동화하여 기본 문의가 챗봇에서 해결되도록 구현했습니다.

• Intent Classification 적용으로 문의 자동 분류 체계 구축
  자연어 발화를 분석하여 민원·상품·절차 등 카테고리를 자동 식별하고 흐름을 표준화했습니다.

• 금융 API 실시간 연동
  상품 조회, 자격 확인, 신청 가능 여부 등 금융 정보를 실시간으로 제공하도록 API 연동을 적용했습니다.

• 상담채팅(Chat Counseling) 기능 도입

  • 고객이 챗봇에서 해결하지 못한 문의를 상담 채팅으로 자연스럽게 연결

  • 상담사는 고객 발화 기록·카테고리·진행 상태를 실시간으로 확인

  • 불필요한 반복 질문 없이 상담을 이어갈 수 있는 UX 구현

• 상담사 연결 시 고객 맥락 자동 전달
  챗봇에서 수집된 발화, 의도, 필요한 금융 정보 등이 상담사 화면에 자동 표출되도록 구성했습니다.

• 유지보수 친화적인 관리 도구 제공
  정책 변경 및 FAQ 변동이 잦은 금융 조직 특성에 맞춰 운영자가 직접 시나리오·답변을 업데이트할 수 있는 환경을 제공했습니다.

• 금융 보안·로그·권한 기준 충족
  접근 제어·감사 로그·고객 데이터 관리 등 금융기관 준법 요건을 충족하는 구조로 설계했습니다.

4. Result (성과)

• 반복 금융 문의 자동 처리율 증가 → 상담 인입 감소
  단순·정형 문의가 챗봇에서 해결되며 상담사의 업무 부담이 크게 줄었습니다.

• 응답 표준화로 고객 경험 개선
  금융 규정 기반 자동 안내로 응대 품질의 일관성이 확보되었습니다.

• 상담채팅 도입으로 실시간 상담 효율성 향상
  고객 이력·발화·문의 유형이 상담사에게 자동 전달되어 대기 시간 감소와 상담 속도 개선 효과가 나타났습니다.

• 정책 변경 반영 속도 향상 → 운영 부담 감소
  관리 도구 기반의 빠른 업데이트로 금융 정책 변경에 민첩하게 대응할 수 있게 되었습니다.

• 금융 CS 데이터 기반 인사이트 확보
  민원 유형, FAQ 패턴, 문의 흐름 등을 분석해 지속적인 서비스 개선이 가능한 환경을 마련했습니다.