KT “AI로 품질 불편 선대응…고객 불만 미리 잡아낸다”

곽민제 KT 네트워크부문 네트워크운용혁신담당 상무가 10일 오전 'AI 기반 네트워크 기술 설명회'에서 AI를 활용한 선제적 품질 혁신 서비스를 소개하고 있다.

KT가 인공지능(AI) 기술로 고객의 품질 불편을 미리 예측해 사전에 개선할 수 있는 시스템을 개발했다. 이를 통해 불만콜 인입률을 60%가량 줄이고 해지율도 낮춘다는 구상이다. 올 하반기에는 마이크로소프트(MS) 애저 플랫폼을 활용해 AI 모델 적중률을 높이고 유선 분야까지 선제적 품질 개선 범위를 확대할 계획이다.

곽민제 KT 네트워크운용혁신담당(상무)은 10일 열린 기자설명회에서 “고객 불편 대응 업무는 상담원 및 AI 챗봇, 원격진단을 넘어 AI 예측형 서비스로 진화하고 있다”면서 “AI 추론을 통해 고객이 불편을 인지하기 전 이상징후를 선제 파악하고 품질을 개선하는 것이 목적”이라고 밝혔다.

KT는 1300만 고객으로부터 발생한 통화 원천데이터 중 개인정보를 제외한 무선신호의 세기와 끊김, 데이터 응답속도 등 정보를 학습 데이터로 활용한다. 이를 토대로 합성곱신경망(CNN) 등 딥러닝 알고리즘 기반의 품질 예측 모델을 생성한다.

이 모델을 활용하면 신규 건물 등 외부 지형변화로 인한 신호 약화 같은 고객이 체감하지 못한 미세한 불편을 사전에 파악하고 선제적 품질 개선 조치를 취할 수 있다.

KT는 이를 통해 이동통신과 관련된 부정적 고객의 소리(VOC)를 낮추는 효과를 기대했다. 사후 대응이 아닌 사전 대응을 통해 업무 리소스 효율도 높일 수 있다.

곽 상무는 “선제적 케어를 통해 실제 고객 불만으로 이어질 수 있었던 민원 건수의 60%를 줄일 수 있었다”면서 “사전 예방을 통해 서비스 신뢰도가 개선되면서 회선 유지율도 일반 고객군보다 4%가량 높았다”고 말했다.

KT는 올 하반기에는 기존 온프레미스로 구축한 AI 모델을 클라우드 기반 데이터 플랫폼인 MS패브릭으로 전환해 서비스 속도와 정밀도를 높인다.

MS의 AX 인프라를 활용해 사전 예측 적중률도 60% 이상으로 끌어올릴 수 있을 것으로 기대된다. 파인튜닝을 통해 정확도가 개선되면 향후 품질 개선이 필요한 구간의 인프라 투자에도 활용할 수 있을 전망이다.

곽 상무는 “상대적으로 기술 난도가 높은 무선 영역에서 선제적으로 구축한 AI 예측 모델을 하반기에는 인터넷, IPTV 등 유선 분야까지 넓혀 선제적 품질혁신 대상을 확대할 계획”이라고 말했다.

박준호 기자 junho@etnews.com

[Copyright © 전자신문. 무단전재-재배포금지]