AI B2B와 AICC 시장에서 통신 3사의 새로운 전환 및 성장 가능성

1. 요약

• 현재 국내 통신 3사(SK텔레콤, KT, LG유플러스)는 가입자 포화 상태 속에서 인공지능 기반 기업간 거래(B2B) 및 고객센터 서비스(AICC) 확대를 통해 새로운 수익원을 창출하고 있습니다. AI B2B는 인공지능 기술을 활용하여 기업 간 거래 효율을 높이며, 타겟 맞춤형 마케팅 및 자동화된 거래 시스템을 통해 기업의 운영 효율성을 극대화합니다. 이러한 시스템은 기업들이 경쟁력을 높이는 데 중요한 역할을 하며, 생산성 증대와 비용 절감이라는 이점을 가져옵니다.

• 가입자 포화로 인한 혁신의 필요성 또한 뚜렷합니다. 현재 통신사들은 기존 사업 모델의 한계에 직면해 있으며, 새로운 수익 모델 탐색이 필수적입니다. AI B2B와 AICC는 디지털 혁신의 중심으로 자리매김하며, 고객 서비스 개선과 운영 비용 절감을 도모하는 중요한 접근 방식으로 평가받고 있습니다. 최근 시장조사에 따르면, AI B2B 시장은 연평균 23.7% 성장할 것으로 예상되며, 이는 통신사들이 AI 기술 연구개발에 집중해야 할 이유를 잘 보여줍니다.

• AICC는 고객센터 효율성을 높이고 비용 절감 효과를 가져오는 시스템으로, AI 기술을 통해 고객 요청을 실시간으로 분석하고 적절한 응답을 제공합니다. 이를 통해 고객 대기 시간을 단축시키고 서비스 품질을 향상시킬 수 있습니다. AICC의 도움으로 고객사는 요구 사항을 신속하게 해결하고, 고객 만족도를 높이는 데 기여하여 장기적인 신뢰 구축이 가능합니다. 결국 AICC 도입은 단순한 자동화에 그치지 않고, 기업의 지속 가능한 성장 전략으로 자리잡을 수 있는 가능성을 제공하고 있습니다.

2. AI B2B의 필요성과 시장 현황

• 2-1. AI B2B란 무엇인가

• AI B2B(인공지능 기업간 거래)는 인공지능 기술을 활용하여 기업들 간의 거래를 효율적으로 지원하는 시스템입니다. 이는 데이터 분석, 자동화된 의사결정, 그리고 고객 맞춤형 서비스 제공을 통해 기업들이 더 높은 경쟁력을 가질 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, AI B2B 솔루션은 고객의 행동 패턴을 분석하여 맞춤형 마케팅 전략을 수립하거나, 자동화된 거래 시스템을 통해 운영의 효율성을 높이는 데 기여할 수 있습니다. 이러한 기술은 궁극적으로 기업의 생산성을 향상시키고, 비용 절감 효과를 가져오는 등 전반적인 비즈니스 환경을 혁신하는 데 좋은 기회를 제공합니다.

• 2-2. 가입자 포화 상태와 혁신의 필요성

• 현재 국내 통신사는 가입자 포화 상태에 진입해 있습니다. 이는 신규 가입자 확보가 어려워지고 있음을 의미하며, 이로 인해 기업들은 지속적인 수익 창출에 대한 압박을 받고 있습니다. 이러한 상황에서 통신사들은 기존 사업 모델만으로는 한계를 느끼고 있으며, 새로운 수익원을 찾기 위해 다양한 혁신 전략을 모색하고 있습니다. 특히 AI B2B와 AICC(인공지능 고객 상담 센터)는 이러한 혁신의 대표적인 예로, 갈수록 중요해지고 있는 디지털 혁신의 중심에 자리잡고 있습니다. 통신사들이 AI 기술을 활용하여 고객 서비스를 개선하고, 운영 비용을 절감할 수 있는 방안을 모색하는 것은 필수적이 geworden.

• 2-3. 국내 AI B2B 시장 성장 전망

• 국내 AI B2B 시장은 지속적인 성장세를 보이고 있습니다. 시장조사업체에 따르면, AI B2B 시장은 연평균 약 23.7%의 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다. 이러한 성장세는 디지털 전환(Fourth Industrial Revolution)과 함께 인공지능 기술의 발전이 뒷받침되고 있습니다. 다수의 기업들이 AI B2B 솔루션을 도입함으로써 고객의 니즈에 적극적으로 대응하고 있으며, 이는 고객 만족도를 높이고 시장에서 경쟁력을 강화하는 데 기여하고 있습니다. 특히, 통신사들이 AI B2B 솔루션에 대한 연구개발에 활발히 투자하고 있는 점 역시 시장 성장의 긍정적인 요인으로 작용하고 있습니다.

3. AICC의 효율성과 비용 절감 효과

• 3-1. AICC의 정의 및 기능

• AICC는 인공지능(AI)을 기반으로 구축된 고객센터 시스템으로, 고객 문의를 보다 효율적으로 처리하고 응대 품질을 향상시키기 위해 여러 AI 기술을 활용합니다. AICC는 음성 인식, 자연어 처리, 챗봇 및 대화 엔진 기술을 통합하여 고객의 요구를 실시간으로 분석하고 적절한 응답을 제공하는 것으로, 고객과의 모든 상호작용을 자동화하여 상담원의 처리 부담을 줄입니다. 이러한 기술들은 단순한 문의 외에도 복잡한 고객 문제를 해결하는 데 필요한 정확한 데이터 분석과 의사결정을 지원합니다.

• 3-2. 통신 3사의 AICC 서비스 현황

• 국내 통신 3사(SK텔레콤, KT, LG유플러스)는 AICC 시장의 선두주자로 자리 잡기 위해 공격적인 전략을 취하고 있습니다. SK텔레콤은 고도화된 AI 기술을 기반으로 하여 '누구(NUGU)' 보이스봇과 함께 AICC 솔루션을 개발하고 있으며, 특히 금융권과 같은 특정 산업을 겨냥한 서비스를 적극적으로 확장하고 있습니다.

• KT는 2017년부터 AICC 사업을 시작했으며, 2021년에는 자사 콜센터를 AICC로 전환했습니다. 이를 통해 고객 상담 시 발생하는 본인 인증 시간을 평균 19초 단축하고, 동일한 문의로 재전화를 거는 고객 수도 감소시켰습니다. KT의 발전한 AICC 솔루션은 현재 전반적인 고객 경험을 개선하는 데 크게 기여하고 있습니다.

• LG유플러스는 AI 기술 기반 고객센터인 AICC 사업에서도 높은 성장을 이루고 있으며, LG CNS와 협력하여 기업 고객을 대상으로 혁신적인 고객센터 솔루션을 제공하고 있습니다. 특히, AI 기반 고객 요청 처리 시스템인 'VOC 랩'을 통해 고객 상담 내용을 AI가 분석하고 요약하여 신속한 응답을 가능하게 하였습니다.

• 3-3. AICC 도입에 따른 효과 분석

• AICC를 통해 얻는 가장 큰 효과는 업무 효율화와 인건비 절감입니다. 고객센터 업무에서 반복적인 업무를 AI 시스템이 처리함으로써 상담원들은 보다 고부가가치의 업무에 집중할 수 있게 됩니다. 예를 들어, KT는 AICC 도입 이후 고객 상담 처리시간을 크게 단축시키며, 상담원의 업무 부담을 덜 수 있었습니다.

• 또한 AICC는 고객 만족도를 높이는 데도 크게 기여하고 있습니다. 고객의 문의사항이 신속하게 처리되고, 필요 시 적절한 전문 상담원으로 이관될 수 있는 시스템을 통해 고객의 대기 시간을 줄이고, 해결률을 증가시킵니다. 이는 고객의 기업에 대한 신뢰를 크게 향상시키는 요소로 작용합니다.

• 시장 전망에 따르면, 2020년부터 2030년까지 연평균 23.7%의 성장률을 보이며, 국내 AICC 시장 규모는 4546억 원에 이를 것으로 예상되고 있습니다. 이러한 성장 데이터는 AICC의 도입이 단순히 비용 절감을 넘어, 기업의 지속 가능한 성장 전략으로 자리 잡을 수 있음을 보여줍니다.

4. 연구개발 투자 현황 및 전략

• 4-1. 통신 3사의 연구개발비 현황

• 국내 통신 3사(SK텔레콤, KT, LG유플러스)는 현재 가입자 포화 상태에 직면해 있으며, 이러한 상황을 타개하기 위해 연구개발(R&D) 투자에 집중하고 있습니다. 각 회사는 AI 기반의 솔루션 개발과 같은 혁신적 기술 투자에 점점 더 많은 자원을 할당하고 있습니다. R&D 투자 현황을 살펴보면, SK텔레콤은 2023년 연구개발비로 약 1조 원을 투자하였고, 이는 전체 매출의 9%에 해당합니다. KT는 이보다 약간 낮은 수준인 8%를 기록하며, 약 8천억 원을 연구개발에 할당했습니다. LG유플러스는 상대적으로 적은 6천억 원이지만, 이는 전체 매출의 7%에 달하며, 지속적인 투자를 통해 AI 기술을 발전시키고 있습니다. 이러한 연구개발비 비교는 통신 3사가 앞으로 어떻게 성장 전략을 설계할 것인지를 엿볼 수 있는 중요한 데이터로 작용합니다.

• 4-2. R&D 투자 증가의 배경 및 의미

• 연구개발에 대한 투자 증가의 배경에는 여러 요인이 존재합니다. 먼저, 통신 3사는 가입자 증가세가 한계에 다다른 상황에서 새로운 수익 모델로서 AI B2B와 AICC 시장의 필요성을 절감하고 있습니다. 소프트웨어와 플랫폼 개발을 통해 인공지능 기반의 서비스 제공을 확대하고 있다는 점은, 통신사들이 기존의 통신 서비스 외의 분야로도 사업 범위를 확장하고자 한다는 의미를 내포하고 있습니다. 또한, 글로벌 경쟁이 심화되고 있는 상황에서 AI 기술력의 확보는 미래 시장에서의 경쟁력을 유지하는 데 필수적입니다. AI 및 자동화 기술은 고객 경험을 최적화하고 운영 효율화를 도모할 수 있는 핵심 요소로 인식되고 있습니다. 이러한 배경은 통신업체의 연구개발 비중을 높이는 데 기여하고 있으며, 이는 지속가능한 성장 전략의 시작점이 될 것입니다.

• 4-3. AI B2B와 AICC를 위한 투자 전략

• AI B2B와 AICC는 앞으로의 성장 잠재력이 큰 분야로 주목받고 있으며, 통신사들은 이에 따른 투자 전략을 다각화하고 있습니다. 예를 들어, AICC 서비스의 경우 기업 고객의 다양한 요구를 충족할 수 있는 고도화된 콜센터 솔루션 개발에 대한 투자가 증가하고 있습니다. 통신사들은 AI 알골리즘 개발에 더하여, 데이터 분석 역량을 강화하여 AICC 운영의 효율성을 높이고 있습니다. 또한, 기업 고객과의 파트너십을 통한 협업 모델도 강화하고 있습니다. 이를 통해 통신사들은 기존의 통신 서비스뿐만 아니라, 데이터 기반 분석, 예측 모델링과 같은 첨단 서비스를 기업 고객에게 제공할 수 있는 가능성을 엿보이고 있습니다. 그러므로 AI B2B와 AICC에 대한 투자는 단순한 기술 개발을 넘어, 기업 생태계 전반에 걸친 지속적인 혁신과 성장의 동력으로 작용할 것입니다.

5. 성공 사례 및 앞으로의 방향

• 5-1. 국내외 성공 사례 분석

• AI 기반 고객센터 서비스(AICC)는 국내 통신 3사(SK텔레콤, KT, LG유플러스)가 대규모 고객센터를 운영하면서 축적된 데이터와 기술력을 바탕으로 빠르게 성장하고 있는 분야입니다. AICC의 도입은 단순히 고객 서비스를 자동화하는 데 그치지 않고, 고객 응대의 효율성을 극대화하는 데 큰 역할을 하고 있습니다. 예를 들어, KT는 2021년에 자사의 고객센터를 AICC로 전환하면서 서비스 본인 인증 시간을 평균 19초 단축시켰으며, 고객이 같은 내용을 다시 문의하는 횟수를 월 평균 17만 건 줄였습니다. 이러한 통계는 AICC가 고객 만족도를 증대시키고 고객 센터 운영의 효율성을 극대화하는 데 기여하고 있음을 명확히 보여줍니다.

• 또한, LG유플러스는 'VOC(Virtual Operation Center)랩'이라는 AI 기반 상담 내용 요약 시스템을 도입하여 상담 이력을 쉽게 검색하고 요약할 수 있는 기능을 제공하고 있습니다. 과거에는 상담 내용을 확인하기 위해 소요되던 시간이 최소 10분 이상이었으나, 이 시스템을 통해 단 30초 만에 상담 요약을 확인할 수 있습니다. 이는 고객의 불편함을 최소화하고 상담원의 업무 효율을 높이는 데 크게 기여하고 있습니다.

• 국내외 AICC의 발전을 보면, 글로벌 시장에서도 AICC는 가파른 성장세를 보이며, 향후 2025년에는 361억 달러(약 46조 원) 규모의 시장이 예상됩니다. 이런 추세는 국내 통신사들이 AICC 시장에 투자하는 이유와도 연결됩니다.

• 5-2. 통신사별 AICC 성공 사례

• SK텔레콤은 인공지능 기반 AICC 개발사 페르소나AI와의 협력을 통해 자사의 AICC 사업을 지속적으로 발전시키고 있습니다. 특히, SK텔레콤은 자신의 AI 솔루션인 '누구'를 기반으로 AICC 보이스봇 서비스를 제공하며, 고객 응대의 디지털 전환에 물꼬를 텄습니다. 이들은 고객 관리 시스템을 체계적으로 변화시키며 AICC 시장 점유율을 확대해 나가고 있습니다.

• KT는 'KT A에이센 클라우드'라는 SaaS 형태의 AICC 제품을 시장에 출시하여 기업 고객의 요구를 잘 충족시키고 있습니다. 이 제품은 통신 인프라, 상담 어플리케이션, AI 솔루션이 통합된 올인원 서비스로, 클라우드 환경을 통해 제공되고 있습니다. 이러한 전략은 특히 의료현장에서도 유용하게 활용되고 있으며, 세브란스병원과 협력하여 'AI 세라봇' 서비스를 도입하여 환자의 예약 일정을 효율적으로 관리하는 데 도움을 주고 있습니다.

• LG유플러스는 자사의 AI 솔루션을 이용하여 '몇 가지 새로운 구독형 AICC 서비스'를 출시하고 있습니다. 이러한 서비스들은 특히 중소기업과 소상공인을 겨냥하여, cost-effective한 고객 지원 시스템을 구축하려는 노력이 돋보입니다. LG유플러스는 이미 10년 이상 고객센터 시장에서 1위를 차지하고 있으며, 앞으로도 이러한 성공적인 사례를 기반으로 AICC 사업을 확장해 나갈 것입니다.

• 5-3. 향후 AICC 및 AI B2B의 발전 방향

• 향후 AI B2B 및 AICC 시장은 더욱더 빠른 성장을 이룰 것으로 기대됩니다. 국내 AICC 시장은 연평균 23.7% 성장할 것으로 전망되며, 이는 통신 3사가 지속적인 기술 혁신과 고객 맞춤형 서비스 개발에 집중해야 한다는 것을 의미합니다. AICC는 단순한 고객 서비스 기능 이상의 역할을 하며, 데이터 분석과 머신러닝을 통해 기업의 고객 응대 전략을 전환할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

• 특히, AI B2B 솔루션의 발전은 통신사들이 기업 고객을 위한 맞춤형 서비스를 설계하고 제공하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 영업과 고객관리에 AI를 적극 활용함으로써 기업 고객에게 더 높은 만족도를 제공하고, 이로 인해 추가적인 수익 창출이 가능할 것입니다.

• 게다가, AICC의 발전 방향은 단순히 기술적 측면에 그치지 않고, 고객 경험을 개선하는 데 중점을 둔 접근이 필요합니다. AI 기술을 활용하여 고객의 문의사항에 실시간으로 대응하고, 과거 데이터를 기반으로 고객의 기대를 초과하는 경험을 제공해야 합니다. 이러한 요소들은 AICC와 AI B2B 전반의 성공적인 발전을 위한 기초가 될 것입니다.

결론

• AI B2B와 AICC는 통신 3사가 직면한 위기를 극복하고 새로운 성장 기회를 창출하는 중요한 요소입니다. 가입자 감소와 같은 위기 속에서 이 두 기술은 통신사들이 비즈니스 구조를 혁신하고 운영 효율성을 극대화하는 데 기여할 것입니다. AI B2B는 데이터 분석과 의사결정의 패러다임을 변화시키며, AICC는 고객 경험 개선을 통한 기업 신뢰를 강화하고 있습니다.

• 앞으로 통신사들은 지속적인 연구개발과 기술 혁신을 통해 고객의 기대를 초과하는 맞춤형 서비스를 제공해야 하며, 이로 인해 경쟁력을 더욱 강화할 수 있는 기반을 마련해야 합니다. AI 솔루션을 통한 업무 자동화와 데이터 기반 의사결정은 통신사가 시장에서 우위를 점할 수 있는 중요한 전략적 접근방식이 될 것입니다.

• 결국, AI B2B와 AICC의 발전은 단순한 기술적 진보를 넘어, 기업 전체에 걸친 지속적인 혁신과 성장의 원동력이 될 것입니다. 이러한 변화는 앞으로의 통신사들의 성장 전략에 있어 필수적인 요소로 자리잡을 것입니다.

용어집

• AI B2B [기술]: 인공지능 기술을 이용하여 기업 간의 거래를 효율적으로 지원하는 시스템으로, 데이터 분석과 자동화를 통해 기업 운영의 효율성을 극대화합니다.

• AICC [서비스]: 인공지능 기반으로 구축된 고객센터 시스템으로, 고객 문의를 실시간으로 분석하고 응대 품질을 향상시키는 기능을 제공합니다.

• 가입자 포화 [시장 현상]: 새로운 가입자를 확보하기 어려운 상태로, 통신 기업이 지속적인 수익 창출에 있어 한계를 경험하고 있는 상황을 의미합니다.

• 디지털 혁신 [개념]: 인공지능과 같은 첨단 기술을 통해 기존의 사업 모델을 개선하고 새로운 시장 기회를 창출하는 과정을 나타냅니다.

• 자연어 처리 [기술]: 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리할 수 있도록 하는 기술로, AICC와 같은 고객센터 시스템에서 고객의 요청을 분석하는 데 사용됩니다.

• 챗봇 [기술]: 인공지능을 활용하여 고객 질문에 자동으로 응답하는 프로그램으로, 고객센터의 효율성을 증가시키는 데 중요한 역할을 합니다.

• R&D(연구개발) [투자]: 기업이 새로운 기술이나 제품을 개발하기 위해 연구와 개발에 투자하는 활동으로, 통신사들이 AI 기술을 활용하기 위한 필수적인 전략입니다.

• 비즈니스 자동화 [개념]: 업무 프로세스에서 반복적이고 수작업을 필요로 하는 작업을 자동화하여 효율성을 높이는 전략을 말합니다.

• 고급 콜센터 솔루션 [서비스]: 고객 요청에 보다 효율적으로 대응할 수 있는 기술과 시스템을 갖춘 고객센터 소프트웨어를 의미합니다.

• AI 알골리즘 [기술]: 인공지능이 데이터를 분석하고 의사 결정을 내리기 위해 사용하는 수학적 모델과 절차를 의미합니다.

출처 문서

• 연구개발비만 5500억...이통3사, 'AI B2B' 사업 총력전https://www.etoday.co.kr/news/view/2420527
• "10분짜리 상담도 5초만에 요약"…돈 되는 'AICC'https://v.daum.net/v/20240714080009645?f=p
• SK텔레콤·KT·LG유플러스, 5000억원대 AICC시장 공략 나선다https://www.news2day.co.kr/article/20230823500193