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국내 기업의 생성형 AI 상담 활용 사례

Sara Watch 2025. 10. 7. 21:54

목차



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    국내 기업의 생성형 AI 상담 활용 사례
    국내 기업의 생성형 AI 상담 활용 사례

    생성형 AI 기술은 이제 상담 영역에서 단순한 보조 도구를 넘어, 고객 경험 향상과 조직 효율화에 핵심 역할을 수행하는 단계에 진입했다. 특히 국내 기업들은 고객센터 자동화, 직원 복지, 멘털 헬스케어, 이직 예방 등 다양한 목적 아래 생성형 AI 상담 시스템을 적극 도입하고 있다. 이 글에서는 한국 기업들의 실제 적용 사례를 중심으로, 생성형 AI 상담 기술이 어떻게 실무에 적용되고 있는지 구체적으로 살펴본다. 특히 한국 기업들은 AI 상담 시스템을 단순한 '기능'이 아닌, 기업 전략과 조직 문화를 반영한 맞춤형 도구로 활용하고 있다. 기술을 빠르게 흡수하는 스타트업뿐 아니라, 전통 대기업과 금융권까지도 상담 영역에서 AI를 적용함으로써 경쟁력 강화를 도모하고 있다. 이제 생성형 AI 상담은 단기 프로젝트가 아닌, 지속 가능한 고객 및 조직 관리 수단으로 인식되고 있다.

    1. 고객상담센터에 도입된 생성형 AI 상담

    1. 고객상담센터에 도입된 생성형 AI 상담
    1. 고객상담센터에 도입된 생성형 AI 상담

    가장 널리 활용되는 분야는 바로 고객상담센터다. 많은 기업이 기존의 단답형 챗봇에서 벗어나 GPT 기반의 자연스러운 대화형 AI 상담 시스템을 도입하면서, 응대 품질을 높이고 상담 효율을 극대화하고 있다. 대표적인 사례는 KT와 LG U+다. 이들은 통신 서비스 문의에 대해 AI가 1차 응대를 처리하고, 복잡하거나 민감한 문의만을 실제 상담사에게 연결하는 구조를 운영하고 있다. KT는 2024년부터 자체 개발한 생성형 AI 엔진을 기반으로 고객센터 시스템을 업그레이드했다. 기존에는 단순 FAQ 방식이었다면, 현재는 고객의 문의 의도와 감정 상태를 실시간으로 분석하여 보다 개인화된 상담이 가능해졌다. 예를 들어, “데이터가 너무 빨리 소진돼요”라는 문장에 대해, 요금제 변경, 데이터 사용 패턴 분석, 추가 데이터 제공 등의 대안을 한 번에 제시한다. 신한은행도 고객 응대 채널에 생성형 AI를 적용해 성과를 본 사례다. 기존 상담 봇의 낮은 응답률과 고객 불만을 해결하기 위해 GPT 기반 언어모델을 탑재한 금융 상담 AI를 도입했으며, 사용자의 재무 상황을 기반으로 금융 상품을 추천하거나, 위험 경고를 사전 제공하는 수준까지 시스템이 고도화되었다. 특히 금융 분야처럼 정답이 명확하고, 설명의 일관성이 요구되는 환경에서도 생성형 AI는 충분한 역할을 수행하고 있다. 또 다른 주목할 사례로는 쿠팡의 물류 문의 상담 AI가 있다. 고객이 배송 지연, 반품, 교환 등의 문제를 문의할 경우, 생성형 AI가 상황을 판단해 자동화된 절차를 안내하거나, 고객이 감정을 드러낼 경우 이를 파악해 정서적 완충 메시지를 함께 전달한다. 예컨대 “왜 이렇게 배송이 늦어요?” 같은 부정적인 감정 표현이 포함된 문장에는 ‘불편을 드려 죄송합니다’와 같은 감성 기반 응답이 자동 포함된다. 이는 고객 불만을 사전 완화하고, 상담사에게 전달되는 부정적인 에너지의 양도 줄여주는 효과가 있다. 결과적으로 고객 만족도는 상승하고, 상담사 이직률도 함께 감소하는 등, AI 상담 시스템이 전방위적 성과를 창출하고 있다.

    2. 임직원 멘털 케어와 내부 상담 활용

    2. 임직원 멘털 케어와 내부 상담 활용
    2. 임직원 멘털 케어와 내부 상담 활용

    생성형 AI 상담은 외부 고객뿐 아니라, 내부 직원 복지 향상에도 점차 활용되고 있다. 특히 팬데믹 이후 기업 내에서 직원의 정신건강과 스트레스 관리에 대한 관심이 높아지면서, 생성형 AI 상담 시스템이 복지 시스템의 일환으로 도입되는 추세다. 삼성전자는 2025년부터 사내 웰니스 플랫폼에 생성형 AI 심리상담 기능을 탑재했다. 이 시스템은 직원들이 일상적인 고민이나 스트레스 상황을 입력하면, 해당 감정 상태를 분석하고 맞춤형 조언, 간단한 명상 콘텐츠, 필요시 전문가 연결까지 제공하는 기능을 갖추고 있다. 사용자는 익명으로 이용할 수 있어 심리적 진입 장벽이 낮고, 상담 이력이 남지 않도록 설정할 수 있어 개인정보 보호도 강화되었다. 카카오엔터프라이즈 역시 내부 피로도 관리를 위해 생성형 AI를 실험적으로 도입한 사례가 있다. 이 회사는 2024년부터 자체 개발한 LLM(Local Language Model)을 기반으로 ‘AI 마인드 헬퍼’라는 이름의 파일럿 프로그램을 운영 중이다. 이 시스템은 주간 설문을 통해 직원의 감정 흐름을 파악하고, 조직 차원의 대응 전략 마련에 활용되고 있다. HR 부서에서는 이 데이터를 활용해 이직률 예측이나 팀 재배치 판단에도 참고 자료로 활용하고 있으며, 이는 AI 상담이 단순한 '위로'를 넘어 조직관리의 전략 도구로 확장되고 있음을 의미한다. 또한 네이버는 2025년 상반기부터 사내 심리복지 서비스를 전면 리뉴얼하며 생성형 AI를 본격 도입했다. 이전에는 외부 심리상담센터와의 연계를 통한 대면 위주의 상담 체계였지만, 업무 시간이 불규칙하거나 외부 상담을 부담스러워하는 직원을 위해 AI 상담이 대안으로 떠올랐다. 특히 네이버는 직무 스트레스 분석을 위한 자연어 기반 감정 분석 시스템을 개발해, 이메일, 회의록, 설문 등의 텍스트 데이터를 기반으로 개인의 스트레스 지수를 추정하고 있다. 이 결과는 직원에게 직접 제공되며, 일정 기준을 초과할 경우 휴식 알림이나 리프레시 프로그램 참여 제안도 함께 이뤄진다. AI가 개입하되, 전적으로 판단하지 않고 '추천'에 머무는 점이 핵심이다.

    3. 산업별 특화 상담 사례와 확장 가능성

    3. 산업별 특화 상담 사례와 확장 가능성
    3. 산업별 특화 상담 사례와 확장 가능성

    생성형 AI 상담은 산업군별로 특화된 방식으로 진화하고 있다. 특히 교육, 헬스케어, 제조업 분야에서 그 활용 범위가 확대되는 중이다. 예를 들어, 메가스터디교육은 수험생 대상 상담에 생성형 AI를 접목하여, 학습 진단과 정서 지원을 함께 제공하는 ‘AI 입시 멘토링’ 서비스를 운영하고 있다. 이 시스템은 학생의 성적 추이뿐 아니라, 입력한 글의 감정 분석을 통해 학습 의욕, 불안감 등을 수치화하여 담임교사에게 전달함으로써 정서 기반의 학습 지도가 가능하게 되었다. 셀트리온은 사내 의료상담 서비스에 생성형 AI를 도입했다. 임직원들이 건강 관련 문의를 텍스트로 입력하면, AI가 의학적 근거에 기반한 1차 응답을 제공하며, 의무실과의 연계도 함께 이뤄진다. 이를 통해 의료진의 상담 부담을 줄이고, 경미한 문의는 AI가 자율적으로 응대할 수 있어 상담 대기시간이 대폭 줄어들었다. 또한, 현대자동차그룹은 고객센터뿐 아니라 차량 구매 상담, 리스 계약, 정비 안내 등 다양한 영역에서 생성형 AI를 도입하고 있으며, 특히 음성 기반 상담 시스템을 실시간 번역 기능과 결합해 해외 고객 응대까지 확장하고 있다. 이러한 시도는 한국형 AI 상담 기술이 해외 진출에도 경쟁력을 갖추는 기반이 되고 있다. 이처럼 국내 기업은 단순 기술 도입을 넘어, 산업과 조직의 목적에 최적화된 생성형 AI 상담 시스템을 설계하고 있다. 이는 결국 AI 기술이 기업의 핵심 전략 요소로 자리 잡아가고 있다는 방증이다. 뿐만 아니라 스타트업 생태계에서도 AI 상담 기술을 빠르게 수용하고 있다. 예를 들어, 정신건강 스타트업 마인드그라운드는 상담사 연결 전, 생성형 AI가 사전 설문과 텍스트 상담을 통해 내담자의 정서 상태를 정밀 분석하는 시스템을 운영 중이다. 이를 통해 보다 적합한 상담사 매칭이 가능해졌고, 상담 효과에 대한 만족도 역시 크게 향상되었다. 또한 AI가 상담 회차 간 기록을 관리해, 사용자가 감정 변화와 주요 상담 이슈를 스스로 추적할 수 있도록 돕는다. 이는 전통 상담에서 흔히 발생하던 ‘잊힌 감정의 공백’을 줄이는 데 효과적이다. 나아가, 일부 제조기업에서는 직원 안전 교육 후 불안감이나 위험 인식을 상담으로 이어주는 AI 기반 안전 심리 케어 프로그램도 시험적으로 운영 중이다.

    국내 기업들은 생성형 AI 상담 기술을 다양한 산업과 상황에 맞게 맞춤형으로 도입하며 실제 효과를 거두고 있다. 고객응대부터 직원 복지, 산업별 특화 서비스까지 적용 범위가 확장되고 있는 가운데, AI 상담은 이제 선택이 아닌 필수 전략으로 자리잡고 있다. 앞으로도 기업의 규모나 업종을 막론하고, 생성형 AI 상담의 중요도는 더욱 커질 것으로 전망된다. 향후 생성형 AI 상담은 단순한 채널이 아닌, 데이터 기반 조직 전략 수립의 도구로 진화할 가능성이 크다. 상담 데이터를 바탕으로 조직의 감정 온도를 실시간 파악하고, 문제를 사전 인지하여 선제적으로 대응하는 체계가 기업 경쟁력의 핵심이 될 것이다. 결국 기술이 사람을 이해하는 것이 아닌, 사람을 더 잘 돕기 위한 매개가 되어야 하며, 국내 기업들의 다양한 사례는 그 방향을 잘 보여주고 있다.

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