연 300시간을 아낀 AI 상담 서비스

전세대출 화면에 필요한 정보가 있었는데도 사용자는 자신의 상황에 적용되는지 확신하지 못해 고객센터에 문의했고, 단순 문의가 심사 지연으로 이어졌어요. 팀은 화면 설명을 보강하는 대신 사용자가 자연어로 묻고 상황에 맞는 답을 받는 AI 상담을 만들었으며, 초기 이용률이 낮자 문의 데이터를 분석해 상품·심사 단계별 예시 질문을 진입점에 보여줬어요. 그 결과 AI 사용률이 화면에 따라 약 5배와 2배로 높아졌고, 적합한 답변을 받은 사용자의 상담 전화 전환 비율은 약 10%p 낮아졌으며 월 550건, 연 300시간의 통화가 줄었어요. 필요한 정보를 제공하는 것과 사용자가 그 정보에 확신을 갖게 하는 것은 다르며, 고객센터 문의 같은 화면 밖의 신호에서 제품이 풀지 못한 문제를 찾아야 한다는 교훈을 얻었어요.

• 제품 지표만 보지 말고 고객센터 문의처럼 화면 밖에 남은 사용자 문제도 살펴보세요.
• 정보를 더 눈에 띄게 만드는 개선만으로 해결되지 않는다면, 사용자가 정보를 이해하고 판단하는 구조 자체를 점검하세요.
• 빈 입력창은 질문을 시작하기 어렵게 만들 수 있으므로, 실제 문의 데이터를 바탕으로 단계별 예시 질문을 제시하세요.
• AI의 답변은 대출 운영팀의 상담 기준과 머신러닝 팀의 구현 역량을 함께 반영해 설계하세요.