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[IT뉴스]"돈 얼마나 남았지?" 묻자, 환율·수수료 척척…KT '일하는 AI' 확장

온카뱅크관리자

2026-08-31 10:47:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> KT, 우리은행 AI 챗봇·상담봇 재구축 수주…AI 에이전트 연계해 상담·업무처리 확대 챗봇·인공지능 은행원·인공지능 에이전트 연결…상담 맥락 이어 연속 서비스 2026년 11월 2단계 완료 시 업무 범위 60% 목표…금융권 적용은 2028년 전망 
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 <img alt="KT의 에이전틱 AICC는 개인화된 고객 정보 관리와 대규모언어모델(LLM) 기반 의도 분류·시나리오 자동화를 통해 전체 업무 커버리지를 30%에서 60%로, 상담 완결률을 75%에서 80%로 높이는 것을 목표로 한다.KT 온라인 백브리핑 캡처" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/31/dailian/20260831104459216vwwk.png" data-org-width="700" dmcf-mid="6haiA4Ik5g" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/31/dailian/20260831104459216vwwk.png" width="658">
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 KT의 에이전틱 AICC는 개인화된 고객 정보 관리와 대규모언어모델(LLM) 기반 의도 분류·시나리오 자동화를 통해 전체 업무 커버리지를 30%에서 60%로, 상담 완결률을 75%에서 80%로 높이는 것을 목표로 한다.KT 온라인 백브리핑 캡처
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 "주거래 통장에 돈이 얼마나 남아 있는지 확인하고, 오늘 미국 달러 환율 좀 봐주세요. 문제없으면 민우한테 2000 달러 바로 보내주세요."
 "NH농협은행 주거래 계좌의 출금 가능 잔액은 현재 2530만원입니다. 오늘 조회한 미국 달러 환율은 1 달러당 1388.89원입니다. 6000 달러를 보내시면 원화로 약 833만원이 출금됩니다."
 "이번 달 말고 다음 달에 보내도 될 것 같아서 방금 것은 취소해 주세요."
 "추가 3000 달러 송금 요청은 취소했습니다. 기존 6000 달러를 보내시면 한화로 약 833만원이며 이번 달 송금 예정액은 6000 달러입니다. 이 금액으로 송금 진행할까요?"
 고객이 여러 가지 요청을 한꺼번에 해도 AI가 각각의 요청을 파악해 필요한 시스템을 호출하고, 대화 중 요청이 바뀌어도 앞선 내용을 반영해 처리하는 'KT 에이전트 커넥터' 기반 전용 상담 에이전트의 동작 예시다.
 이 기술에 주목한 우리은행은‘AI 챗봇 및 상담봇 재구축’ 사업자로 KT를 선정했다. 생성형 AI와 기존 상담 시나리오를 결합한 하이브리드 AI 상담 체계 구축을 골자로 하는 이번 사업을 KT가 수행하게 된 것이다.
 KT는 31일 오전 온라인 백브리핑에서 이 같은 신규 솔루션을 상세히 소개했다.
 이번 사업은 우리은행에서 운영 중인 비대면 고객 상담 채널인 챗봇과 상담봇의 인프라를 고도화하고, AI를 기반으로 금융상담을 제공하는 ‘AI 뱅커’와 AI 에이전트를 연계해 챗봇의 상담 범위와 업무 처리 기능을 확대하는 것이 핵심이다.
 KT는 이번 사업에 AI 코어 엔진부터 플랫폼, 서비스까지 100% 자체 내재화한 기술을 적용했다. 대고객 셀프 서비스뿐만 아니라 상담사의 대화록 작성 및 요약을 돕는 대직원 지원, 상담 데이터 기반 마케팅까지 AICC의 전 영역을 지원한다는 점이 강점이다.
 KT 에이전틱 AICC는 우리은행 사업에 적용한 ▲시나리오 자동화 어시스턴트 ▲ 에이전트 커넥터 기술을 비롯해 ▲멀티 인텐트 ▲보이스 에이전트 ▲에이전티파이 등 5대 핵심 기술로 구성된다. KT는 주요 기술들을 계속해서 발전시켜 금융권 전반에 에이전틱 AICC를 확대 적용하겠다는 목표다.
 우선 KT는 우리은행 사업에 ‘시나리오 자동화 어시스턴트’ 기술을 적용해 AI 챗봇·상담봇의 구축과 운영 효율을 높였다.
 시나리오 자동화 어시스턴트는 상담원이 고객 문의에 어떻게 응답할지 정하는 상담 시나리오를 자연어 기반으로 자동 생성·검증하는 기술이다.
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 <img alt="KT가 공개한 에이전틱 AICC 서비스 화면. 인공지능 음성 에이전트가 고객의 금융 관련 요청을 이해하고 송금 내역 확인, 문자·알림톡 발송 등 후속 업무를 처리하는 모습을 보여준다.KT 온라인 백브리핑 캡처" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/31/dailian/20260831104500518cyaz.png" data-org-width="700" dmcf-mid="PyrgDQSrto" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/31/dailian/20260831104500518cyaz.png" width="658">
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 KT가 공개한 에이전틱 AICC 서비스 화면. 인공지능 음성 에이전트가 고객의 금융 관련 요청을 이해하고 송금 내역 확인, 문자·알림톡 발송 등 후속 업무를 처리하는 모습을 보여준다.KT 온라인 백브리핑 캡처
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 기존에는 회사가 상담 시나리오를 직접 작성하고 오류를 점검해야 했지만, AI가 이 과정을 지원하므로 AI 봇의 개발 기간을 단축하고 운영 효율을 높일 수 있게 됐다.
 KT는 '에이전트 커넥터' 기술을 활용해 우리은행의 업무 시스템과 AI 챗봇·상담봇, AI 에이전트 등 서로 다른 상담 채널을 유기적으로 연결했다.
 이 기술은 고객의 상담 맥락과 정보를 서로 이어주는 역할을 하므로, 상담 과정에서 고객이 다른 채널로 이동해도 그간의 상담 내용을 바탕으로 연속적인 서비스를 제공할 수 있는 게 강점이다.
 KT는 우리은행 사업 경험을 활용해 차세대 AI 상담 기술을 향상시키는 데 속도를 내고 있다. 앞서 적용된 기술들이 상담 서비스의 구축·운영 효율을 높이는 것에 초점이 맞춰졌다면, ‘멀티 인텐트’와 ‘보이스 에이전트’는 고객이 체감하는 상담 편의성과 자연스러움을 높이는 것에 중점을 뒀다.
 '멀티 인텐트'는 고객이 한 번의 질문에 여러 요청 사항을 함께 말하더라도 AI가 이를 각각의 의도로 구분해 처리하는 기술이다. 만약 고객이 계좌 조회와 카드 관련 문의를 한 번에 요청한다면, AI가 두 업무를 개별적으로 인식한 뒤 하나의 상담 안에서 각각 나누어 처리하는 방식이다. 이를 통해 대화 흐름이 끊기지 않고 상담 정확도와 고객 편의성을 높일 수 있다.
 또한 중간에 고객이 요청을 취소했을 경우 이전의 대화 맥락을 유지하면서 기존 요청만 남기는 오케스트레이션 기능을 수행한다.
 '보이스 에이전트'는 초저지연 음성 처리 기술을 기반으로 사람과 대화하듯 자연스러운 상담 경험을 제공한다. 기존의 AI 보이스봇이 정해진 절차와 시나리오에 따라 응답하는 방식이었다면, 보이스 에이전트를 적용하면 생성형 AI가 고객의 질문 맥락을 이해하고, 지연 없이 실시간으로 답변할 수 있다. 마치 실제 사람과 대화하듯 끊김 없이 자연스럽고 연속적인 음성 상담이 가능해진다.
 KT는 기존 상담 자산을 재활용할 수 있는 ‘에이전티파이’ 기술도 확보했다. 이 기술을 통해 규칙 기반의 기존 챗봇을 운영 중인 기업이 보유한 상담 시나리오와 시스템 자산을 활용하면서, 에이전틱 AICC로 단계적으로 전환할 수 있도록 지원할 계획이다.
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 <img alt="KT가 우리은행 수주 사례를 통해 제시한 에이전틱 AICC의 기존 인공지능 컨택센터(AICC) 대비 차이와 핵심 역량.KT 온라인 백브리핑 캡처" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/31/dailian/20260831104501776dgzx.png" data-org-width="700" dmcf-mid="QBK3ByPKYL" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/31/dailian/20260831104501776dgzx.png" width="658">
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 KT가 우리은행 수주 사례를 통해 제시한 에이전틱 AICC의 기존 인공지능 컨택센터(AICC) 대비 차이와 핵심 역량.KT 온라인 백브리핑 캡처
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 기업은 기존 봇 프레임워크와 상담 시나리오를 그대로 활용 가능하므로 신규 시스템 개발 부담과 구축·운영 비용을 줄일 수 있고, 기존 업무 절차의 안정성을 유지하면서도 LLM(거대언어모델) 기반 AI 에이전트의 자연스러운 대화 능력과 유연한 업무 처리 기능을 추가할 수도 있다.
 허양석 KT AX사업부문 AX사업본부 팀장은 우리은행 수주 사례로 보는 KT의 핵심 역량을 ▲솔루션 기반 구축 ▲레퍼런스 및 전문 조직 ▲지속 가능한 고도화 및 운영이라고 꼽으며 "KT는 5년 이상 동일한 조직에서 30개 이상의 솔루션을 구축한 전문 인력 조직을 운영하고 있으며, 국내 최대인 8000석 규모 고객센터를 운영하며 지속적으로 솔루션을 고도화하고 있다"고 강조했다.
 KT는 에이전틱 AICC 목표로 전체 업무 커버리지를 30%에서 60%로, 상담 완결률을 75%에서 80%로 높이겠다는 목표다. 허양석 팀장은 "기술적으로 2026년 11월 Phase 2가 완료되면 60%까지 확보된다"면서도 "금융권 적용 시점은 레퍼런스나 기술적 안정성이 조금 더 확보된 2028년 정도로 보고 있다"고 말했다.
 상담 건수 증가로 인한 LLM 토큰(Token) 비용 부담 완화 방안에 대해 서동철 KT AX사업부문 AX테크본부 담당은 "우리은행 사례처럼 은행 내부(On-Premise)에 LLM을 구축하고 서빙하는 구조의 경우, 상담 건수가 늘어나도 별도의 추가 토큰 비용이 발생하지 않는다"면서 "난이도에 따라 멀티모달 및 다양한 크기의 모델을 배치하고, 가장 토큰 비용이 적게 드는 최적의 모델로 연결해 주는 모델 라우팅(Routing) 기술을 적용해 비용을 최적화한다"고 설명했다.
 KT는 우리은행 사업에서 확보한 레퍼런스를 바탕으로 은행뿐 아니라 보험, 카드, 증권 등 금융 산업 전반으로 에이전틱 AICC 적용 범위를 확대할 계획이다. 또한 멀티 인텐트와 보이스 에이전트 등 차세대 기술을 지속 고도화해 상담 품질 향상과 업무 처리 효율을 동시에 지원하는 금융 특화 AI 상담 플랫폼 경쟁력을 강화해 나갈 방침이다.
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