은행의 대화형 AI: 고객 전화 응대

Rene, Kabir Goel 
은행의 대화형 AI: 고객 전화 응대

은행의 대화형 AI는 고객과 대화해서 일을 처리하는 소프트웨어입니다. 분실 카드를 정지하고, “월급 들어왔나요?”에 답하고, 납부일이 다가왔다고 알리고, 대출 신청을 중간에 멈춘 사람에게 다시 전화합니다. 은행은 이미 몇 년째 챗봇을 써 왔습니다. CFPB는 2023년 보고서에서 미국 10대 은행이 모두 챗봇을 운영하고 있으며 2022년에 미국인의 약 37%가 은행 챗봇을 이용했다고 밝혔습니다. 그래도 급한 문의는 여전히 전화로 들어오고, 음성 에이전트가 지금 향하는 곳도 바로 그곳입니다.

이 가이드는 어떤 전화를 에이전트에게 맡길지 정하는 운영, 리스크, 엔지니어링 책임자를 위한 글입니다. 요약하면 이렇습니다. 하나의 시스템에 정답이 하나뿐인 통화부터 시작하세요. 에이전트가 무엇이든 보기 전에 본인 확인을 하세요. 카드 정보는 모델 밖에 두세요. 발신 규칙은 다이얼러가 지키게 하세요. 그리고 사람에게 가는 문은 늘 열어 두세요.

은행에서 대화형 AI가 잘하는 일

잘 되는 통화에는 분명한 목표, 에이전트가 조회할 수 있는 기준 시스템, 사람이 넘겨받아야 할 분명한 지점이 있습니다.

고객의 용건에이전트가 하는 일연결해야 할 시스템넘기는 시점
잔액 또는 최근 거래잔액이나 특정 거래를 읽어 준다코어 뱅킹(본인 확인 후)고객이 청구에 이의를 제기할 때
카드 분실·도난카드를 정지하고, 정지를 확인하고, 재발급 절차를 설명한다카드 관리 시스템부정 사용을 신고할 때
이상 거래 알림 확인전화를 걸어 표시된 결제를 고객이 했는지 묻는다이상 거래 사건 시스템고객이 “아니요”라고 답할 때
납부 알림납부일을 알리고, 납부 방법을 안내하고, 납부 약속을 기록한다업무 시스템, 납부 예약형편이 어렵다고 하거나 이의·통화 중단 요청 시
대출 신청 후속 안내진행이 멈춘 신청자에게 전화해 막힌 곳을 찾고 다시 안내한다신청 상태자격 요건이나 금리를 물을 때
계좌 개설 서류빠진 서류와 제출 방법을 설명한다계좌 개설 워크플로본인 확인에 실패할 때
지점과 영업시간영업시간, 위치, 휴무일, 준비물을 안내한다승인된 지식 소스답이 소스에 없을 때

대출 후속 안내는 과소평가되기 쉽습니다. Fundamento는 Hero FinCorp를 위해 이 일을 합니다. 신청자가 대출 양식에서 5분 동안 멈춰 있으면(대개 양식이 영어인데 모국어가 아니기 때문입니다) 에이전트가 그 사람의 언어로 전화를 걸어 문제를 해결하고 다시 절차로 안내합니다. 이탈했던 신청자의 42%가 돌아와 신청을 마쳤습니다.

왜 전화인가, 왜 더 어려운가

은행에 전화하는 고객은 그냥 둘러보는 사람이 아닙니다. 카드를 잃어버렸거나, 모르는 결제를 봤거나, 아직 갚지 못한 돈이 있습니다. 문제를 해결하고 싶고, 그 문제를 다루는 목소리를 믿고 싶어 합니다. Fundamento의 공동 창업자는 이렇게 말했습니다. 음성 품질이야말로 “사람들이 전화를 받고, 에이전트와 대화하고, 더 솔직하게 답하게 만드는 것”이라고요.

음성은 기준도 높입니다. 에이전트는 전화 음질에서도 계좌 번호와 이름을 정확히 알아듣고, 고객이 말을 끝낸 시점을 판단하고, 침묵이 끊긴 전화처럼 느껴지기 전에 답해야 합니다. 챗봇이 숫자 하나를 잘못 읽으면 오타가 보일 뿐입니다. 음성 에이전트가 잘못 들으면 다른 사람의 거래를, 혹은 존재하지 않는 거래를 읽어 줍니다.

선을 어디에 그을까

에이전트는 고객에게 잔액을 알려 줄 수 있습니다. 하지만 대환을 해야 할지 조언하거나, 어려운 형편의 고객을 위한 상환 프로그램 대상인지 판단하거나, 이의가 제기된 청구의 결론을 내려서는 안 됩니다. 이 경계를 에이전트의 지시문에 적어 두세요. 처리하는 작업, 절대 답하지 않는 주제, 대신 무엇이라고 말할지입니다.

더 어려운 경계는 고객이 권리를 행사하는 순간을 알아차리는 일입니다. CFPB 보고서는 챗봇이 “소비자가 연방법상의 권리를 행사하고 있다는 사실을 인식하지 못할” 수 있다고 경고했습니다. “이 결제는 제가 한 게 아니에요”라고 말하는 고객은 잡담이 아니라 공식적인 오류 이의 신청을 시작하고 있을 수 있습니다. 이런 표현을 전환 트리거로 다루고, 돌려서 말하는 고객으로 테스트하세요. “그런 거 산 적 없어요”, “뭔가 잘못된 것 같은데요”, “제 권리에 대해 누군가와 얘기하고 싶어요” 같은 말입니다.

그리고 출구는 열어 두세요. 같은 보고서는 실시간 상담으로 가는 길을 막는 챗봇이 “법 위반으로 이어질 수 있다”고 말합니다. 화가 난 고객을 같은 세 가지 선택지에서 맴돌게 하는 에이전트는 나쁜 통화일 뿐 아니라 컴플라이언스 문제입니다. 고객이 상담원을 원하면 연결하세요.

카드 정보와 비밀 정보는 모델 밖에 두기

은행 에이전트는 기업이 가진 가장 민감한 데이터를 다룹니다. 운영 전에 다섯 가지를 확인하세요.

  1. 알려 주기 전에 확인하기. 본인 확인을 통과하기 전에는 에이전트가 잔액이나 거래를 읽어 주면 안 됩니다. 확인은 자체 시스템에서 하고, 에이전트에게는 원본 답변이 아니라 ‘확인됨’ 플래그만 넘기세요.
  2. 카드 번호, 비밀번호, 일회용 코드를 언어 모델에 절대 통과시키지 않기. 통화에 카드 번호가 필요하면 PCI 범위 안에 머무는 결제 흐름에서 키패드 톤으로 받고, 에이전트에게는 토큰이나 성공 메시지만 돌려주세요. 비밀번호를 불러 주기 시작하는 고객은 멈추게 하라고 지시문에 적어 두세요.
  3. 최소 필요 접근. get_balance, freeze_card처럼 확인된 고객으로 범위를 좁힌 도구를 주고, 코어 시스템 전체를 조회하는 범용 인터페이스는 주지 마세요.
  4. 보관과 삭제. 녹음, 녹취록, 로그를 얼마나 보관할지 정하세요. Cartesia에서는 엔터프라이즈 고객이 음성 인식과 음성 합성에 제로 데이터 보존을 켤 수 있고, Delete Call API로 통화의 녹취록, 오디오, 로그를 필요할 때 삭제할 수 있습니다.
  5. 어디에서 실행할지. 많은 은행은 데이터를 국내에 두어야 합니다. Cartesia는 미국, EU, 영국, 인도, 호주에 전용 리전 배포를 제공하고, VPC와 온프레미스 배포도 지원합니다. Fundamento가 Cartesia를 고른 이유 중 하나도 인도 데이터 센터였습니다. 데이터 상주 규제가 엄격한 시장에서 현지 인프라가 없는 공급자는 처음부터 고려 대상이 아니었습니다.

Cartesia는 SOC 2 Type II, GDPR, PCI DSS(서비스 제공자)를 준수합니다. 자세한 내용은 Trust Center에서 볼 수 있습니다. 그래도 에이전트는 귀사의 시스템에도 접근하므로, 보안과 컴플라이언스 팀이 통화 경로 전체를 검토해야 합니다.

발신 통화: 추심, 알림, 이상 거래 알림

발신은 은행이 가장 빨리 성과를 보는 영역이자 규제가 가장 촘촘한 영역입니다. 미국에서는 다음과 같습니다.

  • 동의. FCC는 2024년 결정에서 AI 생성 음성이 Telephone Consumer Protection Act상의 인공 음성에 해당한다고 판단했습니다. 녹음된 음성 전화와 같은 동의 규칙이 적용됩니다.
  • 빈도. 채권 추심에 대해 Regulation F는 특정 채무로 같은 사람에게 연속 7일 동안 7회를 넘겨 전화하지 않고, 그 채무에 관해 대화한 뒤 7일 이내에 전화하지 않는 경우에만 준수한 것으로 추정합니다. 이 한도는 감사할 수 있는 다이얼러나 캠페인 로직에 두어야 합니다. 언어 모델에 맡기지 마세요.
  • 신원 밝히기. 첫 문장에서 에이전트가 누구인지, 자동 음성이라는 점을 밝히게 하고, 모든 추심 스크립트는 법무 검토를 거치세요.

이 규칙 안에서는 목소리의 톤이 큰 차이를 만듭니다. Regal은 Cartesia 음성으로 추심과 확인 전화에 따뜻함과 공감을 더합니다. 상대가 납부가 밀린 사람일 때 이는 중요합니다.

속도, 숫자, 언어

은행 에이전트가 믿음직하게 들리는지는 세 가지로 결정됩니다.

  • 속도. Fundamento는 Cartesia로 매달 2,000만 건 이상의 발신 통화를 하며, 첫 바이트까지 100ms로 테스트한 다른 어떤 공급자보다 최소 두 배 빨랐습니다. 발신 통화에서는 첫 1초가 상대가 끊지 않고 남을지를 결정합니다.
  • 숫자를 정확히 읽기. 금액, 날짜, 계좌 번호 끝 네 자리는 정확해야 합니다. 상대가 확인할 수 있는 형태로 복창하세요. “240달러 납부, 납부일은 10월 16일 금요일입니다”처럼요.
  • 고객의 언어. Fundamento의 에이전트는 힌디어, 영어, 그리고 점점 늘어나는 인도 지역 언어로 말합니다. Cartesia의 음성 모델은 하나의 모델로 40개 이상의 언어를 지원하므로, 같은 에이전트가 고객이 쓰는 언어로 바꿔 말할 수 있습니다.

Cartesia로 은행용 음성 에이전트 만들기

Cartesia Managed Agents에서는 고객이 에이전트를 설정하고, Cartesia가 음성 인식, 언어 모델, 음성 합성, 전화 연결을 운영합니다.

  1. 지시문 작성. 역할, 작업, 절대 답하지 않는 주제, 그리고 이의 제기, 부정 사용, 어려운 형편, 상담원 연결 요청이 있을 때의 정확한 전환 동작을 정의하세요.
  2. 범위가 좁은 도구 연결. 웹훅 도구를 쓰면 에이전트가 get_balance, freeze_card 같은 귀사 API를 호출할 수 있습니다. 모든 도구는 확인된 세션을 조건으로 거세요.
  3. 전환 추가. transfer_to_number 시스템 도구는 고객이 작성한 조건이 충족되면 통화를 전화번호나 SIP 주소로 넘깁니다. send_dtmf는 에이전트가 다른 시스템의 전화 메뉴를 거쳐야 할 때 버튼을 누를 수 있습니다. 전화를 받은 상담원에게 맥락을 넘기는 방법은 웜 트랜스퍼 가이드를 참고하세요.
  4. 자사 용어 가르치기. 상품명, 지점명, 카드 프로그램 이름을 keyterms에 추가하세요.
  5. 발신 통화 개인화. 고객 이름, 납부 금액, 납부일을 동적 변수로 넘기면 에이전트가 계좌에 접근하지 않고도 통화를 시작할 수 있습니다. 미국 외 번호에는 귀사의 Twilio 계정이나 SIP 트렁크를 사용하세요.
{
	"config": {
		"instructions": "You are the automated servicing assistant for Harbor Federal Credit Union. Only discuss account details after the verify_caller tool returns verified. You can read balances and recent transactions, freeze a lost or stolen card, and explain how to order a replacement. Never ask for or repeat a full card number, PIN, password, or one-time code; if the caller starts to say one, stop them. Never give financial advice. If the caller disputes a charge, reports fraud, mentions hardship, or asks for a person, transfer them.",
		"initial_message": "Thanks for calling Harbor Federal. This is the automated assistant. How can I help?",
		"audio": {
			"input": {
				"keyterms": ["Harbor Federal", "Harbor Rewards Visa", "Bayview branch"]
			},
			"output": { "voice_id": "e07c00bc-4134-4eae-9ea4-1a55fb45746b" }
		},
		"system_tools": {
			"transfer_to_number": {
				"pre_tool_speech": "force",
				"transfers": [
					{
						"destination": { "type": "phone", "phone_number": "+18005550147" },
						"condition": "The caller reports fraud, says they did not make a charge, or disputes a transaction."
					},
					{
						"destination": { "type": "phone", "phone_number": "+18005550100" },
						"condition": "The caller asks for a person, mentions financial hardship, or asks for advice."
					}
				]
			}
		}
	}
}

파일럿 진행 방법

카드 분실이나 납부 알림처럼 통화 유형 하나를 고르고, 직원을 백업으로 둔 채 에이전트에게 맡긴 뒤, 첫 2주 동안은 매일 통화를 검토하세요. 추적할 지표는 다음과 같습니다.

  • 사람 없이 해결된 건수. 카드 정지, 잔액 안내, 납부 약속 기록이 해당 요청 통화 중 차지하는 비율.
  • 사유별 전환. 이의 제기와 부정 사용은 매번 전환되어야 합니다. 피할 수 있었던 전환이 곧 백로그입니다.
  • 본인 확인 실패. 실제 고객이 얼마나 자주 확인에 실패하고 어디에서 이탈하는지.
  • 민원과 통화 거부 요청. 늘어나면 멈추고 통화를 들어 봐야 한다는 신호입니다.
  • 경계 테스트. 매주 스크립트로 하는 테스트 통화. 비밀번호를 불러 주는 고객, 조언을 구하는 고객, 돌려서 결제에 이의를 제기하는 고객. 에이전트는 모두 올바르게 처리해야 합니다.

수치가 안정되면 통화 유형을 늘리기 전에 운영 시간을 넓히세요. 카드와 부정 사용 관련 전화가 응답 없이 쌓이는 때가 밤과 주말이기 때문입니다.

직접 해 보려면 Cartesia 플레이그라운드에서 에이전트를 만들고, 테스트 엔드포인트를 연결한 다음, 실제 전화로 걸어 보세요. 금융 서비스 페이지에는 대출 안내 에이전트의 라이브 데모가 있습니다.

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자주 묻는 질문

은행의 대화형 AI란 무엇인가요?

은행의 대화형 AI는 전화, 채팅, 문자로 고객과 대화하며 잔액 조회, 분실 카드 정지, 대출 신청 후속 안내, 납부 일정 조율 같은 작업을 끝내는 소프트웨어입니다. 최신 시스템은 음성 인식, 대규모 언어 모델, 음성 합성을 결합하고 API로 은행의 코어 시스템과 업무 시스템에 연결됩니다.

은행에서 대화형 AI는 어떤 예가 있나요?

흔한 예로는 본인 확인 후 잔액·거래 조회, 카드 분실·도난 신고, 이상 거래 알림 확인 전화, 납부 알림, 대출 신청 후속 안내, 지점·영업시간 안내, 계좌 개설 시 누락 서류 안내가 있습니다. 상담·자문, 여신 결정, 이의 제기의 결론은 계속 사람이 맡습니다.

대화형 AI는 은행 고객 데이터에 안전한가요?

통화 경로 전체를 그에 맞게 설계하면 안전할 수 있습니다. 에이전트가 계좌 데이터를 보기 전에 본인 확인을 하고, 필요한 조회만 허용하고, 카드 번호·비밀번호·일회용 코드는 언어 모델에 전혀 전달하지 말고, 녹음과 녹취록의 보관 기간을 정하세요. Cartesia는 SOC 2 Type II, GDPR, PCI DSS(서비스 제공자)를 준수하며, 엔터프라이즈 음성 API에 데이터를 저장하지 않는 제로 데이터 보존을 제공하고, 리전별 데이터 센터, 고객의 클라우드, 온프레미스에 배포할 수 있습니다.

AI 음성 에이전트로 채권 추심을 할 수 있나요?

네. 추심은 은행에서 가장 흔한 용도 중 하나이고, 규제도 가장 많습니다. 미국에서는 FCC가 AI 생성 음성을 TCPA상 인공 음성으로 보므로 동의 규칙이 적용되고, Regulation F는 같은 채무로 같은 사람에게 7일 동안 7회를 넘겨 전화하지 않는 경우에만 통화 빈도 규정을 준수한 것으로 추정합니다. 이런 한도는 언어 모델이 아니라 다이얼러가 강제해야 합니다.

고객은 AI와 통화 중이라는 걸 알게 되나요?

알아야 합니다. 에이전트가 처음에 은행의 자동 상담원이라고 밝히고, 고객이 원하면 언제든 상담원을 연결하게 하세요. CFPB는 사람의 도움을 받지 못하게 막는 챗봇이 법 위반이 될 수 있다고 경고했습니다. 사람에게 닿는 명확한 경로는 배려가 아니라 요건입니다.