DB손해보험은 고객과의 대화 내용을 파악해 상황에 맞게 상담을 진행하는 AI 에이전트를 도입했다. 자동차·장기보험 사고 초기 안내와 정보 확인을 비롯해 보험계약대출(약관대출) 상환, 계속보험료 수금, 장기보험 수금방법 변경 등으로 적용 범위를 넓혔다.

반복적인 안내 업무를 자동화해 고객의 상담시간을 줄이고 상담사와 보상담당자의 업무 부담을 덜어낸 것이 특징이다. 그간 DB손해보험의 평균 콜 상담시간은 2022년 약 3분에서 지난해 약 7분으로 늘어나는 추세였다. 같은 기간 상담 인력은 소폭 줄었고, 건당 인력 수수료는 2500원에서 5000원으로 두 배 증가했다.

이에 DB손해보험은 음성을 문자로 바꾸는 STT와 문자를 음성으로 전환하는 TTS 기술을 활용해 상담 자동화 시스템을 구축했다. 과거 상담 녹취 약 9만2000건을 학습해 음성 인식률을 높였으며, 실제 자사 상담사의 목소리를 학습시켜 보다 자연스러운 음성으로 안내하도록 했다. 상담 내용과 유형을 분석해 다양한 고객 반응에 대응할 수 있도록 대화 시나리오도 설계했다.

특히 사고 초기 안내는 필수 사항을 전달하면서 사고 관련 정보를 확인해야 하는 주요 업무다. 사고를 겪은 고객의 상황을 고려해 대화를 이어가야 하는 만큼 단순한 정형 안내보다 자동화의 난도가 높다. DB손해보험은 이 영역에 AI 에이전트를 적용해 별도의 인적 개입 없이 안내를 마치는 성공률 약 77%를 달성했다. 월평균 약 20만 건의 보상콜을 자동 처리하고 있다.

고객이 상담센터로 전화를 거는 인입콜에서도 상담시간 단축 효과가 나타났다. 계속보험료 수금 상담은 평균 약 50초, 약관대출 상환 상담은 약 25초, 장기보험 수금방법 변경 상담은 약 20초 줄었다.

상담 자동화는 비용 절감과 업무 효율 개선으로도 이어졌다. DB손해보험은 월 약 3만건의 상담 자동처리 실적에 건당 수수료 5000원을 적용하면 연간 약 18억원의 비용 절감 효과가 있는 것으로 추산했다. 유혜림 기자


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