제네시스 CEO “경험 경제 시대, 클라우드·AI 활용해야 고객경험 개선 가능”

“더 나은 고객경험을 제공하려면 클라우드 전환과 인공지능(AI)은 필수다.”

토니 베이츠(Tony Bates) 제네시스 최고경영자(CEO) 겸 회장이 방한해 삼성동 그랜드인터콘티넨탈 호텔 파르나스에서 22일 기자들과 만나 이같이 강조하면서 “비즈니스가 클라우드로 이전해야만 데이터를 실시간 활용해 AI를 사용할 수 있다. 고객경험을 혁신하고 싶고 AI를 활용하고 싶다면 클라우드를 활용해야 한다”고 말했다.

베이츠 CEO는 “온프레미스 기반 전통적인(레거시) 시스템을 계속 사용하면 고객 경험을 개선할 수 없다”고 단언하며 “아직도 대부분의 기업들이 계속해서 레거시 시스템을 사용하고 있다. 대기업의 70%가 아직까지 온프레미스 기반 고객경험 서비스 제공에 머물러 있어 ‘메뉴 1번을 누르세요’라고 하는 식의 메뉴 내비게이션만 제공하고 있다”고 지적하며 기업들의 변화를 주문했다.

경험 경제 시대로 변화, 클라우드와 AI 기반 CX 전략 플랫폼 필요

그에 따르면, 지금은 ‘경험 경제’ 시대다. 소비자 중심의 서비스 경제에서 경험 경제로 패러다임이 바뀌었다. 경험 경제 시대에서는 소비자는 자신이 경험하는 모든 것이 특별하기를 원한다. 즉 개인화된 맞춤형 서비스로 늘 좋은 경험을 기대하는 경향이 있다.

이를 뒷받침하는 근거로 베이츠 CEO 자체 조사 결과를 소개하면서 “소비자의 30%가 단 한 번의 나쁜 경험으로도 브랜드를 떠난다고 응답했다”고 들었다. 또 “매년 컨택센터 상담사 이직률은 38%에 달하고 있다. 상담사들은 사일로화된 분리된 시스템에서 일을 하고 있기 때문으로, 제네시스같은 전략 플랫폼을 사용하면 상담사의 이직률을 낮출 수 있어 경제적인 비즈니스 효과가 있다”라면서 “2024년부터 2028년까지 인터랙션 증가율은 16%로 예상되며, 지난 3년간 대화를 통한 인터랙션은 2배 증가했다. 이같은 결과는 비즈니스가 클라우드로 이동을 해야 하고 AI가 필수가 됐다는 것을 의미한다”고 설명했다.

이어 “AI를 도입한 기업은 AI로 인한 효율성 향상으로 인건비 20% 이상을 절감할 수 있었고, 로열티 리더 기업들의 매출 성장 속도도 다른 기업보다 2.5배 빠른 것으로 나타났다. 아울러 2023년부터 2028년까지 클라우드 상담사 수는 4백만명 이상 증가하고, AI 에이전틱 상담사가 늘어날 것”이라는 분석 결과를 소개했다.

제네시스 클라우드 주축 AI 기반 고객경험 오케스트레이션 서비스 제공

글로벌 컨택센터 솔루션 시장 선도기업인 제네시스는 현재 클라우드 기반 컨택센터 서비스(CCaaS)를 주축으로 음성, 이메일, 소셜 미디어 등 기업과 소비자 간 접점이 되는 다양한 채널을 통합 조율해 매끄러운(Seamless) 고객경험을 지원하는 AI 기반 ‘고객경험 오케스트레이션’ 서비스를 제공하는 데 주력하고 있다.

전세계 유수의 은행, 헬스케어, 기술, 비즈니스 서비스 기업을 망라해 8000개 넘는 고객사를 확보하고 있는데, 이 가운데 제네시스 클라우드 고객사 수가 6500곳에 달한다. 연간 반복매출(ARR)은 19억 달러에 달한다. 아울러 제네시스 클라우드 고객 가운데 40%가 AI를 활용하고 있다는 게 제네시스의 설명이다.

베이츠 CEO는 고객경험 오케스트레이션 발전 단계 5가지를 제시했다. 그는 현재 대부분의 기업들은 0단계(제로 오케스트레이션), 1단계(메뉴 기반 내비게이션), 2단계(사전 정의된 대화 자동화)에 머물러 있고, 메뉴 기반 네비게이션만 제공하고 있다고 진단했다. 반면에 제네시스 클라우드는 4단계인 공감 기반 경험 창출 단계에 위치해 있다고 했다. 여기서 나아가 5단계인 범용 에이전트 기반 오케스트레이션으로 발전하는 것을 목표로 하고 있다고 설명했다. 이는 감정 인식, 다중 언어 지원, 시너지 효과 등 공감 기반의 개인화 경험을 가능하게 한다.

그는 “고객들은 효율성을 높이고 비용을 감소하는 동시에 서비스 차별화도 원하며 개인화된 경험 제공을 통해 매출을 높이고 싶어한다”며 “제네시스의 차별화된 플랫폼은 클라우드 네이티브 통합 플랫폼으로 2025년에 500개 이상의 새로운 기능을 출시했으며 99.998%의 높은 가동 시간을 제공하고 있다”고 내세웠다. 또 “이 플랫폼은 실시간으로 데이터를 처리하기 때문에 즉시 반영이 가능하고 개인화된 서비스를 제공할 수 있다. 유연한 기능을 통해 고객이 원하는 서비스를 자유롭게 사용할 수 있으며 글로벌 보안이 필요한 한국 기업의 요구 수준을 충족하는 보안을 제공하고 있다”고 설명했다.

아울러 “제네시스의 이벤트 데이터 플랫폼이 대규모 에이전틱 오케스트레이션을 가능하게 하며 2025년 1월에만 30조개의 이벤트가 발생했고 매일 50년 분량의 음성 데이터가 전사됐다. 이같은 데이터를 분석해 AI 모델을 만들어 고객들에게 효과적으로 서비스하고 있다. 계속해서 우리 시스템을 개선할 수 있는 이유”라며 “제네시스 클라우드 엔터프라이즈 플랫폼이 자동화, 개인화, 최적화, 증강/강화를 핵심으로 하는 AI 기반 고객 경험 오케스트레이션을 지원한다”고 강조했다.

“AI 채택 빠른 한국 시장 투자 강화…유통 이어 금융 시장 공략”

이날 제네시스는 한국 시장에 대한 투자를 계속 강화하고 있다. 지난 2020년 제네시스는 글로벌 컨택센터 벤더 중 최초로 한국 클라우드 리전을 만들어 한국 기업들이 준수해야 하는 클라우드와 개인정보 관련 법·규제 대응을 지원하고 있다. 또한 한국은 제네시스의 티어(Tier)1 언어 지원 국가로 모든 AI 기능이 한국어로 지원된다. 최적의 파트너와의 협업을 통한 에코시스템 강화와 한국 시장의 규제 및 요구사항에 부합하는 글로벌 베스트 프랙티스 도입도 지속적으로 확대하고 있다.

한국은 클라우드 도입과 전환이 다소 느리지만 그만큼 발전 기회나 시장잠재력이 크다고 보고 있다. 더욱이 AI 분야에서는 빠른 도입이 일어날 것이라고 전망하고 있다.

알버트 넬(Albert Nel) 제네시스 아시아태평양 지역 세일즈 수석 부사장은 “한국이 아시아에서 포괄적인 AI 입법을 채택한 최초의 국가로 AI 도입에 있어 세계적인 선두주자 중 하나로, 한국 정부는 AI의 빠른 도입을 지원하기 위해 75억달러 이상의 재정적인 인센티브를 발표한 것도 긍정적인 요인”이라며 “한국의 고객경험(CX) 시장이 2030년까지 18억달러에 달하고, 클라우드 시장도 매년 10% 이상씩 성장할 것으로 예상하고 있어, AI 기반 고객 경험 오케스트레이션을 통해 제네시스가 굉장히 좋은 기회를 제공해 고객경험을 개선할 수 있을 것으로 본다”고 전망했다.

한국 시장에서 제네시스 매출은 증가세다. 최근 매출은 전년 대비 35% 증가했고, 전년 대비 클라우드 고객 수가 20% 늘어났다는 게 넬 수석 부사장의 설명이다.

제네시스 클라우드는 AI 기반 경험 오케스트레이션을 통해 공감을 고객과 직원 경험의 중심에 두고 예측기반 라우팅, 여정 관리, 상담사 어시스트, 코파일럿 등의 기능으로 효율성을 향상시키며 엔터프라이즈 수준의 보안 및 데이터 프라이버시를 제공한다고 강조했다. 이를 통해 참여도 및 경험 지표 향상, 고객 경험을 통한 가치 차별화, 브랜드 가치 향상, 매출 성장, 고객 유지, 수익성 개선, 그리고 AI 투자 수익 실현을 지원한다고 말했다.

넬 수석부사장은 아태지역에서 가장 성과가 높은 산업군으로 통신과 이커머스 분야를 꼽았다. 앞으로 금융 산업 분야에서 클라우드와 AI 규제가 완화되면서 보험사를 비롯한 금융회사들이 제네시스 채택이 늘어날 것으로 내다봤다.

한국 시장에서 주력할 전략으로 김동욱 제네시스 한국 지사장 역시 “리테일 산업 분야에서 많은 요구사항을 듣고 있다”라면서 “앞으로 금융 고객 중심으로 제네시스 클라우드 분야에서 결과를 만들어 내는 데 집중할 것”이라고 밝혔다.

김 지사장은 “기존 인게이지 솔루션의 50% 이상이 은행, 카드사 등 금융사 고객이다. 현재까지 금융권은 클라우드를 받아들이는 데 굉장히 보수적이고 금융보안이나 개인정보 활용 규제로 인해 어려움이 있다”면서도 “해외 금융사의 한국지사가 클라우드를 활용하길 원해서 금융 샌드박스 신청해 지원해보니 요구사항이 그리 어렵지 않다는 것을 알게 됐다. 제네시스는 금융 규제에 잘 준비돼 있다. 국내 금융사들이 필요하면 충분한 지원을 할 수 있다”고 자신감을 나타냈다.

글. 바이라인네트워크

<이유지 기자>yjlee@byline.network