KT 우리은행 AI 챗봇 재구축, 상담 넘어 실제 금융 업무까지 연결

핵심요약

기사 핵심 요약

KT가 우리은행 AI 챗봇·상담봇을 재구축한다. 상담 채널을 연결하고 AI 에이전트를 활용해 실제 금융 업무 처리까지 지원하는 것이 핵심이다.

• 챗봇·상담봇과 AI 뱅커·AI 에이전트를 연결하는 우리은행 상담 시스템 재구축
• 상담 채널 변경 후에도 고객 정보와 이전 대화 맥락을 이어주는 에이전트 커넥터
• 단순 문의 응답에서 실제 업무 수행까지 범위를 넓히는 에이전틱 AICC

KT는 우리은행의 AI 챗봇과 상담봇을 AI 에이전트 기반으로 재구축한다. 핵심은 ‘에이전트 커넥터’를 통해 챗봇·상담봇·AI 뱅커·AI 에이전트를 연결하고, 고객이 상담 채널을 바꾸더라도 이전 대화 내용을 이어가는 것이다. 최종적으로는 단순한 문의 안내를 넘어 고객 요청에 따른 실제 업무 처리까지 AI가 지원하는 에이전틱 AICC 환경을 구현한다.

KT 우리은행 AI 챗봇 재구축, 상담 시스템을 AI 에이전트 중심으로 전환

KT가 우리은행의 고객 상담 시스템을 AI 에이전트 중심으로 다시 구축한다. KT는 2026년 8월 31일 우리은행이 발주한 ‘AI 챗봇 및 상담봇 재구축’ 사업자로 선정돼 AI 기반 고객 상담 시스템 구축에 착수한다고 밝혔다.

이번 사업은 기존 챗봇의 답변 정확도를 조금 높이는 수준의 개편과는 방향이 다르다. 우리은행이 운영하는 챗봇과 상담봇을 AI 기반 금융상담 서비스인 AI 뱅커, 실제 업무 수행을 지원하는 AI 에이전트와 연결해 상담 전체 구조를 다시 만드는 것이 핵심이다.

고객 입장에서는 상담 과정이 하나의 채널 안에서 끝나지 않더라도 이전 내용을 이어받을 수 있는 환경이 만들어진다. 은행 입장에서는 상담 목적을 더 정확하게 구분하고, 단순 안내로 끝나던 요청을 실제 처리 단계까지 연결할 수 있는 기반을 갖추게 된다.

결국 우리은행의 이번 재구축은 ‘질문에 답하는 챗봇’에서 ‘고객이 원하는 업무를 파악하고 처리 단계까지 연결하는 AI’로 상담 시스템의 역할을 확대하는 작업이다.

우리은행 AI 뱅커·AI 에이전트 연계, 금융 상담 범위 넓힌다

이번 사업에서 중요한 변화는 AI 뱅커와 AI 에이전트가 기존 챗봇·상담봇과 별도로 움직이지 않는다는 점이다. 서로 다른 AI 서비스를 연결해 고객 상담 흐름 안에서 필요한 기능을 순차적으로 활용하도록 만드는 것이 목표다.

AI 뱅커는 금융 관련 상담을 제공하고 AI 에이전트는 고객의 의도와 요청에 따라 필요한 업무 처리까지 지원하는 역할을 맡는다. 고객이 단순히 상품이나 업무 방법을 문의하는 단계에서는 상담 기능이 대응하고, 실제 후속 처리가 필요한 경우에는 AI 에이전트와 연결하는 방식이다.

이를 통해 우리은행은 고객의 상담 의도를 보다 정확하게 분류하고 한 번의 상담 과정에서 해결할 수 있는 업무 범위를 늘릴 계획이다. 특히 고객이 먼저 문의하는 인바운드 상담의 완결성을 높이는 것이 우선적인 목표다.

여기서 끝나지 않는다. AI 활용 범위를 은행이 고객에게 먼저 연락하는 아웃바운드 상담과 영업점 상담까지 확대할 예정이다. 비대면 채널에서 시작한 AI 상담 구조를 고객 접점 전반으로 넓히는 방향이다.

KT 에이전트 커넥터, 챗봇과 상담봇 사이 정보 끊김 줄인다

KT가 이번 사업에 적용하는 핵심 솔루션은 ‘에이전트 커넥터’다. 이름 그대로 서로 나뉘어 있는 상담 채널과 AI 서비스를 연결하는 역할을 한다.

연결 대상은 챗봇과 상담봇뿐만 아니다. AI 뱅커와 AI 에이전트까지 하나의 상담 흐름 안에서 연계해 고객의 상담 내용과 관련 정보를 다음 서비스로 전달하도록 설계된다.

기존 디지털 상담에서 고객이 불편을 느낄 수 있는 대표적인 상황 가운데 하나가 채널을 이동할 때 같은 내용을 반복해서 설명해야 하는 경우다. 예를 들어 챗봇에서 이미 문의 내용을 입력했는데 다른 상담 단계로 넘어가면서 처음부터 다시 설명해야 한다면 자동화의 장점이 줄어든다.

에이전트 커넥터는 이 구간을 연결하는 것이 핵심이다. 고객이 상담 과정에서 채널을 바꾸더라도 기존 상담 내용과 맥락을 다음 시스템이 활용할 수 있게 해 처음부터 동일한 질문을 반복하는 상황을 줄이는 방향이다.

우리은행 AI 상담, 채널 바뀌어도 이전 대화 맥락 이어간다

상담 맥락을 이어간다는 것은 단순히 대화 내용을 저장한다는 의미보다 범위가 넓다. 고객이 무엇을 문의했고 어떤 단계까지 안내를 받았는지, 다음에는 어떤 처리가 필요한지를 후속 상담이 이해할 수 있도록 정보를 연결하는 것이 중요하다.

가령 고객이 챗봇에서 특정 금융 업무를 문의한 뒤 다른 상담 채널로 이동할 경우 새 상담 단계가 앞선 대화를 활용할 수 있다면 고객은 같은 상황을 다시 길게 설명할 필요가 줄어든다.

우리은행이 이번 사업을 통해 고객 의도 분류 정확도를 높이려는 것도 이 구조와 연결된다. 단어 몇 개만 보고 정해진 답변을 제시하는 방식보다 이전 대화와 고객 요청의 흐름을 함께 파악하면 상담 목적을 더 구체적으로 구분할 수 있기 때문이다.

김선우 우리은행 AI데이터사업부장은 이번 사업을 통해 AI 챗봇과 상담봇의 고객 의도 분류 정확도를 높이고 인바운드 상담과 영업점 상담의 완결성을 강화할 것으로 기대한다고 밝혔다. 고객이 상담 과정에서 겪는 불편을 줄이고 신속하고 일관된 서비스를 제공하겠다는 방향도 제시했다.

에이전틱 AICC, 단순 AI 상담에서 실제 업무 처리로 확장

이번 사업에서 가장 중요한 개념은 ‘에이전틱 AICC’다. AICC는 AI Contact Center의 약자로 AI를 고객 상담 업무에 활용하는 시스템을 의미한다. 여기에 ‘에이전틱’이라는 개념을 더하면서 AI의 역할을 상담 답변에서 업무 수행 쪽으로 넓힌다.

기존 AI 챗봇은 고객이 질문하면 관련 정보를 찾아 안내하는 역할이 중심이었다. 하지만 고객이 원하는 것은 정보를 듣는 것으로 끝나지 않는 경우가 많다. 상담 이후 별도의 앱 메뉴나 다른 직원, 다른 채널을 찾아 실제 업무를 다시 진행해야 한다면 상담 자동화가 완결됐다고 보기 어렵다.

에이전틱 AICC는 이 간격을 줄이는 방향이다. AI가 고객 요구를 파악한 뒤 AI 에이전트와 연결해 필요한 후속 업무 처리를 지원하는 구조다. 즉 ‘무엇을 해야 하는지 알려주는 AI’에서 ‘필요한 업무가 진행될 수 있도록 연결하고 수행을 지원하는 AI’로 역할이 이동한다.

김원태 KT 전무도 금융권 AI 챗봇과 상담봇이 단순 문의 안내를 넘어 고객의 요구를 이해하고 실제 업무 처리를 지원하는 방향으로 진화하고 있다고 밝혔다. 이번 우리은행 사업은 이런 변화를 실제 금융 상담 환경에 적용하는 사례다.

우리은행 인바운드 상담부터 영업점 상담까지 AI 활용 확대

우리은행이 목표로 하는 AI 적용 범위도 기존 비대면 챗봇보다 넓다. 우선 고객이 먼저 전화를 걸거나 질문을 입력하는 인바운드 상담에서 한 번에 문제를 해결할 수 있는 비율을 높이는 데 초점을 맞춘다.

그다음 단계는 아웃바운드다. 은행이 고객에게 먼저 연락하거나 안내하는 상담에도 AI를 활용해 상담 업무 범위를 확장한다는 계획이다.

영업점도 포함된다. 비대면 채널과 영업점을 각각 별도의 상담 공간으로 운영하기보다 AI가 고객 상담 정보를 연결하면서 직원의 상담을 지원할 수 있는 구조로 넓혀가는 것이다.

이렇게 되면 모바일이나 챗봇에서 시작된 문의가 다른 고객 접점으로 이동하더라도 상담 내용을 처음부터 다시 구성하는 비효율을 줄일 수 있다. 고객 입장에서는 상담 채널이 달라지더라도 하나의 금융 서비스 안에서 이어지는 경험을 기대할 수 있다.

다만 실제 어느 금융 업무까지 AI 에이전트가 직접 처리할지는 이번 발표에서 구체적으로 공개되지 않았다. 따라서 현재 단계에서는 ‘실제 업무 처리 지원까지 확대한다’는 방향이 확정됐다고 보는 것이 정확하다.

KT AICC 금융권 경험, 5대 시중은행 중 4곳에서 운영

KT는 이번 우리은행 프로젝트에서 금융권 AICC 구축 경험도 강조했다. 현재 국내 5대 시중은행 가운데 4곳에 AICC 솔루션을 운영하고 있다는 것이 KT의 설명이다.

금융 상담은 일반적인 고객센터보다 높은 수준의 정확성과 일관성이 요구된다. 계좌, 상품, 거래와 관련된 정보를 다루기 때문에 고객 의도를 잘못 판단하거나 이전 상담 내용이 정확하게 연결되지 않으면 단순한 불편을 넘어 업무 오류로 이어질 가능성이 있다.

이 때문에 KT는 기존 금융권 AICC 구축·운영 경험과 AI 음성·대화 기술을 에이전트 커넥터와 결합할 계획이다. 새로운 AI 기능만 도입하는 것이 아니라 기존에 운영해온 금융 상담 시스템 위에 에이전트 기반 기능을 확장하는 구조다.

우리은행 프로젝트가 중요한 이유도 여기에 있다. 금융권에서 AI를 적용하는 초점이 상담 자동화 비율 자체에서 상담의 연속성과 업무 수행 능력으로 이동하고 있다는 점을 보여주기 때문이다.

KT 우리은행 에이전트 커넥터, 상담 반복 줄이는 것이 핵심

고객 관점에서 가장 체감하기 쉬운 변화는 ‘같은 말을 반복하지 않는 상담’이다. 챗봇을 사용한 뒤 상담봇이나 다른 채널로 넘어갔는데 이전 문의가 전달되지 않는다면 고객 경험은 오히려 복잡해질 수 있다.

에이전트 커넥터가 의도한 역할은 이런 단절을 줄이는 데 있다. 챗봇, 상담봇, AI 뱅커, AI 에이전트가 고객의 상담 맥락을 공유하면 어느 채널에서 시작했는지보다 현재 고객이 무엇을 해결하려는지가 중요해진다.

상담 맥락이 정확하게 유지되면 금융사에도 이점이 있다. 동일한 질문을 여러 번 확인하는 시간을 줄이고 상담원이 필요한 경우에도 앞선 내용을 활용해 더 빠르게 업무를 이어갈 수 있기 때문이다.

결국 에이전트 커넥터의 가치는 AI 모델 하나의 답변 능력보다는 여러 AI와 상담 채널 사이를 얼마나 자연스럽게 이어주느냐에서 결정될 것으로 보인다.

KT 우리은행 AI 사업, 금융 AX가 상담 자동화에서 업무 수행으로 이동

이번 우리은행 프로젝트를 단순히 ‘챗봇을 새로 만든다’고 보면 변화의 범위를 충분히 설명하기 어렵다. 핵심은 기존 챗봇과 상담봇을 AI 뱅커와 AI 에이전트에 연결하고 상담 이후 필요한 업무까지 같은 흐름 안에서 지원하려는 데 있다.

이전 AICC가 상담원의 업무를 줄이고 반복적인 문의를 자동화하는 데 초점이 있었다면 에이전틱 AICC는 다음 단계로 넘어간다. 고객이 어떤 목적을 가지고 문의했는지를 이해한 뒤 필요한 서비스나 업무까지 연결하는 구조다.

특히 우리은행은 인바운드 상담에서 시작해 아웃바운드와 영업점까지 AI 활용 범위를 넓힐 계획이어서 이번 재구축 결과가 적용되는 고객 접점도 넓어질 것으로 예상된다.

이번 발표에서 눈에 띄는 점은 AI를 얼마나 많이 사용하는지가 아니라 서로 다른 AI 서비스를 하나의 상담 흐름으로 묶는 데 초점을 맞췄다는 것이다. 앞으로 금융권 AI 경쟁에서도 챗봇 하나의 답변 성능보다 고객 정보를 안전하고 정확하게 이어받고 실제 업무를 얼마나 자연스럽게 완결할 수 있는지가 중요한 기준으로 자리 잡을 가능성이 크다.

자주 묻는 질문

KT가 우리은행에서 어떤 AI 사업을 맡았나?

우리은행의 ‘AI 챗봇 및 상담봇 재구축’ 사업을 맡았다. 챗봇·상담봇을 AI 뱅커와 AI 에이전트에 연결하는 고객 상담 시스템을 구축한다.

KT 에이전트 커넥터는 무엇인가?

챗봇과 상담봇, AI 뱅커, AI 에이전트 등 서로 다른 서비스를 연결해 고객 상담 정보와 이전 대화 맥락을 이어주는 신규 솔루션이다.

우리은행 AI 챗봇은 기존과 무엇이 달라지나?

질문에 답하는 기능을 넘어 AI 에이전트와 연결해 고객 요청에 따른 실제 업무 처리까지 지원하는 방향으로 기능이 확대된다.

에이전틱 AICC는 무엇인가?

AI가 고객 문의에 답하는 데 그치지 않고 고객 의도를 파악해 필요한 업무 수행까지 지원하는 AI 기반 컨택센터 환경을 의미한다.

우리은행 AI 상담은 영업점에도 적용되나?

KT와 우리은행은 인바운드 상담뿐 아니라 아웃바운드와 영업점 상담까지 AI 활용 범위를 확대할 계획이다.