아마존웹서비스(Amazon Web Services, 이하 AWS)는 오늘 아마존 커넥트(Amazon Connect)를 위한 신규 에이전틱 AI(agentic AI) 기능 29종을 발표했다.
이번 업데이트는 ▲음성 및 디지털 채널에서 독립적으로 작업을 수행하는 자율형 AI 에이전트 ▲고객 서비스 담당자(상담원)와 함께 동작하는 실시간 AI 어시스턴스 ▲선제적 고객 응대를 가능하게 하는 예측형 고객 인사이트 ▲AI 성능을 모니터링•테스트•평가하는 관측가능성(observability) 도구 등 4가지 핵심 영역에 걸쳐 이뤄졌다.
고급 음성 모델 기반의 자연스러운 음성 상호작용 제공
아마존 커넥트는 기존에 30개 이상의 언어를 지원하는 신경망 기반 텍스트-음성 변환(Text-to-speech, TTS)과 25개 이상의 언어를 지원하는 자동음성인식(Automated speech recognition, ASR)을 통해 기업이 자동화된 음성 경험을 제공할 수 있도록 지원해왔다.
이제 아마존 커넥트는 AI 에이전트가 음성•메시징 채널 전반에서 이해하고 추론해 조치를 취하는 에이전틱 셀프 서비스(agentic self-service) 기능을 새롭게 도입한다. 이 기능은 규칙 기반(deterministic) 방식과 에이전틱 방식을 결합해 일상적 작업부터 복잡한 업무까지 자동화하며, 기업은 이를 대규모로 안전하게 배포할 수 있다.
이 AI 에이전트들은 노바 소닉(Nova Sonic)의 고급 음성 모델을 통해 자연스럽고 인간과 유사한 대화를 제공하며, 다양한 언어와 억양에 걸쳐 적절한 속도와 어조, 이해력으로 고객을 응대한다. 기존에 타사 ASR 및 TTS 솔루션을 사용하던 고객을 위해 이제 딥그램(Deepgram)과 일레븐랩스(ElevenLabs)도 지원한다. 이를 통해 고객은 직관적인 셀프서비스로 복잡한 문제를 해결하고, 대기 시간을 줄이면서 자연스러운 대화를 경험할 수 있다.
에이전틱 어시스턴스로 사람과 AI의 실질적 협업 실현
지난 수년간 아마존 커넥트는 AI 기반으로 고객 상호작용을 분석하여 필요한 정보와 도구를 선제적으로 제공해 고객 서비스 담당자를 실시간으로 지원했다.
이제 아마존 커넥트는 사람과 AI 간의 실질적인 협업을 구현하는 에이전틱 어시스턴스(agentic assistance) 기능을 통해 이 같은 지원을 한 단계 더 고도화한다. 아마존 커넥트는 고객 서비스 담당자가 고객과 대화하는 동안 대화 맥락과 고객 감정을 분석해 다음 단계를 제안하고 문서 작성이나 일상적 반복 업무 처리와 같은 작업을 능동적으로 처리한다.
뒤에서 이뤄지는 복잡한 업무를 AI가 관리함으로써, 고객 서비스 담당자는 고객 관계 구축과 복잡한 상황 처리에 집중하고 더 많은 고객을 효과적으로 응대할 수 있다.
AI 기반 추천으로 고객 참여도 강화
아마존 커넥트는 다양한 애플리케이션의 데이터를 동기화하는 통합 고객 프로필을 통해 기업이 고객 상호작용을 개인화할 수 있도록 지원해왔다.
이제 아마존 커넥트는 고객 대화를 더 심화된 고객 참여 기회로 전환하는 AI 기반 상품 추천 기능을 도입한다. 실시간 클릭스트림(clickstream) 데이터와 풍부한 고객 이력을 결합함으로써 AI 에이전트와 고객 서비스 담당자가 적시에 맞춤형 상품을 제안하고 풍부하고 개인화된 응대를 제공할 수 있다.
기업은 고객의 요청을 기다릴 필요 없이 실시간 행동을 기반으로 고객의 요구를 선제적으로 파악할 수 있으며, 이를 통해 고객 만족도를 높이고 새로운 매출 기회를 창출할 수 있다.
AI 에이전트 관측가능성, 테스트, 성과 평가 지원
기업들이 고객 상호작용 처리를 위해 더 많은 AI 에이전트를 배포함에 따라, 에이전트가 어떻게 의사결정을 내리는지 이해하는 것은 품질과 컴플라이언스 유지에 매우 중요한 일이 됐다.
아마존 커넥트는 AI가 무엇을 이해했는지, 어떤 도구를 사용했는지, 그리고 어떻게 결과에 도달했는지 보여주는 AI 에이전트 관측가능성(AI agent observability) 기능을 도입해 완전한 투명성을 제공한다. 이러한 가시성은 성능 최적화와 컴플라이언스 준수를 지원하며 AI 기반 경험에 대한 신뢰성 확보를 돕는다.
또한 아마존 커넥트는 기업이 워크플로우를 실제 운영 전에 테스트할 수 있도록 지원하며, 자동화된 평가와 맞춤형 기준, 통합 인사이트를 통해 AI와 고객 서비스 담당자의 성과도 평가할 수 있게 한다. 이로써 기업은 모든 고객 응대에 대한 완전한 가시성과 통제권을 확보한 상태에서 AI 에이전트를 대규모로 배포할 수 있다.
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