통신소매/도매채널에서 AI 상담봇은 아직 시기가 이르다.
2년전? 3년전쯤 스타트업(대학생 중심) 에서 한 통신사의 상담원 CS 서비스 패턴 등, 현업 CS 인터뷰/업무 적응 테스트 등을 바탕으로 상담지원 봇을 소개한 적이 있는데..
정확히 기억은 안 나지만, 당시에는 업무를 효율적으로 도와준다고 생각했다. 그런데 다시 생각하면 본질적으로 놓치고 있는 것이 있다.
그것은 현재 나온(2~4년 전 요금제등) 요금상품과 결합 서비스를 기준으로 이야기하다보면 막히는 부분이 있다. 모 통신사만 봐도 10~20년 전 요금제 혜택이 유사 서비스로 연결되는 요금 로직을 다양한 할인적용과 새로운 국가지원 유형 등을 변수에서 접근이 다양하게 이뤄져야 한다.
그런데 이것이 참 아이러니하게도 전산망과 소형디바이스 상담지원 DB연동을 해도 아직도 사람의 손길과 두뇌 전략이 필요한 부분이 있다.
그래서인지 챗봇, LLM ,,RGA 서비스를 적용하려면
조금 더 현장 깊이 깊이깊이 파고들어서 변수를 다양하게 학습시켜야 한다.
지역에서도 읍단위까지 가면 찾아야 하는 DB도 있기 마련.
그것은 영업시장 흐름과 채널영향력을 현업의 1~2년 주기와
신상품 이슈에 따라 굴곡을 타는 곡선을 파악하는 것도 필요하다.
상권영역이 아직도 통신매장을 잘 들여다볼 수 있는 지표가
적은 것도 이런 맥락이 아닐까 싶다.
이런 굴곡의 다양한 변수에 대응해야 하는 MNO 통신시장의
(알뜰폰은 잘 모르겠음.) 일단위 심하면 시간단위 정책이 요동치는 변수가 있다.
