AWS Summit Seoul 2023 | KB의 통합 음성 AI서비스의 현재와 미래 - 하이브리드 클라우드 기반의 똑똑한 AI상담원 콜봇

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S E O U L | M A Y 3 , 2 0 2 3

KB의 통합 음성 AI서비스의 현재와 미래 –
하이브리드 클라우드 기반의 똑똑한 AI상담원 콜봇
강병억
솔루션즈아키텍트
AWS
이후직
팀장, 고객컨택그룹
KB국민은행

디지털 트랜스포메이션을 통한 혁신
AWS의 혁신 도구
KB AICC의 비즈니스 혁신 사례
- KB One Cloud (Hybrid)
- Ensemble (KB-STA)
- VUI (Voice User Interface)
- Result
- AICC 현대화 여정
- Why AWS?
Agenda

디지털 트랜스포메이션을 통한 혁신

디지털 트랜스포메이션을 통한 비즈니스 혁신
비즈니스
혁신
인력
일하는
방식
프로세스
문화

디지털 트랜스포메이션의 3가지 성숙 단계
Digitization
Digital Transformation
of Function
Digital Transformation
of Business
고객 요구 사항 충족을 위해 비즈니스
모델을 근본적으로 혁신
예) AICC
Level 1
Level 2
Level 3
프로세스/운영 모델을 근본적으로 변경
예) 맞춤형 제품 오퍼링, 최적화를 통한
데이터 분석
기존 비즈니스 프로세스의 효율성 향상
예) E-Application, E-Workflow, RPA,
Data analytics

클라우드를 이용한 테크놀로지 현대화
Lift and shift
REDUCE
the amount of DIY
MIGRATE
to AWS
MODERNIZE
on AWS
Retire SaaS Refactor
Replatform
BUILD NEW INNOVATION

AWS의 혁신 도구

AWS를 이용한 플랫폼 모더나이제이션 여정
AWS Lambda
AWS Fargate
SERVERLESS
CONTAINERIZATION
PHYSICAL
MACHINES
VIRTUAL
MACHINES
자원 효율성
비용
절감

AI혁신에 도움을 줄 수 있는 AWS AI/ML 스택
강 력 한 머 신 러 닝 인 프 라 와 개 발 플 랫 폼 을 제 공 함
ML
프레임워크 &
인프라
SAGEMAKER STUDIO | RSTUDIO
ML
개발플랫폼
CORE
SPECIALIZED
관리형
AI 서비스
BUSINESS PROCESSES
Amazon Personalize
Amazon Forecast
Amazon Fraud Detector
SEARCH
Amazon Kendra
CONVERSATION
Amazon Lex
Amazon Transcribe
CODE + DEVOPS
Amazon CodeGuru
Amazon CodeWhisperer
Amazon DevOps Guru
INDUSTRIAL
Amazon Monitron
Amazon Lookout for Equipment
Amazon Lookout for Vision
HEALTH
Amazon HealthLake
Amazon Comprehend Medical
Amazon Transcribe Medical
TEXT
Amazon Translate Amazon Comprehend
SPEECH
Amazon Polly Amazon Transcribe
VISION
Amazon Textract Amazon Rekognition AWS Panorama
SAGEMAKER
CANVAS
SAGEMAKER
STUDIO LAB
SAGEMAKER
GROUND TRUTH
Prepare
data
Store
features
Detect
bias
Build with
notebooks
Train
models
Tune
parameters
Manage
& monitor
Deploy in
production
Explain
predictions
CI/CD
PyTorch, Apache MXNet, TensorFlow Amazon EC2 CPUs GPUs
AWS
Trainium
AWS
Inferentia
FPGA
Habana
Gaudi
SAGEMAKER
EDGE MANAGER
AWS Deep
Learning Containers
AWS Deep
Learning AMIs

On-premises 이식성이 좋은 EKS 활용
K 8 S 인 프 라 를 관 리 형 서 비 스 로 제 공 함
AWS
Cloud
Customer VPC
Managed Node Group
Self-managed
EC2
Instance
Instance
Instance
Fargate
Serverless
Compute
EKS-Managed
Control
Plane
Compute
Availability Zone 1 Availability Zone 2
Etcd
Availability Zone 3
API Server
ELB
ELB ELB
ELB
ELB ELB
Etcd Etcd
EKS
VPC
API Server
Karpenter
Dynamic EC2
Native and
upstream
Seamless cloud
integrations
Committed to open
source
Built for production
Security first

JPMC의 콜센터 비즈니스 혁신 사례
셀프 서비스
가상 에이전트
실시간 통화 분석
& 상담원 지원
통화 후
분석
IVR 통화 의도
예측
Authorization
/ introduction
문제
식별
명확화 해결 / 전송
고객
피드백
Wrap-up
Pre-call In-call Post-call
통화의 최대 60%에
셀프 서비스 및 자동화
제공
고객이 전화하는 의도를
이해해야 하는 전문가들의
능력을 가속화
고객의 문제를 한번에
해결할 수 있도록 최상의
답변에 대한 접근성 높음
실행 가능한 통찰력을
제공하는 통화 요약/통계 제공
AI로 해결한
주요
비즈니스
기능
AWS
AI/ML
인프라를
통한
비즈니스
개선 효과

KB AICC의 비즈니스 혁신 사례

콜봇? Call-bot
음성기반의 자연어처리(NLP) 통한
AI상담 및 서비스 제공

Background
Paradigm Shift
Traditional ▶ AI Contact Center
구축
목표
급변하는 기술 변화 대응을 위한
유연한 클라우드 환경 적용
‘Untact’ 사회 현상 정착에
따라 24x365 상담 서비스 제공
상담사 고부가가치 업무 전환
을 위한 단순 상담 자동화
IT 시스템 운영 효율성 개선 급변하는 금융 환경에 대응 상담 업무 효율성 제고
퍼블릭 + 프라이빗
클라우드
AI 기반
고객 응대
단순 상담
업무 자동화
구축
방향
• 클라우드 인프라 오토스케일링
• 유연한 인프라 구성 및 고가용성 확보
• 계열사별 사용량 과금 및 시스템 연계
• 고객의 금융 니즈를 파악 및 대응
• 비대면 환경 정착에 따른 상담 지원
• Always on KB, 언제/어디서나
• AI 음성 안내 및 부수 업무의 자동화
• 체계적 안내를 통한 고객 민원 예방
• 천재지변 및 질병 확산 대응 체계 마련

KB One Cloud (Hybrid)

AWS EKS와 오픈생태계를 이용하여 컨테이너 기반의 워크로드 관리최소화
GitBucket Jenkins ArgoCD ECR /
Harbor
CloudWatch
/
Prometheus
NLB /
ALB
Application
EC2 with GPU
Service Mesh
IaC
Managed Node Group
Instance
Instance
Instance
EKS
P-Region EKS 기반 아키텍쳐
• EC2 인스턴스 + 클라우드 스토리
지
• 가상화 호스트 운영체제
• K8s Docker 컨테이너 환경
• Container
• P(MSP표준), K(각 계열사별 표준)
Computing Infra
AWS Host OS
Docker (K8s)
Bin/Lib
APP
Bin/Lib
APP
보안솔루션
Bin/Lib
APP

KB DevOps CI/CD Pipeline 구성
컨테이너
이미지관리
K8S 컨테이너
배포관리
소스코드
형상관리
이슈 추적
배포 관리
공동 문서 작업
협업과 피드백

Ensemble
하이브리드
조정계수학습
사용자 발화
*KNN(K-Nearest Neighbor): 최근접, 다분류
*NB(Naïve Bayes): 확률 모델 결과 예측
*SVM(Support Vector Machine): 벡터화 하여 분류

Ensemble
Sample
Data
1
[0.7, 0.3]
Classifier
1
Sample
Data
2
Sample
Data
3
Sample
Data
4
Training Data
Classifier
2
Classifier
3
Classifier
4
[0.2, 0.8] [0.8, 0.2] [0.9, 0.1]
A [A로 예측될 확률, B로 예측될 확률] = 0.65 : 0.35

VUI? Voice User Interface
음성기반의 최적화된 시나리오
플로우 표준 수립과 메시지 표준
*KB국민은행 고객언어가이드
고객중심, 누구나 쉽게, 명확하게, 행동중심
*KB국민카드 UX라이팅 가이드라인
배려하는, 스마트한, 가치중심, 신뢰하는, 다양성중심

VUI
Insight
• 친절하고 친근한 표현
• 정확한 의도파악과 전문적인
안내
• 고객의 언어 눈높이
• 자연스러운 높임말 사용
컨택저널 2022년 11~12월호

VUI
Inbound Outbound
발화 의도파악
불만사항 대처
상담원연결 리텐션
필수 정보 효과적 전달
긍/부정의 반응 대응
돌발질문 대처

Inbound
Service Flow

C O V E R A G E ( 2 3 년 3 월 )
75%
Inbound
자 체 상 담 , S E L F 유 도 → 人 상 담 직 원 연 결 감 소 효 과 , 최 적 연 결 → 인 입 콜 감 소 , 고 객 만 족 도
향 상
43
%
32
%
25
%
최적연결
자체상담
기타

Inbound
2 2 년 7 월 최 초 오 픈 이 후 콜 봇 의 자 체 상 담 비 율 점 진 적 확 대 하 여 1 0 0 % 증 가
84 76 68
16 24 32
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
22년 7월 22년 12월 23년 3월
휴먼상담원 콜봇

Outbound
Service Flow

휴 먼 상 담 → 콜 봇 의 캠 페 인 , 해 피 콜 등 수 행 → 심 화 상 담 , 마 케 팅 및 고 객 관 리 강 화
Outbound
C O V E R A G E ( 2 3 년 3 월 )
45%
45
%
55
%
콜 봇
휴먼

2 2 년 4 월 최 초 오 픈 이 후 콜 봇 의 수 행 점 진 적 확 대 하 여 7 3 % 증 가
Outbound
74
60 55
26
40 45
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
22년 4월 22년 12월 23년 3월
휴먼상담원 콜봇

2022
~10
2022
.06
2022.
02~04
아웃바운드
(여신관리)
인/아웃바운드
서비스 확장
인바운드
(최적상담원 연결등)
사업 착수
인프라 고도화
FCC(Future Contact Center) 대응개발
서비스 확장
멀티모달
2022.01
아웃바운드
(캠페인)
FCC 공동 콜봇 사업 준비
2023
.05~
2023
.02
D E V O P S 방 식 의 A G I L E 프 로 세 스 로 단 계 별 적 용
AICC 현대화 여정
2021.
10
사업 착수
표준모델 수립

최적의
AICC 플랫폼 보 안 정 책
접 근 제 어 , 툴
K B 랜 딩 존
Flexibility
Innovation
Budget
management
Reliability
Security
Why AWS?
플 랫 폼 의 확 장 성
프 레 임 워 크
서 비 스
비 용 절 감
유 연 성
( 스 케 일 업 / 아 웃 )
멀 티 A Z , 안 정 성
지 원 과 대 응
다 양 한 타 입 의
E C 2 자 원
관 리 환 경 ( E K S )

감사합니다

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