"불만 없어도 해결해 드립니다"…KT, AI로 1300만명 통화 품질 미리 점검

AI가 매일 1300만 이동통신 품질 데이터 분석해 이상 징후 예측

고객이 인지 못한 미세한 차이도 확인…체감 품질 향상 및 불편 최소화

곽민제 KT 네트워크부문 네트워크운용혁신담당 상무가 10일 오전 'AI 기반 네트워크 기술' 설명회에서 'AI 예측형 서비스'를 설명하고 있다.ⓒKT

고객 불편(VOC)에 대한 대응 서비스가 인공지능(AI)을 만나 더욱 고도화되고 있다. 소비자 요청 뒤 문제를 해결하는 사후 방식이 아닌 사전에 감지하고 먼저 대응하는 단계까지 진화했다.

이 'AI 예측 서비스'는 전파 강도, 네트워크 연결 상태 등을 복합 진단해 이상 징후를 감지하고 고객센터를 통해 선제 대응하는 구조다. 이를 개발한 KT는 서비스 신뢰도를 높여 궁극적으로 장기 고객 확보 선순환을 꾀하겠다는 목표다.

KT는 10일 오전 'AI 기반 네트워크 기술' 설명회를 열고 AI가 고객 사용 패턴과 품질 정보를 분석해 이상 징후를 예측한 뒤 조치하는 'AI 예측형 서비스'를 소개했다.

설명을 맡은 곽민제 KT 네트워크부문 네트워크운용혁신담당 상무는 "AI가 품질 불편을 스스로 인식해 문제가 발생하기 전에 예측하고 선제적으로 조치하는 서비스"라고 설명했다.

예를 들어 해안가 지역 강풍으로 주변 건물의 안테나 위치가 바뀌어 통화 품질이 불편할 것이라고 예측한다. 새로 건물을 짓는 지역 주변도 품질 불편이 발생할 것이라고 보고 선제적인 케어 서비스를 할 수 있다.

이 과정은 '학습 모델 생성', '예측 모델 생성', '선제적 품질 혁신' 단계 순으로 이뤄진다. 먼저 CNN(Convolution Neural Network: 이미지 처리 관련 AI모델) 등 딥러닝 및 머신러닝 알고리즘 기반의 AI가 응답 속도나 신호 세기와 같은 이동통신 품질과 연관된 데이터를 분석한다.

곽 상무는 "1300만 고객들의 통화 데이터가 무선의 원천 데이터다. 이 원천 데이터를 수합해 과거 VOC가 발생한 고객의 품질 값을 더해 학습 데이터를 만든다"고 말했다.

구체적으로 신호 세기·노이즈 등 무선 신호 품질, 이동 중 끊김 등 이동성/인증 품질, 통화 중 끊김 등 데이터/음성 이용 속도 및 끊김 등을 AI 레시피처럼 학습 데이터로 활용한다. 이렇게 모아진 학습 데이터에 AI 알고리즘을 적용해 예측 모델을 만든다.

곽 상무는 "예측 모델은 공간·시간 등 다양한 특성 원리들을 앙상블해 이미지 특화모델, 시계열 모델, 트리계열 모델 등으로 모델링한다"면서 "각자 모델에 대한 특성이 있기 때문에 이 모델들을 앙상블해 정밀도가 높은 품질 예측 모델을 만든다"고 설명했다.

곽민제 KT 네트워크부문 네트워크운용혁신담당 상무가 10일 오전 'AI 기반 네트워크 기술' 설명회에서 'AI 예측형 서비스'를 설명하고 있다.ⓒKT

KT는 선제적 품질 혁신을 위해 AI모델을 활용해 매일 1300만 이동통신 고객으로부터 발생하는 통신 데이터 중 개인 정보를 제외한 데이터를 분석한다.

이를 토대로 이상징후 발생 여부를 선제적으로 예측해 고객센터에 전달하고 실제 서비스 이용에 불편함이 발생했는지 고객을 통해 확인한다. 만약 불편 사항이 발생했다면 전문 엔지니어가 출동해 중계기 점검과 교체 등의 조치를 진행한다.

고객이 아직 체감하지 못한 미세한 불편이나 기상 이변 등으로 인한 신호 약화 등의 특이사항을 AI를 통해 인지할 수 있고 이를 바탕으로 품질 개선 조치를 취할 수 있다. 고객 입장에서는 체감 품질이 향상되는 효과를 기대할 수 있다.

실제 고객들이 직접적으로 불편 사항을 제기하기 전에 품질 점검 조치가 진행돼 실제로 발생할 수 있는 민원 건수 중 60%가량을 줄일 수 있게 됐다고 회사측은 강조했다. 또한 선제적 케어 고객군이 일반 고객 대비 3~4% 높은 회선 유지율 기록했다고도 밝혔다.

곽 상무는 "선제 케어를 통해 잠재 고객 불편을 해소하고, KT 품질 서비스 신뢰도를 확보하는 것이 목표"라면서 "VOC 빈도가 점차 감소하고 있으며, 선제 케어 적용 범위도 확대되고 있다"고 말했다.

향후 KT는 마이크로소프트의 AX인프라를 활용해 AI 모델을 지속적으로 고도화할 예정이다. 이를 통해 데이터 처리 및 예측 정밀도 향상을 기대하고 있다. 곽 상무는 "현재 (엔비디아) A100을 쓰고 있고, 향후 MS 패브릭 구조로 전환해 AI 모델링을 가속화시켜 정밀도를 높일 것"이라고 말했다.

또한 올 하반기에는 무선 고객 뿐 아니라 인터넷, IPTV 등 유선 고객까지 AI를 활용한 선제적 품질 혁신 대상 범위를 확대할 계획이다.