AI 상담원은 통신망 끝에 붙는 소프트웨어다

이 글은 《전화번호의 경제》 시리즈 9편이다. 5편에서 전화가 인터넷 위의 소프트웨어가 됐다고 했고, 6편에서 그 소프트웨어 층이 통신업의 유일한 차별화 지점이라고 했다. 이번 편은 그 층의 현재 최전선, 전화를 받는 일 자체를 대신하는 소프트웨어의 이야기다.

전화 받는 일이 월 9,900원짜리 상품이 됐다

가게 전화를 대신 받아 주는 AI는 이미 정가가 붙은 상품이다. KT의 소상공인용 "AI 통화비서"는 2023년 5월 출시 기준 월 9,900원, 부가세 포함, 3년 약정이다. 사장이 전화를 못 받는 동안 AI가 대신 받아 영업시간과 위치를 안내하고, 예약이나 문의 내용을 받아 적어 문자와 앱으로 전달한다. 실속형 요금제는 월 5,000원이라는 보도도 있다. 점심 장사 중에 울리는 전화, 리프트 밑에 들어가 있어서 못 받는 전화의 값이 월 만 원 아래로 내려온 것이다.

기업 쪽 시장은 훨씬 크고 먼저 움직였다. 이 시장의 업계 용어가 AICC, AI 컨택센터다. KT는 구독형 콜센터 상품 에이센 클라우드를 병원·기업에 팔고 있고, LG유플러스는 2025년 12월 오픈AI 기술 기반의 생성형 콜봇 상품을 출시했다. 네이버클라우드는 클로바 AiCall로 전화 응대 AI를, 케어콜로 독거 어르신 안부 전화 AI를 공급한다. 통신 3사와 포털이 전부 이 시장에 들어와 있다.

배경에는 콜센터라는 산업의 크기가 있다. 프라임경제의 컨택센터 산업총람 집계에 따르면 국내 컨택센터 산업은 2025년 기준 집계 방식에 따라 9조 6천억에서 10조 6천억 원 규모다. 사람이 전화를 받는 일에 이만한 돈이 돌고 있으니, 그 일부만 소프트웨어로 대체해도 시장이 된다. 같은 집계에서 이미 재편의 숫자가 보인다. 2025년 컨택센터 종사자는 전년 대비 6.05% 줄었는데, 시스템 구축 업계 매출은 12.05% 늘었다. 사람은 줄고 시스템이 느는 교차가 진행 중이다. 업계는 이것을 전면 대체가 아니라 역할 재편으로 설명한다. 단순 반복 문의는 자동화로 넘기고, 복잡한 민원은 사람이 맡는 분업이다.

주의해서 볼 것은 숫자의 층위다. 10조 원은 사람 콜센터까지 포함한 산업 전체이고, AI 상담 소프트웨어만 떼어낸 협의의 시장은 시장조사기관 추정으로 2020년 542억 원에서 2030년 4,546억 원으로 커질 것이라는 전망치다. AI 시장 자체는 아직 작다. 다만 그 작은 시장이 10조 원짜리 인건비 구조를 지렛대로 삼고 있다는 것이 이 판의 구도다.

AI 상담원의 해부도

AI 상담원은 두 층의 결합이다. 아래층은 전화망 연결, 위층은 음성 처리다. 이 분해가 되면 어떤 AICC 상품을 보든 구조가 읽힌다.

아래층인 전화망 연결은 이 시리즈가 계속 다뤄 온 세계다. 070이든 대표번호든, 걸려 온 전화는 SIP이라는 신호 규약으로 연결이 성립되고 RTP라는 규약으로 음성이 오간다. AI가 전화를 받으려면 이 신호와 음성이 AI 서버로 흘러들어 와야 하므로, 통신사업자와의 계약과 번호가 반드시 필요하다. 해외의 유명 통신 API 플랫폼들이 한국 070 번호를 발급하지 못한다는 실무 커뮤니티의 증언이 시사하듯, 이 아래층은 국가별 규제 위에 있다. 2편과 3편에서 본 번호 배정과 사업자 등록의 세계가 AI 시대에도 관문으로 남아 있는 것이다.

위층인 음성 처리는 세 단계의 변환이다. 걸려 온 음성을 텍스트로 바꾸고(음성 인식), 그 텍스트를 언어 모델이 이해해 답을 만들고, 답 텍스트를 다시 음성으로 합성해 들려준다(음성 합성). 이 파이프라인이 통화 내내 실시간으로 돈다. 기술적 난점은 언어 모델보다 첫 단계에 있다. 전화망 음성은 대역폭이 좁고 잡음이 많아 일반 음성 인식보다 정확도가 떨어지기 때문에, 이 시장의 사업자들은 전화 통화에 특화된 인식 모델을 따로 만든다. 통화 녹음 앱으로 시작해 1,500만 시간 이상의 한국어 통화 데이터로 자체 인식 엔진을 학습시킨 리턴제로 같은 회사가 2025년 11월에도 후속 투자를 받은 것은, 이 특화 층이 독립된 사업이 될 만큼 어렵다는 방증이다.

사업 구도는 이 두 층을 누가 쥐느냐로 갈린다. KT나 네이버처럼 통신망과 AI 기술을 다 가진 쪽은 수직 통합 상품으로 판다. 스타트업은 아래층을 API로 빌리고 위층의 인식·언어·합성 모델을 골라 조립한다. 6편에서 본 통신업의 조립 구조가 한 층 위에서 반복되는 것이다. 통신사가 회선을 도매로 빌려주던 시대를 지나, 이제 "전화 받는 능력" 자체가 도매로 유통되기 시작했다.

이 해부도에서 하나가 분명해진다. AI 상담원은 통신 산업의 대체물이 아니라 최상층 세입자다. 번호 배정, 사업자 등록, 망 접속이라는 기존 구조 전부를 밑에 깔고 그 위에 앉는다. 전화의 미래가 어떤 모습이든, 이 시리즈가 다뤄 온 밑판의 규칙들은 그대로 유효하다.

가게 전화의 어디까지 AI에게 맡길 수 있는가

가게 전화 업무를 쪼개 보면 AI에게 넘길 수 있는 부분과 아직 아닌 부분의 경계가 뚜렷하다. 정비공업사의 전화를 기준으로 갈라 보면 이렇다.

경계선의 기준은 두 개다. 하나는 정답의 고정성이다. 누가 언제 물어도 답이 같은 질문은 AI의 영역이고, 상황을 보고 판단해야 하는 질문은 아직 사람의 영역이다. 다른 하나는 책임이다. 견적 상담에서 AI가 대충 부른 금액은 그대로 가게의 약속이 된다. 잘못 말한 값을 무를 수 없는 대화는 자동화의 이득보다 위험이 크다.

이 경계를 인정하면 도입의 순서도 정해진다. 첫 단계는 부재중 전화다. 어차피 못 받던 전화를 AI가 받으면 손해 볼 것이 없고, 놓치던 예약이 잡히는 만큼이 그대로 순증이다. 월 만 원짜리 상품의 손익분기는 놓친 예약 한 건이면 넘는다. 다음 단계가 영업시간 내 1차 응대, 즉 AI가 먼저 받고 필요한 통화만 사람에게 넘기는 구조인데, 여기부터는 고객 경험의 문제가 걸린다. 기계가 먼저 받는 것을 불쾌해하는 고객층이 분명히 있고, 그 비중은 업종과 상권마다 다르다. 단골 중심의 동네 장사라면 1차 응대 전면 전환은 신중해야 한다.

우리 공업사의 계산도 적어 둔다. 작업복 주머니에서 전화를 놓치는 일이 하루에도 몇 번인 업의 특성상 부재중 응대는 도입하지 않을 이유를 찾기 어렵다. 반면 견적 전화는 당분간 사람이 받는다. 이 업의 견적은 사진을 보고도 틀리는 일인데, 목소리만 듣고 답할 수 있는 일이 아니다. AI에게 넘길 것은 전화 받기라는 동작이지 판단이라는 책임이 아니다. 이 구분만 지키면 월 만 원짜리 직원 하나가 생기는 셈이고, 이 계산은 대부분의 자영업장에서 비슷하게 성립할 것이다.

받는 쪽이 자동화되면 거는 쪽도 자동화된다

이 변화의 다음 국면은 예측이 어렵지 않다. 받는 쪽의 자동화가 상품이 됐으니, 거는 쪽의 자동화가 따라온다. 예약 확인 전화, 리마인드 전화, 수리 완료 안내 전화를 AI가 걸어 주는 서비스는 기술적으로 받는 것과 같은 파이프라인이다. 그리고 그 지점에서 이 시리즈의 앞 편들이 전부 되살아난다. AI가 거는 전화는 어떤 번호로 걸려야 하는가. 5편에서 본 070의 낙인, 7편에서 본 발신 번호의 신뢰 문제가 AI 발신의 성패를 그대로 좌우한다. 기계가 건 전화가 모르는 번호로 온다면 받을 사람은 더 없다.

그래서 규제의 다음 전장도 번호가 될 가능성이 높다. 사람인 척하는 AI 전화가 문제 되기 시작하면, AI 발신을 표시하는 번호 체계나 고지 의무 같은 것이 논의될 것이다. 2편에서 본 대로 식별번호는 국가가 시장을 구획하는 도구였다. 060이 정보 서비스를 가두고 080이 수신자 부담을 표시했듯, AI 통화를 표시하는 구획이 번호 체계 어딘가에 생긴다 해도 이상하지 않다. 확인된 계획이 있다는 말이 아니다. 이 제도의 역사가 반복해 온 패턴이 그렇다는 관찰이다.

콜센터 산업 쪽의 함의는 자영업자에게 다른 방향으로도 온다. 지금까지 전화 응대 품질은 인건비의 함수였다. 상담원을 여럿 둔 큰 회사의 전화는 친절했고, 사장 혼자 받는 가게의 전화는 자주 부재중이었다. 응대가 소프트웨어가 되면 이 격차의 바닥이 올라온다. 월 만 원짜리 AI가 24시간 전화를 받는 시대에, 가게 전화의 품질은 자본이 아니라 설정을 얼마나 성의 있게 했느냐의 문제가 된다. 규모의 열세가 하나 지워지는 것이고, 이런 종류의 평준화는 도구를 먼저 익힌 쪽에 잠깐의 우위를 준다. 그 잠깐이 지나면 기본값이 된다. 도입을 서두를 이유도, 두려워할 이유도 없지만, 모르는 채로 있을 이유는 더더욱 없다.

이제 시리즈의 부품이 다 모였다. 번호의 제도, 사업자의 구조, 돈의 방향, 그리고 전화의 소프트웨어화. 마지막 편에서 이 부품들을 우리 가게 하나의 설계도로 조립한다.

출처

KT AI 통화비서 요금은 2023년 출시 보도, 컨택센터 산업 규모는 프라임경제 산업총람 보도가 근거다. AICC 협의 시장 전망치는 시장조사기관 인용 보도 기반의 전망치로 본문에 성격을 명시했다. 해외 플랫폼의 한국 070 미지원은 실무 커뮤니티 증언 수준의 근거임을 밝힌다.