효성 조현준 회장 “빅데이터는 21세기의 원유"

콜센터는 지금 '빅데이터센터’로 진화 중..."정보의 보물창고"

추광규 기자 | 기사입력 2017/07/27 [15:44]

효성 조현준 회장 “빅데이터는 21세기의 원유"

콜센터는 지금 '빅데이터센터’로 진화 중..."정보의 보물창고"

추광규 기자 | 입력 : 2017/07/27 [15:44]

인공지능(AI)·빅데이터 등을 중심으로 이른바 4차 산업혁명이 빠르게 진행되고 있다. 디지털 기기가 널리 보급되면서 매일매일 엄청난 양의 데이터가 쏟아지고 있고 그 속에서 유의미한 정보를 얻어내려는 시도가 이뤄지고 있다.

 

기존에는 분석이 힘들어 버려지던 데이터들이 데이터 변환기법이나 비정형 데이터 분석 등 빅데이터 분석 기술의 발전으로 활용할 수 있게 되었기 때문이다. 매일 수십만 건의 상담이 이뤄지고 있는 콜센터 역시 빅데이터 기술을 등에 업고 정보의 보물창고인 빅데이터센터로 거듭나고 있다.

 

 

▲  IDC 서버룸: 분당에 위치한 효성 ITX의 IDC 센터. 빅데이터 분석기술로 고객과의 상담내용을 분석해 고객별로 맞춤 서비스를 제공하고 있다.    사진 = 효성 제공

 

 

콜센터, 빅데이터기술로 정보의 보물창고로 거듭나

 

원래 콜센터는 크게 주목받는 곳은 아니었다. 민원에 수동적으로 응대하는 곳이라는 인식이 강했고, 하루 몇 만건에 달하는 고객 상담 내용이 저장되어도 이를 제대로 활용할 수 있는 기술이 없었기 때문이다.

 

하지만, 수백만건에 달하는 상담 내용이 빅데이터기술의 접목으로 data화가 가능해지면서 콜센터는 정보의 보물창고로 바뀌고 있다. 음성 인식 기술과 텍스트 분석 기술덕분이다. 고객과의 상담내용이 음성 인식 기술을 통해 실시간으로 텍스트로 변환되어 저장되면, 텍스트 분석 엔진은 문장의 의미를 파악하고 유형화할 수 있다.

 

주요 키워드와 고객의 감정상태, 이슈 유형화 등의 추출도 가능하다. 수백만 건에 달하는 방대한 상담 데이터도 빅데이터 기술을 적용하면 실시간 수준으로 분석이 가능하다. 분석된 데이터는 고객의 다양한 Needs 및 불만사항 파악을 위한 기초자료로 활용될 수 있다.

 

효성ITX, 대화만 듣고도 고객 빅데이터 분석하는 ‘익스트림VOC’내놔

 

▲  효성 ITX 기술자가 서버 작동상태를 점검하고 있다. 

효성ITX는 빅데이터기술에 기반해 고객의 상담 내용으로부터 빅데이터를 분석 및 관리해주는 빅데이터 고객관리 솔루션인 ‘익스트림VOC’를 내놨다.

 

익스트림 VOC는 빅데이터 기술을 활용해 고객을 유형별로 나누고 고객 문의 내용의 이슈나 키워드를 실시간으로 분석할 수 있는 새로운 툴이다.

 

익스트림VOC는 음성을 문자로 변환하는 기술(음성 인식 엔진: STT, Speech to Text)과 문장의 의미를 분석하는 기술(텍스트 분석 엔진: TA, Text Analytics)로 구성되어 있다.

 

고객과의 음성 대화는 실시간으로 문자 데이터로 저장된다. 저장된 데이터를 바탕으로 상담의 내용뿐 아니라 키워드나 이슈, 감정의 흐름까지 파악·분석이 가능하다.

 

기계 학습(Machine Learning) 기술의 적용으로 데이터가 많아지면 많아질수록 의미파악과 분석의 정확도 역시 획기적으로 높아진다. 상담원이 기록한 Call Log(상담 내역)보다 객관적이고, 고객의 감정과 의도를 정확히 파악할 수 있다.

 

상담 서비스 개선에서 고객별 맞춤형 마케팅 전략까지

 

대규모 상담 데이터의 분석이 가능해지면서 고객에 대한 객관적 분석과 불만사항에 대한 조기 경보도 가능해졌다. 1차적으로는 민원에 빠르게 대응하고 해결할 수 있어 상담 서비스 개선효과를 얻을 수 있다.

 

궁극적으로 고객의 요구를 파악해 상품 및 서비스 개선의 기초자료로 활용한다면 고객이 원하는 서비스와 상품의 맞춤형 마케팅 전략도 제공할 수 있다. 일반기업을 비롯해 고객과의 접점을 늘려나가고 있는 정부기관, 고객센터 등에도 광범위하게 적용이 가능하고, 인공지능 등 IT기술이 접목된다면 영화 아이언맨의 쟈비스처럼 ‘지능화된 가상 비서’ 역할까지도 가능할 것이라는 예측이다.

 

효성ITX 관계자는 "빅데이터 등 IT기술을 활용한 상담서비스 구축은 민원 해결이라는 1차적인 목적뿐 아니라 콜센터를 통해 수집된 다양한 정보를 바탕으로 고객의 요구를 파악하고 고객이 만족할 수 있는 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 것”이라며, “향후에는 고객 데이터를 수집·분석해 답변을 제공하는 챗봇(Chat-bot) 등 인공지능 기반의 개인 맞춤형 상담 서비스인 가상 비서(VA: Virtual Assitant) 시장으로 고도화 할 것으로 기대된다”고 밝혔다.

 

효성, 전력기기 유지관리에도 빅데이터 기술 도입

 

서울 마포구 공덕동 효성 본사에 있는 '서비스솔루션팀' 모니터에 국내 한 대형 석유화학업체 변전소의 전류·전압 등 데이터가 올라왔다. 곧 '변압기 내 부싱(출력 전압 조절 장치) 점검 요망, 6개월 내 교체 권고'라는 메시지가 떴다.

 

이를 확인한 효성 서비스솔루션팀 직원은 "운전 상태를 분석 결과 6개월 내 부품 교체를 하는 것이 안전하겠다"며 "현장에 기술진을 보내 부품을 교체 해야 할 것 같다는 의견을 석유화학업체에 전달했다"고 말했다. - 효성은 빅데이터 기술을 중공업 분야에도 적용하고 있다.

 

효성 중공업이 효성ITX의 빅데이터 솔루션을 기반으로 내놓은 변전소 자산관리솔루션(AHMS: Asset Health Management Solution)이 그것이다.

 

과거에는 전력 설비의 고장 발생을 예측하기 어려웠다. 그 결과, 갑작스런 전력 설비의 고장으로 공장 가동이 중단되는 등 손실 발생을 막기 어려웠고, 사후 유지 보수에 집중할 수 밖에 없었다. 하지만 AHMS의 도입으로 온라인을 통해 실시간으로 설비의 상태를 진단하면서 설비 운전 및 고장예측을 할 수 있게 되었다.

 

효성은 지난 35년간 쌓아온 변전설비 운영 정보와 각종 초고압 변전기기(차단기·변압기 등)의 설계·제작 기술, 유지보수·고장·사고 대응경험 등을 데이터화했다.

 

▲ 서버: 효성ITX의 빅데이터 저장 및 분석 서버   

과거의 다양한 설비 운영 경험이 빅데이터화 되면서 변전소 내 대형 변압기나 차단기의 운전 상태 데이터를 분석해 사전에 변전기기의 고장 징후를 포착할 수 있게 되었다.

 

전력설비의 수명예측 및 사고를 예상하여 우선 순위에 따라 부품 교체나 유지보수 여부 등 최적의 일정을 제공하여 유지보수 비용도 절감할 수 있다.

 

효성 관계자는 “AHMS 시스템 도입을 통해 설비 고장율을 80%가량 줄일 수 있으며, 갑작스런 정전에 따른 조업 손실이나 위험 부담금을 30% 이상 줄일 수 있다”며, “국내 500여개 민간 변전소와 300여개 해외 변전소 고객을 대상으로 영업을 벌일 것”이라고 밝혔다.

 

지난해 전세계 전력기기 유지보수 시장은 약 30조원 규모이다.

 

이 중 전력설비 자산관리 시스템 시장은 3조원에 달하며, 2025년까지 7조 6000억원 규모로 성장할 것으로 전망된다.

 

효성 조현준 회장은 “21세기의 원유라고 불리는 빅데이터를 향후 정보통신기술 시장의 핵심으로 인지하고 빅데이터 플랫폼 기반의 비즈니스를 추진할 것”이라며 “효성ITX는 콜센터의 오랜 운영 노하우와 IT 연구개발 역량을 기반으로 시장 개척에 적극 나서 2017년 빅데이터 및 인공지능 기반 서비스 전문 기업의 원년을 만들어 나갈 것”이라며 강한 의지를 밝혔다.

 

 

 

 

4차 산업혁명의 핵심 “빅데이터(Big Data)”

 

4차 산업혁명은 정보통신기술(ICT: Information and Communications Technologies) 의 융합에 기반하고 있다. 증기기관의 발명, 대량생산, 정보화에 이어 정보통신기술의 융합이라는 4차 산업혁명은 생산에서 관리·경영·마케팅에 이르기까지 산업 전반의 생산성 향상을 불러올 것으로 기대된다.

 

4차 산업혁명의 핵심은 빅데이터다. 디지털 기기가 일상 생활에 널리 사용되면서 사람들이 남기는 데이터가 기하급수적으로 늘어났다. 정보통신 기술의 발달로 다양하고 방대한 규모의 데이터 분석이 가능해졌고, 기존에는 분석이 힘들었던 비정형적데이터도 분석이 가능해지면서 방대한 데이터 속에서 의미있는 정보를 찾아내려는 시도가 나타나게 되었다.

 

대규모 데이터를 분석해서 의미있는 정보를 찾으려는 시도는 예전에도 존재했지만, 현재의 빅데이터 환경은 데이터의 양은 물론 질과 다양성 측면에서 패러다임의 전환을 의미한다. (McKinsey, 2011)

 

 

 

 

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