웨비나 요약: Admiral은 AI 에이전트로 보험 상담 전화를 처리한다

Admiral은 영국·이탈리아·프랑스·스페인 등 여러 국가에서 매년 수백만 건의 고객 상담을 처리하며, 이를 지원할 AI 계층을 구축하고 있다. 목표는 고객이 어떤 채널과 상황에서도 문제를 즉시 해결하거나, 고객과 맥락을 이해하는 상담원에게 원활하게 연결되도록 하는 것이다.

핵심 지표는 **90% 첫 접점 해결률(FCR)**이다. 24시간 서비스, 간결한 상담, 높은 NPS도 추구하지만, AI가 통화를 얼마나 차단했는지보다 고객의 실제 문제가 해결됐는지를 더 중요하게 평가한다. 의도적인 상담원 연결은 실패로 집계하지 않는다.

규제 산업인 만큼 Admiral은 AI 에이전트가 기존 상담원 수준 이상으로 작동하기 전에는 운영에 투입하지 않는다는 원칙을 세웠다. 취약 고객과 연체 고객 관련 사례는 당분간 우선순위가 높은 상담원 큐로 연결하며, 기존 숙련 상담원의 경험에 의존하던 엣지 케이스도 사용 사례별로 명시적으로 검증한다.

조직 도입을 위해서는 강제 명령보다 참여와 교육을 중시했다.

• 회의적인 구성원에게 직접 에이전트를 체험하게 하고, 전사 데모와 교육 세션을 진행했다.
• 기술보다 손익, 고객 경험, 직원 경험의 변화에 먼저 합의하도록 했다.
• 초기부터 거버넌스, KPI, 데이터 기준을 마련해 직관에 의존하지 않도록 했다.

Admiral은 한 조직에서 특정 주제를 깊이 실험한 뒤, 학습 내용을 다른 조직으로 빠르게 확산하는 방식으로 배포한다. 첫 번째 음성 사용 사례에서는 고객이 AI 에이전트가 더 빠르다는 점을 인식하면서 상담원 연결 없이 처리되는 비율도 크게 향상됐다.

웨비나에서 소개된 첫 번째 사례는 Admiral Money의 대출 조기상환 견적이다. 기존에는 IVR 선택, 본인 인증, 상담원 대기, 백엔드 계산, PDF 이메일 수신까지 약 5분이 걸렸지만, 구축된 워크플로에서는 인증을 별도 서브 에이전트로 먼저 실행하고, sentry 서브 에이전트가 AI 상담 가능 여부를 판별한다. 취약 고객이나 연체 고객은 자동으로 사람 상담원에게 전달된다.