최근 몇년 새 전화를 받는 풍경이 달라졌다. 통화 내용이 기억나지 않을 때, 상대방에게 다시 전화를 하거나 통화를 하며 일일이 메모하는 일이 크게 줄었다. 비슷하게 콜센터(컨택센터)의 모습도 달라졌다. 단순 업무는 AI 챗봇이 대체하고 전화가 걸려온 고객의 대화를 실시간으로 텍스트로 변환한다. 이런 변화가 가능해진 것은 통화 내용을 녹음해 이를 텍스트로 변환해주는 인공지능(AI) 앱 덕분이다.
국내에서 이런 서비스를 최초로 선보인 곳은 직원 30명 남짓의 스타트업이다. 당시 직원수는 이보다도 적었다. 음성인식 AI 스타트업 아틀라스랩스의 이야기다. 아틀라스랩스는 지난 2020년 AI 통화 앱 '스위치'(Switch)’를 선보였다. 스위치는 안드로이드 휴대폰뿐 아니라 통화 녹음이 기본 제공되지 않는 아이폰에도 음성녹음 및 텍스트 음성변환(TTS )서비스를 최초로 제공했다.
류로빈 아틀라스랩스 대표가 한국경제신문과 인터뷰를 하고있다. 아틀라스랩스 제공
류로빈 아틀라스랩스 대표가 한국경제신문과 인터뷰를 하고있다. 아틀라스랩스 제공
올해 6월에는 음성 대화를 데이터로 구조화해주는 기업용 ‘센트로이드(Sentroid)’ 서비스를 출시했다. 이를 토대로 지난달엔 90억원의 시리즈 A 투자유치에 성공하며 사업을 본격화하고 있다. 한 단계 도약기를 맞이한 아틀라스랩스의 류로빈 대표(37·사진)를 긱스(Geeks)가 만났다.
블랙박스같던 음성 데이터 '시그널'로 활용
"저희는 AI 회사가 아니에요. 고객의 목소리를 데이터화하고, 거기서 시그널을 도출해 기업에 솔루션을 제공하는 곳이에요. AI는 고객의 목소리를 듣는 하나의 기술일 뿐이에요. "
사진=게티이미지뱅크
사진=게티이미지뱅크
류 대표는 '대체'가 아닌 '대응'이라는 단어를 강조했다. 아틀라스랩스 서비스의 궁극적인 목표가 상담원의 역할을 대체하는 것이 아닌 고객의 반응을 예측해 대응 방법을 제공하는 것에 있다는 취지다.

센트로이드는 기업의 통화내용을 고도화된 음성인식 기술력으로 자연어처리(NLP) 후 구조화된 통화 데이터로 변환해준다. 이를 통해 △자연어 자동응답 △통화응대 품질 관리 △통화 자동 기록 및 라벨링 △시각화·트랙킹 툴 연동 △실시간 인사이트 반영 △트렌드 추적이 가능하다.

이를 클라우드 기반의 서비스형 소프트웨어(SaaS) 형태로 제공해 모든 음성대화를 데이터화 하여 실시간 업데이트가 가능하고, 나아가 축적된 데이터와 인공지능에 의해 지속적으로 발전시킬 수 있다. 최근엔 국내 주요 대기업을 고객사로 확보했다. 이를 토대로 사업을 B2B 사업을 본격적으로 확대해 나갈 계획이다.

류 대표는 "배달 회사에서 어떤 식당에서 썩은 음식이 배달됐다는 통화가 들어올 수 있다. 그 대응이 보고되고 대응을 내놓기까지 시간이 2~3일은 걸릴 것"이라며 "이를 실시간으로 보여주며 즉각 대응 할 수 있도록 하는 등 '고객분석툴'을 제공한다"고 설명했다. 이어 "시스템을 통해 고객 니즈를 파악하고 이를 회사의 데이터사이언스 팀이 활용할 수 있도록 변환시켜주는 게 우리 기술"이라고 덧붙였다.

"직원 1000명이 하루에 5시간씩 통화하면 하루 5000시간이 쌓이지만 관리자들이 들을 수 있는 부분은 전체의 3%정도 밖에 안되는 상황이에요. 블랙박스처럼 남아있죠. 어느날 고객이 서비스에 불만족해 구독을 해지한다면, 그전에 이를 신속하게 막는 게 중요하잖아요. 고객의 목소리에 대응방법이 들어 있다고 생각해요. "
B2C에서 B2B로 확대
AI컨택센터 시장은 KT, 카카오 등 대기업들이 미래 산업으로 점찍은 분야다. 최근 글로벌 시장조사업체 리서치앤마켓은 AI 콜센터 시장이 2020년 115억달러(약 14조원) 규모에서 2025년 361억달러(약 46조원)로 커질 것으로 전망하기도 했다.

하지만 회사가 사업을 시작한 2010년대 중반에는 음성인식 AI는 AI 비서에만 초점이 맞춰지고 있었다. 애플의 시리, 아마존의 알렉사가 등장했고 국내에서는 누구와 빅스비 등이 나타났다. 아틀라스랩스는 모두가 AI 비서에 집중할때 AI 콜센터를 생각하며 데이터 확보에 나섰다.

이 과정에서 수차례 부침이 있었다. 인식률을 높이려면 음성데이터를 최대한 많이 확보해 AI를 학습시켜야 했지만 데이터가 턱없이 부족했기 때문이다.

AI 비서를 만들어 데이터를 확보하는 전략은 한계가 있었다. 류 대표는 "우리가 로봇하고 말할 땐 일상에서 사람끼리 하는 대화와 전혀 다르게 한다"며 "단순하게 명령형으로 이야기기 때문에 이를 학습한 AI는 사람 간의 대화를 인식이 잘 하지 못하는 문제가 있었다"고 말했다.

활용할 수 있는 데이터도 한정적이었다. 방송, 오디오, 상담 데이터 밖에 없었기 때문이다. 방송을 자막으로 인식하는건 비교적 수월하지만 일반 고객의 대화는 인식률이 현저히 떨어졌다. 특히, 한국어의 경우 사투리, 반말, 높임말, 세대별·성별 차이 등 다양성으로 대화 음성의 데이터화가 어려웠다.
사진=게티이미지뱅크
사진=게티이미지뱅크
당시 국내에서는 SaaS 클라우드를 활용하지 않는다는 점도 어려움으로 다가왔다. 고객사에게 소프트웨어를 설치해준 뒤 계속 데이터를 고도화해서 AI를 고도화할 수 없었던 것이다.

"글로벌 경쟁사는 비슷한 시기에 서비스를 시작했는데 몇년새 기업가치 10조원에 달하는 유니콘이 됐더라고요. 반면 저희는 기업에 수주만 하고 머무는 방식이 지속되다보니 한계가 보였죠. 그때 많이 힘들었던 것 같아요."

아틀라스랩스는 스위치를 출시하며 일상 속의 음성데이터를 모았다. 3년간 매달 50만건 이상의 통화 데이터를 철저한 보안 하에 암호화해 방대한 양의 음성 데이터를 축적했다. 실제 대화에 기반을 둔 분석 데이터 노하우도 보유하게 됐다. 이를 토대로 인식률이 높아지기 시작했고, 콜센터를 수준을 넘어 고객의 시그널을 분석하는 서비스로 고도화됐다.

국내에서도 SaaS를 활용하는 기업이 늘면서 또다른 호재가 됐다. 타깃을 정확히 고려해 한 발 먼저 확보한 데이터와 기술력으로 서비스형 컨택센터인 '씨카스(CCaaS)' 시장의 선두 기업이 된 셈이다.
투자자에서 창업자로
류로빈 대표. 아틀라스랩스 제공.
류로빈 대표. 아틀라스랩스 제공.
류 대표는 한국계 미국인으로 대학까지 미국에서 다녔다. 펜실베니아대학에서 정치학과 경제학을 전공한 그는 2008년 오바마 캠프에서 선거단으로 활동한 경력도 있다. 집집마다 문을 두드리며 유세를 하던 그는 자본시장에서 직장생활을 시작했다. 투자은행, 사모펀드, 밴처캐피털(VC) 등에서 일하며 탄탄대로를 걸었다.

그는 "정치는 너무 많은 사람들과 함께해야하고 오랜시간이 걸리는게 나와 맞지 않았고, 투자는 뭔가 내가 새로운걸 만드는 게 아니어서 항상 아쉬웠다"고 말했다. 새로운 가치를 직접 만들어내고 싶다는 욕망이 그를 창업으로 이끌었다고 한다.

"투자자로 일한 경험이 창업에 도움이 될까요? 장단점이 있는 것 같아요. 투자자에게 신뢰를 주는 방법을 안다는 건 장점인데, 때로는 창업자답게 아주 과감하게 저지르는건 좀 힘들때가 있어요. 그건 단점이라고 생각해요. "

최다은 기자 max@hankyung.com