Neo, 하룻밤 이전과 월 2만 건 이상 해결

요약

• Neo Financial은 고객 상담 도구를 통합하고 인공지능 Fin을 금융 시스템에 직접 연결했습니다.
• 단순 안내를 넘어 거래 원인을 파악해 답변하면서 전체 채팅 상담의 71%를 사람 없이 해결했습니다.
• 인공지능 에이전트가 실질적 업무를 하려면 지식 검색에 머물지 않고 내부 핵심 데이터와 직접 맞물려야 합니다.

지점이 없는 금융사에서 상담은 곧 은행 창구입니다

실물 점포가 하나도 없는 디지털 금융 회사에서 고객 상담 창구는 단순한 고객센터가 아닙니다. 그 자체가 고객이 마주하는 유일한 은행 지점입니다. 급여가 제때 들어오지 않거나 마트 계산대에서 신용카드 결제가 거절되는 순간, 고객은 즉각적인 도움이 필요합니다. 생활비와 직결된 금융 문제는 작은 지연이나 사소한 오안내 하나로도 회사 전체의 신뢰를 무너뜨립니다.

캐나다의 핀테크 기업 Neo Financial(줄여서 Neo)은 신용카드와 저축·입출금 계좌, 주택담보대출을 서비스하며 빠르게 성장했습니다. 캐나다 Deloitte Technology Fast 50에서 3년 연속 1위를 기록할 정도였습니다. 하지만 급성장의 이면에는 심각한 상담 병목 현상이 기다리고 있었습니다. 약 20명으로 구성된 소규모 상담팀이 매달 약 5만 건에 달하는 고객 문의를 감당하고 있었습니다.

Neo의 경영진은 활성 고객 수를 지금의 두 배로 늘릴 계획을 세우고 있었습니다. 문제는 고객이 늘어나는 비율에 맞춰 상담원을 계속 채용하는 기존 방식으로는 비용을 도저히 감당할 수 없었다는 점입니다. 인공지능 고객 상담 솔루션 Fin을 공급하는 Intercom이 정리한 고객 사례에 따르면, Neo는 단순한 질문 답변용 챗봇을 도입하는 수준을 넘어 상담 운영 체계 전체를 인공지능 중심으로 다시 설계하기로 결단했습니다.

파편화된 도구와 엄격한 금융 규제라는 벽

상담 규모를 키우기 전에 Neo가 맞닥뜨린 내부 장애물은 크게 세 가지였습니다.

첫째는 상담 시스템의 분리였습니다. 상담 티켓 접수와 처리는 Zendesk로 관리하고, 고객 전화 상담은 Amazon Connect로 나누어 처리하고 있었습니다. 상담원이 고객 한 명을 응대할 때마다 여러 화면을 번갈아 넘겨가며 과거 문의 이력을 일일이 찾아야 했습니다. 도구가 쪼개져 있는 탓에 고객의 문제 상황을 한눈에 파악하기가 구조적으로 어려웠습니다.

둘째는 선형적인 인력 확충의 한계였습니다. 20명의 팀원이 5만 건의 문의를 처리하는 한계 상황에서, 고객 수가 두 배로 늘어날 때 같은 비율로 상담원을 늘리는 방식은 막대한 운영 지출을 부릅니다. 사업 성장이 곧바로 고정비 급증으로 이어지는 악순환을 끊어내야만 했습니다.

셋째는 금융 규제 준수였습니다. 금융 회사는 카드 결제 데이터 보안 표준인 PCI-DSS(신용카드 결제 보안 인증)를 비롯해 엄격한 법적 규제를 지켜야 합니다. 고객 금융 데이터를 다루는 환경에서는 아무리 뛰어난 자동화 도구라도 보안 통제를 조금이라도 위반하면 도입할 수 없습니다. 수년간 이전 환경에서 다듬어 온 컴플라이언스 체계를 훼손하지 않으면서 새로운 시스템으로 전환해야 하는 까다로운 과제였습니다.

헬프데스크를 바꾸기 전 실제 대화 데이터로 검증했습니다

Neo는 모든 시스템을 한꺼번에 바꾸는 도박 대신, 단계적인 검증 절차를 밟았습니다. 기존의 Zendesk 환경을 유지한 상태에서 먼저 실제 고객 대화 데이터를 활용해 Fin 에이전트를 시험 운용했습니다. 고객의 실제 질문에 대해 인공지능이 얼마나 정확하게 답변하는지, 금융 규제에 어긋나는 표현을 쓰지는 않는지 사전에 꼼꼼히 확인하기 위해서였습니다. 아울러 이 시험 운용 과정에서는 고객 계정별 맞춤 정보를 정확하게 조회해 오는 백엔드 연동 능력도 함께 평가했습니다.

시범 운영의 결과는 첫 주부터 뚜렷하게 나타났습니다. 사람 상담원 개입 없는 자동 해결 비율이 첫 주 만에 3~4%포인트 상승했습니다. 긍정적인 고객 만족도(CSAT)는 기존의 약 50% 수준에서 단숨에 75% 가까이 치솟았습니다. 고객들이 기다림 없이 정확한 답변을 받기 시작하면서 체감 품질이 즉시 반등한 것입니다.

에이전트는 빠르게 안정되었습니다. 시범 운영 3개월 차에 이르자 Fin은 자신이 배정받은 고객 대화의 60%를 사람의 도움 없이 독립적으로 해결하는 능력을 입증했습니다. Neo 팀은 이 실증 데이터를 바탕으로 고객 지원 인프라 전체를 교체해도 안전하다는 확신을 얻었습니다.

중단 없이 하룻밤 만에 끝낸 시스템 이전

시범 검증을 마친 Neo는 기존 Zendesk에서 Intercom과 Fin이 통합된 단일 환경으로 전면 이전을 단행했습니다. 24시간 자금이 오가는 디지털 금융 특성상 단 한 시간의 서비스 중단도 허용되지 않았습니다. Neo는 기존 클라우드 인프라 계약을 활용하기 위해 AWS Marketplace를 통해 Intercom 솔루션을 구매했습니다.

이전 작업은 Fin 배포 지원팀(Fin Deployment Services)과 긴밀한 공조 아래 진행되었습니다. Zendesk에 쌓여 있던 수년간의 전체 티켓 이력과 규정 준수 워크플로, PCI 통제 장치를 새 시스템으로 옮기는 작업이 핵심이었습니다. 고객 인입량이 가장 적은 심야 시간을 골라 하룻밤 한 번의 작업으로 데이터 이전을 마쳤습니다. 다음 날 아침 서비스 중단 없이 정상 운영이 시작되었습니다.

실제 현장에서는 이 과정이 정교한 데이터 파이프라인을 통해 이루어졌을 것입니다. 수년간 쌓인 대규모 티켓 데이터를 마이그레이션 당일에 한꺼번에 옮기는 것은 위험합니다. 따라서 이전 며칠 전부터 백그라운드 데이터 변환 작업을 통해 과거 데이터를 새 스키마에 암호화해 미리 적재해 두고, 점검 당일 밤에는 마지막 몇 시간 동안의 변경분만 빠르게 맞추는 방식을 취했을 가능성이 큽니다. 아울러 이전 스크립트 안에 금융 보안 규정을 충족하기 위해 카드 번호 같은 민감 정보를 자동으로 탐지해 마스킹하는 안전장치를 가동했을 것입니다.

백엔드 시스템과 연결되어 고객별 원인을 짚어냅니다

Neo의 AX가 일반적인 챗봇 도입과 완전히 달랐던 지점은 백엔드 시스템 연동에 있습니다. 기존의 챗봇들이 고정된 자주 묻는 질문(FAQ) 문서를 긁어와 보여주는 수준에 그쳤다면, Fin은 Neo의 핵심 뱅킹 데이터베이스에 직접 연결되었습니다.

“왜 제 카드 결제가 거절되었나요?”라거나 “송금한 돈이 왜 아직 보류 상태인가요?” 같은 질문은 일반적인 매뉴얼 검색으로는 답할 수 없습니다. 고객마다 계좌 상태와 결제 거절 코드가 전부 다르기 때문입니다. Fin은 백엔드 인터페이스와 실시간으로 통신하여 고객의 계정 상태를 즉시 조회하고, 해당 거래가 왜 지연되거나 실패했는지 정확한 이유를 찾아내 설명합니다. 결제가 거절되거나 입금·이체가 보류된 이유뿐만 아니라, 계정 인증 정보를 어떻게 갱신해야 하는지와 같은 고객별 맞춤 질문에도 실시간으로 답합니다.

실제 구동 환경에서는 앱 로그인 시 발급되는 안전한 인증 토큰을 상담 세션에 주입하는 방식을 사용했을 것입니다. 고객이 결제 문제를 문의하면 에이전트는 거래 내역 조회 도구를 호출해 코어 뱅킹 시스템의 오류 코드를 가져왔을 가능성이 높습니다. 시스템 내부의 난해한 영문 오류 코드를 금융 소비자가 쉽게 이해할 수 있는 친절하고 정확한 문장으로 정제해 실시간으로 안내하는 형태였을 것입니다. 이처럼 데이터를 주고받는 과정에서는 계좌 잔액이나 카드 번호 같은 민감한 값을 가려 주는 보안 중계 계층이 필요했을 것입니다.

동시에 금융 규제에 맞춘 엄격한 가드레일을 적용했습니다. 금융 규율상 상담 에이전트가 사용할 수 있는 표현과 절대 써서는 안 되는 표현을 철저히 규칙으로 지정했습니다. 만약 인공지능이 스스로 해결할 수 없는 복합적인 문제이거나 법적으로 사람이 반드시 직접 다루어야 하는 사안이라면, 대화 전체 내용과 앞선 조회 맥락을 그대로 유지한 채 상담원에게 즉시 연결합니다. 고객이 상담원에게 처음부터 상황을 다시 설명해야 하는 피로를 줄였습니다.

스스로 71%를 해결하며 전화 상담을 채팅으로 돌려놓았습니다

백엔드 연동을 마친 Fin의 성과는 운영 지표 전반을 바꿔놓았습니다. 현재 Fin은 Neo로 들어오는 인바운드 채팅 대화의 96%에 첫 응대자로 참여합니다. 그리고 전체 채팅 대화의 71%를 상담원의 개입 없이 처음부터 끝까지 스스로 해결하고 있습니다.

Neo 인바운드 채팅 해결 비율

이 에이전트가 매달 사람 도움 없이 독자적으로 종결짓는 상담 대화만 2만 건이 넘습니다. 월 5만 건에 달하던 전체 문의 중 상당 부분을 인공지능이 최전선에서 처리해 내는 셈입니다. 그 결과 과거 50% 수준에 머물렀던 고객 만족도(CSAT)는 86%까지 뛰어올랐습니다.

Neo 고객 만족도(CSAT) 변화

가장 눈에 띄는 변화는 고객의 채널 선택이었습니다. 과거에는 전체 문의 중 채팅이 차지하는 비중이 약 50%에 불과했으나, 시스템 개편 이후 70%로 크게 늘어났습니다. 챗봇이 엉뚱한 동문서답을 내놓으면 고객은 즉시 전화를 걸어 사람을 찾기 마련입니다. 하지만 채팅창에서 대기 시간 없이 내 계좌의 결제 거절 원인을 명쾌하게 확인하게 되자, 고객들은 번거로운 전화 대신 채팅 상담을 자연스럽게 우선 선택하기 시작했습니다. 통화당 처리 비용이 훨씬 비싼 전화 창구의 부담이 자연스럽게 줄어들었습니다.

상담원은 고난도 문제에 집중하고 시스템은 선제적으로 움직입니다

기계적인 계좌 상태 조회와 단순 반복 문의를 인공지능이 도맡으면서, 사람 상담원에게는 Fin이 해결하지 못한 문의와 규정상 사람이 맡아야 하는 문의가 넘어옵니다. 상담원은 인공지능이 넘겨준 대화 기록과 맥락을 바탕으로 이런 문의를 이어받아 처리합니다.

Neo는 여기서 멈추지 않고 다음 단계의 확장을 준비하고 있습니다. 전화 상담 창구에도 음성 인공지능인 Fin Voice를 적용하는 시험을 진행하고 있습니다. 또한 단순히 계좌 상태를 알려주는 조회를 넘어, 주소 변경처럼 여러 단계의 처리가 필요한 복합 업무를 에이전트가 직접 수행하도록 연결할 계획입니다.

나아가 고객이 금융 생애주기의 한 단계에서 다음 단계로 5일 안에 넘어가지 못하고 머물러 있을 때, Fin이 먼저 말을 걸어 지원하는 선제적 상담도 준비 중입니다. 백엔드에서 고객의 진행 상태 이벤트를 감지하여, 계좌 개설 후 첫 입금을 진행하지 못하고 있는 고객에게 앱 푸시나 메시지를 보내 필요한 절차를 미리 도와주는 방식으로 돌아갈 가능성이 높습니다. 이를 위해 Fin은 안내 메시지를 보내기 전, 신분 확인 진행 상태나 은행 계좌 연결 실패 기록 같은 현재 가입 진행 상황을 먼저 살펴봤을 것입니다.

지식 검색을 넘어 내부 시스템과 결합할 때 열리는 생산성

Neo의 사례는 기업 리더와 실무자에게 인공지능 에이전트 도입의 본질이 무엇인지 명확하게 보여줍니다. 단순히 사내 문서나 규정집을 검색해 요약해 주는 에이전트는 금융처럼 복잡하고 정밀한 업무 현장에서 높은 해결률을 내기 어렵습니다. 진정한 업무 자동화는 고객 데이터베이스와 백엔드 원장에 안전하게 접속해 문제를 실시간으로 진단하고 처리하는 역량에서 출발합니다.

또한 고객 경험의 개선이 가져오는 채널 전환의 힘을 증명했습니다. 많은 기업이 콜센터 운영비를 아끼기 위해 전화 연결을 일부러 어렵게 만들고 챗봇을 강요하다 고객의 반발을 삽니다. 반면 Neo는 채팅 에이전트의 문제 해결 능력을 극대화하여 고객이 스스로 전화를 내려놓고 채팅을 선택하게 만들었습니다. 비용 절감과 고객 만족도 향상을 동시에 달성한 것입니다.

Neo의 최고고객책임자(Chief Customer Officer) Yacine Bara와 제품 책임자(Product Lead) Eunice Dunmade가 소개한 이 프로젝트는, 상담 인력을 같은 비율로 늘리지 않고도 고객 기반을 두 배로 키울 수 있는 탄탄한 운영 기반을 완성했습니다. 물론 이 모델을 복제하려면 사내 핵심 시스템이 표준화된 인터페이스로 정리되어 있어야 하고, 엄격한 사용자 인증 체계가 뒷받침되어야 합니다. 만약 백엔드가 분리되지 않은 거대한 단일 구조인 레거시 시스템 안에 갇혀 있거나 개인 식별 정보(PII) 통제가 깔끔하게 분리되어 있지 않다면, 에이전트가 실제 조회를 수행하지 못해 겉핥기식 FAQ 안내에 머물 위험이 있습니다. 내부 인프라가 준비되어 있다면, 인공지능 에이전트는 더 이상 보조 도구가 아니라 회사의 비즈니스 성장을 견인하는 강력한 핵심 동력이 될 수 있습니다.

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출처

Intercom Fin — How Neo Financial built a support system that can double its customers without doubling costs — https://fin.ai/customers/neo — 발행일 미표기, 2026-09-22 확인