Wyndham, 30일 걸리던 표준 검토 94% 단축

요약

• Wyndham은 호텔 표준 관리와 콜센터에 인공지능 에이전트를 도입했습니다.
• 표준 검토 시간을 94% 줄이고 걸려 오는 전화의 28%를 해결했습니다.
• 인공지능은 고립된 실험이 아니라 핵심 운영과 데이터 기반 위에 놓여야 합니다.

방대한 호텔 제국이 마주한 운영의 벽

Wyndham Hotels & Resorts(이후 Wyndham)는 세계에서 가장 규모가 큰 호텔 프랜차이즈 기업입니다. 전 세계 95개국에서 25개 브랜드를 운영하고 있습니다. 가맹 호텔 수만 9,300곳이 넘습니다. 수많은 호텔이 하나의 통합 로열티 프로그램 아래에서 움직입니다.

이 거대한 네트워크를 운영하는 일은 결코 단순하지 않습니다. Wyndham은 Marriott나 Hilton처럼 자본과 조직 규모가 더 큰 글로벌 체인들과 매일 시장에서 맞서야 합니다. 경쟁에서 앞서려면 가맹점 지원의 품질을 높게 유지해야 하지만, 직원을 무작정 늘리는 방식으로는 한계가 분명했습니다.

본사가 전 세계 가맹 호텔을 지원하는 업무에는 두 가지 커다란 병목이 있었습니다.

첫 번째는 브랜드 표준 관리였습니다. Wyndham은 각 브랜드마다 최소 300개의 엄격한 운영 표준을 두고 있습니다. 객실 내 정보기술 시스템 규격부터 커튼을 다는 구체적인 방법, 프런트 데스크의 고객 인사말까지 모든 세부 사항을 규정합니다. 투숙객에게 일관된 숙박 경험을 제공하려면 이런 표준이 필수적입니다.

하지만 표준 하나를 개정하려면 여러 부서 간의 교차 확인과 법무 검토, 다단계 승인을 거쳐야 했습니다. 표준 변경 요청 하나를 처리하는 데 평균 30일이 걸렸습니다. 25개 브랜드의 방대한 표준을 하나의 통합 표준 포털로 모으려던 계획도 기존의 수작업 방식으로는 도저히 감당하기 어려웠습니다.

두 번째 문제는 가맹점 지원 콜센터의 과부하였습니다. 수백 명의 상담원이 매일 가맹점주들이 보내오는 문의에 답하고 시스템 장애를 해결했습니다. 호텔업에서는 신속함과 정확성이 생명입니다. 잘못된 안내 하나가 호텔 현장 운영에 혼선을 빚고 투숙객 불만으로 번질 수 있기 때문입니다. 가맹점 지원뿐 아니라 디지털 채팅과 음성 전화로 들어오는 고객 문의도 급격히 늘어났습니다.

고립된 실험을 넘어 핵심 운영으로

글로벌 컨설팅 기업 PwC가 공개한 고객 사례에 따르면, Wyndham 경영진은 AI를 특정 부서의 고립된 영역에서만 실험하는 것으로는 결코 충분하지 않다고 판단했습니다. 겉도는 기능이 아니라 매일 호텔이 돌아가게 만드는 핵심 업무에 AI를 직접 투입해야 실질적인 성과가 나온다고 본 것입니다.

Wyndham의 글로벌 콜센터 및 가맹 시스템 지원 부문을 총괄하는 수석 부사장 Janesh Patel은 당시의 접근 방식을 간결하게 설명했습니다.

“우리는 그냥 AI를 원한 게 아니었습니다. 결과를 내는 AI를 원했습니다.”

Wyndham은 무작정 AI 도구를 도입하지 않았습니다. 앞서 PwC와 협력해 AWS 클라우드 환경에서 전사 데이터 구조를 현대화해 두었습니다. 전 세계 고객이 사용하는 글로벌 로열티 시스템 인프라를 개편하고, 고객 관계 관리 시스템을 Salesforce Cloud로 통합 이전하는 작업도 미리 마쳤습니다.

탄탄하게 다져 놓은 데이터와 플랫폼 위에서 본격적인 변화가 시작되었습니다. Wyndham은 고객 접점 플랫폼인 Salesforce Experience Cloud를 기반으로 Agentforce AI 에이전트를 구축했습니다. 그리고 이를 브랜드 표준 관리와 콜센터 지원이라는 두 가지 핵심 영역에 곧바로 적용했습니다.

30일 걸리던 검토를 수작업보다 20배 빠르게 바꾸다

첫 번째 적용 영역은 브랜드 표준 관리였습니다. Wyndham은 가맹점주와 본사 관리자가 함께 사용하는 중앙 표준 포털을 구축하고, 변경 요청 처리 흐름 전체를 AI 에이전트 중심으로 다시 설계했습니다.

현장 담당자에게는 자동으로 작성 지침을 제안하는 프롬프트와 AI와 함께 문서를 작성하는 공동 작성 기능, 실시간 진행 상황을 확인하는 모니터링 도구가 제공되었습니다. 여기서 가장 중요한 설계 원칙은 Human-in-the-Loop 구조였습니다. 복잡한 검토 과정은 AI가 빠르게 처리하더라도, 최종 승인 권한은 사람 관리자가 유지하도록 만든 것입니다. 정책과 안전에 직결된 결정을 AI에 전적으로 맡기지 않고 사람이 확인하도록 만들어 업무 위험을 방지하기 위함이었습니다.

실제 시스템 뒤편에서는 이런 과정이 진행되었을 가능성이 높습니다. 가맹점이나 브랜드 관리자가 표준 변경을 요청하면, AI 에이전트가 25개 브랜드의 기존 표준 데이터베이스를 즉시 조회했을 것입니다. 브랜드마다 300개가 넘는 기존 조항과 새로 들어온 요청이 서로 부딪히는지 살피고, 지역 소방 및 안전 규정과 어긋나는 부분이 있는지도 찾아내 표시했을 것입니다. 담당 직원은 AI가 위험 요소를 걸러낸 초안을 검토하고 다듬은 뒤 최종 승인 버튼을 눌렀을 것입니다.

이 전환 과정의 대부분은 불과 두 달 만에 완료되었습니다. 결과는 뚜렷했습니다. 브랜드 표준 검토 시간이 이전보다 94% 줄어들었습니다. AI를 활용한 검토 속도는 과거 사람이 일일이 수작업으로 확인하던 방식보다 20배 빨랐습니다. 표준 검토 한 건을 처리할 때마다 40시간에서 80시간이 절약되었습니다.

콜센터의 두 방향 지원과 28%의 음성 자동화

두 번째 적용 영역인 콜센터에서는 상담원 지원과 고객 직접 응대라는 두 방향으로 AI 에이전트를 배치했습니다.

상담원 지원은 가맹점주를 돕는 직원의 업무 효율을 끌어올리는 데 집중했습니다. 가맹점주가 채팅으로 보내오는 일상적이고 반복적인 질문은 AI 에이전트가 즉시 답했습니다. 복잡한 문제가 들어오면 AI가 최신 기술 문서와 운영 매뉴얼을 실시간으로 찾아 상담원 화면에 띄워 주었습니다.

호텔 현장에서 정보기술 시스템 장애가 접수되면 AI 에이전트가 원인을 좁히는 작업을 돕고 관련 기술 문서를 즉시 제시해 복구 시간을 줄였습니다. 고난도 기술 문제나 특별한 예외 처리가 필요한 사안은 해당 분야 전문 상담원에게 지체 없이 넘겨졌습니다.

이때 시스템 내부에서는 가맹점의 브랜드 등급과 문의 분야, 과거 장애 접수 기록, 상담원의 전문 지식과 대기열을 복합적으로 계산해 문의를 배분했을 것입니다. Salesforce Service Cloud의 Omni-Channel 라우팅 기능이 활용되었을 가능성이 큽니다. 만약 AI 에이전트가 문의 의도를 분류할 때 확신도가 일정 기준보다 낮으면, 오안내를 막기 위해 상위 상담원에게 먼저 건을 넘겼을 것입니다.

고객 대면 AI는 투숙객과의 직접 소통을 담당했습니다. 예약 변경과 로열티 계정 비밀번호 재설정, 모바일 체크인과 체크아웃, 투숙 후 피드백 수집을 AI가 맡았습니다. 예약 과정을 단계별로 안내하고 객실 업그레이드 같은 추가 상품을 제안하는 업무도 처리했습니다. 이 기능은 텍스트 기반의 디지털 채팅뿐 아니라 음성 통화 채널에서도 동시에 작동하도록 구현되었습니다.

음성 채널에서 비밀번호를 재설정하거나 객실 체크인을 처리하려면 본인 확인 절차가 필수적입니다. AI 에이전트가 데이터베이스를 수정하기 전에 문자 메시지로 일회용 비밀번호(OTP)를 전송해 신원을 검증하는 단계를 거쳤을 것입니다. 또한 95개국 고객과 가맹점 정보를 다루는 만큼, 유럽 일반 개인정보보호법(GDPR)과 각국 규정에 맞춰 음성 녹취록에서 개인정보를 가리는 보호 장치도 함께 적용되었을 것입니다.

도입 성과는 숫자로 나타났습니다. 걸려 오는 전화의 28%를 AI 에이전트가 직접 처리했습니다. 상담원이 통화를 처리하는 데 걸리는 평균 통화 처리 시간(AHT)은 30%에서 50% 줄어들었습니다. 콜센터 운영 비용 절감과 함께 가맹점주와 투숙객의 만족도도 함께 높아졌습니다. 구체적인 비용 절감액과 만족도 점수는 공개되지 않았지만, Wyndham 경영진은 이미 수백 개의 추가 적용 사례를 발굴해 애자일 방식으로 빠르게 현장에 도입하고 있습니다.

Wyndham 콜센터 AI 지원 구조

기술 배치보다 중요한 변화 관리

아무리 뛰어난 기술을 시스템에 넣어 두어도 현장 직원이 쓰지 않으면 소용이 없습니다. PwC는 기술 배치 자체만큼이나 조직의 변화 관리에 무게를 두었습니다.

Wyndham은 시스템 도입과 동시에 현장 직원을 위한 교육과 코칭 프로그램을 나란히 진행했습니다. 상담원과 관리자가 AI의 추천 원리를 이해하고, 제시된 결과를 신뢰하며, 매일의 업무 속에 자연스럽게 받아들이도록 돕기 위함이었습니다. 현장 직원이 도구를 불신하거나 거부감을 느끼지 않았기에 시스템은 마찰 없이 현장에 안착할 수 있었습니다.

Wyndham의 사례를 자체적으로 시도하려는 기업이라면 몇 가지 전제 조건을 먼저 살펴야 합니다. Wyndham의 시스템은 Salesforce Agentforce를 기반으로 하므로, 고도화된 고객 관계 관리 시스템과 통합 데이터 기반인 Data Cloud 환경이 갖추어져 있어야 합니다. 또한 95개국 25개 브랜드의 복잡한 운영 기준을 단일 포털로 모으기 위해서는 경영진의 확고한 거버넌스와 체계적인 컨설팅 지원이 뒷받침되어야 합니다.

핵심 업무에 인공지능을 결합할 때 실질적인 성과가 나옵니다

Wyndham의 사례는 인공지능 도입을 고민하는 기업에게 명확한 방향을 제시합니다.

첫째, AI는 부차적인 실험이 아니라 회사의 핵심 운영에 직접 맞물려야 합니다. 호텔 가맹 사업에서 브랜드 표준을 유지하고 콜센터를 안정적으로 운영하는 일은 비즈니스의 근간입니다. 이 중심축에 AI를 결합했을 때 비로소 수천 명의 가맹점주와 수많은 투숙객이 체감하는 실질적인 성과가 만들어집니다.

둘째, 인공지능의 도입 속도를 결정하는 것은 사전에 투자해 둔 데이터 인프라입니다. Wyndham이 두 달 만에 주요 전환을 끝낼 수 있었던 이유는 앞서 AWS 클라우드 데이터 구조를 정비하고 플랫폼을 통합해 두었기 때문입니다. 잘 정돈된 데이터가 없었다면 AI 에이전트는 제 속도를 내지 못했을 것입니다.

셋째, 안전망으로서의 인간 개입 원칙이 필수적입니다. Wyndham은 30일 걸리던 표준 검토 과정을 20배 단축하면서도 최종 정책 결정권은 사람 관리자의 손에 남겨 두었습니다. 속도를 극대화하면서도 사업상의 중대한 오류를 막아낸 비결입니다.

결국 AI 도입의 성패는 도구의 화려함이 아니라 회사의 가장 중요한 문제를 정확히 겨냥했는가에 달려 있습니다.

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출처

PwC — Wyndham Hotels & Resorts: Transforming global operations with AI agents — https://www.pwc.com/us/en/library/case-studies/wyndham-agentic-ai.html — 게시 연도 미표기, 2026-09-22 확인