“고객님 취향 기준으로 코디 A·B·C를 추천드릴게요.”
21일 서울 코엑스에서 열린 ‘AWS 서밋 서울 2026’ 센드버드 부스. 패션 쇼핑몰 형태로 꾸며진 라이브 데모 화면에 접속하자 인공지능(AI) 스타일리스트가 곧바로 상품 추천을 시작했다. 고객 취향과 이전 구매 이력을 바탕으로 서로 다른 스타일의 코디를 제안했고, 어떤 상황에서 어울리는지까지 설명했다. 기자가 “조금 더 편하게 입고 싶다”고 입력하자 AI는 기존 추천을 바탕으로 다시 상품 조합을 바꿔 제안했다.
센드버드는 기업용 채팅·상담 솔루션을 제공하는 글로벌 AI 커뮤니케이션 기업이다. 최근에는 단순 챗봇을 넘어 고객 맥락을 장기적으로 기억하고 실제 업무까지 수행하는 ‘AI 에이전트’ 기술에 집중하고 있다. 이번 AWS 서밋에서는 호텔·항공·이커머스 환경을 기반으로 AI가 예약, 교환, 리부킹, 상담 연결까지 처리하는 시나리오를 공개했다.
현장에서 가장 눈에 띈 부분은 ‘기억하는 AI’였다. 고객과 나눈 모든 대화와 행동이 메모리 형태로 축적되고, 이후 다른 채널로 연결돼도 그대로 이어졌다. 메신저에서 시작한 쇼핑 문의가 음성 통화로 넘어가도 AI는 이전 대화 내용을 기억한 채 상담을 이어갔다. 고객이 같은 설명을 반복할 필요가 없는 구조다.
실제 시연에서는 상품 교환 요청 과정이 이어졌다. AI는 주문 이력과 기존 문의 내역을 인식한 뒤 교환 사유를 파악했고, 이후 음성 통화로 연결해 수거 일정과 배송 예상 시간까지 안내했다. 이 과정에서 복잡한 불편 접수나 환불 요청이 발생하면 상담원으로 연결된다. 다만 기존 고객센터처럼 처음부터 상황을 다시 설명할 필요는 없다. AI가 전체 대화 내용을 요약해 상담원에게 전달하기 때문이다.
이 기능에는 AWS의 클라우드 기술이 활용됐다. 음성 연결과 상담원 연동은 AWS 커넥트 기반으로 운영되며, AI와 상담원이 하나의 흐름 안에서 자연스럽게 이어지도록 설계됐다. 메신저와 음성 채널 사이에서도 고객 맥락을 유지하는 ‘크로스채널 AI 메모리’ 기술이 핵심이다.
호텔과 항공 시나리오에서도 비슷한 흐름이 이어졌다. 호텔 데모에서는 AI가 고객의 투숙 이력과 가족 구성, 선호 정보를 기반으로 객실과 레스토랑을 추천했고 예약까지 처리했다. 항공 데모에서는 운항 지연 상황이 발생하자 AI가 먼저 고객에게 대체 항공편을 제안하고 좌석 재배정과 보상 안내까지 진행했다.
센드버드는 AI가 단순 응답형 챗봇을 넘어 실제 운영 업무를 수행하는 단계로 진화하고 있다고 보고 있다. 이상희 센드버드코리아 대표는 전날 키노트 세션에서 “앞으로의 AI 경쟁은 누가 더 똑똑한 AI를 만드는가보다, 누가 고객 관계와 맥락을 지속적으로 기억하고 연결할 수 있는가의 경쟁이 될 것”이라고 말했다.
실제 기업 도입 사례도 늘고 있다. 센드버드에 따르면 한샘은 주문·배송·설치 문의 환경에 AI 고객 상담을 도입해 전체 고객 문의의 90% 이상을 자동 처리하고 있다. 쿠팡이츠 역시 AI 기반 고객 상담 시스템을 운영 중이다.
센드버드는 앞으로 기업들이 자체 브랜드 기반 AI 컨시어지를 구축할 수 있도록 AI 커뮤니케이션 인프라를 확대한다는 계획이다.
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