매일 확인하던 연동사 메시지, 84%는 이제 AI가 처리합니다
마이리얼트립에서 판매되는 일부 상품은 외부 연동사를 통해 예약과 운영이 이루어집니다. 이 과정에서 예약 확인이나 변경, 취소 같은 메시지가 발생하면 연동사에서 고객에게 바로 전달되는 것이 아니라 마이리얼트립을 거쳐 전달됩니다.
결국 누군가는 매일 들어오는 메시지를 확인하고, 고객에게 전달해야 할 내용인지 판단해야 했습니다.
AICX는 마이리얼트립과 함께 이 메시지를 분류하는 자동화 구조를 만들었습니다. 이 글에서는 담당자가 매일 반복하던 판단을 AI가 대신하도록 설계한 과정과, 그 결과 무엇이 달라졌는지를 소개합니다.
메시지 하나 넘기는 데도 사람이 필요했습니다
연동사에서 오는 메시지는 성격이 제각각입니다. 꼭 전달해야 할 확정 안내가 있는가 하면, 흘려도 그만인 인사말이나 프로모션, 스팸에 가까운 메시지도 뒤섞여 있습니다.
그대로 다 넘기면 불필요한 알림이 늘어 고객의 만족도가 떨어지고, 하나라도 놓치면 고객이 필요한 안내를 못 받는 상황이 생겼습니다.
그래서 운영팀 고정 담당자 한 명이 매일 쌓이는 메시지를 하나하나 열어보며 전달 여부를 판단해왔습니다.
메시지 양이 늘어날수록 누락 가능성도 함께 커질 수밖에 없는 구조였습니다.
전달할지 말지, AI에게 판단을 맡길 수 있을까
담당자가 반복해서 같은 판단을 해왔다는 건, 그 안에 일정한 기준이 있다는 뜻이었습니다.
AICX는 기존 처리 내역과 운영 기준을 분석해 AI가 메시지를 세 가지로 분류하도록 설계했습니다.
- 고객에게 바로 전달할 메시지
- 운영 담당자의 확인이 필요한 메시지
- 전달하지 않아도 되는 메시지
AI가 판단할 수 있도록 기준부터 명확하게 만들었습니다
AI에게 메시지를 분류하라고 맡긴다고 해서 바로 자동화되는 것은 아닙니다. 먼저 사람이 반복해서 해오던 판단을 AI도 적용할 수 있는 기준으로 명확하게 정리하는 과정이 필요했습니다.
AICX는 마이리얼트립의 기존 처리 내역과 운영 기준을 바탕으로 메시지를 크게 네 가지로 나눴습니다.
| 분류 | 어떻게 처리하나요? | 대표적인 메시지 |
|---|---|---|
| 고객에게 전달 | 별도 확인 없이 고객에게 전달 | 체크인 코드, 체크인·아웃 시간, 셔틀·주차 안내, 시설 이용 안내 |
| 담당자 조치 | 운영 담당자가 내용을 확인한 뒤 처리 | 예약 수용 불가, 오버부킹, 취소 요청, 호텔이 추가 정보를 요청하는 경우 |
| 무액션 | 고객에게 전달하지 않고 종료 | 단순 환영 인사, 사후 만족도 설문, 빈 첨부 알림 |
| 판단 불가 | 자동 처리하지 않고 담당자에게 전달 | 예약 매칭 실패, 내용이 불완전한 경우, 여러 유형이 섞인 메시지 |
여기서 중요한 건 애매한 메시지를 억지로 자동 처리하지 않는 것이었습니다.
예를 들어 다음과 같은 메시지를 생각해보겠습니다.
"체크인 코드는 577696입니다. 그리고 여행자의 여권 번호를 보내주세요."
여기에는 고객에게 전달해야 할 정보와 운영팀이 처리해야 할 요청이 함께 들어 있습니다. 이런 경우에는 자동으로 고객에게 전달하고 끝내지 않고, 담당자가 다시 확인하도록 분류합니다.
같은 인사말이라도 포함된 정보에 따라 결과가 달라지는 경우도 있습니다.
"예약해주셔서 감사합니다. 문의가 있으면 연락주세요."
처럼 단순한 환영 인사만 있는 메시지는 전달하지 않지만,
"예약해주셔서 감사합니다. 체크인은 오후 3시부터 가능하고 그 전에 짐을 맡기실 수 있습니다."
처럼 실제 숙박에 필요한 정보가 하나라도 포함되어 있다면 고객에게 전달합니다.
자동화의 핵심은 AI가 모든 메시지를 처리하게 하는 것이 아니라, 어떤 경우에는 자동 처리하고 어떤 경우에는 사람에게 넘길지를 명확하게 설계하는 데 있었습니다.
84%는 사람 없이, 16%만 사람이 봅니다
자동 전달과 전달 불필요로 분류된 메시지를 합치면 전체의 84%, 열에 여덟 건 이상이 사람 손을 거치지 않고 처리됩니다. 담당자는 취소나 환불처럼 진짜 판단이 필요한 나머지 16%에만 집중하면 됩니다.
매일 메시지를 하나하나 들여다보던 업무가, 진짜 판단이 필요한 메시지만 들여다보는 업무로 바뀌었습니다.
동시에 같은 기준을 일관되게 적용할 수 있는 구조가 만들어졌습니다.
반복되는 판단에도 자동화할 수 있는 기준이 있습니다
이번 사례에서 자동화한 것은 단순히 메시지를 전달하는 일이 아니었습니다. 메시지의 내용을 읽고, 고객에게 전달해야 하는지 판단하는 과정까지 AI가 맡았습니다.
운영 업무를 살펴보면 이처럼 사람이 매번 내용을 확인하고 판단해야 해서 자동화하기 어렵다고 여겨지는 일이 많습니다. 하지만 비슷한 판단이 반복되고 있고, 그 판단에 일정한 기준이나 과거 처리 내역이 있다면 AI 자동화를 검토해볼 수 있습니다.
AICX는 반복 업무를 단순히 AI로 대체하는 것보다, 사람이 어떤 기준으로 판단하고 있는지 먼저 분석합니다. 그리고 AI가 처리할 수 있는 범위와 사람이 확인해야 하는 예외를 나눠 실제 업무 흐름에 맞게 자동화합니다.