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연 300시간을 아낀 AI 상담 서비스

연 300시간을 아낀 AI 상담 서비스
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Summary

연간 300시간의 상담을 줄인 토스뱅크의 대화형 AI UX 설계 비밀

텍스트 설명만으로는 부족했던 금융 고객에게 확실한 '확신'을 주는 대화형 인터페이스 디자인 전략

토스뱅크 전세대출 서비스가 겪던 단순 문의 상담 급증 문제를 AI 기술과 인간 중심의 대화형 인터페이스 설계를 결합해 극복해 낸 실무 중심의 케이스 스터디입니다. 정적인 텍스트 노출의 한계를 극복하고, 사용자의 불안 요소와 맥락을 정교하게 파악하여 실제 행동과 리소스 절감으로 이끈 혁신적인 UX 방법론을 제시합니다.

  • 01화면 설명 개선을 넘어 사용자가 직접 묻고 즉시 해결하는 '대화형 UX'로 패러다임 전환
  • 02빈 입력창이 주는 심리적 인지 부하(Cold Start)를 분석하고 퍼널 맞춤형 질문 칩 설계로 해결
  • 03질문 가이드 제공을 통해 인트로 화면 AI 사용률 5배, 심사 대기 화면 2배 이상 성장
  • 04월 550건의 유선 상담 감소를 이끌어내며 실질적인 운영 비용 및 리소스 세이빙 달성
  • 05이탈율 중심의 로그 분석을 넘어 고객센터 인입 데이터 등 '화면 밖의 정성 신호' 발굴의 중요성 환기

RECOMMENDATION

복잡한 금융, 보험, 의료 등의 전문 도메인에서 화면에 이미 충분한 설명이 있는데도 고객 상담 유입이 많아 고민 중인 PM, 기획자, UX 디자이너에게 강력 추천합니다. 화면 속 지표뿐만 아니라 고객센터 데이터를 결합해 진짜 문제를 풀어나가는 협업 방식을 배워보세요.

The Problem

전세대출 서비스 이용 중 사용자가 화면의 안내를 이해했음에도 개별 상황에 대한 확신이 없어 고객센터 단순 문의로 유입되는 문제가 발생했습니다. 이로 인해 상담 리소스가 단순 문의 처리에 과도하게 소요되어 정작 중요한 대출 심사 업무가 지연되는 병목이 발생했습니다.

The Solution

기존의 일방향적 설명 화면을 사용자가 자기 말로 묻고 AI가 답하는 대화형 방식으로 전환하였으며, 질문 작성을 어려워하는 콜드 스타트 문제를 해결하기 위해 퍼널 단계별 맞춤형 추천 질문 칩을 선제시하는 UX 개선을 단행했습니다.

The Result

개선 이후 대출 인트로 화면의 AI 사용률은 약 5배, 심사 대기 화면은 약 2배 증가했습니다. 결과적으로 상담 전화 전환율이 약 10%p 낮아지며 월 평균 550건의 상담 전화(연간 약 300시간 상당)를 절감하는 데 성공했습니다.

Trade-off

사용자 맞춤형 자연어 답변을 위해 유연한 AI 모델을 도입함에 따라, 금융 서비스 특유의 엄격한 규제와 정밀성을 만족하기 위한 지속적인 답변 검증 및 AI 품질 고도화에 따른 유지 보수 비용이 수반될 수 있습니다.

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Key Concepts

Concept · 01

대화형 UX (Conversational UX)

정적인 페이지 UI나 한정된 옵션 제공 방식에서 벗어나, 자연어 대화를 통해 사용자의 개별 의도를 파악하고 적합한 솔루션을 제공하는 양방향 커뮤니케이션 인터페이스입니다.

  • 토스뱅크의 전세대출 안내 화면을 사용자가 능동적으로 묻고 정확한 답을 얻는 대화형 인터페이스 구조로 개선하는 데 활용되었습니다.
Concept · 02

콜드 스타트 문제 (Cold Start Problem)

사용자가 어떤 기능이나 입력 영역에 처음 진입했을 때 아무런 가이드나 축적된 정보가 없어 무엇을 해야 할지 몰라 행동을 유보하거나 이탈하는 현상입니다.

  • AI 상담 배너 클릭 후 제공되는 빈 검색창에서 사용자들이 질문을 선뜻 시작하지 못하는 허들로 작용했습니다.
  • 사용자가 흔히 묻는 질문들을 단계별로 먼저 보여주는 해결 방안의 배경이 되었습니다.
Concept · 03

맥락 기반 개인화 추천 (Context-aware Recommendation)

사용자가 서비스를 탐색하고 있는 현재 위치(퍼널), 시간, 이전 행동 이력 등의 맥락을 파악하여 사용자가 원하는 정보를 실시간으로 가장 최적화된 형태로 제공하는 기법입니다.

  • 대출 가입 전 단계인 '인트로 화면'에서는 한도와 금리 질문을, '심사 대기 단계'에서는 심사 소요 시간 질문을 맞춤형 칩으로 각각 배치해 AI 사용을 크게 견인했습니다.