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KT는 통신 품질 만족도를 높이기 위해 AI 기반 예측, 빅데이터 분석, 고객 중심 혁신을 핵심 전략으로 삼고 있습니다. 최근 KT는 1,300만 이동통신 고객으로부터 발생하는 통신 데이터를 AI로 실시간 분석해, 통신 품질 이상 징후를 사전에 예측하고 선제적으로 대응하는 시스템을 도입했습니다. 이를 통해 고객이 직접 불편을 호소하기 전에 네트워크 상태를 점검하고, 불편을 최소화하는 데 집중하고 있습니다. AI 예측, 데이터 분석, 고객 중심 혁신의 관점에서 KT 통신 품질 만족도 향상 방안을 심층적으로 분석해 보겠습니다.
AI 예측: 선제적 품질 혁신 시스템
KT는 AI를 활용한 선제적 품질 혁신 시스템을 통해 통신 품질 만족도를 높이고 있습니다. KT는 매일 1,300만 이동통신 고객으로부터 신호 세기, 응답 속도, 데이터 끊김 등 품질 관련 데이터를 수집해, CNN 등 딥러닝 알고리즘 기반의 AI 모델로 분석합니다. 이 과정에서 개인 정보는 철저히 보호되며, 데이터 분석 결과 이상 징후가 감지되면 고객센터에 자동으로 전달되어, 고객이 불편을 체감하기 전에 점검과 조치가 이루어집니다. 실제로 고객이 불편을 겪고 있다고 확인되면 전문 엔지니어가 현장에 출동해 중계기 점검, 교체 등 신속한 조치를 취합니다. 이 시스템은 기상 이변 등 외부 요인으로 인한 신호 약화, 네트워크 장애 등 미세한 이상 징후까지 사전에 감지해, 고객의 체감 품질을 크게 향상시킵니다. KT는 이 시스템을 통해 통신 품질 관련 민원을 약 60% 줄였으며, 올 하반기에는 인터넷, IPTV 등 유선 고객까지 적용 범위를 확대할 계획입니다. KT는 마이크로소프트의 AI 인프라를 활용해 AI 모델을 지속적으로 고도화하고 있으며, 고객이 체감하는 품질을 빠르고 정확하게 분석할 수 있는 솔루션을 제공합니다. KT의 AI 예측 시스템은 단순한 이상 징후 감지에 그치지 않고, 네트워크 환경 변화에 따라 문제 원인을 다각적으로 분석해 최적의 해결책을 제시합니다. 예를 들어, 특정 지역에서 신호가 약해지는 패턴이 반복되면, 해당 지역의 기지국 위치 조정이나 신규 기지국 설치 등 근본적인 네트워크 개선 방안을 제안합니다. 또한, KT는 AI 예측 시스템을 통해 고객의 통신 이용 패턴을 분석해, 개인 맞춤형 네트워크 최적화 서비스를 제공하는 방안도 검토하고 있습니다. KT의 AI 예측 시스템은 통신 품질 만족도 향상의 핵심 동력으로, 고객이 체감하는 서비스 품질을 혁신적으로 개선하고 있습니다. KT는 AI 예측 시스템을 통한 선제적 품질 혁신으로, 통신 서비스의 신뢰성과 안정성을 극대화하고 있습니다. KT의 AI 예측 시스템은 단순한 기술 도입을 넘어, 고객 경험을 중심으로 한 혁신적 서비스 제공의 표본으로 자리매김하고 있습니다.
데이터 분석: 실시간 품질 모니터링 및 개선
KT는 빅데이터 분석을 통해 실시간으로 통신 품질을 모니터링하고, 개선 방안을 도출합니다. KT의 고객 체감 품질 분석 시스템은 하루 10억 건 이상의 품질 데이터를 수집해, 위도·경도·고도 등 3차원 좌표로 변환해 분석합니다. 이를 통해 전국 300만 개 빌딩 내부와 지하철 플랫폼, 터널 구간 등 다양한 공간에서 통신 품질을 세밀하게 파악할 수 있습니다. 특히 MDT(Minimization of Drive Test) 기술을 활용해, 기지국에서 좌표 기준 모든 품질 정보를 대규모로 수집해 분석합니다. 이 시스템을 통해 KT 엔지니어는 네트워크 상태를 실시간으로 파악하고, 문제가 발생한 지역에 신속하게 대응할 수 있습니다. 또한, LLM(Large Language Model)을 도입해 고객 불편을 사전에 예측하고, 체감 품질 개선 솔루션을 추천하는 방향으로 시스템을 고도화하고 있습니다. KT는 데이터 분석을 통해 통신 품질을 지속적으로 개선하고, 고객이 체감하는 서비스 품질을 높이고 있습니다. KT의 데이터 분석 시스템은 단순한 품질 모니터링을 넘어, 네트워크 인프라의 효율적 운영과 자원 배분에도 기여합니다. 예를 들어, 특정 시간대에 데이터 트래픽이 집중되는 지역을 사전에 파악해, 네트워크 용량을 확장하거나 트래픽 분산 방안을 마련합니다. 또한, KT는 데이터 분석 결과를 바탕으로 기지국 위치 최적화, 안테나 각도 조정 등 세밀한 네트워크 튜닝을 실시해, 고객 체감 품질을 극대화하고 있습니다. KT는 빅데이터 분석을 통해 네트워크 운영 효율성을 높이고, 고객이 체감하는 통신 품질을 지속적으로 개선하고 있습니다. KT의 데이터 분석 시스템은 통신 품질 만족도 향상에 있어 핵심적인 역할을 하며, 고객 중심의 서비스 혁신을 실현하는 데 중요한 기반이 되고 있습니다. KT는 데이터 분석을 통해 고객의 다양한 통신 환경을 세밀하게 파악하고, 맞춤형 품질 개선 방안을 제시함으로써, 통신 서비스의 신뢰성과 안정성을 높이고 있습니다.
고객 중심 혁신: VOC 관리와 서비스 경험 개선
KT는 고객 중심 혁신을 통해 통신 품질 만족도를 높이고 있습니다. KT는 AI 기반 VOC(고객의 소리) 통합관리 시스템 ‘AI-VOC 포털’을 도입해, 매월 300만 건 이상의 고객 문의 및 불편 사항을 실시간으로 분석합니다. 이 시스템은 고객 상담 내용을 비식별 처리해 초거대언어모델(LLM)로 분석하고, 유관 부서에 빠르게 공유합니다. AI-VOC 포털은 VOC 자동 분류, 온라인 버즈 기능, 실시간 VOC 발생 알림 등 다양한 기능을 제공해, 고객 문의에 신속하게 대응할 수 있습니다. 특히 온라인상에 노출된 VOC 관련 내용도 분석해 공유함으로써, 선제적 이슈 대응이 가능합니다. KT는 AI-VOC 포털을 통해 VOC 발생 지역 및 유형별 추세를 모니터링하고, 서비스 품질 향상에 기여하고 있습니다. 실제로 KT는 AI-VOC 포털 도입 후 VOC가 전년 대비 약 51% 감소했으며, 고객 서비스 경험 개선에 실질적인 효과를 거두고 있습니다. KT는 고객의 소리를 경영 자산으로 여기고, 데이터화해 서비스 품질을 지속적으로 개선하고 있습니다. KT는 VOC 관리 시스템을 통해 고객 불편을 신속하게 파악하고, 문제 해결을 위한 실질적인 조치를 취합니다. 예를 들어, 특정 지역에서 반복적으로 신호 불량 민원이 발생하면, 해당 지역의 네트워크 인프라를 점검하고, 필요시 기지국 추가 설치 등 근본적인 개선 방안을 마련합니다. 또한, KT는 VOC 분석 결과를 바탕으로 고객 맞춤형 서비스 제공 방안도 모색하고 있습니다. KT는 VOC 관리 시스템을 통해 고객과의 소통 채널을 확대하고, 고객의 다양한 목소리를 경영에 적극적으로 반영함으로써, 통신 품질 만족도를 지속적으로 높이고 있습니다. KT는 고객 중심 혁신을 통해 통신 품질 만족도를 높이고, 고객과의 신뢰를 강화하고 있습니다. KT는 VOC 관리 시스템을 통해 고객의 소리를 실질적인 서비스 개선으로 연결함으로써, 고객 경험을 혁신적으로 변화시키고 있습니다.