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[IT뉴스][인터뷰] “SK에이닷, AI가 먼저 전화해 예약·결제까지 대신 가능”

온카뱅크관리자

2026-09-23 10:07:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 조현덕 SKT 에이닷전화 담당 SKT, 10월 ‘대신 걸기·받기’ 베타···12월 정식 서비스 준비 
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 <img alt="조현덕 SK텔레콤 에이닷전화 담당이 지난 22일 서울 중구 SK텔레콤 본사에서 인터뷰를 진행하고 있다. / 사진 = SK텔레콤" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/23/552777-a6ToU27/20260923100004385yhtr.jpg" data-org-width="960" dmcf-mid="0PQlOeGhR5" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/23/552777-a6ToU27/20260923100004385yhtr.jpg" width="658">
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 조현덕 SK텔레콤 에이닷전화 담당이 지난 22일 서울 중구 SK텔레콤 본사에서 인터뷰를 진행하고 있다. / 사진 = SK텔레콤
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 [시사저널e=김용수 기자] SK텔레콤이 인공지능(AI)이 이용자를 대신해 전화를 걸고 받는 것을 넘어, 이용자의 일정과 상황을 파악해 먼저 연락하고 병원 예약이나 교통편 예매, 결제까지 수행하는 '전화 AI'를 구현한다. 다음달 '모두의 AI' 베타 서비스에서 '대신 걸기·받기'를 시범적으로 선보이고 오는 12월에는 완성도를 높여 대고객 서비스에 나설 계획이다. 장기적으로는 이용자가 별도로 요청하지 않아도 AI가 필요한 시점을 파악해 먼저 연락하고 과업을 수행하는 형태까지 염두에 두고 있다.
 조현덕 SK텔레콤 에이닷전화 담당은 지난 22일 서울 중구 SK텔레콤 본사에서 시사저널e와 만나 "통신사가 전화와 문자를 연결 수단에서 나아가 사용자를 이해하고 대신 실행하는 수단으로 활용하겠다는 것"이라며 이같이 말했다. 조 담당은 SK텔레콤의 '에이닷전화' 서비스를 총괄하고 있으며, '모두의 AI'에서는 앱 설치 없이 전화·문자만으로 AI를 쓸 수 있게 하는 '앱리스' 영역의 개발을 맡고 있다.
 SK텔레콤이 전화와 문자에 주목한 배경에는 접근성이 있다. 조 담당은 활성 이용자가 1000만명이 넘는 에이닷전화조차 전 국민을 대상으로 하는 서비스에는 한계가 있다고 봤다. 이에 별도 앱 설치나 사용법 학습 없이 누구나 익숙한 전화와 문자를 AI 인터페이스로 활용하고, 앱·웹까지 더해 네 가지 경로에서 모두의 AI를 이용할 수 있도록 하는 전략을 세웠다.
 전화 AI는 일반 음성 챗봇과 달리 실제 이동통신망과 연결해 이용자를 대신해 행동하는 데 초점을 둔다. AI가 병원이나 고객센터 등에 직접 전화를 걸고, 컨소시엄 참여사의 서비스와 연동해 예약·예매를 수행하는 방식이다. 장기적으로는 결제 에이전트까지 연결해 하나의 과업을 처음부터 끝까지 처리하는 것이 목표다.
 기술적으로는 통화 중 지연을 줄이는 것이 핵심 과제다. SK텔레콤은 사람이 말을 멈추는 시점을 판단하는 음성 활동 감지(VAD), 음성인식(STT)·음성합성(TTS), 대형언어모델(LLM)을 실제 전화환경에 맞게 최적화하고 있다. 조 담당은 현재 기술에서 1~1.5초 수준의 응답 지연이 가장 좋은 상황이라고 보고 있으며, 2초 안팎을 넘어가면 자연스러운 대화가 어려워질 수 있다고 설명했다.
 다음은 조 담당과의 일문일답.
 Q. 이 시점에 왜 다시 전화와 문자인가.
 1000만명 이상이 사용하는 서비스를 운영하면서도 한계가 있다는 점을 솔직하게 인정했다. 더 많은 고객이 에이전트를 쉽게 사용할 방법을 고민하다가 앱리스라는 개념을 생각하게 됐다. 전화와 문자는 누구나 직관적으로 사용할 수 있다. 기존 전화와 문자가 연결을 목표로 했다면 AI 시대에는 통신사가 잘하는 전화와 문자로 사용자를 이해하고, 이용자를 대신해 실행하고 문제를 해결하는 것이 목표다. 최종적으로는 앱, 웹, 전화, 문자 중 어느 경로로도 이용할 수 있는 AI 에이전트를 구축하려 한다.
 Q. 앱리스 AI의 최종 형태는 무엇인가. 10월 베타와 12월 정식 서비스에서는 어디까지 구현하나.
 앱리스는 전화와 문자를 AI를 사용하는 도구로 활용한다는 의미다. 앱, 웹, 전화, 문자 네 가지를 모두 지원하려 한다. 지난 6월에는 '에이전트콜'을 출시했다. 고객센터나 업체에 전화를 걸었을 때 상담원과 연결될 때까지 대신 기다려주는 기능이다. 10월 베타에서는 '대신 걸기'와 '대신 받기'를 시범적으로 선보이려 한다. 12월에는 두 기능의 완성도를 높여 고객에게 서비스할 수 있도록 준비하고 있다.
 Q. SK텔레콤 고객이 아니어도 이용할 수 있나.
 모두의 AI의 앱·웹·전화·문자 등 기본 서비스는 통신사와 관계없이 누구나 이용할 수 있도록 제공할 예정이다. 다만 아이폰 통화 녹음처럼 제약이 있는 부분이 있을 수 있다. 정부와 관련 법적·제도적 사항도 협의 중이다.
 Q. 피처폰이나 외산폰에서도 이용할 수 있나.
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 아직 모든 단말을 100% 지원한다고 말하기는 어렵다. 앱 설치나 운영체제, 단말 성능 때문에 제약이 생길 수 있다. 피처폰은 아직 테스트 전이고 외산폰은 일부 테스트했다. 대신 걸기와 대신 받기가 정상적으로 동작하는 것까지는 확인했다. 우리가 전화와 문자를 활용한다는 것은 이런 제약을 최대한 없애겠다는 의미다.
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 <img alt="SK텔레콤 통화 에이전트 구조. / 이미지 = SK텔레콤" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/23/552777-a6ToU27/20260923100006022zdyj.jpg" data-org-width="960" dmcf-mid="pYKDAfCEeZ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/23/552777-a6ToU27/20260923100006022zdyj.jpg" width="658">
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 SK텔레콤 통화 에이전트 구조. / 이미지 = SK텔레콤
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 Q. '대신 걸기·받기'는 실제로 어느 수준까지 일을 처리하게 되나.
 정부에서도 기차표 예약이 어렵다는 이야기가 나온 것으로 안다. 어르신이 KTX나 SRT 앱을 설치하고 표를 구하는 것은 어려울 수 있다. 대신 전화를 거는 에이전트가 병원을 예약하거나 교통편을 예약·예매해준다면 이용자가 AI의 효용을 느낄 수 있을 것이라고 판단한다. 이동통신망에 통화 에이전트가 연동되고 여기에 음성 처리 모듈과 LLM이 연결되는 구조다. 그 뒤에 기업들이 제공하는 도구나 서비스가 붙는다. 통화 에이전트가 과업을 직접 수행하거나 API로 연결된 컨소시엄 참여사에 과업을 넘기면 실제 일 처리가 뒤에서 이뤄지는 방식이다.
 Q. 예약뿐 아니라 결제까지 AI가 끝내는 방향인가.
 이용자의 에이전트와 결제 에이전트 등이 모두 연결돼 일을 완전하게 해결하는 것을 최종 목표로 삼고 있다. 그것이 진정으로 고객의 문제를 해결하는 것이라고 생각한다. 단순히 전화를 대신 거는 데 그치지 않고 예약과 결제까지 완료하는 것이 우리가 가야 할 길이라고 본다. 컨소시엄에는 신한카드와 하나카드도 참여하고 있어 그런 부분까지 고려하고 있다. 다만 구체적인 형태는 조금 더 봐야 한다.
 Q. 다른 컨소시엄과 비교했을 때 SK텔레콤 전화·문자 전략의 차별점은 무엇인가.
 우리는 받는 전화와 문자에 더해 이용자에게 필요한 시점을 찾아 먼저 전화를 걸어주는 것까지 생각한다. 예컨대 어머니가 병원을 예약했는데 어머니도 저도 당일 일정을 잊을 수 있다. 그때 에이전트가 아침에 먼저 전화해 '오늘 병원에 가셔야 한다'고 알려주는 것이다. 더 나아가 아들의 에이전트가 택시를 예약하고 도착 시각을 알려드려 병원까지 이동할 수 있도록 돕는 것도 상상하고 있다. 직장에 있어 직접 챙기지 못해도 내 에이전트가 필요한 시간에 도움을 주는 것이다. 이런 가설과 상상을 바탕으로 전화·문자 에이전트를 개발하고 있다.
 Q. 전화나 문자로 AI를 이용하면 개인의 맥락은 어떻게 축적되나.
 2023년 아이폰 통화 녹음과 요약 서비스를 내놓으면서 원래 휘발성이 있던 전화 데이터를 개인의 기록으로 남기고 콘텐츠화해 나중에 활용할 수 있도록 했다. 당시 통화 요약은 단건 중심이었지만 전화나 문자가 기록으로 남으면 AI를 통해 이 사람에게 필요한 것이 무엇인지 추정할 수 있다. 이용자의 요청을 받아 해결하거나 필요한 시점에 도움을 주는 방식이다. 관련 사용 사례를 계속 발굴하고 있다.
 Q. 통화나 문자의 내용을 바탕으로 AI가 먼저 연락한다면 개인정보 문제는 어떻게 해결하나.
 통화 요약이나 문자에는 일정 정보가 있을 수 있다. 예를 들어 문자에 병원 예약이나 식당 예약에 관한 내용이 담길 수 있다. 현재 에이닷전화에서도 이런 정보를 고객에게 제공하고 있다. 고객이 동의한 환경에서만 정보를 활용한다. 온디바이스로 구현할 수 있는 부분은 최대한 단말 안에서 구현하고 관리한다. 그런 정보를 바탕으로 먼저 제안해야 의미가 있을 것으로 본다. 이용자가 공개하고 싶지 않은 문자나 정보가 있을 수 있다는 점도 고려하고 있다. 그런 부분은 문제가 생기지 않도록 처리할 예정이다.
 Q. AI가 이용자를 대신해 전화를 걸 때 AI라는 사실을 밝힐 계획인가. 악용 가능성도 있을 것 같다.
 그런 부분은 당연히 설계해야 한다. 1인 1에이전트가 구현되는 개념이다. 이동통신사에는 번호 체계를 비롯한 여러 체계가 있다. 인증과 보안 측면에서 문제가 없도록 설계해 진행할 예정이다.
 Q. 전화 AI를 구현하면서 가장 어려운 기술적 문제는 무엇인가.
 지연을 줄이면서 대화 흐름도 잘 따라가게 하는 것이 가장 어렵다. STT를 거쳐 텍스트를 만든 다음 다시 LLM에 넣는 식으로 단순하게 구성하면 지연이 매우 커질 수 있다. 관련 기술 조직과 함께 구조를 간결하게 만들고 최적화하고 있다. 음성 활동 감지(VAD)도 중요하다. 사람이 대화할 때 상대방이 말을 멈추면 끼어들 준비를 하듯 AI도 상대의 말이 끝났는지 빨리 판단해야 한다. 말이 끝났다고 판단하면 STT를 동작시키고 LLM으로 넘기는 과정이 필요하다. 이런 내부 알고리즘을 통화에 맞게 조정하는 일이 어렵다.
 Q. 어느 정도 응답속도가 나와야 실제 전화처럼 사용할 수 있나.
 일반적인 전화 통화에는 지연시간에 대한 규격이 있다. 실험실 테스트 환경에서는 200~300밀리초(ms) 정도를 말한다. 글로벌 기업의 리얼타임 API도 계속 발전하고 있다. 작년에는 약 1.5~2초 정도 걸렸지만 최근에는 더 빨라졌다. 응답이 2초를 넘으면 이용자가 불편해서 사용하기 어렵다. 현재 나온 기술 중에서는 1~1.5초 정도가 가장 좋은 상황으로 보고 있다. 그 수준을 구현하기 위해 최대한 노력하고 있다.
 Q. 시끄러운 장소의 잡음이나 동시 발화, 에코 등에는 어떻게 대응하나.
 외부 소음이 많으면 노이즈 억제 기술로 줄여야 하고, 양쪽이 동시에 말하는 더블톡 상황에서는 에이전트가 잘못 인식할 수 있다. 우리는 약 10년 전부터 바로(baro) 등을 운영하면서 시스템이나 단말에서 이런 문제를 처리하는 기술을 개발해왔다. 그 기술을 에이전트와 연결하는 작업을 하고 있다. 통화 품질을 평가하는 평균의견점수(MOS)가 있다. 5점 만점에서 4점을 넘어야 우수한 통화 품질이라고 볼 수 있다. 에이전트와 연결했을 때도 4점 이상을 만족하도록 설계하고 준비하고 있다.
 Q. 전화 AI는 시리나 빅스비 같은 기존 음성비서와 무엇이 다른가.
 전화·문자 구상을 공개한 뒤 경쟁사에서도 비슷한 개념을 들고나와 구체적인 사례를 너무 많이 말하기는 어렵다. 앞서 언급한 굿닥이나 기차표 예매 같은 사례를 생각하면 된다. 이용자의 에이전트와 결제 에이전트 등이 연결돼 일을 완전하게 해결하는 것을 최종 목표로 한다. 단순히 답해주는 데서 끝나는 게 아니라 실제로 고객의 문제를 해결하는 방향이다.
 Q. 일반 챗봇과 비교했을 때 '전화 AI'의 기술적 차이는 무엇인가.
 한국어 음성 인식, 잡음과 에코 같은 통화 품질, 통신망 연동, 개인정보 보안, 대화 중 끼어들기, 뒤에 붙는 도구 관리 등이 필요하다. 우리는 이런 영역을 외산 솔루션에 의존하지 않고 구현하려 한다. 외산 리얼타임 API의 경우 국내 리전이 없으면 음성 데이터가 해외로 나갈 가능성도 고려해야 한다.
 Q. 병원이나 교통 예약 외에 식당·미용실 같은 일상 서비스로도 확대할 계획인가.
 일상적인 사용 사례의 필요성에 적극 공감한다. 식당 예약과 관련한 이야기도 있었다. 예약 시간에 카카오톡 등을 보내더라도 고객이 확인하지 않아 노쇼가 발생할 수 있는데, 그 시간에 에이전트가 직접 전화해 입장 시간임을 알려주는 식이다. 전화를 받지 않았다면 그 사실도 명확하게 확인할 수 있다. 이런 일상적인 영역으로 계속 확대하는 것이 방향이라고 생각한다.
 Q. 모두의 AI는 기본 서비스가 무료인데 수익모델은 어떻게 보고 있나.
 아직 사업이 완전히 진행된 단계가 아니고 정부와 협의 중이어서 섣불리 말하기는 어렵다. 이번 사업은 AI 접근 문턱을 낮추는 데 목적이 있기 때문에 기본적인 보편 서비스는 전 국민이 부담 없이 이용할 수 있도록 제공하는 방향이다. 현 단계에서는 특정 수익모델을 전제로 하기보다는 이용자에게 실질적으로 유용한 AI 경험을 제공하고 반복적으로 사용할 수 있는 가치를 만드는 데 우선 집중하고 있다. 모델 라우팅·오케스트레이션과 모델 경량화·최적화를 통해 서비스 효율성을 높이는 작업도 진행하고 있다. 향후 사업모델은 이용자 가치와 정책 방향, 파트너 협력 구조 등을 종합적으로 고려해 검토할 예정이다.
 Q. 강조하고 싶은 점.
 2023년 아이폰 통화 녹음을 내놓을 때 전화는 크게 주목받는 영역은 아니었지만, 휘발되는 데이터를 개인의 기록과 콘텐츠로 만들어 사람들이 활용하게 하는 것이 통신사가 줄 수 있는 가치라고 생각했다. 이번 프로젝트에서는 전화와 문자가 매우 전통적이지만 도달률은 거의 100%라는 점을 봤다. 원하는 것을 말해두면 나를 이해하고 해결해주는 서비스가 된다면 진정한 나의 비서이자 에이전트가 될 수 있다. 단순히 챗봇에 물어보는 것을 넘어 전화를 받고 걸거나 예약하는 등 바쁜 현대인의 일을 대신 해결하는 것이다. 통신사가 전화와 문자를 연결 수단에서 사용자를 이해하고 대신 실행하는 수단으로 활용하겠다는 것이 핵심이다.
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