NC

■ VARCO

NC AI가 개발한 바르코(VARCO)는 방대한 게임 데이터를 기반으로 다양한 게임 리소스를 생성할 수 있는 AI 도구입니다.

(황창배) 퍼블리싱운영실에서 고객 서비스를 기획하고 운영 효율화를 리드하고 있습니다. NCER 서비스 기획·고도화와 함께 현재는 상담툴에 AI 기능을 도입하는 서비스를 기획하고 있습니다.

(이채경) 퍼블리싱운영실에서 고객 서비스 기획과 운영을 담당합니다. 고객 문의 데이터를 분석해 응답 체계를 설계하고, 지식베이스를 고도화하는 등 NCER 서비스의 품질 개선을 추진하고 있습니다. 상담툴에 AI 기술을 접목한 상담 자동화 등 신규 기능 기획도 함께 맡고 있습니다.

(엄지원) 챗봇 서비스 운영 전반을 담당합니다. 고객 문의 분석, 챗봇 시나리오 설계, 지식베이스 관리, 신규 기능 요구사항 도출 등을 맡고 있으며, 챗봇이 답변하지 못한 영역을 분석해 응답 품질을 지속적으로 개선하고 있습니다.

(황창배) 유저들이 고객센터에 문의하면 어쩔 수 없이 기다리는 시간이 생깁니다. CS 업무는 반복적이고 대량의 고객 문의를 처리하는 업무인데, 동일한 문의가 반복되는 상황에서 사람이 계속 처리할 필요가 있을까 하는 내부 의견이 있었습니다. 외부 챗봇 솔루션도 검토했지만 내부 데이터 연동이 불가능해 정해진 FAQ만 제공할 수 있었습니다. NC AI와 협업하면서 엔씨 내부 데이터 기반의 즉각적인 답변이 가능해졌고, 내부적으로 '초동수사'라고 부르는 방식으로 게임 데이터를 조회해 즉시 처리할 수 있게 됐습니다. 결제 금액이나 제재 사유 조회, 아이템 복구 동의까지 챗봇에서 바로 처리할 수 있게 됐습니다.

(이채경) 엔씨의 게임 플랫폼, 데이터마트를 연동해 계정 정보를 안내하고 자주 반복되는 FAQ는 자동 응답으로 처리됩니다. 게임 별 공지사항, 이벤트, 업데이트 내용은 자동으로 크롤링해 유저가 불필요한 동선 없이 챗봇에서 바로 확인할 수 있습니다. 크롤링만으로 부족한 내용은 별도로 구축한 지식베이스를 기반으로 검색 기반 대형 언어 모델이 답변을 생성합니다. 기존에는 CS 창구를 통해 문의하고 답변 받기까지 최대 48시간 이상 소요되던 문의가 챗봇을 통해 1~2분 내에 처리되고 있습니다.

(황창배) 현재 전체 문의의 30% 이상이 자동 처리됩니다. 환불 가능 여부는 챗봇이 자동으로 판단하고, 실제 환불은 결제 수단·방식·아이템 사용 여부에 따라 달라지므로 상담툴로 자동 접수돼 상담사가 최종 처리하는 구조입니다. 제재 관련 문의는 기존 12시간에서 지금은 3분 내로 처리됩니다. 상담툴에는 AI 번역과 답변 가이드 기능을 도입해 글로벌 서비스 품질과 대응 속도도 함께 높아졌습니다.

(이채경) 도입 전에는 문의 대응에 평균 약 9시간이 걸렸고 야간·주말 대응도 어려웠습니다. 지금은 24시간 대응이 가능하고, 계정 정보 관련 문의는 평균 1~2초 내 응답이 가능합니다.

(이채경) 업데이트 내용 자동 요약입니다. 매주 수요일 새벽 게시되는 업데이트 공지를 AI가 자동으로 크롤링해 요약합니다. 내용이 방대해 게시글이 여러 개로 나뉘는 경우도 있는데, AI가 자동으로 정리해주니 실무자와 유저 모두 만족하는 사례입니다.

(이채경) 〈리니지클래식〉과 〈아이온2〉에 도입된 이후 유저 경험 측면에서도 긍정적인 변화가 많았습니다. 계정 확인 절차가 자동화되면서 상담 응답 속도가 크게 개선되었습니다. 말씀드렸듯이 계정 관련 문의는 1초 내에 처리되는데요, 이러한 경험이 누적되면서 NCER를 통한 문의가 자연스럽게 늘었고, 유저들은 NCER를 빠르고 간편한 상담 채널로 인식하고 있습니다.

(이채경) 일반 챗봇이 유저의 계정 정보 중심으로 응답하는 것과 달리, NCER는 게임 내 캐릭터와 플레이 데이터까지 활용해 사용자 상황에 맞는 정확한 안내가 가능합니다. 불필요한 확인 과정 없이 맥락 있는 답변을 제공하는 것이 강점입니다. 다만 복잡하거나 예외적인 문의에 대한 대응력과 자연스러운 대화 흐름은 추가적인 고도화가 필요한 부분입니다.

(이채경) 크게 세 가지 방향으로 고도화를 추진하고 있습니다. 첫째, 사용자 의도를 더 정확하게 이해하고 맥락에 맞는 답변을 제공할 수 있도록 자연어 이해와 대화 설계를 고도화해 실제 상담 대체율을 높이는 것을 목표로 합니다. 둘째, 사용자의 이용 이력과 문의 유형을 반영해 맞춤형 응답을 제공하는 방향도 고민하고 있습니다. 문의 유형에 따른 일괄 응답이 아닌 개인 상황에 맞는 답변이 가능하도록 데이터 활용 범위를 확대할 계획입니다. 셋째, 서비스 이용량 증가에 대비한 인프라 안정성과 운영 프로세스 개선도 함께 추진하고 있습니다. NCER는 단순한 상담 도구를 넘어 고객 경험을 향상시키고 상담 업무 자체를 혁신하는 채널로 발전해 나가는 것을 지향합니다.

(황창배) 기존 운영 프로세스와 AI 시스템을 자연스럽게 연결하는 것이었습니다. 잘못된 답변은 서비스 품질에 직접 영향을 주기 때문에 학습 데이터 품질을 높이고 사람이 검증하는 하이브리드 방식을 도입했습니다. 복잡한 이슈는 고객지원으로 연결되도록 설계하고, 상담툴에서는 운영자가 최종 검토하는 프로세스를 유지했습니다.

(엄지원) '잘못된 정보를 유저에게 안내하지 않는 것'이 가장 어려웠습니다. 오안내는 법적 분쟁으로 이어질 수 있는 리스크가 있습니다. 지식베이스를 체계화하고 유형별 정책과 기준을 구조화해 안정성을 높였습니다.

(황창배) 하루 이상 걸리던 리포트 작성이 몇 시간 내로 가능해졌고, 운영자는 데이터 수집보다 전략적 기획에 집중할 수 있게 됐습니다. 현재는 ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity 등 각 도구의 특성에 맞게 나눠 활용합니다. 해외 유저 동향 파악에는 X의 콘텐츠를 잘 가져오는 Grok을 주로 씁니다. Grok이 욕설 관련 답변에 상대적으로 유연해 다양한 언어의 금칙어를 준비할 때도 도움이 됐습니다.

(이채경) 부서 간 커뮤니케이션 비용이 줄었습니다. AI를 활용해 흐름과 요점을 빠르게 파악하고 필요한 내용에 대해서만 빠르게 의사결정을 진행할 수 있었습니다. 효율성은 챗봇 사용자뿐 아니라 개발에 참여하는 실무자 모두에게 적용됩니다.

(황창배) 고객 문의의 답변을 생성하는 과정에서 간혹 답변 속에 욕설이 섞일 수 있는 가능성이 있었었습니다. 이를 NC AI에서 자체 개발한 안전성 기술 세이프가드(Safeguard)를 적용해 이중삼중으로 차단하고 있습니다. 유저 문의 데이터에 개인정보가 포함되는 경우도 있어, 비식별화 처리를 거쳐 활용하고 있습니다.

(황창배) 업무 속도와 범위가 크게 확장됐습니다. 다만 AI가 생성한 결과를 그대로 신뢰하기 어려운 경우가 있어 검증 역량이 필수적입니다. AI는 사람의 판단과 함께 활용해야 하는 보조 수단으로 생각해야 합니다.

(이채경) 반복 업무가 줄고 응답 속도가 빨라지면서 고객 만족도가 향상됐습니다. AI 의존도가 높아질수록 실무자의 판단력이 약화될 수 있어, 최종 의사결정은 반드시 사람이 해야 한다는 원칙을 지켜가고 있습니다.

(엄지원) AI 챗봇은 단순히 답변 속도를 높이는 기술이 아닙니다. 유저가 원하는 정보를 기다림 없이 확인하고, 상담사는 복잡한 문제에 집중할 수 있어 서비스 전체의 품질이 올라가고 있다고 생각합니다.

(황창배) 프롬프트를 설계하는 능력이 점점 더 중요해질 것입니다. AI를 원하는 방향으로 제어하고 최적의 결과를 이끌어내는 역량이 핵심 경쟁력이 될 것입니다. 무엇보다 AI가 내놓은 결과를 비판적으로 검증하는 사람의 판단력이 여전히 가장 중요합니다.