콜센터 상담사 5년간 19% 줄었는데 남은 사람이 더 어려운 전화를 받는다

AI가 쉬운 전화를 걸러냈더니, 남은 전화는 더 어려워졌다. 금융감독원 자료에 따르면 8개 카드사 콜센터 상담사 수는 2019년 말 대비 2024년 5월까지 2,346명(19%) 줄었다. 상담 건수는 13.9% 감소했지만 1건당 통화시간은 6.95분에서 7.55분으로 8.6% 늘었다. 인원 감소가 업무 경감으로 이어지지 않은 현장 데이터다.

사라진 역할과 남은 역할, 무엇이 달라졌나

AI 챗봇과 자동응답이 단순 문의를 걸러내면서 콜센터로 연결되는 전화는 AI가 해결하지 못한 복잡한 건만 남았다. 분쟁, 예외 처리, 감정적으로 격앙된 고객 응대처럼 해결에 시간이 걸리는 케이스다. 건수는 줄었지만 1건당 난이도가 올라간 셈이다.

사라진 역할은 스크립트 기반 단순 안내 업무다. 계좌 잔액 조회, 카드 분실 신고 접수, 포인트 안내처럼 AI가 자동 처리할 수 있는 영역이다. 반면 남은 역할은 예외 상황 판단과 감정 관리가 필요한 고난도 응대다. 같은 '상담사' 직무지만 5년 전과 일의 성격이 달라졌다.

공공운수노조·사회공공연구원 조사에서 AI 도입 이후 상담 품질과 업무 속도가 개선됐다고 느끼는 상담사가 절반에 미치지 못한다는 결과는 이 맥락과 맞닿는다. 인원 19% 감소 + 건수 13.9% 감소 + 통화시간 8.6% 증가가 맞물리면서, 남은 상담사 1인당 업무 강도는 유지되거나 오히려 높아졌을 가능성이 있다.

기업의 계산과 현장의 체감이 왜 엇갈리는가

기업 입장에서 AI 도입은 비용 절감 관점에서 일정 부분 작동했다. 2,346명 감원은 인건비 절감으로 직결된다. 하지만 AI 도입 설계가 비용 절감 관점에서만 진행되면, 남은 인력의 업무 환경은 구조 안에서 고려되지 않는다.

조사에 참여한 상담사들은 AI 도입 과정에서 사전 협의가 없었다고 답했다. 기술이 현장에 적용되는 방식이 상담사 관점이 아닌 시스템 효율 관점에서 결정됐다는 신호다. 비용은 줄었지만 남은 사람이 더 어려운 일을 하는 구조가 만들어진 것이다.

고객서비스 직군에서 AI 자동화가 빠르게 진행되는 건 한국만의 현상이 아니다. Salesforce는 AI 에이전트가 인터랙션의 50%를 처리하기 시작한 시점에 고객서비스 인력을 9,000명에서 5,000명으로 44% 줄였다. 한국 카드사 콜센터의 5년 19% 감소보다 속도가 빠르다. 국내 금융권 콜센터도 같은 방향의 압력을 받고 있다는 신호로 읽힌다.

이 직군에서 살아남는 역할은 어디로 이동하는가

단순 안내 업무가 AI로 넘어가면서, 고객서비스 직군 안에서 새로 생기거나 부각되는 역할이 있다.

• AI 상담 시스템 운영·모니터링: 챗봇이 잘못 응답하는 케이스를 감지하고 수정하는 역할
• 고난도 민원 전담 상담사: AI가 처리하지 못하는 분쟁·예외 케이스 전문 응대
• 상담 데이터 분석: AI 응대 이력을 분석해 서비스 품질을 개선하는 역할

다만 이 역할들이 기존 상담사에게 재교육을 통해 열리는지, 아니면 외부 채용으로 채워지는지는 기업마다 다르다. 지금 재직 중이라면 소속 기업의 AI 도입 방향과 재교육 제공 여부를 직접 확인하는 것이 현실적인 판단 기준이다.