월 7만 5천 건 CS, 마이리얼트립 자회사 ‘AICX’가 풀어낸 자동화

2026년 5월 6일, 마이리얼트립 사무실에서 Claude Bloom 3차 행사가 열렸습니다. 이날 마이리얼트립과 자회사 AICX의 CTO를 겸하고 있는 허원진 님이 공유한 자동화 사례를 풀어봅니다.

AICX는 마이리얼트립이 자사 운영으로 가장 먼저 검증한 AI 운영센터입니다. 2022년 운영 전담 조직 MRTCX로 시작했고, 2024년 외부 기업의 고객 경험·서비스 운영에 같은 노하우를 적용하는 회사로 이름을 바꿨습니다. 자체 개발한 ‘AICX 에이전트’와 전문 운영 인력을 결합한 하이브리드 운영 모델로 일하며, 다양한 고객사와 함께 움직이고 있습니다.

AICX가 일하는 방식의 출발점은 마이리얼트립의 운영 데이터였습니다. 연간 거래액 2조 원, 연간 예약 600만 건 규모의 자유여행 플랫폼이 한 달에 받는 CS 인입은 전화와 채팅을 합쳐 약 7만 5천 건(75,000건). 여행이라는 도메인 특성상 같은 “환불”이라는 단어 안에도 항공 일정 변경, 현지 사업자 사정, 천재지변, 이용자 단순 변심이 모두 섞여 있어, 일반적인 FAQ 봇으로는 풀리지 않는 영역이었습니다.

행사 풍경 한 컷

Claude Bloom 행사는 관심으로 모인 자리였습니다. AI를 실제 업무에서 다루고 있는 사람들이 사무실에 모여, 발표를 듣고 이야기를 나누는 구성이었습니다. AI Native 조직 전환을 이어오고 있는 마이리얼트립은 이런 자리를 의미 있게 보고 있습니다. 이날 마이리얼트립이 사무실 공간과 케이터링을 지원하고 발표 한 꼭지를 맡은 것도 그 연장선이었습니다.

월 7만 5천 건의 CS, 어디부터 자동화할 것인가

가장 먼저 마주한 질문은 단순했습니다. 7만 5천 건이라는 숫자 앞에서 “전부 자동화한다”는 답은 애초에 가능한 답이 아니었습니다. 여행 CS는 한 건 한 건이 다른 맥락 위에 놓여 있고, 이용자가 출발 직전에 보낸 문의와 여행이 끝난 뒤 보낸 문의의 무게도 같지 않기 때문입니다.

그래서 시작점은 “AI 챗봇을 붙인다”가 아니라 “이미 쓰던 환경을 그대로 두고, 그 위에 AI Agent를 얹는다”였습니다. 새 시스템으로 통째로 갈아엎는 게 아니라, 상담사들이 쓰던 상담 툴 위에 AI 응대 레이어를 한 겹 더하는 방식이었습니다. 도입 비용도, 현장 리스크도 가장 낮은 출발점이었습니다. 자동화 후보는 한 달 치 문의 로그를 유형별로 분해해서 골랐습니다. 예약 확인, 바우처·이용권 재발송, 상품 정보 재안내, 일정 변경 절차 안내처럼 답의 구조가 정해져 있는 문의가 1차 타깃이 됐습니다. 반대로 현지 이슈가 얽힌 환불, 분쟁성 클레임, 안전 이슈는 처음부터 사람 응대로 남겼습니다.

채팅 채널부터 먼저 움직였습니다. AI 챗봇 ‘AI 여행 메이트 마리’가 들어오는 문의의 첫 응대를 받습니다. 첫 응대 커버리지는 80%, 그중 절반은 마리 단계에서 자체 종료됩니다. QR코드 안내 같은 단순 응대뿐 아니라, 항공권 환불 수수료를 시점별로 차등 안내하는 정책성 응답까지 마리가 처리합니다. 단순 FAQ를 넘어 정책·수수료 영역까지 들어왔다는 게 핵심이었습니다.

전화는 더 까다로운 채널입니다. 이용자가 말로 풀어내는 문의는 채팅보다 맥락이 길고, 감정이 실린 케이스도 많습니다. 이 채널에는 대표번호와 연동된 전화 Agent가 들어갔습니다. 비긴급 문의는 100% 첫 응대를 전화 Agent가 받고, 그중 57%는 자체 해결까지 마무리합니다. 긴급도가 높은 케이스만 사람에게 빠르게 연결되도록 흐름이 설계됐습니다.

두 채널 모두에서 중요했던 건 사람과 AI의 핸드오프였습니다. AI가 한 번에 끝낼 수 있다고 판단되는 케이스만 끝까지 가져가고, 답변에 모호함이 끼면 빠르게 상담사로 연결합니다. 이때 마리가 받았던 대화 맥락, 예약 정보, 이미 안내된 옵션은 그대로 상담사 화면에 이어집니다. 이용자가 같은 질문을 두 번 하지 않게 만드는 것이 자동화 품질의 절반이었습니다.

이 구조 위에서 운영 숫자가 움직였습니다. 단순 상담원 수는 2025년 7월 57명에서 6개월 만에 절반 가까이 줄었습니다. 같은 기간 GMV는 우상향했습니다. 그리고 고객 만족도는 AI 챗봇 4.61, 상담원 4.63으로 거의 차이가 없었습니다. 인력이 절반으로 줄어든 채널에서 만족도가 사람 응대와 비슷하게 유지됐다는 건, 자동화의 영역과 사람의 영역을 잘못 가르지 않았다는 뜻이기도 했습니다.

자동화는 사람을 어디에 둘지 결정하는 도구라는 사실이 운영 숫자로 확인된 셈입니다. 줄어든 인력은 정말 까다로운 케이스에 시간을 더 쓰고 있습니다.

작게 시작해 액션 영역까지: 3단계 도입 원칙

CS 자동화가 처음부터 정책·환불까지 처리한 건 아니었습니다. 한 번에 거기까지 가려고 하면 실패 확률이 높습니다. 그래서 도입 자체를 단계로 잘랐습니다.

1단계는 이미 쓰던 환경 그대로 시작. 2단계는 FAQ·정책 안내처럼 답의 구조가 정해진 단순 문의부터 자동화, API 연동으로 정확도를 확보. 그리고 3단계가 되어서야 예약 변경·환불처럼 시스템 액션이 필요한 복잡 케이스로 영역을 넓혔습니다.

원칙은 한 줄로 정리됩니다. 작고 빠르게 검증 가능한 부분부터 시작해, 점진적으로 확장한다.

AICX가 외부 기업과 일할 때도 같은 결을 가져갑니다. 단기 시스템 도입이 아니라, 각 기업의 운영 성숙도에 맞춘 단계적인 AX(AI Transformation) 전환입니다.

흩어진 운영을 단일 큐와 시트 자동화로 묶다

두 번째 사례는 운영 자동화입니다. 마이리얼트립은 글로벌 여행 상품을 다루기 때문에, 카탈로그 운영의 폭이 곧 사업의 폭과 직결됩니다. 그런데 운영을 들여다보면, 작업이 한 곳에 모여 있지 않았습니다. 이메일로 들어오는 문의, 메신저로 오는 요청, 내부 운영 툴에서 떨어지는 알림, 파트너 채널의 인입이 각자 다른 형태와 다른 SLA로 흘러 다녔습니다. 같은 사람이 채널마다 다른 형식으로 응대하고, 채널마다 다른 컨텍스트를 다시 머리에 올려야 했습니다.

그래서 운영 자동화는 두 축으로 정리됐습니다.

1축 — 채널 통합. 흩어진 운영 인입을 하나의 큐로 모았습니다. 이메일·메신저·내부 운영 툴·파트너 채널이 각자 다른 형식과 SLA로 흘러 다니던 것을, 응대 기준을 표준화해 AI Agent가 일관된 컨텍스트로 처리하도록 만들었습니다. 트래픽이 급격히 늘어도 24시간 무중단으로 운영이 이어지는 기반이 이 단계에서 잡혔습니다.

대표 사례는 예약 실패 모니터링입니다. 공급사 응답 대기, 신규 등록, 시스템 오류 같은 상태를 자동으로 분류해 큐에 정렬하고, 같은 흐름으로 처리합니다. 호텔 관리도 같은 결로 묶었습니다. 운영 프로세스를 표준화해, 어느 채널로 들어오든 같은 방식으로 다뤄지도록 정리했습니다.

2축 — 시트 업무 자동화. 오랫동안 스프레드시트로 돌아가던 검수·등록·번역 업무를 AI와 룰 기반으로 옮겼습니다. 가이드·파트너 검수가 자동으로 분류되고, 상품 등록 검수와 번역이 자동 처리됩니다. 패키지 운영 데이터의 정합성도 룰 기반으로 점검됩니다.

이 축에서 가장 의미 있던 건 신규 도시 카테고리 상품 개발입니다. 사람이 한 도시씩 잡고 풀어내던 작업이 7단계 파이프라인으로 정리됐습니다. 도시 검색에서 시작해 상품을 조회하고, 트렌드를 분석한 뒤 키워드를 도출합니다. 거기서 카테고리를 제안하고, 상품을 매핑하고, 마지막으로 상품 상세까지 만들어냅니다.

단계를 나눠보니, 자동화가 처리할 영역과 사람이 봐야 할 영역의 경계가 분명해졌습니다. 정형화된 메타데이터 처리, 번역, 1차 카테고리 분류는 자동화가 처리하고, 사람은 정책 해석이나 품질 판단처럼 맥락이 필요한 곳에 집중하는 구조로 바뀌었습니다. 결과적으로 한 사람이 다룰 수 있는 운영의 폭이 자릿수 단위로 달라졌습니다.

두 사례를 관통하는 한 가지 원칙

CS 자동화와 운영 자동화는 표면적으로는 다른 문제처럼 보입니다. 하나는 이용자 응대의 영역이고, 다른 하나는 백오피스 운영의 영역입니다. 그런데 두 사례를 관통하는 작업의 결은 같았습니다. 문제를 잘게 쪼개고, 각 조각마다 “이건 사람이 해야 할 일인가, 자동화로 옮길 수 있는 일인가”를 따로 판단하는 일이었습니다.

CS의 절반을 AI로 받기 위해 가장 오래 들여다본 건 모델 선택이 아니라 문의 유형의 분포였습니다. 운영 자동화의 자릿수를 바꾸기 위해 가장 먼저 한 일은 흩어진 채널을 한 큐에 모으고, 시트 업무를 단계별로 분해하는 것이었습니다. 두 사례 모두에서 자동화의 품질을 결정한 건 도구가 아니라, 사람과 도구의 경계선을 어디에 긋느냐였습니다. 그리고 그 경계선은 도메인을 잘 아는 사람이 운영 데이터를 직접 들여다봐야만 그을 수 있는 선이었습니다.

같은 자리에서 들은 이야기

이날은 마이리얼트립 발표 외에도 인상적인 자리가 이어졌습니다. AI 코딩 크리에이터 조코딩은 1인 창업과 글로벌 서비스 운영 경험을 공유하면서 “기술 격차가 사라졌고, 남은 건 설계 능력”이라고 짚었습니다.

마이리얼트립 사례에서 가장 오래 들여다본 부분도 결국 도구가 아닌 설계였다는 점에서, 발표 사이의 결이 자연스럽게 이어지는 순간이었습니다.

발표 뒤에는 라운드테이블 토론이 이어졌습니다. 자리마다 주제는 조금씩 달랐지만, 반복해서 등장한 키워드는 책임감, 판단력, 직관, 그리고 무엇을 풀어야 하는지 정의하는 능력이었습니다. 발표에서 짚은 결론이 같은 자리에서 다른 형태로 다시 확인된 셈입니다.

AICX는 외부 기업과 어떻게 일하나

이 결은 AICX가 외부 기업의 AI 전환을 도울 때도 그대로 이어집니다. 채널 통합과 시트 업무 자동화의 결을 그대로 들고 가, 각 기업의 운영 환경에 맞게 다시 설계합니다. 카카오뱅크 리더십 대상 강의나 뷰티셀렉션 임직원 실습처럼 교육 영역으로도 닿아 있어, AI Agent 도입 자체가 끝이 아니라 현장에서 운영을 돌릴 수 있는 사람과 함께 가는 구조로 들어갑니다. 마이리얼트립의 두 사례는 그 방식의 원판이자, AICX가 가장 먼저 풀어본 운영 문제였습니다.

남은 절반의 CS, 단일 큐로 모인 운영 인입의 품질 검증, 각 산업으로의 확장 — 다음 과제는 그대로 남아 있습니다. 한 번 자릿수를 바꾼 영역은 그 다음 자릿수에서 또 새로운 문제를 만들어 내기 때문입니다. 이날 발표는 그 출발선이 어디였는지 다시 짚어본 자리였습니다.

AICX의 AICC(챗봇·콜봇)·운영 자동화·AX 교육 문의
: aicx.kr / sales@aicx.kr