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S39P-0001-kta'cen
KT
초안
운영 중

KT A'Cen

KT A'Cen은 보이스봇·챗봇·STT·TTS 등 AI 기술을 통해 고객센터 상담을 자동화하는 솔루션입니다. 온프레미스와 클라우드 두 가지 배포 옵션으로 기업 규모와 운영 모델에 맞춘 선택이 가능하며, KT 100번 고객센터 도입 기준 연간 인건비 15% 절감, 보이스봇 42% 응대율 등의 효과를 제공합니다. AI 전문 인력의 Managed 서비스로 지속적인 성능 관리가 가능합니다.

기본 정보

가치 제안

대화형 인공지능 솔루션을 통해 고객센터의 상담을 효율화하고 더 나은 고객경험을 제공합니다. 규모와 운영 방식에 따라 규제·보안이 중요한 대형 기업을 위한 온프레미스 방식과 비용 효율성을 추구하는 중형 기업을 위한 클라우드 방식을 선택할 수 있으며, 상담 인입호 42% 감소, 연간 인건비 15% 절감, 고객 만족도 향상을 제공합니다.

핵심 기능 (10)

  • 보이스봇·챗봇을 통한 자동화 상담 (42% 응대율)
  • STT 기술 (93% 이상 인식률)
  • TTS 기술 (52종 음성)
  • 상담 Assist 및 실시간 STT
  • QA 기반 자동 품질 평가
  • AI KMS를 통한 지식 추천
  • 불완전판매 방지 솔루션
  • 화자 인증 엔진 (19초 단축)
  • 옴니채널 통합 상담
  • AI-Managed 운영관리 서비스

차별화 요소 (8)

  • 93% 이상 STT 인식률 - 국내 최대 통화 Data 및 KT 음성 추출 알고리즘(KT-SAD) 기반
  • 52종 TTS 음성 - 맞춤형 스타일 변경 및 발화 속도 제어 가능
  • 화자 인증 엔진 - 평균 19초 상담시간 단축
  • 42% 보이스봇 응대율 - 상담 인입호 42% 감소
  • 연간 인건비 15% 절감 - KT 100번 고객센터 검증 효과
  • 온프레미스·클라우드 선택 - 규제·보안 vs 비용·유연성 트레이드오프 해결
  • 토탈 AI 아웃소싱 - AI-Managed 서비스로 운영 부담 해소
  • 오픈된 아키텍처 - 실물 서버/VM/컨테이너 모두 적용 가능

적합 고객

규제 및 보안이 중요한 대형 기업(상담석 200석 이상)부터 비용 효율성과 탄력적 운영을 추구하는 중형 기업(상담석 10~200석)까지 모든 규모의 기업. 제조, 유통, 의료, F&B, 금융, 공공 등 고객센터 운영이 필수인 산업 전반에 적합합니다. 상담 효율화, 고객 만족도 향상, 운영 비용 절감이 필요한 기업 의사결정자를 대상으로 합니다.

상세 설명

## 상품 소개 KT A'Cen은 대화형 인공지능 솔루션을 통해 고객센터의 상담을 효율화하고 더 나은 고객경험을 제공하는 서비스입니다. 보이스봇과 챗봇을 통한 상담 자동화, STT/TTS 기술 기반 음성 처리, 상담 Assist와 QA를 통한 상담사 업무지원, AI KMS를 통한 실시간 정보 추천 등 다층적 AI 기능을 제공합니다. 규모와 운영 모델에 따라 규제·보안을 강화한 온프레미스 방식과 초기 비용을 절감하는 클라우드 방식 두 가지 배포 옵션을 선택할 수 있습니다. ## 적합 고객 규제 및 보안이 최우선인 대형 기업(상담석 200석 이상)은 온프레미스 방식으로 자체 고객센터에 맞춤형 AI 솔루션을 구축할 수 있습니다. 비용 효율성과 탄력적 운영이 필요한 중형 기업(상담석 10~200석)은 클라우드 방식으로 초기 구축 비용 없이 당일청약 당일개통으로 신속하게 도입할 수 있습니다. 제조, 유통, 의료, F&B, 공공/지자체, 금융 등 다양한 도메인에서 이미 도입 중입니다. ## 영업 약관 BM 검수 시 입력 ## 도입 절차 고객사의 상담 규모, 시스템 환경, 규제 요구사항을 고려한 맞춤형 솔루션 설계 후 도입합니다. 온프레미스는 고객사 인프라에 최적화된 구축을 거쳐 수개월의 도입 기간이 소요되며, 내부 시스템과 최적화된 연계를 통해 상담 데이터를 내재화하여 활용할 수 있습니다. 클라우드는 당일청약 당일개통으로 신속한 도입이 가능하며, 콜트래픽에 따른 유연한 인프라 확장이 가능합니다. 도입 후 KT AI 전문인력이 배정되어 AI 성능 관리, 품질 유지, 운영·관제를 포함한 AI-Managed 서비스를 제공받을 수 있습니다. ## 용어 설명 - STT(Speech-to-Text): 음성을 텍스트로 자동 변환하는 기술 - TTS(Text-to-Speech): 텍스트를 자연스러운 음성으로 변환하는 기술 - TA: 상담 분석, 상담 내용의 자동 요약 및 분류 - AICC: AI Contact Center, AI 기반 콜센터 통합 플랫폼 - 보이스봇: 음성 인터페이스 기반의 자동화 상담 로봇 - 챗봇: 텍스트 기반 자동화 상담 로봇 - 옴니채널: 음성, 채팅 등 여러 채널의 상담을 통합 관리 - 불완전판매 방지: 금융권 규제에 따른 판매 절차 준수 모니터링 - 화자 인증: 고객의 음성 데이터를 활용한 생체 인증 기술 - AI-Managed: AI 솔루션의 성능 관리 및 운영을 전문가가 담당하는 서비스 ## 추천 사유 V3 활성 예정 ## 핵심 차별점 - **93% 이상 STT 인식률**: 국내 최대 통화 Data를 보유한 KT의 음성 추출 알고리즘(KT-SAD) 적용으로 통화 환경에 최적화된 인식률 - **52종 다양한 TTS 음성**: 타켓 연령층 고려한 음성 제공 및 맞춤형 스타일 변경 가능 - **화자 인증 엔진**: 평균 19초의 상담시간 단축 효과로 고객 편의성 극대화 - **42% 보이스봇 응대율**: KT 100번 고객센터 기준 상담 인입호 42% 감소 - **연간 인건비 15% 절감**: 자동화를 통한 실질적인 운영 비용 절감 - **온프레미스·클라우드 선택**: 규제·보안 vs 비용·유연성의 트레이드오프 해결 - **토탈 AI 아웃소싱**: AI 운영관리까지 전담하는 Managed 서비스로 기업의 AI 인력 부담 해소

제공 형태·플랫폼

제공 패턴

MANAGED

서비스 모델

SAAS

가격 모델

SUBSCRIPTION

API 제공

아니오

배포 환경
ON_PREMISE
CLOUD

담당 조직

  • AX 컨택센터팀
    PRIMARY_OWNER

등록 메타

생성일2026. 5. 26.
수정일2026. 5. 26.

고객 분류

Segment
B2B
Size
LARGE
MID

분류 체계

산업 (9)
공공
금융
제조
통신
에너지
교육
의료
유통
F&B
카테고리 (5)
고객센터
상담 자동화
음성 인식
Contact Center
챗봇
역량 (16)
음성인식(CORE)
상담 자동화(CORE)
음성 인식(CORE)
음성 합성(CORE)
텍스트 분석(CORE)
지식 검색(CORE)
업무 자동화(CORE)
목소리 인증(SUB)
불완전판매 방지(CORE)
불완전판매 방지(SUB)
상담 품질 평가(SUB)
실시간 대화록(CORE)
실시간 대화록(SUB)
옴니채널 관리(SUB)
챗봇(CORE)
상담 AI(CORE)
태그 (21)
도입 검토(JOURNEY)
CIO(PERSONA)
CISO(PERSONA)
운영 고도화(JOURNEY)
DX 책임자(PERSONA)
기존 상담 시스템(INTEGRATION)
업무 시스템(INTEGRATION)
고객센터 운영(SCENARIO)
상담 자동화(SCENARIO)
음성 처리(SCENARIO)
품질 관리(SCENARIO)
COO(PERSONA)
고객센터 매니저(PERSONA)
PBX(INTEGRATION)
IVR(INTEGRATION)
CRM(INTEGRATION)
Legacy 시스템(INTEGRATION)
ERP(INTEGRATION)
비용 절감(SCENARIO)
CFO(PERSONA)
규제 준수(SCENARIO)

기술 스택 (10)

TECH_STACK
STT
TECH_STACK
TTS
TECH_STACK
자연어처리
TECH_STACK
음성인식
INFRA_DEPENDENCY
KT Cloud
INFRA_DEPENDENCY
온프레미스
TECH_STACK
KT Cloud
TECH_STACK
On-Premise
TECH_STACK
Container
TECH_STACK
Cloud

자료 (OfferingDoc · 1건)

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S39OD-0001-01. KT A'Cen 브로슈어
v1
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01. KT A'Cen 브로슈어.pdf

상품 정보

보안 등급

GENERAL

연결 자산

Use Case · 레퍼런스 (0)

연결된 Use Case 없음

변경 이력

등록일

2026. 5. 26.

최근 수정

2026. 5. 26.

자료 버전

v1

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