BMO, 신용카드 고객 지원을 위한 에이전트형 AI 사례 준비 기능 도입

BMO는 Virtual Connect 컨택센터에서 캐나다 고객의 신용카드 거래 문의를 처리하는 직원을 위한 AI Agent Assist를 도입한다고 2026년 11월 6일 발표했으며, 적격 문의의 해결 시간을 20~30% 단축하고 적격 신용 환급 요청의 약 40%를 자동 처리하는 것을 목표로 한다.

Virtual Connect에는 매년 이러한 문의 전화가 50만 건 넘게 들어오며, 현재 각 문의를 해결하는 데 평균 12~14분이 걸린다. 이 기준을 바탕으로 이번 도입은 직원이 지원하는 통화에서 준비 업무를 효율화하는 데 초점을 맞춘다. 이 보조 도구는 내부 직원용으로 설계되어 관련 거래 정보와 지침을 직원에게 직접 제공함으로써 시스템을 찾아다니는 데 드는 시간을 줄여준다.

두 가지 목표 모두 적격 상호작용에만 적용되며, 실제 고객센터 실적이 아니라 달성 목표다. 적격 문의의 경우 고객은 이르면 당일에 환급액을 받을 수 있다고 BMO는 밝혔다. 따라서 환급 처리 속도 향상은 조건에 따라 가능한 고객 경험이지, 모든 건에 적용되는 처리 기간 보장은 아니다.

AI Agent Assist가 직원의 업무를 지원하는 방식

AI Agent Assist는 AI 기반 거래 내역 대조, 정책 검색, 직원 검토를 위한 사례 준비 기능을 결합한다. BMO는 이 통합 업무 흐름을 통해 여러 시스템을 검색하고 수작업을 처리하는 일을 줄이며, 직원이 시스템을 탐색하는 동안 고객을 대기시키는 상황도 줄이고자 한다. 필요한 시점에 정보와 지침을 제공하면 직원이 더 빠르게 응대하고 일관된 서비스를 제공하는 데도 도움이 될 것으로 기대한다.

이 시스템은 사람이 참여하는 원칙을 따른다. 고객 서비스 직원은 AI가 생성한 정보를 검토하고 적절한 서비스 관련 결정을 내릴 책임을 계속 맡는다. 기술은 정보 수집과 준비 업무를 처리하지만, 고객에게 영향을 미치는 결정에 대한 책임은 사람에게 있다.

재사용 가능한 기능과 기업 AI 목표

BMO는 AI Agent Assist의 기반 기능을 다른 고객 경험과 비즈니스 프로세스에서도 재사용할 수 있도록 설계하고 있다. 따라서 컨택센터는 은행이 향후 에이전트형 AI 애플리케이션에 적용하려는 구성 요소를 위한 대량 처리 환경을 제공하며, 이 작업을 단일 서비스 프로세스 너머로 확장한다.

BMO의 엔터프라이즈 AI 혁신 총괄이자 캐나다 개인·기업 뱅킹 부문 최고디지털책임자인 Greg Brown은 이번 작업이 개별 활용 사례에서 대규모 AI 도입으로 확장하는 과정이라고 설명했다. 그는 명확한 안전장치를 마련하고 모든 결정에 사람의 책임이 따르도록 하는 것이 중요하다고 덧붙였다.

Brown은 금융 서비스에서 AI 에이전트의 역할이 커지는 가운데, 이러한 접근 방식이 보호 조치와 감독에도 연결된다고 밝혔다. BMO가 자체 역량을 구축하고 더 폭넓은 AI 경험을 위한 여건을 조성하는 과정에서 보안, 개인정보 보호, 사람의 감독은 핵심 요소다.

이번 작업은 2030년까지 AI 기반 매출 성장, 생산성 향상, 운영 효율화를 통해 10억 달러가 넘는 가치를 창출하겠다는 BMO의 전사적 목표를 뒷받침한다. 이 수치는 은행의 더 광범위한 AI 목표를 나타내며, AI Agent Assist만의 가치로 산정된 것은 아니다.

당장 확인할 점은 AI를 활용한 사례 준비가 적격 통화의 처리 시간을 줄이고 일부 적격 환급 요청을 자동화하는 동시에, 직원이 서비스 관련 결정에 대한 책임을 계속 맡을 수 있는지다. 기반 기능을 재사용하도록 설계한 만큼 이번 도입은 BMO의 서비스 수준 목표를 더 큰 운영 과제와 연결한다. 즉, 기술을 다른 프로세스에도 적용할 때 운영상 이점과 감독, 사람의 책임을 함께 유지할 수 있는지가 관건이다.