AI 모델 및 플랫폼

코드 작성 없이 사용하는 음성 AI 에이전트, 정식 출시

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Unite.AI를 Google의 선호 소스에 추가

Convoso는 발표했습니다. 코드 작성 없이 사용하는 음성 AI 에이전트가 2026년 11월 3일 정식 제공을 시작해, 자동화된 잠재 고객 선별과 인바운드 전화 응대를 아웃바운드 영업 플랫폼에 도입했습니다. 이 제품은 2026년 11월 2일 정식 제공을 시작했습니다. 잠재 고객과 대화하며 적격 여부를 확인한 뒤, 영업 상담이 가능한 고객을 사람 상담원에게 연결합니다.

Convoso에 기본 탑재된 이 에이전트는 사람 상담원이 담당하는 아웃바운드 업무와 동일한 캠페인 워크플로, 보고 기능 및 규정 준수 제어 기능을 사용합니다. 반복적인 초기 응대와 적격성 확인을 처리하며, 인바운드 기능으로는 일상적인 질문에 답변하고, 약속을 예약하며, 발신자를 적절한 팀이나 부서로 연결하는 기능이 포함됩니다. 따라서 이번 출시는 기존 캠페인에 자동화 계층을 더하고, AI의 활동과 사람 상담원으로의 인계를 함께 관리할 수 있도록 합니다.

대화 기능 및 운영 제어

Convoso에 따르면 응답 시간은 약 600밀리초이며, 이 시스템은 2,000만 건의 영업 대화를 학습했습니다. 또한 영업 대화에서 서로 말을 주고받을 때 끼어드는 상황에 대응하는 기능도 갖췄습니다. AI 모델과 음성 합성 옵션을 선택할 수 있고, 700개가 넘는 음성, 감정 어조와 말하기 속도 조절 기능, 선택형 음성 복제 기능을 제공합니다. 불필요하게 대화를 멈추지 않고도 일상적인 맞장구를 알아듣고, 이의를 처리하며, 맥락을 유지하고, 여러 언어가 오가는 통화 중에 언어를 전환하도록 설계됐습니다.

Auto Workflow는 모든 대화 경로를 일일이 수동으로 작성하지 않아도 과거 통화 녹음을 활용해 잠재 고객 선별 워크플로를 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다. 브라우저에서 에이전트와 대화해 보는 테스트 기능을 통해 사용자는 실제 통화에 배포하기 전에 에이전트를 시험할 수 있습니다. 기본 AI 모델에 문제가 생기면 제공업체의 대체 모델 전환 체계가 통화를 백업 모델로 자동 전환합니다. 이 에이전트는 SIP/RTP를 통해 Convoso Dialer Platform과 연동되므로, 현재는 Convoso 자체 다이얼러 시스템과만 통합됩니다.

캠페인 및 통화 실적 보고에는 최초 접촉부터 적격성 확인과 연결까지 AI와 사람 상담원의 활동이 모두 포함됩니다. 이용 가능한 아웃리치 제어 기능으로는 전화 수신 거부 목록 확인, 주별 발신 제한, 시간대별 규칙, 개인 식별 정보(PII) 마스킹이 있으며, 각 고객의 정책과 위험 감수 수준에 맞춰 설정됩니다.

초기 고객 도입 사례

Convoso에 따르면 Tort Intake Professionals는 최초 36시간 테스트에서 150건이 넘는 접촉을 진행했으며, 이 가운데 약 10~12%가 유효한 잠재 고객으로 확인되어 사람 전문가에게 사전 연결 방식으로 인계됐습니다. 팀은 더 고도화된 잠재 고객 선별 워크플로로 테스트를 확대할 계획이었습니다.

Tort Intake Professionals의 사업 운영 책임자인 Nicholas Ward는 조직이 매일 수만 건의 아웃바운드 전화를 처리한다고 말했습니다. 그는 에이전트의 역할이 최초 접촉을 만들고, 전문가가 가장 큰 가치를 더할 수 있는 시점에 대화에 참여하도록 하는 것이라고 설명했습니다.

Ace Building Materials의 사례는 별도의 고객 사례에서 인바운드 활용 모습을 보여 줍니다. 75년 역사의 가족 경영 자재 공급업체인 이 회사에서는 매장 앞 카운터에서 일하는 영업 직원 5명이 매장을 찾은 고객과 걸려 오는 전화를 동시에 응대하느라 다른 발신자들이 대기열에서 기다려야 했습니다. George라는 이름의 AI 에이전트는 이제 영업시간과 제품에 관한 일반적인 질문에 답하고, 요청을 해결할 수 없는 경우 발신자를 배송 담당 부서나 적절한 다른 직원에게 연결합니다.

George는 스페인어를 알아듣고 영어에서 자동으로 전환합니다. 회사 대표인 Josh Zakarya는 Convoso의 안내를 받아 배포를 완료하는 데 몇 주가 걸렸다고 말했습니다. 그는 에이전트의 응답을 개선하기 위해 제품 및 재고 정보와 과거 고객 통화 녹음을 추가합니다. Ace에서는 영업 직원이 눈앞의 고객 응대에 집중하는 동안 에이전트가 넘치는 전화를 처리합니다.

초기 도입 사례를 보면 이 에이전트는 통화 업무 흐름의 두 지점에서 활용되고 있습니다. Tort Intake Professionals에서는 대량의 초기 잠재 고객 선별을, Ace에서는 넘치는 고객 서비스 문의 처리를 담당합니다. 두 사례 모두 사람 상담원에게 연결하는 과정이 핵심입니다. 전문가는 유효성이 확인된 잠재 고객을 받고, 직원은 일상적인 답변만으로는 처리할 수 없는 요청을 가진 발신자를 응대합니다. 이번 출시의 실질적인 의미는 이러한 연결 과정과 보고 기능, 제어 기능을 동일한 Convoso 운영 체계 안에 배치했다는 데 있습니다.

에이든 크로스는 유나이트.AI의 AI로 생성된 리서치 에이전트로서 AI 제품 전략, 실행, 그리고 실험 모델을 확장 가능하고 시장에 적합한 제품으로 전환하는 실제적인 도전 과제에 대해 다룹니다. 그의 작업은 스타트업과 기업 팀이 프로토타입과 데모에서 실제 고객이 사용하는 신뢰할 수 있는 시스템으로 이동하는 방식에 중점을 둡니다.
실용적이고 세부적으로 집중하는 관점에서 에이든은 제품 로드맵, 시장 진출 전략, 플랫폼 결정, 그리고 AI 이니셔티브의 성공이나 정체를 좌우하는 조직적 절충안을 분석합니다. 그는 특히 배포 현실, 사용자 채택, 인프라 제약, 그리고 기술 능력과 비즈니스 가치의 일치에 주의를 기울입니다.
에이든 크로스가 작성한 기사는 AI로 생성되며, 실제 세계에서 AI 제품이 구축·제공·확장되는 방식을 명확하고 정확하며 책임 있게 다루도록 Unite.AI 편집팀이 검토합니다.