전문가 플랫폼 1위 '크몽'은 왜 AI 상담을 ALF로 바꿨을까?

✅ 이 콘텐츠는 크몽 공식 블로그에 게재된 CX팀 리드 제나(Jenna)의 인터뷰를 편집해 재구성했습니다. AI 상담 도입을 고민하는 분들께 도움이 되길 바랍니다.

1. 고객사 소개

• 이름: 크몽

• 업종: 전문가 중개 플랫폼

• 설립 연도: 2012년

• 매출: 485억 원 (2025년 기준)

• 설명: 크몽(Kmong)은 일이 필요한 사람과 그 일을 해낼 사람을 연결하는 전문가 중개 플랫폼입니다. 2012년 문을 연 이후 디자인, IT·프로그래밍, 마케팅, 영상·사진·음향, 문서·번역 등 700개 이상의 카테고리로 영역을 넓혀왔어요. 누적 회원 500만 명을 달성했고, 6,800개 이상의 기업이 크몽에서 외주 파트너를 찾았습니다. 검증된 전문가 풀과 안전 결제 시스템을 갖춰 견적 문의부터 결제, 작업물 검수까지 한 곳에서 끝낼 수 있다는 점이 강점입니다. 최근에는 AI 기술을 접목해 전문가를 찾는 과정 자체를 간편하게 만드는 데 힘을 쏟고 있습니다.

2. 도입 배경

① AI 상담에 대한 낮은 고객 만족도

크몽은 2022년부터 채널톡으로 고객 상담을 운영해 왔습니다. AI 상담을 붙인 건 2024년부터인데요. 당시에는 외부 업체에 의뢰해 AI 상담을 따로 운영했습니다. 그렇게 시작한 AI 상담 해결률은 12% 수준이었습니다.

해결률보다 더 큰 문제는 답변이 매번 달라진다는 점이었습니다. 거래를 취소할 수 있냐고 물으면 처음엔 안 된다고 했다가, 대화가 길어지면 된다고 하고, 다시 어렵다고 답하는 식이었죠. 이전 대화를 기억하지 못한 채 매번 새로운 문의처럼 답한 건데요. 고객 입장에서는 답답한 마음에 상담원 연결을 요청할 수밖에 없었습니다.

"당시 AI 상담에 대한 고객 만족도는 5점 만점에 3.5점이었는데요. 단지 만족도가 낮다는 점이 문제는 아니었어요. 왜 만족도가 낮은지를 알 수 없었다는 점이 더 시급한 문제였죠."

— 제나(Jenna) 크몽 CX팀 리드

기술의 한계인지, 크몽의 매뉴얼이 어려운 탓인지, 도구의 문제인지 원인을 찾기 어려웠습니다.

② 통제하기 어려운 AI 답변

게다가 크몽은 AI 상담 세팅 조건이 까다로운 편입니다. 우선 프로젝트 의뢰인과 전문가 양쪽을 동시에 상대해야 했고요. 프로젝트 작업물이나 수수료도 거래마다 모두 달랐습니다. 변수가 많은 만큼 AI 답변을 통제하기 어려웠죠.

그래서 CX팀은 상담 내역을 하나하나 뜯어보고 고칠 내용을 정리해 업체에 넘기는 방법을 선택했습니다. 전달한 가이드를 업체가 적용하기를 기다리며 6개월을 보낸 끝에 21% 해결률을 달성했죠. 이후 LLM 모델이 바뀌며 25%까지 올렸지만 한계는 다시 찾아왔습니다.

그러던 중 채널톡의 AI 에이전트 ALF가 버전 2로 업데이트됐다는 소식에, 크몽 CX팀은 AI 상담까지 채널톡으로 통합하기로 결정했습니다. 크몽이 AI 상담을 ALF로 바꾼 이유는 명확합니다. 규칙과 자연어로 CX팀이 직접 AI를 세팅할 수 있다는 점이 매력적이었죠. 크몽에 맞는 답변 기준을 CX팀이 정했기 때문에, 문제가 발생하더라도 원인을 찾아 직접 해결할 수 있었습니다.

3. 활용 기능

① 규칙: 어제와 오늘의 답변이 같아지도록

크몽 CX팀이 가장 먼저 손댄 건 규칙입니다. 규칙은 ALF가 상황에 맞게 상담을 진행하도록 미리 작성해 두는 지시문인데요. 크몽은 이 규칙으로 답변이 흔들리던 문제부터 잡았습니다.

대표적인 사례가 분쟁 문의예요. 이전에는 같은 '분쟁'이라는 단어를 두고 어제는 접수 방법을 안내하다가, 오늘은 "많이 힘드셨겠군요" 하고 위로만 건네기도 했습니다. 크몽 입장에서는 분쟁 접수 절차를 정확히 알려드려야 하는 상황인데도요. 그래서 '분쟁'이라는 단어가 나오면 반드시 접수 방법을 안내하도록 규칙을 설정했습니다.

규칙은 여러 개를 만들어 문의 유형이나 고객 정보, 상황에 따라 다르게 적용할 수 있어요. 크몽은 의뢰인과 전문가라는 서로 다른 두 고객을 상대해야 했기 때문에, 이 부분이 특히 유용했습니다.

② 지식: 매뉴얼이 바뀌면 답변도 한 번에

크몽 CX팀은 ALF에게 크몽의 매뉴얼을 직접 교육시킵니다. 지식은 ALF가 참고할 문서와 자료를 모아 관리하는 공간인데요. 아티클이나 FAQ뿐 아니라 엑셀, PDF 파일도 등록할 수 있어 기존 매뉴얼을 그대로 활용하기 좋습니다.

크몽처럼 서비스가 자주 바뀌는 플랫폼에서는 이 점이 중요했어요. 새로운 서비스가 생기거나 기존 서비스의 정책이 달라지면, 그에 맞춰 응대 안을 한 번에 수정합니다. 예전처럼 수정 요청서를 만들어 업체에 넘기고 기다릴 필요가 없어진 거죠.

실제 답변도 눈에 띄게 달라졌습니다. 예전에는 출금 신청이 안 된다는 문의에 안내를 하다가 결국 상담 태그를 붙여 상담원에게 넘겼는데요. 지금은 출금 신청 가능 시점부터 PC와 앱 각각의 경로, 신청 가능 시간과 처리 기간, 자동 구매확정 규정까지 한 번에 정리해 안내합니다.

4. 성과

• 기존 AI 상담 해결률 25% 정체 → ALF 도입 후 상담 해결률 40% 돌파

• ALF 상담 해결률 45% 달성 (2026년 8월 기준)

• AI 답변 문제 발견부터 수정 적용까지 CX팀에서 즉시 개선하는 구조로 전환

채널톡 ALF를 도입하면서 크몽 CX팀은 비로소 AI 고객 상담 도입 효과를 보기 시작했습니다. 25%에 머물러 있던 AI 상담 해결률이 40%대를 넘어섰고요. 2026년 8월 기준으로는 45%를 기록 중입니다.

AI를 다루는 방식도 달라졌습니다. 예전에는 고객 만족도가 낮아도 원인을 알 수 없어 개선 전략을 세우기 어려웠는데요. 지금은 답변이 어긋나면 어떤 규칙이 부족했는지 확인하고 바로 고쳐, 해결률과 고객 만족도를 높여갈 수 있습니다.

고객센터 운영 시간도 변화했습니다. 사람 상담사가 응대하는 고객센터는 10시 30분에 문을 열지만, ALF는 오전 9시부터 고객을 맞습니다. ALF가 처리하지 못한 건만 팀원들에게 배정돼 아침에 밀린 상담을 처리해야 한다는 부담을 덜었습니다.

"AI 회사들과 미팅하면 다들 크몽의 해결률을 낮게 제안했어요. 난이도가 진~짜 높거든요. 환불, 배송 조회, 교환 문의 위주인 이커머스는 80, 90%까지도 AI가 해결할 수 있어요. 반면 크몽은 의뢰인과 전문가 양쪽을 소통해야 하고, 각각 조건도 달라 변수가 많아요."

— 제나(Jenna) 크몽 CX팀 리드

변수가 많은 만큼 통제할 지점도 많았습니다. 크몽 CX팀은 그 지점을 하나씩 규칙으로 옮겨 담으며 해결률을 끌어올렸어요. 그렇다면 남은 55%는 어떻게 될까요. 크몽은 이 질문에 대한 답도 이미 준비하고 있습니다.

5. 크몽과 ALF의 다음 과제

① 채널웍스 AI CoS를 활용해 ALF 고도화하기

현재 크몽 CX팀이 공들이는 부분은 ALF 고도화입니다. 특히 사람이 직접 상담을 하나하나 뜯어보고 보완점을 찾기보다, AI 비서실장 코스(CoS)를 활용해 ALF 답변을 개선하는 데 집중하고 있습니다. 예를 들어, 오늘 실패한 상담 중 몇 퍼센트를 ALF 고도화에 활용할 수 있는지 물으면, CoS가 그 목록부터 정리해 주는 방식입니다.

② CX팀 역할 확장하기

또한, 단순 문의는 ALF가 해결하고 사람은 감정이 오가는 대화에 집중하는 팀 구조를 만들고자 합니다. 대표적인 상황이 의뢰인과 전문가 사이에 분쟁이 생겼을 때인데요. 양쪽의 이야기를 듣고 접점을 찾아 만족스러운 결론까지 이끄는 일만큼은 끝까지 사람이 맡아야 한다고 크몽 CX팀은 생각합니다.

AI가 빠르게 발전할수록 사람의 자리는 좁아진다고들 합니다. 하지만 크몽 CX팀의 이야기를 듣고 나면 오히려 반대로 보입니다. 막막한 고객의 마음을 헤아리고, 숫자 너머 맥락을 판단하는 일처럼 사람만이 할 수 있는 일은 더욱 선명해졌습니다.

"'나 불편해' 했을 때 '이렇게 해결하세요'라는 답변보다 '불편하셨군요' 하며 공감해주기를 바라는 사람이 아직 많아요. 그렇기에 여전히 CX 업무에서 사람이 끝까지 남아야 하는 자리는 따로 있다고 생각합니다."

— 제나(Jenna) 크몽 CX팀 리드