클라우드 기반 생성형 AI로 혁신하는 헬스케어 컨택센터

헬스케어 컨택센터의 혁신, 클라우드 기반 생성형 AI 자동화

의료 기관에서는 환자의 전화 문의를 효율적으로 처리하는 데 있어 많은 어려움을 겪고 있습니다. 진료 예약, 처방전 갱신, 청구 관련 질의 등 다양한 요청이 한꺼번에 들어올 때, 기존의 메뉴 기반 IVR 시스템은 복잡한 요구를 처리하기에는 한계가 명확합니다. 이에 따라 상담원은 반복적인 업무에 시달리고, 환자는 긴 대기 시간과 불편한 경험을 겪곤 합니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 Clarus Care는 AWS 생성형 AI 혁신 센터(GenAIIC)와 협력하여 Amazon Bedrock 기반의 생성형 AI 컨택센터 솔루션을 구축하였습니다. 이 솔루션은 음성 및 웹 채널에서 다중 의도를 동시에 인식하고 처리할 수 있는 대화형 인터페이스를 제공합니다. 또한, 자동 전사, 스마트 라우팅, 스케줄링 자동화, 스마트 상담원 연동, 성능 분석 등 컨택센터 자동화를 위한 다양한 기능을 통합적으로 구성하고 있습니다.

AI 기반 컨택센터의 주요 기능 및 구조

본 프로젝트에서는 Amazon Connect를 기반으로 컨택센터를 구성하였고, 음성 인식 및 회화 상태 관리는 Amazon Lex를 활용하였습니다. 자연어 이해/생성을 위해 Amazon Bedrock을 통해 선택한 앤트로픽 Claude 3.5 Sonnet 및 Amazon Nova 시리즈 모델들을 조합하여 다중 모델 기반 처리 구조를 갖추었습니다.

해당 시스템은 다음과 같은 구조로 구현되었습니다.

1. 환자가 음성 또는 웹 채널을 통해 접속
2. Amazon Connect가 초기 접촉을 처리하여 정의된 컨택 플로우로 전환
3. Lex가 음성 내용을 전사하고 회화 상태 유지
4. Lambda를 통해 Claude 3.5 및 Nova 모델로 메시지 처리
5. 다중 의도 인식, 정보 추출, 응답 생성, 예약 관리
6. 긴급 혹은 상담 요청 시 스마트 상담원 연결 기능 실행
7. 회화 로그를 분석 파이프라인으로 전송하여 데이터 기반 인사이트 제공

활용 가이드: 다중 목적 회화 처리 및 자동 스케줄링

이 솔루션의 차별점 중 하나는 다중 의도를 한 번의 회화를 통해 모두 처리하는 데 있습니다. 기존 IVR 시스템에서는 처방 요청 후 별도로 다시 전화하여 청구 문의를 해야 했다면, 이제는 하나의 대화에서 모든 요청을 자연스럽게 해결할 수 있습니다.

상황에 따라 Claude 3.5는 고정밀 의도 분석에, Nova Pro는 정보 추출에, Nova Lite는 응답 생성에 활용되어 목적별 고도화된 모델 사용이 가능합니다. Bedrock의 통합 API를 통해 일관된 인터페이스와 모델 버전 제어가 가능하므로 향후 개선 및 배포 자동화도 수월합니다.

예약 자동화 역시 중요한 목표였습니다. 일정 관리 모듈은 상태 머신 중심으로 설계되어 ‘선호 시간 수집 → 가용 시간 확인 → 사용자 확인 → 확정 또는 재시도 → 종료’의 플로우를 갖추고 있으며, 최대 시도 횟수 초과 시에는 자동으로 사무실 상담원으로 연결됩니다.

웹 챗 연동 및 분석 자동화

웹 사용자 환경을 위해 Amazon CloudFront와 Amazon S3 정적 웹사이트 호스팅을 활용하여 챗 인터페이스도 구현되었습니다. 음성 채널과 동일한 컨택 플로우 구조를 활용하며, 사용자의 디바이스에 따라 적합한 인터페이스를 제공합니다. 또한 AWS 분석 파이프라인을 통해 회화 이력을 실시간으로 시각화하며, 병원 운영자는 사용자 참여 지표, 진행 상황 등의 인사이트를 얻을 수 있습니다.

지속 가능성과 확장성 측면에서도 우수한 구조를 갖추고 있습니다. Bedrock 기반의 유연한 개방 구조 덕분에 모델 버전 업그레이드나 새로운 기능 접목이 용이하며, Nova Sonic 같은 실시간 음성 인터페이스의 통합 등도 미래설계에 포함되어 있습니다.

미래 지향적인 의료 커뮤니케이션의 방향

Clarus Care가 구축한 AI 기반 컨택센터는 의료기관이 환자와 소통하는 방식을 본질적으로 변화시키고 있으며, 이에 따라 운영 자동화, 환자 만족도 증대, 상담 인력의 효율적 배분을 가능하게 합니다. 예약 자동화, 음성/텍스트 간 멀티 인터페이스 통합, 스마트 라우팅 등은 헬스케어 환경의 전반적인 디지털 전환을 촉진할 수 있습니다.

이처럼 AWS의 Amazon Connect, Bedrock, Lex를 활용하면 어느 산업에서도 자신만의 생성형 AI 기반 고객 응대 솔루션을 손쉽게 도입할 수 있습니다. 특히 헬스케어 영역처럼 민감하고 복합적인 사용자 요구가 많은 경우, 맞춤형 인터페이스와 자동화 대응 방식을 병행하는 것은 경쟁력 있는 솔루션 구축의 핵심이 될 수 있습니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-clarus-care-uses-amazon-bedrock-to-deliver-conversational-contact-center-interactions/