단 한 통의 통화로 수천만 원의 계약이 좌우된다면? 성공률 5%를 10%로 올리는 비결, AI가 찾아냈다!
Published Jul 30, 2026
매일 수백, 수천 건의 고객 문의와 영업 통화가 오가는 기업 현장에서 과연 모든 상호작용이 최고의 효율과 성과를 내고 있을까요? 냉정하게 말해서, 그렇지 않은 경우가 허다합니다. 숙련된 직원과 신입 직원 간의 성과 차이는 극명하며, 이는 곧 기업의 매출과 고객 만족도에 직접적인 영향을 미 미치죠. 일관성 없는 응대, 놓쳐버린 기회들. 이것이 바로 대부분의 기업이 안고 있는 현실입니다. 그런데 이런 격차를 메우고, 심지어는 조직 내 최고의 ‘플레이북’을 모든 고객 접점에 적용하게 해주는 인공지능이 등장했다는 소식이 들려왔습니다. 무려 3천만 달러 규모의 시리즈 A 투자를 유치하며 업계의 주목을 한몸에 받고 있는 Encore AI가 바로 그 주인공입니다.
고객 통화 속에 숨겨진 성공의 비밀을 캐다: 인터랙션 마이닝
Encore AI는 2022년 Insait IO로 시작하여 재무 고문 및 관계 관리자를 위한 추천 소프트웨어를 개발했습니다. 그러나 이제 그들의 시선은 더 광범위한 영역, 즉 기업과 고객 간의 모든 상호작용으로 향하고 있습니다. Encore AI는 단순한 챗봇이나 음성 AI를 넘어섭니다. 그들은 고객 통화 기록, 이메일, 문자 메시지는 물론 CRM 시스템의 데이터까지 수집하여 분석하는 독자적인 ‘인터랙션 마이닝(interaction mining)’ 기술을 개발했습니다.
그렇다면 이 ‘인터랙션 마이닝’이란 정확히 무엇일까요? 한마디로 요약하면, 실제 고객과의 대화를 ‘해부’하여 무엇이 성공적인 결과를 이끌어냈고, 무엇이 실패로 돌아갔는지를 파악하는 과정입니다. 듀버 긴즈버그(Dvir Ginzburg) Encore AI CEO의 설명에 따르면, 이 플랫폼은 고객 상호작용을 여러 단계로 나누어 분석합니다. 특정 대화 구간에서 고객이 긍정적인 반응을 보였는지, 어떤 표현이 계약 성사에 기여했는지, 혹은 반대로 어떤 부분에서 고객의 이탈이 시작되었는지를 면밀히 추적하는 것이죠.
이러한 분석을 통해 Encore AI는 기업 내에서 가장 효과적인 영업 및 고객 지원 전략을 파악하고, 이를 ‘플레이북’ 형태로 정립합니다. 놀라운 점은 이 AI 에이전트가 단순히 정형화된 스크립트를 따르는 것이 아니라는 겁니다. 긴즈버그 CEO는 “때로는 우리 에이전트가 관계 관리자가 하던 농담을 하거나, 그들이 들려주던 일화나 예시를 들려주기도 합니다. 왜냐하면 우리는 실제로 작동하는 플레이북을 그대로 실행하기 때문이죠. 우리가 만드는 에이전트는 프로세스 전반에 걸쳐 효과적이었던 다양한 플레이북을 패키지화한 것입니다.”라고 설명합니다. 솔직히 말해서, 이 정도면 AI가 인간의 ‘영혼’까지 복제하려 드는 건 아닐까 하는 섬뜩한 상상마저 들게 합니다. 하지만 그만큼 인간적인 상호작용의 미묘한 디테일까지 학습한다는 의미겠죠.
단순한 자동화를 넘어, 성공을 ‘복제’하는 AI
Encore AI의 에이전트들은 크게 두 가지 방식으로 활용됩니다. 첫째, 고객과 음성 또는 텍스트로 직접 소통하며 autonomously(자율적으로) 업무를 수행합니다. 둘째, 직원들을 보조하여 대화 중에 적절한 응답이나 전술을 추천해 주는 조수 역할을 합니다. 이는 특히 신입 직원이나 특정 상황에 취약한 직원들에게 엄청난 도움이 될 것입니다. 마치 옆에 최고의 베테랑이 앉아서 실시간으로 코칭해 주는 것과 같은 효과를 기대할 수 있죠.
이 부분에서 주목할 점은, Encore AI가 단순히 고객 서비스를 자동화하는 것을 넘어, 조직 내 ‘최고의 성과’를 시스템화하고 복제하는 데 집중한다는 것입니다. 기업은 Encore AI 플랫폼을 통해 기존 고객 지원 및 영업 프로세스의 문제점, 비효율성, 마찰 지점을 정확히 파악하고 핵심 문제를 찾아낼 수 있습니다. “이 부분은 우리 직원이 항상 놓치는 부분이었는데, AI가 그걸 해결했어!” 같은 피드백이 쏟아져 나오지 않을까요?
현재 Encore AI는 전 세계 40개 이상의 엔터프라이즈 고객을 보유하고 있으며, 그 중 대부분은 금융기관입니다. 불과 18개월 전 시드 투자를 유치한 이후 연간 반복 매출(ARR)이 5배 이상 증가했다고 하니, 이들의 기술이 시장에서 얼마나 강력한 반향을 얻고 있는지 짐작할 수 있습니다. 일부 금융기관은 실제로 Encore AI의 제품을 사용해 본 후 그 가능성에 확신을 얻어 이번 투자 라운드에 직접 참여하기까지 했습니다. 사실 이건 기술의 효용성을 증명하는 가장 확실한 방법이기도 하죠.
거대 공룡 CRM 기업들과의 차별점: 데이터는 충분하지 않다
Encore AI가 시장에 일찍 진출했음에도 불구하고, Salesforce, SAP, Zoho, HubSpot 같은 거대 CRM 제공업체들이 고객 데이터를 기반으로 유사한 AI 기능을 구축할 가능성은 항상 존재합니다. 이 부분에서 Dvir Ginzburg CEO의 관점은 매우 흥미롭습니다. 그는 단순한 데이터 접근만으로는 충분하지 않다고 주장합니다.
개인적으로는 이 지점이 Encore AI의 핵심적인 경쟁력이라고 생각합니다. 기존 벤더들은 방대한 고객 데이터를 가지고 있지만, 그들의 시스템은 ‘과거 대화 이력’을 AI 에이전트 훈련의 근간으로 삼도록 설계되어 있지 않다는 것입니다. Ginzburg는 “우리가 경쟁하는 가장 큰 기업들은 (대화) 이력을 활용하는 데이터 포인트로 보지 않습니다. 현재 직원들과의 대화 데이터를 요구하기 시작하려면 그들의 전체 구현 스택과 기술 스택을 변경해야 할 것입니다.”라고 말합니다.
이는 단순히 새로운 AI 기능을 추가하는 것을 넘어, 데이터 아키텍처와 기술 스택의 근본적인 재구축을 의미합니다. 수십 년간 쌓아온 레거시 시스템을 가진 거대 기업들에게는 엄청난 시간과 비용이 드는 작업이죠. 반면 Encore AI는 처음부터 이 ‘대화 데이터 기반 학습’을 핵심으로 설계했기 때문에, 이 분야에서는 독보적인 우위를 점할 수 있다는 분석입니다. 업계 흐름을 보면, 이제 데이터의 양뿐만 아니라 **‘어떤 데이터를, 어떻게 구조화하여, 어떤 목적으로 학습시키는가’**가 AI 경쟁의 승패를 가르는 결정적인 요소가 될 가능성이 높습니다.
이번 3천만 달러의 시리즈 A 투자는 Team8이 주도했으며, Planven, Lukatz, Garage 외에도 여러 은행 및 보험사가 참여했습니다. Encore AI는 이번 투자금을 활용하여 미국 내 영업 확장에 박차를 가하고, 더 많은 대형 금융기관에 플랫폼을 배포할 계획이라고 합니다.
고객 상호작용의 미묘한 차이를 이해하고, 인간의 가장 성공적인 전략을 학습하여 복제하는 AI 에이전트. Encore AI의 이러한 혁신은 영업과 고객 서비스의 미래를 어떻게 바꿀까요? 단순히 비용 절감을 넘어, 기업이 고객과의 관계에서 얻을 수 있는 가치를 극대화하는 새로운 패러다임을 제시하고 있다는 점에서 앞으로의 행보가 정말 기대됩니다.
출처
- 원문 제목: Encore AI raises $30M to build AI agents that learn from customer calls
- 출처: AI News & Artificial Intelligence | TechCrunch
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