채무 추심에 AI 음성 에이전트를 사용하는 방법: 실용 가이드

채무 추심을 위한 AI 음성 에이전트는 연체된 잔액에 대해 차용인에게 전화를 걸고, 고정된 메시지를 재생하거나 사람이 전화를 거는 것을 기다리는 대신 음성 인식 및 생성형 AI를 사용하여 실제 대화를 나누며 그 내용을 기록하는 소프트웨어입니다. 이 가이드는 음성 에이전트가 추심 과정에서 어떤 역할을 하는지, 규정 준수를 위해 무엇을 정확히 해야 하는지, 어떻게 설정하는지, 그리고 통화가 효과적인지 판단하는 방법을 다룹니다.

왜 채권 추심(Collections)이 음성 AI로 전환되는가

채권 추심은 본질적으로 볼륨 문제와 그 안에 내재된 인력 문제가 결합되어 있습니다. 팀원들이 수백 개의 계정에 전화를 걸지만, 대부분은 음성 사서함으로 연결되고, 간신히 통화하는 소수의 경우 종종 긴장감이 흐릅니다. 이 작업은 반복적이고, 인력을 확보하기 어려우며, 확장하는 데 비용이 많이 듭니다.

이러한 특성은 아웃바운드 음성 에이전트에 자연스러운 적합성을 제공합니다. 작업은 구조화되어 있고, 각 통화의 목표가 명확하며, 일관되지 않은 통화로 인해 발생하는 비용이 높기 때문입니다.

중요한 부분은 에이전트의 목적입니다. 에이전트는 추심 담당자를 대체하기 위해 있는 것이 아닙니다. 대신 초기 단계의 대량 호출 및 심야 시간대 전화를 처리하여, 인간 팀원들이 판단이 필요한 계정에 시간을 할애할 수 있도록 합니다.

예시: 초기 단계 납부 알림

이 가이드 전체에서 사용되는 시나리오입니다. 차용인이 분할금 납부를 7일 연체한 상황입니다. 아직 공식적인 회수 단계에 이르지 않았습니다. 아웃바운드 에이전트가 전화를 걸어 단 하나의 임무를 수행합니다: 차용인이 납부 건을 알고 있는지 알아내고, 약속이나 이유를 얻는 것입니다.

이는 위험도가 낮고 구조화되어 있어 좋은 첫 번째 사용 사례입니다. 에이전트는 분쟁을 해결하거나 대출을 재조정할 필요가 없습니다. 단지 네 가지 결과 중 하나(납부 완료, 납부 약속, 분쟁 발생, 또는 인간에게 에스컬레이션)를 얻으면 됩니다.

이는 스크립트 작성하기 쉽고, 테스트하기 쉬우며, 측정하기도 쉽습니다.

규정 준수(Compliance)가 최우선이다

채권 추심에서 규정 준수는 나중에 추가하는 기능이 아닙니다. 이 자체가 프로그램이 실행될 수 있는지 여부를 결정합니다.

음성 에이전트는 사람이 담당하는 팀보다 일관성이 높을 수 있습니다. 왜냐하면 나쁜 하루를 보내지 않기 때문입니다. 지정된 시간 내에 전화를 걸고, 필요한 고지 사항(disclosure)을 매번 전달하며, 모든 단어를 기록하기 때문입니다. 하지만 이는 설정해 주었을 때만 가능합니다.

전화가 나가기 전에 확인해야 할 사항들:

통화 시간. 미국에서는 FDCPA에 따라 차용인의 현지 시간으로 대략 오전 8시부터 오후 9시 사이에 전화를 거는 것이 제한됩니다. 인도에서는 RBI의 회수 지침이 더 엄격하므로, 귀하의 대출 기관 유형에 맞는 현재 규정을 확인해야 합니다.
필수 고지 사항. 누가 누구를 대신하여, 그리고 이 전화가 어떤 채무에 관한 것인지 명시해야 합니다. 이를 통화 중간에 숨기지 말고 첫 메시지에 포함시키세요.
자동화된 통화 동의. 미국에서 FCC는 TCPA에 따라 AI 생성 음성을 인공 음성으로 취급하며, 이는 사전 동의(prior consent) 기준을 높입니다. 이 부분은 법률 검토를 받으세요.
통화 빈도. 계정당 주간 시도 횟수에 상한선을 설정하고, 이를 누군가의 머릿속이 아닌 캠페인에 적용해야 합니다.
녹음 및 보존. 녹음 파일과 스크립트가 어디에 저장되어 있는지, 그리고 누가 접근할 수 있는지 알아야 합니다.
분쟁 처리. 차용인이 채무를 갚지 않는다고 말하면, 에이전트는 이를 기록하고 압박하는 것을 중단해야 합니다.

이는 법률 자문이 아닙니다. 출시하기 전에 스크립트와 통화 흐름(call flow)을 컴플라이언스 또는 법률 팀에 검토받으세요.

시작하기 전: 필요한 것들

어떤 것을 설정하든 두 가지가 준비되어야 합니다:

전화번호: 에이전트가 전화를 거는 데 사용할 번호로, 플랫폼 또는 SIP 트렁크를 통해 연결해야 합니다.
에이전트 지침: 고지 사항을 포함한 오프닝 라인, 통화의 목표, 그리고 차용인이 분쟁하거나 화를 내거나 사람을 요청할 때 에이전트가 정확히 무엇을 해야 하는지에 대한 내용

나머지 모든 것은 이 두 가지에 기반합니다.

단계별 설정 가이드

단계는 플랫폼에 구애받지 않습니다. 세부 사항은 DronaHQ의 음성 에이전트를 작업 예시로 사용합니다.

1단계: 번호 연결 및 에이전트 생성

전화 기능을 SIP 트렁크를 통해 연결합니다. Twilio Elastic SIP Trunk는 이미 Twilio에서 통화 인프라를 운영하고 있다면 사용할 수 있습니다. 연결한 후, 'Call Configuration' → 'Outbound Settings' 아래의 에이전트에게 번호를 라우팅하고, 관리자 콘솔에서 에이전트를 생성합니다.

계획해야 할 제약 사항 중 하나는 다음과 같습니다: 각 번호는 한 명의 에이전트와 동시에 하나의 실시간 통화에만 연결된다는 것입니다. 짧은 시간 동안 많은 포트폴리오를 처리하려면, 여러 개의 번호가 필요하거나 캠페인이 단순히 더 오래 걸릴 것입니다.

2단계: 지침을 분기별로 작성하기

음성, 전사(transcriber) 및 LLM 모델을 설정한 다음 첫 번째 메시지를 작성합니다. 플레이스홀더를 사용하세요. 일반적인 오프닝은 2초 안에 로보콜처럼 들리며, 이는 채무 추심에서 통화 비용으로 이어질 수 있습니다.

예시:

"안녕하세요 {{borrower_name}}님, 여기는 {{company_name}}입니다. {{due_date}}에 만기가 된 {{amount_due}}의 {{loan_type}} 납부 건으로 전화드렸습니다. 본 통화는 녹음될 수 있습니다. 지금 말씀 나누기 좋은 시간인가요?"

이것은 채무자 이름과 정확한 납부액을 언급하며, 고지 사항(disclosure)을 초반에 포함합니다.

지침을 작성할 때는 '채무자의 응답을 처리한다'라고 쓰지 마세요. 모든 분기별 시나리오를 구체적으로 명시해야 합니다:

오늘 갚겠다고 할 경우: 금액을 확인하고, 방법을 확인하며, 통화를 종료합니다.
시간이 더 필요하다고 할 경우: 특정 날짜를 요청하고, 이를 상환 약속으로 기록합니다.
전액 납부가 어렵다고 할 경우: 승인된 옵션만 제시하고, 임의적인 제안은 하지 않습니다.
채무 자체에 이의를 제기할 경우: 이를 인정하고, 기록하며, 채무 추심 대화를 중단합니다.
화가 나거나 사람을 요청할 경우: 즉시 전송하거나 콜백 일정을 잡습니다.

목표만 알고 분기별 시나리오(branches)를 모르는 에이전트는 대화가 흐름에서 벗어날 때 과도하게 설명하거나 순환하는 경향이 있습니다. 채무 추심에서는 임의적인 제안 역시 규정 준수 위험(compliance risk)입니다.

3단계: 출시하기 전에 도구 연결하기

에이전트가 발생한 내용을 보낼 곳이 필요합니다. DronaHQ에서는 Tool Builder를 사용하며, Google Sheets, Slack, Notion, Gmail과 같은 Connector Library 통합 기능은 물론, 네이티브로 지원되지 않는 모든 것을 위한 MCP와 Composio를 사용할 수 있습니다.

첫 캠페인 전에 최소한 하나의 목적지를 연결해야 합니다. 이는 상환 약속을 기록하는 시트일 수도 있고, 차용자가 이의를 제기하거나 상담원을 요청할 때 청구팀에 경고 알림이 가는 곳일 수도 있습니다. 만약 이 부분을 나중에 연결하게 되면, 결과값을 수동으로 통화 로그에서 추출하는 데 시간과 노력을 낭비하게 됩니다.

통화 후 결제 링크를 전송하려면, 연결된 도구나 웹훅(webhook)을 통해 처리하고 실제 결제는 기존의 결제 시스템에서 관리해야 합니다.

4단계: 캠페인 실행하기

에이전트를 구축하고 도구를 연결했다면, 이제 캠페인을 설정합니다:

캠페인 이름을 지정하고, 전화를 걸 출처 번호를 선택하며, 에이전트를 선택합니다.
계좌가 담긴 CSV 파일을 업로드하고, borrower_name, amount_due, due_date와 같이 에이전트가 예상하는 변수에 열(column)을 매핑합니다.
응답하지 않은 통화에 대해 자동 재시도(auto-retry) 기능을 활성화하고, 재시도 횟수와 대기 시간을 설정합니다.
시간대(timezone)와 통화 가능 시간(calling window)을 설정합니다.

여기서 통화 가능 시간은 대부분의 아웃바운드 사용 사례보다 더 중요합니다. 차용자의 시간대에 맞춰 법적 근무 시간 내에 설정하고, 선호 사항이 아닌 엄격한 제한으로 간주해야 합니다. 첫 전화를 놓치는 사람들은 자동 재시도 기능에 맡기세요.

또한, 출시하기 전에 에이전트가 게시(published)되었는지 확인하세요. 캠페인은 게시된 에이전트와 게시된 변경 사항만 가져오므로, 깜빡하고 게시하지 않은 스크립트 수정본은 캠페인이 이전 버전으로 실행되지만 사용자에게 알리지 않을 수 있습니다.

5단계: 첫 번째 배치(batch) 확인하기

캠페인 개요(Campaign Overview)를 먼저 열어 첫 배치의 회수율(pick-up rate)을 확인하세요. 만약 이 수치가 낮다면, 통화 시간대가 잘못 설정되었거나 CSV 파일의 일부 번호가 잘못되었을 가능성이 높습니다. 2,000건의 전화를 건 후에 문제를 발견하는 것보다 20건 정도에서 파악하는 것이 훨씬 저렴합니다.

다음으로 몇 개의 녹취록(transcripts)을 들어보세요. 실패한 통화뿐만 아니라 완료된 것으로 표시된 통화도 확인하고, 특히 정보 공개 여부(disclosure), 채무자가 반발할 때의 어조(tone), 그리고 에이전트가 승인한 제안 범위 내에 머물렀는지 등을 구체적으로 읽어보세요.

통화 후 분석: 효과 측정 방법

녹취록만으로는 추심 프로그램이 작동하고 있는지 알 수 없습니다. 팀이 이미 확인하는 곳에 모든 통화에서 구조화된 데이터(structured data)가 필요합니다.

설정은 네 가지 부분으로 구성됩니다:

에이전트의 구조화된 출력(Structured output on the agent). 결정을 내리는 데 필요한 필드(disposition, promise-to-pay date, promised amount, dispute flag, sentiment 등)에 대한 스키마를 정의합니다. 이 과정은 통화 중에 실행되므로, 데이터는 통화가 끝날 때 준비됩니다.
통화 후 웹훅(Post-call webhook). 에이전트가 구조화된 출력이 준비되면 이를 발송합니다. 따라서 아무도 통화 기록을 열어 확인하지 않아도 됩니다.
이를 포착하는 자동화 시스템(Automation that catches it). 필드를 데이터베이스에 작성합니다. 시작 단계에서는 Google Sheet로 충분하며, 볼륨이 커져 시트에서 쿼리하기 어려워지면 정식 데이터베이스를 사용하는 것이 좋습니다.
최상단의 대시보드(Dashboard on top). 결과가 한 곳에 일관되게 쌓이면, 내보내기 작업 없이 추세(trends)를 보여주는 대시보드를 연결합니다.

결제 알림 예시의 경우, 완료된 통화는 다음과 같은 기록을 생성합니다: disposition: promise_to_pay, promised_date: Friday, dispute: false, sentiment: neutral. 이 기록은 추적 시트(tracking sheet)에 한 행을 기록할 수 있으며, 만약 채무자가 사람과의 통화를 요청했다면 팀에게 즉시 경고를 보낼 수도 있습니다.

하루에 수백 건의 통화가 발생하는 환경에서 이를 구축해야 합니다. 여러 캠페인을 운영한 후에 하는 것이 아닙니다.

첫날부터 추적할 가치가 있는 지표들:

연결률 (Connect rate): 걸려온 총 통화 중 실제로 연결된 통화 수량
처리 결과 분포 (Disposition mix): 결제 완료, 지급 약속, 분쟁 제기, 무응답, 오번호 등
약속 이행률 (Promise-kept rate): 지급 약속이 실제 결제로 전환되는 비율. 이는 통화가 행동 변화를 가져왔는지 알려주는 수치입니다.
분쟁 및 불만 접수율 (Dispute and complaint rate): 규정 준수 문제에 대한 조기 경고 지표
상위 보고율 (Escalation rate): 에이전트가 인간 상담원에게 인계하는 빈도
통화당 비용 (Cost per call): 음성 인식(speech-to-text), 모델, 음성 합성(text-to-speech) 및 구조화된 추출에 걸쳐 분할 계산됩니다.

약속 이행률은 대부분의 팀이 건너뛰는 지표입니다. 지급 약속으로 끝난 통화는 아무도 돈을 내지 않을 때까지는 성공처럼 보입니다.

음성 에이전트 vs. 인간 팀 vs. 자동 다이얼러

	인간 채권 추심팀 (Human collections team)	자동 다이얼러 / 사전 녹음 IVR
도달 범위 (Reach)	인력 및 근무 시간에 제한됨	모든 계정, 일방향 메시지
전체 포트폴리오, 양방향 대화
...

법적 기간 외 통화: CSV의 시간대 불일치만으로도 발생할 수 있음.
에스컬레이션 경로 부재: 사람과 이야기하고 싶지만 연락이 닿지 않는 채무자가 아예 전화가 오지 않는 경우보다 더 나쁨.
즉흥적인 제안: 상담원에게 어떤 것을 제공할 수 있는지 알려주지 않으면, 이행할 수 없는 무언가를 제안할 수 있음.
분쟁 후 압박: 분쟁은 채권 추심 대화를 종료하고 사람에게 연결해야 함.
침묵의 Null을 답변으로 취급: 빈 필드는 "언급되지 않음"을 의미하며, "아니요(no)"를 의미하지 않음.
과도하게 중첩된 추출 스키마: 결정을 유도하는 세 개 또는 네 개의 필드부터 시작해야 함.
통화 상대가 잘못됨: 상담원은 누구와 통화하고 있는지 확인될 때까지 채무에 대해 논의해서는 안 됨.
인간의 현장 점검(spot-check) 루프 부재: 자동화가 실행된 후에도 주기적으로 소량의 전화를 샘플링해야 함.

사람이 여전히 중요한 영역

Voice AI는 반복적인 첫 접촉은 잘 처리합니다. 어려움, 슬픔, 분노, 복잡한 분쟁 같은 상황은 덜 잘 처리하며, 이러한 통화에서 잘못된 상호작용이 가장 큰 피해를 입힙니다.

따라서 핸드오프(handoff) 설계를 의도적으로 해야 합니다. 어떤 신호가 인계(transfer)를 유발하는지—분쟁인지, 어려움 언급인지, 사람 요청인지—결정하고, 사람이 전화를 받을 때 전체 맥락을 확보하도록 해야 합니다. 채무자가 자신을 반복해서 설명할 필요가 없어야 합니다.