심박수보다 통화기록이 더 정확…스트레스 예측 모델 개발
KAIST·뉴욕대 공동연구…감시 아닌 상담원 지원 활용 강조
(서울=연합뉴스) 조승한 기자 = 고객 불만을 듣는 콜센터 상담원은 하루에도 수십 번 반복되는 통화 속에서 감정적 피로를 쌓게 된다.
이들의 업무 기록만으로도 별도의 측정 기기 없이 감정적 피로를 예측할 수 있다는 연구 결과가 나왔다.
이의진 한국과학기술원(KAIST) 교수 연구팀은 미국 뉴욕대와 공동으로 콜센터 시스템의 자동 저장 통화 기록을 분석해 상담원 스트레스 수준을 높은 정확도로 예측하는 인공지능(AI) 모델을 개발해 최근 열린 국제학술대회 '인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 2026'에서 발표했다.
기존 연구들은 스트레스 연구는 심박수, 수면, 움직임 등을 추적하며 신체에 초점을 맞췄지만, 오히려 업무 분석이 감정 파악에 도움이 된다는 것이다.
연구팀은 한 달간 국내 한 시청 콜센터에서 상담원 18명의 스트레스 정도를 분석했다.
심박수와 활동량, 실내 환경, 키보드 입력 패턴 등 생체 정보를 함께 측정하는 한편 통화가 끝날 때마다 상담원이 직접 자신의 스트레스 정도를 5단계로 평가하도록 했다.
이렇게 7천400여 건의 데이터를 모아 분석한 결과 생체 정보보다도 통화 기록이 오히려 스트레스를 정확히 짚어내는 것으로 나타났다.
심박수나 움직임 데이터보다도 통화 시작 시간, 통화 지속 시간, 고객 문제, 불만 접수 여부 등이 상담사 스트레스를 예측하는 데 더 효과적인 것으로 나타난 것이다.
해결되지 않은 문제가 있는 장시간 통화나 반복적인 설명이 필요한 통화가 특히 스트레스를 유발하는 요인으로 나타났다.
한 상담원은 "고객이 불쾌할 때도 스트레스지만, 고객이 문제를 제대로 파악하지 못한 채 문의할 때는 훨씬 더 힘들다"고 말했다.
스트레스를 해소하는 방법도 다양했다. 어떤 상담원은 힘든 통화 후 조용하고 가만히 있었지만, 다른 상담원은 키보드를 더 세게 두드리거나, 크게 숨을 내쉬거나, 자리를 떠나기도 했다.
약 300건 이상 개인 통화 이력을 축적해 개별 상담원의 특성에 맞춰 조정한 모델은 일반 모델보다 더 나은 성능을 보였다.
효과도 나타났다.
일부 상담원들은 통화 후 자신의 스트레스 수준을 측정하는 것이 다음 통화에 앞서 자신의 감정 상태를 더 잘 파악하는 데 도움이 됐다고 말했다고 연구팀은 설명했다.
연구팀은 이런 데이터가 개인 평가나 상담원 감시에 쓰이는 것을 경계하며 상담원을 돕는 용도로 활용돼야 한다고 강조했다.
이 교수는 "콜센터는 이미 직원들에 대해 많은 정보를 알고 있다"며 "우리 목표는 이러한 데이터를 직원들에게 불리하게 사용하는 것이 아니라, 오히려 이롭게 활용할 수 있다는 것을 보여주는 것"이라고 말했다.
shjo@yna.co.kr
(끝)
<저작권자(c) 연합뉴스, 무단 전재-재배포, AI 학습 및 활용 금지>