AI 음성 비서란 무엇인가요?

저는 ChatGPT 음성을 짜증난 영국 남성으로 바꿨어요. 목소리가 너무 친근하면 사랑에 빠질까 봐 걱정돼서요.

그 영화에 나오는 그 남자처럼요.

이제 음성 비서에 대해 이야기해봅시다.

예전엔 Siri가 농담의 소재였죠. 하지만 우리가 Siri에게 시체를 숨기는 방법을 묻고 있을 때, 음성 AI는 조용히 시장 전반에 퍼졌습니다. 2025년 기준, 조직의 67%가 음성 AI를 비즈니스의 핵심으로 여기고 있습니다.

이 조직들은 AI 에이전트가 음성 기능을 갖추면 더 뛰어나다는 사실을 인식하고 있습니다.

아, 그리고 제가 언급한 그 영화? 이제는 먼 이야기가 아닙니다. Open AI가 최근 io를 인수한 것도 비침습적이고 항상 인식하는 음성 비서를 만들기 위한 의도로 보입니다.

언제나 귀에 있는 작은 친구 같은 존재죠.

그래서 지금 이 순간, Alexa는 사람 이름보다 제품으로 더 유명하고, AI 기업 CEO들은 약혼 사진을 함께 찍고, 3분의 2의 기업이 이미 날짜를 잡았습니다.

그리고 이 흐름을 따라가지 않으면, 자매여, 당신은 뒤처진 겁니다.

이해할 만합니다. 기술이 복잡하고, 작동 원리를 설명해주는 사람도 많지 않으니까요. 그런데 누가 음성 기술로 대학원 학위까지 땄는지 아시나요?

(보이진 않겠지만, 지금 엄지손가락을 들고 있습니다.)

(...그리고 누가 또 못 보는지 아시나요? 바로 음성 비서입니다.)

(이만 잡설은 그만하죠.)

이 글을 통해 여러분이 최신 흐름을 따라잡을 수 있도록 하겠습니다. AI 음성 비서가 어떻게 작동하는지, 무엇을 할 수 있는지, 그리고 왜 많은 기업이 이를 도입하는지 알아보겠습니다.

AI 음성 비서란 무엇인가요?

AI 음성 비서는 음성 입력을 처리하고, 이해하며, 작업을 수행하고, 사용자에게 응답하는 AI 기반 소프트웨어입니다. 이 비서는 다양한 산업과 상황에서 사용되며, 업무 관리와 고객 지원에 개인적인 터치를 더합니다.

AI 음성 비서는 어떻게 작동하나요?

AI 음성 비서는 여러 AI 기술의 복합적 조합입니다. 사용자의 음성 입력을 포착하고 응답을 생성하는 몇 초 동안, 매끄러운 상호작용을 위해 여러 과정이 동시에 작동합니다.

자동 음성 인식(ASR)

자동 음성 인식은 종종 음성-텍스트 변환이라고도 불립니다. 실제로 그 역할을 하니까요.

사용자가 휴대폰, 홈 어시스턴트, 차량 대시보드 등 어떤 기기에서든 말을 하면, 그 음성은 텍스트로 변환됩니다. 이를 위해 딥 뉴럴 네트워크가 오디오 클립의 전사 결과를 예측하도록 학습됩니다.

수천 시간에 달하는 다양한 화자, 억양, 잡음 환경의 음성 데이터를 학습한 AI 모델은 전사 능력이 상당히 향상됩니다.

이 첫 단계가 견고해야 하는 이유이기도 합니다.

자연어 처리(NLP)

음성 입력이 텍스트로 전사되면, 이제 모델은 그 의미를 해석합니다.

NLP는 사용자의 질의(텍스트로 전사된)를 의도와 의미 있는 단위로 분석하는 모든 기술을 포괄하는 개념입니다.

의도 인식

텍스트는 구조화되어 있지 않으며, 의미를 파악하는 일은 결코 간단하지 않습니다. 다음과 같은 질의를 예로 들어봅시다.

• “화요일 1시에 Aniqa와 통화 예약해줘.”
• “Cher 노래 틀어줄래?”
• “염소 치즈랑 잘 어울리는 건 뭐야?”

AI 비서는 내부적으로 한정된 의도 목록을 가지고 있습니다. 예를 들어 우리 봇의 경우,

• 일정 예약
• 미디어 재생
• 아마도 웹 검색, 그리고
• 일상 대화

의도 인식은 각 사용자 질의를 이 중 하나의 범주로 분류하는 역할을 합니다.

그렇다면 위 예시들은 각각 어떤 범주에 속할까요?

“통화 예약해줘…”는 명령문 형태로, 비교적 명확합니다. “~해줄래?”는 질문처럼 보이지만, 사실상 앞선 질의와 마찬가지로 명령입니다. 두 경우 모두 원하는 행동이 무엇인지 직감적으로 알 수 있지만, 이를 공식화하는 것은 쉽지 않습니다.

“~랑 잘 어울리는 건 뭐야?”는 간단해 보이지만, 사실은 그렇지 않습니다.

우리가 원하는 답은 음식이지만, 어디서 답을 가져와야 할지는 명확하지 않습니다.

웹 검색을 해야 할까요? 그렇다면 몇 개의 답을 제공해야 할까요? 첫 번째 결과만 제공하면 충분하지 않을 수 있고, 너무 많은 답을 주면 오히려 복잡해질 수 있습니다.

반면, 내부 지식에서 답을 찾을 수도 있지만, 이는 다음 단계에서 다루겠습니다.

결국, 선택은 항상 단순하지 않으며, 이 작업의 복잡성은 봇의 설계나 성격, 그리고 사용자의 질의에 모두 달려 있습니다.

개체명 인식

어떤 작업을 수행할지 아는 것 외에도, 봇은 제공된 정보를 인식해야 합니다.

개체명 인식은 의미 있는 단위– 즉, 개체명–을 비구조화된 텍스트에서 추출하는 역할을 합니다. 예를 들어, 사용자 질의에서 사람 이름, 음악가, 날짜 등을 식별하는 것입니다.

첫 번째 질의를 다시 살펴봅시다.

• “화요일 1시에 Aniqa와 통화 예약해줘.”

Aniqa는 사람 이름이고, 질의에서 사용자가 그녀를 알고 있음이 암시됩니다. 즉, 그녀는 연락처일 가능성이 높습니다.

이 경우 “연락처”는 미리 정의된 개체로, 봇은 사용자의 연락처에 접근할 수 있습니다.

시간, 장소, 기타 의미 있는 정보도 마찬가지로 사용자 질의에 숨어 있을 수 있습니다.

정보 검색

사용자의 의도를 파악한 후, 음성 비서는 적절한 정보를 찾아 응답해야 합니다. 좋은 봇은 다양한 확장 기능을 갖추고 있어야 합니다.

앞서 내부 지식에 대해 이야기했죠. 대형 언어 모델(LLM)의 방대한 지식에 한 번쯤 놀라셨을 겁니다. 물론 인상적이지만, 질의가 전문적일수록 한계가 드러납니다.

검색 기반 생성(RAG)

뛰어난 비서는 외부 지식원에 접근할 수 있습니다 – 학습 과정에서 얻은 지식에만 의존하지 않습니다. RAG는 AI의 응답을 해당 지식에 기반하도록 만듭니다.

여기서 지식이란 문서, 표, 이미지 등 디지털로 처리할 수 있는 모든 것을 의미합니다.

문서를 검색해 사용자 질의와 가장 관련 있는 항목을 찾아 모델의 응답에 반영합니다.

• 때로는 LLM의 정보를 보강하기 위해, 예를 들어 연구 시 학술 문헌을 참고하게 할 수도 있습니다.

• 또 다른 경우에는 모델이 원래 접근할 수 없는 정보에 접근하게 하는 것이 목적일 수 있습니다. 예를 들어 고객 데이터 등입니다.

어느 경우든, 출처를 명시할 수 있어 응답의 신뢰성과 검증 가능성이 높아집니다.

API 및 통합

LLM이 외부 정보와 연결될 수 있는 것처럼, API와 통합을 통해 외부 기술과도 연동할 수 있습니다.

Google Meets로 Calendly를 통해 약속을 잡고, HubSpot 리드를 Clearbit로 평가한 뒤 후속 조치를 하고 싶으신가요? 직접 캘린더, 화상회의, CRM, 분석 도구를 만들지 않는 이상(비추천), 🔌통합⚡️이 필요합니다.

이런 서드파티 도구들은 보통 API를 제공해, 다른 자동화 기술– 즉, 에이전트가 작업을 수행할 수 있도록 합니다.

통합을 통해 봇이 외부 기술과 더욱 쉽게 연동할 수 있습니다. API 위에 구축되어 있어 복잡한 부분을 처리하므로, 에이전트를 간단하게 연결할 수 있습니다.

응답 및 음성 합성(TTS)

즉, 사용자의 입력이 전사되고, 의도가 분석되며, 관련 정보가 검색되고, 작업이 실행되었습니다.

이제 응답할 차례입니다.

사용자의 질문에 답하거나 요청한 작업을 수행했음을 확인하는 등, 음성 봇은 거의 항상 응답을 제공합니다.

음성 합성(TTS)

음성 인식과 반대되는 개념이 바로 음성 합성, 즉 텍스트-음성 변환입니다.

이 모델들은 음성-텍스트 쌍으로 학습되며, 종종 화자, 억양, 감정에 따라 조정되어 사람과 유사한 발화를 생성합니다.

TTS는 인간(형) 음성으로 시작해 다시 인간 음성으로 마무리되는 과정을 완성합니다.

음성 비서의 장점

AI 기능 위에 음성 레이어를 더하면 전반적인 경험이 향상됩니다. 개인화되고 직관적일 뿐만 아니라, 비즈니스 측면에서도 여러 이점이 있습니다.

음성은 텍스트보다 빠릅니다

챗봇이 보편화되면서 사용자는 빠른 응답에 익숙해졌습니다. 음성 AI 비서를 통해 입력 속도도 개선되었습니다.

음성 AI 에이전트 덕분에 문장을 제대로 구성할 필요가 없습니다. 생각나는 대로 말해도 봇이 이해할 수 있습니다.

응답도 마찬가지입니다. 솔직히 읽는 게 번거로울 때가 많은데, 음성으로 들려주면 그런 불편이 없습니다.

24/7 응답

또 다른 종류의 속도입니다. 원격 근무와 전 세계에서 이루어지는 비즈니스로 인해 모든 시간대와 근무 시간을 모두 고려하는 것은 불가능합니다.

음성 상호작용은 특정 근무 시간에 해당하는 고객뿐만 아니라 모두에게 제공되어야 합니다. 음성 AI 비서라면 그게 가능합니다.

더 개인화된 상호작용

대화는 단순히 단어만으로 이루어지지 않습니다. 음성 봇을 사용하면 사용자에게 신뢰감을 주는 더 개인적인 경험을 제공합니다. AI 챗봇의 인간적인 특성과 결합하면, 음성 레이어는 더 강한 연결을 만들어냅니다.

간편한 통합

음성 비서는 손을 쓰지 않아도 되기 때문에 UI도 필요 없습니다. 화면이나 시선을 요구하지 않으므로 차량에서 특히 인기가 많습니다.

실제로 마이크만 연결할 수 있다면 어디든 통합할 수 있습니다. 마이크는 작을 뿐만 아니라 이미 컴퓨터, 스마트폰, 심지어 유선 전화기에도 널리 퍼져 있어 진입 장벽이 매우 낮습니다.

회전식 전화기로도 접근 가능한 첨단 기술이 또 있을까요?

더 높은 접근성

“핸즈프리”는 단순한 편의성만을 의미하지 않습니다. 다양한 필요를 가진 사람들에게는 필수적일 수 있습니다.

음성 비서는 이동성, 시력, 문해력에 제약이 있는 사람들도 기존 AI 인터페이스보다 더 쉽게 사용할 수 있도록 도와줍니다.

산업별 음성 봇 활용 사례

이제 음성 봇의 필요성을 느끼셨나요? 좋습니다. 그렇다면 어떻게 활용할 수 있을까요?

좋은 소식은, 거의 모든 산업에서 음성 AI를 통해 개선이 가능하다는 점입니다.

의료

의료 절차는 대체로 번거롭기로 유명합니다. 그럴 만한 이유가 있죠. 중요한 업무이고, 반드시 정확하게 처리되어야 합니다. 이 분야는 신뢰할 수 있고 효과적인 AI 자동화를 간절히 필요로 합니다.

의료 분야에서 이미 AI가 활용되고 있으며, 여기에 음성이 더해지면 개선할 수 있는 기회가 더욱 많아집니다.

좋은 예로는 의료 설문지(개인 정보, 병력 등)가 있습니다.

이런 작업은 번거롭지만, 매우 중요합니다.

속도와 생산성 향상은 과로에 시달리는 의료진의 부담을 덜어주고, 인간과 유사한 대화 흐름은 반복적인 질문에 답하는 단조로움을 해소해줍니다.

접근성도 보장되고, 앞서 설명한 다층적이고 엄격한 파이프라인 덕분에 기술의 신뢰성도 확실합니다.

금융

중요하고 번거로운 업무 얘기가 나와서 말인데요.

계좌 잔액 확인이나 정보 업데이트 같은 일은 비교적 간단하지만, 오류와 사기를 줄이기 위해 몇 단계의 안전장치가 필요합니다.

NatWest의 음성 상담원은 일반 거래를 처리하여, 실제 상담원이 더 민감하거나 복잡한 상담에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 합니다. 이를 통해 고객 만족도가 150% 증가했으며 보안은 저해되지 않았습니다.

고객 지원

일상적인 전화 업무 자동화와 관련해, Vodafone의 SuperTOBI 음성 AI 비서는 순추천지수(NPS)를 14에서 64로 향상시켰습니다.

고객 서비스 상담은 반복적이기 때문에, 고객의 문의는 사람이든 에이전트든 똑같이 처리됩니다. 특이한 경우는 실제 상담원에게 연결되어 예외 상황도 놓치지 않습니다.

소매

예전에는 점원과 대화하던 시절이 그립기도 합니다.

문제는, 점원들이 매장 카탈로그나 정책을 모두 숙지하기 어렵고, 각 고객을 일일이 응대하는 데 시간이 너무 많이 든다는 점입니다.

Lowe’s의 MyLow: 가상 판매 어시스턴트와 같은 음성 판매 도우미가 등장했습니다. 이 도우미는 제품 정보, 재고, 정책에 대한 정보를 제공합니다.

LLM의 폭넓은 지식은 여기서 빛을 발합니다. Lowe’s 관련 정보뿐 아니라, 인테리어 디자인 지식을 활용해 고객에게 집 꾸미기 조언도 해줍니다.

여전히 사람과의 상호작용을 원하는 고객도 있습니다. 다행히 MyLow는 점원들도 사용할 수 있어, 직원이 필요한 정보를 MyLow에서 얻고 직접 고객을 도울 수 있습니다.

AI 음성 비서 도입 시작하기

음성 AI 비서는 효율성과 개성을 모두 갖춘 최고의 선택입니다. 인간미를 해치지 않으면서도 효율성을 높일 수 있으니, 모두에게 이득입니다.

Botpress는 맞춤형 드래그 앤 드롭 빌더, 인간 개입 관리, 다양한 사전 구축 통합 기능, 그리고 에이전트 위에 자연스럽게 적용되는 음성 래퍼까지 제공합니다.

우리의 봇은 직관적이고 깔끔하지만, 결코 단순하지 않습니다.

지금 바로 시작해보세요. 무료입니다.

자주 묻는 질문

AI 음성 어시스턴트는 다양한 억양이나 언어 장애를 얼마나 정확하게 이해할 수 있나요?

AI 음성 비서는 전 세계 데이터셋으로 학습되어 다양한 억양에 대해 점점 더 정확해지고 있지만, 강한 지역 억양이나 특이한 발음, 언어 장애가 있는 경우 정확도가 떨어질 수 있습니다. Google, Microsoft 등 일부 시스템은 억양별 모델을 제공하지만, 심각한 언어 장애가 있는 사용자는 오류율이 높아질 수 있으며 맞춤형 조정이나 특화 솔루션이 필요할 수 있습니다.

AI 음성 어시스턴트는 오프라인에서도 작동할 수 있나요, 아니면 항상 인터넷 연결이 필요하나요?

AI 음성 비서는 기기 내 음성 인식 및 언어 모델을 사용할 경우 오프라인에서도 작동할 수 있지만, 이 경우 단순한 작업에 한정되고 실시간 외부 데이터 접근은 불가능합니다. 대부분의 고급 비서는 클라우드 기반 처리와 최신 정보 제공을 위해 인터넷 연결을 필요로 합니다.

특히 의료나 금융처럼 민감한 산업에서, AI 음성 어시스턴트와 공유되는 데이터는 얼마나 안전한가요?

의료, 금융 등 민감한 산업에서 AI 음성 비서와 공유되는 데이터는 암호화 및 HIPAA, GDPR, PCI DSS와 같은 규정 준수를 통해 보호됩니다. 그러나 기업은 강력한 보안 인증을 갖춘 공급업체를 신중히 선택해야 하며, 개인 식별 정보를 전송하지 않는 것이 좋습니다.

기존 챗봇에 음성 인터페이스를 추가하는 데 비용이 많이 드나요?

기존 챗봇에 음성 인터페이스를 추가하는 비용은 Google Text-to-Speech나 Botpress 음성 래퍼와 같은 클라우드 API를 사용할 경우 비교적 저렴할 수 있지만, 맞춤형 개발이나 독자 시스템 통합이 필요하면 비용이 더 들 수 있습니다. 최근에는 많은 플랫폼에서 음성 통합 기능을 제공해, 중간 규모 사용량 기준 월 수백 달러 수준으로 비용이 낮아졌으나, 맞춤형 음성이나 보안이 필요한 대규모 구축은 수만 달러의 엔터프라이즈 가격대에 이를 수 있습니다.

기업이 AI 음성 어시스턴트를 처음부터 배포하는 데 얼마나 걸리나요?

기업은 노코드 플랫폼이나 미리 만들어진 템플릿을 활용해, FAQ 답변이나 전화 연결과 같은 간단한 업무용 AI 음성 비서를 몇 시간 만에 배포할 수 있습니다. 반면, 백엔드 시스템과 연동되고 자연스러운 대화를 지원하는 복잡한 음성 비서는 개발에 수 주에서 수 개월이 소요되는 경우가 많습니다.