AI 기반 문의 자동화 구축 사례와 성과


1. AI 기반 문의 자동화의 필요성 인식

무신사는 내부 커뮤니케이션 채널 ‘문의-무물보’를 통해 매일 수백 건의 질문을 처리해야 했습니다. 그러나 약 1,400명 이상이 참여한 이 채널은 반복적이고 유사한 문의가 끊임없이 쏟아졌고, 담당자들은 동일한 질문에 수동으로 답변하느라 시간을 낭비하고 있었습니다. 이로 인해 개발자와 기획자 모두 핵심 업무에 집중하기 어려운 상황이 지속되었습니다.

특히 Confluence에 이미 정리된 문서가 있음에도 불구하고, 직원들이 해당 정보를 직접 검색해 찾아내는 과정이 비효율적으로 이루어졌습니다. 결국 무신사는 ‘AI가 대신 문서를 찾아 답변해주는 시스템’을 구상하게 되었습니다. AI를 통한 실시간 응답 자동화는 단순한 편의 기능을 넘어, 조직 전체의 생산성을 높이는 혁신의 출발점이 되었습니다.

AI 도입의 배경에는 “사람이 아니라 시스템이 문제를 해결해야 한다”는 무신사 개발 조직의 철학이 자리하고 있습니다. AI가 반복적인 질문 응답을 처리하고, 직원들은 보다 창의적이고 전략적인 업무에 집중하도록 하는 구조로 변화한 것입니다.

2. AI 기술을 활용한 문의 자동화 프로세스

촤비스 시스템은 AWS Bedrock과 Spring AI를 기반으로 구축되었습니다. AWS Bedrock은 보안성과 안정성이 뛰어난 AI 플랫폼으로, 무신사의 내부 데이터를 외부에 노출하지 않고도 고품질의 질의응답(QA)을 수행할 수 있도록 지원합니다. 이 AI 모델은 내부 문서를 학습하여 Slack 내에서 자연스러운 대화로 답변을 제공할 수 있습니다.

Spring AI는 AI가 활용할 수 있는 도구와 실행 흐름을 자동으로 정의하여 Slack에서 발생한 문의를 분석하고, 관련 정보를 Confluence 문서에서 추출하여 답변합니다. 즉, 질문자가 “배송 정책이 바뀌었나요?”라고 입력하면, AI가 관련 문서를 탐색하고 정책 변경 내역을 바로 안내하는 구조입니다. 이 과정은 사람의 개입 없이 자동으로 이루어집니다.

또한, AWS Kendra에서 오픈소스 검색엔진인 Typesense로 전환한 결정도 주목할 만합니다. Kendra는 고성능이지만 비용 부담이 컸던 반면, Typesense는 저비용으로 빠른 검색 속도를 제공하여 무신사 환경에 적합한 솔루션으로 자리잡았습니다. 이러한 기술적 조합은 AI 도입의 현실적 어려움을 극복한 좋은 사례라 할 수 있습니다.

3. 자동화 도입 이후의 변화와 성과

촤비스가 운영된 첫날, 200명 이상의 구성원이 ‘무물보-with-choavis’ 채널에 참여했습니다. AI의 즉각적인 응답은 직원들에게 신선한 충격을 주었고, 사소한 질문도 부담 없이 남길 수 있는 분위기를 만들었습니다. AI가 문서에서 즉시 답변을 제시하면서 직원들은 더 이상 긴 검색 시간을 허비하지 않게 되었습니다.

운영 초기에는 예상보다 높은 API 호출 비용이 발생했지만, Typesense로의 전환 이후 시스템은 안정화되었고, 약 450명의 구성원이 적극적으로 사용하면서 업무 효율성이 크게 향상되었습니다. 특히 “AI가 직접 답을 찾아주는 경험”은 직원들이 AI 도구를 신뢰하는 계기가 되었습니다.

개인적으로 촤비스 프로젝트는 ‘AI를 실질적 도구로 만든 성공적인 시도’라고 평가합니다. 많은 기업들이 AI를 실험적 기능으로만 다루는 반면, 무신사는 실제 내부 프로세스에 깊이 통합하여 가시적인 생산성 향상을 이끌어냈습니다. AI는 단순히 기술적 존재가 아니라, 업무 환경을 개선하는 파트너로 기능할 수 있음을 보여준 것입니다.

결과적으로 무신사는 반복 업무를 자동화함으로써 직원들의 업무 피로도를 낮추고, 팀 간 협업과 정보 공유 문화를 강화했습니다. 이는 “AI가 조직 문화를 바꾼 사례”로 기록될 만합니다. 앞으로 촤비스는 더욱 정교한 검색과 개인화된 응답 기능을 통해 무신사의 업무 환경을 지속적으로 진화시켜 나갈 것입니다.


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