매년 늘어나는 학사 상담 문의, 효율적인 처리 방법은?
최근 몇 년간 대학의 학사 운영 환경은 빠르게 변화하고 있습니다. 전공제도 개편, 융합 전공 확대, 유연 학기제 등으로 학사 구조가 복잡해지고 문의 유형도 다양해지며, 담당자와 학생 모두 변화 속도를 따라가며 정확하게 대응하기 어려운 상황에 놓였죠.
또한 신학기가 돌아오면 수강신청, 휴학/복학, 장학금 등 학사 제도 전반에 대한 문의가 집중적으로 유입되기 시작하는데요, 매해 반복되는 유형의 문의임에도 새롭게 개편된 제도를 파악하고, 자료를 학습한 뒤 답변해야 하는 구조는 학사 운영팀에게 부담감을 안겨줄 수밖에 없습니다. 이러한 대응이 누적되면 학사 운영팀의 리소스를 잠식하는 구조적인 문제로 이어지겠죠.
학사 상담, 왜 기존 챗봇으론 한계가 있을까?
학사 운영팀의 생산성을 높이고 행정 효율화를 꾀하기 위해 일부 대학들은 시나리오 기반 챗봇(룰베이스)을 도입하기도 했는데요, 여기서 문제점은 시나리오 기반 챗봇은 기존에 유형화된 질문에만 빠르게 응답할 수 있다는 것입니다. 하지만 급변하는 환경에서 단순히 답변을 저장하고 갱신하는 것만으로는 다양한 질문 의도와 맥락을 반영하기 어렵습니다.
이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 것이 생성형 AI 기반 챗봇입니다. 생성형 AI 기반 챗봇은 GPT, Claude 같은 대규모 언어모델을 활용하여 사전 시나리오 구축 없이도 자연스러운 대화가 가능하다는 큰 장점이 있습니다. 그렇다면 두 모델은 구체적으로 어떤 차이가 있을까요?
시나리오 vs 생성형 AI 기반 챗봇 비교해보기
기본 작동 방식의 차이
시나리오 기반 챗봇 | 생성형 AI 기반 챗봇 | |
|---|---|---|
작동 원리 | 사전에 정의된 규칙과 시나리오 기반 | 대규모 언어모델(LLM) 활용 |
대화 방식 | 구조화된 선택지 기반 대화 | 자유로운 자연어 대화 |
질문 처리 범위 | 사전 정의된 시나리오 내에서만 처리 | 사전 정의되지 않은 질문 처리 |
초기 구축 복잡도 | 시나리오 설계 필요 | 답변에 필요한 데이터 연동 |
AI 기반 챗봇은 방대한 데이터를 학습한 인공지능 모델을 활용하여 자연스러운 대화를 생성합니다. GPT, Claude와 같은 모델들이 자주 활용되며 미리 인텐트(사용자의 의도)나 답변을 설정하지 않아도 질문을 이해하고 자연스러운 답변을 생성할 수 있어요.
시나리오 챗봇(룰베이스)은 미리 정의된 규칙과 시나리오에 따라 작동하는 시스템입니다. 인텐트를 몇 가지로 정의하고, 해당 인텐트에 맞게 사전 정의된 응답을 제공하는 방식이죠. 따라서 답변 내용이 시간이 지나도 크게 바뀌지 않는 업종에 가장 적합합니다.
대학 학사 상담 업무 적용 시 차이
조금 더 쉬운 이해를 돕기 위해 “컴공과 3학년인데 교직+복수 전공 가능할까?” 궁금한 학생을 예시로 챗봇의 처리 능력을 비교해 봅시다.
업무 영역 | 생성형 AI 기반 챗봇 | 시나리오 기반 챗봇 |
|---|---|---|
복합 질문 처리 | [교직]과 [복수 전공]의 연관성을 파악해 즉시 답변 | (1) 교직 시나리오 (2) 복수 전공 시나리오에서 각각의 클릭 과정을 통해 답변 |
개인화 상담 | 학생별 이수 현황 참조한 맞춤 답변 가능 | 공통적으로 해당되는 규칙을 참조한 답변만 가능 |
예외 상황 대응 | 예상치 못한 질문에도 유연한 대응 가능 | 시나리오 외 상황 처리 어려움 |
생성형 AI 기반 챗봇은 한 번의 질문으로 종합적인 답변이 가능합니다. 교직과 복수 전공의 상호 연관성까지 고려하여 학점 계산, 졸업 연장 등 학생에게 필요한 실질적인 조언을 제공할 수 있죠.
반면에 시나리오 기반 챗봇은 최소 2번의 별도 상담이 필요합니다. (1) 교직 시나리오, (2) 복수 전공 시나리오에 해당되는 각각의 개별 정보만 제공할 수 있기 때문에 둘을 동시에 할 때의 영향은 파악하기 어렵습니다. 결국 예시 질문과 같은 다소 복잡한 상담은 학사 운영팀의 몫으로 돌아올 수밖에 없겠죠.
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사례로 살펴보는 AI 챗봇 도입 효과
각 챗봇의 특징을 이해했다면 아마 "그래서 AI 챗봇은 실제로 효과적인가" 궁금하실 텐데요, AI 학사 상담 솔루션 클라썸 커넥트를 도입한 대학교의 실제 변화를 통해 효과를 살펴보겠습니다.
챗봇 접수 문의의 88%를 AI로 해결하는 울산대학교
울산대학교는 2025년도 전공 선택의 자유도 확대를 앞두고 학사 문의 폭증을 미리 예상했습니다. 다양한 전공 조합과 복잡한 이수 요건으로 인해 기존 방식으로는 한계가 있을 것으로 판단하고, 클라썸 커넥트를 선제적으로 도입했죠. 그 결과, 아래와 같은 지표를 확인할 수 있었습니다.
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챗봇 접수 문의의 88%를 AI가 자동 처리
야간·주말에도 끊이지 않는 학사 문의, 75% 이상 AI가 실시간 처리
상담사 통화까지 이어진 경우는 5.5%에 불과 - 94.5% AI가 해결
위 수치들은 학생과 담당자 모두에게 더 나은 환경이 만들어졌다는 의미로 해석할 수 있습니다.
학생은 궁금한 점이 생겼을 때 언제든지 정확한 답변을 받을 수 있습니다. 더 이상 담당자의 업무시간을 기다리거나 복잡한 학사 규정 때문에 헤매지 않아도 되죠.
담당자는 반복적인 문의 응답에서 벗어나 본질적인 행정 과제나 제도 개선 업무에 집중할 수 있게 되었습니다. AI 상담으로 해결이 어려운 문의에만 투입이 되기 때문에 상담 퀄리티가 높아지는 효과도 나타났습니다.
여기서 가장 주목해야 하는 지표는 학생 만족도인데요, AI 상담 후 추가로 전화 문의를 요청한 비율이 5.5%에 불과했다는 것은 94.5%의 학생이 AI만으로도 충분히 만족스러운 답변을 받았다는 의미로 볼 수 있겠죠.
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AI로 만드는 학사 운영 효율화
울산대학교의 88%의 처리율과 94.5%의 학생 만족도는 단순한 숫자가 아닙니다. 학생과 담당자 모두가 만족하는 새로운 학사 상담 환경을 의미하죠. 반복적인 학사 문의로 인한 업무 부담이 피할 수 없는 현실이라면, 이제 대응 방식을 바꿔볼 때입니다.
클라썸 커넥트는 대학 학사 업무에 특화된 생성형 AI 상담 솔루션입니다. 복잡한 학사 규정도, 다양한 전공 조합 문의도 자연스럽게 처리할 수 있어요. 학생에게는 언제든지 정확한 답변을, 담당자에게는 더 중요한 업무에 집중할 기회를 제공합니다.
지금 겪고 있는 학사 상담 업무 부담, 울산대학교처럼 AI로 해결해 보시는 건 어떨까요?