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The Deflection Dividend: 한국 소상공인·중소기업 AI 상담 자동화의 경제학
초록
대기업 콜센터의 AI 자동화는 널리 보도되지만, 정작 상담 인력을 감당하기 어려운 소상공인·중소기업(SMB)의 자동화 경제성은 거의 정량화되지 않았다. 우리는 두 개의 공개 벤치마크, 한국 상담원의 완전부담 인건비와 AI 상담의 자동응답률만으로 투명하고 재현 가능한 절감 모델을 구성한다. 정규 상담원 1인의 완전부담은 급여의 1.2~1.25배인 연 약 3,750만원이며 급여는 그중 80%뿐이다. 구조화 문의 대역(65~80%)보다 보수적인 자동응답률 55%에서 3인팀은 1.65 FTE·연 약 6,188만원, 5인팀은 1억원 이상을 절감한다. 절감은 자동응답률에 선형 비례해 결론 전체가 그 단일 숫자에 달려 있고, '45% 자동응답이 실해결 14%일 수 있다'는 경고 때문에 우리는 그것을 낮게 잡았다. 합리적 구독료를 빼도 회수 배수는 17~52배다. 없앨 상담원이 없는 가장 작은 가게에는 배당이 인력이 아니라 회수된 사장의 시간(월 약 29시간)이다. 우리는 이를 실측이 아닌 상한 모델로 제시하고, 저자가 이 계층의 제품을 운영함을 명시하며, 모델을 증거로 바꿀 단일 한 달 측정을 특정한다.
키워드
- AI customer service
- deflection rate
- SMB
- unit economics
- call center
- labor cost
- automation
- Korea
- reproducibility