호텔리어가 AI 응대 문장을 사람 말투로 바꾼 실제 튜닝 사례 분석

호텔리어는 AI 응대 시스템이 점차 정교해지고 있음에도 불구하고, 고객의 만족도가 일정 수준 이상 오르지 않는다는 점에 주목했다. 대부분의 고객은 빠른 응답에는 만족하지만, 여전히 기계처럼 느껴진다, 딱딱하다 는 반응을 보이고 있었다.

호텔리어는 이 문제의 핵심이 문장 표현 방식에 있다는 것을 간파했다.

그 후 호텔리어는 AI가 생성하는 문장을 일일이 확인하며 사람이 실제로 말할 법한 톤과 어휘로 튜닝하기 시작했다.

이 글에서는 호텔리어가 어떻게 AI 문장을 ‘사람 말투’로 바꾸었고, 그것이 고객 응대 품질에 어떤 영 향을 주었는지를 실무 사례 중심으로 분석한다.

 

호텔리어가 발견한 ‘AI 말투’의 정서적 거리감

호텔리어는 AI 챗봇과 고객의 대화를 정기적으로 모니터링하면서 일정한 공통점을 발견했다.

문장 구조는 정확하고 논리적이지만, 사람의 말투와는 다르게 직선적이고 감정이 배제된 응대가 반복되고 있었다.

예를 들어, 기존 AI 문장은 “요청하신 내용은 접수되었습니다. 잠시만 기다려주십시오.”였다.

호텔리어는 이 문장을 “말씀 주신 요청 바로 확인 중입니다. 기다려주셔서 감사합니다.”로 바꾸었다.

이는 단순한 문장 순서나 표현만의 차이가 아니라, 고객에게 전달되는 인상 전체의 변화를 불러왔다.

그는 AI 문장의 가장 큰 약점은 ‘사람처럼 생각하는 문맥 흐름’이 없다는 것이라 판단하고, 이를 보완하는 문장 튜닝 작업을 시작하게 된다.

 

호텔리어가 적용한 사람 말투의 핵심 원칙

호텔리어는 수백 개의 AI 문장을 검토하며 공통적인 개선 방향을 정리했다.

첫째, 문장의 주어 생략 금지이다. AI는 종종 요청 확인 중입니다 처럼 말하지만, 이는 사람이 쓰기에 부자연스럽다. 그는 모든 문장에 주어를 명확히 포함시켜 제가 요청을 확인 중입니다 혹은 저희가 지금 바로 확인하고 있습니다 로 변경했다.

두 번째는 정중한 경어보다 따뜻한 말투 였다. “죄송합니다” 대신 “불편하셨을 텐데요, 정말 죄송합니다”처럼 감정을 짐작하는 표현을 추가했다.

세 번째는 완료보다 과정에 집중 하는 문장 구조였다. AI는 처리되었습니다 를 자주 사용하지만, 호텔리어는 처리 중이며 결과는 바로 안내드리겠습니다 와 같이 고객이 진행 과정에 함께 참여하고 있다는 인식을 갖게끔 문장을 바꾸었다.

이 세 가지 원칙은 이후 챗봇 전체에 적용되며 응대 톤을 전반적으로 변화시키는 기준이 되었다.

 

실무 현장에서 발견된 문장 튜닝의 효과

호텔리어는 문장을 수정한 이후, 실제 고객 응대 데이터와 후기를 분석해 튜닝의 효과를 검증했다. 그 결과 고객 불만 키워드 사용률이 눈에 띄게 감소했고, 특히 ‘직접 응대 요청률’이 약 30퍼센트 줄어들었다.

고객이 챗봇과의 대화에서 더 오래 머무르며 사람과 대화하고 있다는 인상을 받았기 때문이다.

예를 들어 기존 문장인 문의 주신 사항은 확인 중입니다 는 고객님, 주신 문의 내용 꼼꼼히 살펴보고 있습니다. 잠시만 기다려주세요 로 바뀌었고, 이 문장을 받은 고객은 “마치 사람이 말해주는 것 같았다”는 평가를 남겼다.

호텔리어는 이러한 데이터 기반의 피드백을 바탕으로 문장 패턴을 지속적으로 최적화하며 감성 지수를 조절했다.

 

호텔리어가 만든 ‘사람 말투 문장 사전’의 구조

호텔리어는 자주 쓰이는 AI 응대 문장을 중심으로 ‘사람 말투 사전’을 자체적으로 제작했다. 이 사전에는 상황별 문장 조합과 대체 문장이 함께 정리되어 있었고, AI 개발팀과 협력해 실제 챗봇 시스템에 반영되었다.

예를 들어, [불만 접수 상황]에는 이런 경우엔 정말 불편하셨을 것 같습니다. 바로 확인하겠습니다, [감사 응답 상황]에는 좋은 말씀 감사합니다. 고객님의 말씀이 저희에게 큰 힘이 됩니다. 등으로 분류되었다. 이 문장 사전은 고정된 응답이 아니라 상황에 따라 감정과 맥락을 담을 수 있는 유연한 표현을 기준으로 구성되었으며, 테스트를 거쳐 실효성이 입증된 문장만 남겨졌다.

호텔리어는 이 사전을 전 지점 서비스팀과 공유하며, 각 지점에서도 자체적으로 ‘사람 말투 최적화 프로젝트’를 진행하도록 독려했다.

 

호텔리어가 정의한 ‘사람 말투’의 진짜 기준

호텔리어는 사람 말투란 단지 말을 부드럽게 하는 것이 아니라, 상대방이 듣고 싶어 하는 방식으로 말하는 것이라고 정의했다.

AI는 상황에 맞는 정보를 줄 수는 있지만, 고객이 원하는 방식으로 전달하는 데는 여전히 한계가 있다는 것이다. 그는 문장을 튜닝할 때마다 스스로에게 이걸 내가 친구에게 말한다고 해도 이상하지 않을까?라고 자문했고, 그 기준을 통과한 문장만 챗봇에 넣었다.

호텔리어는 AI가 완전히 인간처럼 말할 수는 없더라도, 인간의 언어 감각을 코드 속에 이식하는 것은 충분히 가능하다고 보았다.

그는 이 과정을 통해 단순한 응대 개선을 넘어서, 기술 안에 사람의 온도를 담아내는 작업이라며 의미를 부여했다.

 

호텔리어가 다문화 고객 대응을 위한 말투 튜닝까지 확장한 사례

호텔리어는 문장 튜닝의 범위를 단순한 한국어 감성에 머물지 않고, 다문화 고객의 언어 사용 방식까지 고려하는 방향으로 확장했다. 예를 들어, 일본인 고객은 ‘직접적인 사과 표현’보다 ‘우회적 공손 표현’을 선호하는 경향이 있었고, 서양권 고객은 ‘직설적인 정보 전달’과 ‘유쾌한 분위기’에 더 높은 만족을 보였다.

호텔리어는 이를 바탕으로 AI 챗봇에 다국어별 말투 조정 로직을 설계했다. 한국어 문장에서 죄송합니다. 바로 확인하겠습니다. 라는 문장을 일본어 응대에서는 “ご不便をおかけし、申し訳ございません。 すぐに確認させていただきます。”처럼 더 길고 간접적인 톤으로 바꿨고, 영어 문장에서는 “Thanks for letting us know. I’ll check that right away!”처럼 캐주얼한 반응으로 조정했다.

이 과정에서 호텔리어는 단순한 번역기가 아니라, 문화적 언어 습관과 고객 기대 톤을 기준으로 튜닝된 응대 문장을 사전화하였다. 그는 이를 통해 기계 번역에서 오는 이질감을 줄이고, 실제 사람과 대화한다는 몰입감을 높이기 위한 시도를 이어갔다.

이 문장 세트는 언어별로 약 20~30개씩 구성되었고, 사용 지역과 고객 국적에 따라 AI가 자동으로 해당 말투를 불러올 수 있도록 로직을 연동했다.

이처럼 ‘말의 정서’를 문화별로 조정한 응대 구조는 고객 만족도에 긍정적인 영향을 주었고, 특히 해외 고객 후기에서 챗봇인데 말이 정중하다, 기계가 유쾌하다 는 반응이 늘기 시작했다.