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[심층분석] 컨택센터 구축업계, 매출액 2.52%↑ 종사자 1.7%↑

매출 3조1548억원, 종사자 1만5985명

김우람 기자 | kwr@newsprime.co.kr | 2025.03.17 10:50:14
[프라임경제] 바야흐로 인공지능 전성시대다. 2022년 오픈AI의 챗GPT 출시로 컨택센터 구축업계도 고객 편의성을 개선한 솔루션을 출시하면서 AICC(인공지능 컨택센터)의 디지털 전환이 속도를 내는 분위기다. 

2025 컨택센터 산업총람 ⓒ 프라임경제

2011년부터 발행 중인 '2025 컨택센터 산업총람' 분석 결과, 2024년 컨택센터 구축업계 예상 매출은 3조1548억원, 종사자수는 1만5985명으로 파악됐다. 2023년 대비 2024년 예상 매출액은 2.52% 올랐다. 종사자 수도 1.7% 늘었다. 

최근 발간한 '2025 컨택센터 산업총람'은 2024년 10월부터 12월까지 3개월간 조사를 진행했다. 일부 대기업△KT(030200) △LG유플러스(032640) △LGCNS(064400)의 경우 특정 분야 매출·종사자 매출은 1000억원, 인력은 전체의 10%만 적용했다. 조사 대상은 2024년 119개 기업에서 최근 △클라우드 △AI챗봇 △마이데이터 등을 주요 사업으로 하는 기업을 추가해 123개사를 분석했다. 

컨택센터 구축기업은 컨택센터 운영에 필요한 △PBX(교환기) △CTI △AI △솔루션 △IVR시스템(음성 자동응답) △헤드셋장비 △녹취 시스템 등을 제공하고 있다. 

컨택센터 구축기업 최근 10년간 매출은 △2015년 2조7410억원 △2016년 2조5232억원 △2017년 2조6222억원 △2018년 2조6313억원 △2019년 2조6551억원 △2020년 2조8509억 △2021년 2조9486억원 △2022년 3조2121억원 △2023년 3조644억원 △2025년 3조1548억원을 기록했다. 2024년 예상 매출액 증가 폭은 2.52%로 전년 보다 7.1% 증가했다. 

지난해 컨택센터 구축업계의 매출액(예상)은 3조1548억원으로 추산됐다. ⓒ 프라임경제


컨택센터 구축업계의 매출액은 2023년 감소세를 보였지만, 다시 증가세를 보이고 있다. 

지난해 매출이 줄었음에도, 꾸준한 기술 개발로 AI 내재화에 성공한 것으로 풀이된다. 특히 눈여겨 봐야할 부분은 챗GPT 등장에 따른 고도화된 챗봇·음성봇의 활약이다. 그동안 시나리오를 기반으로 한 상담으로 진행했다면, 이제는 고객들이 원하는 대답만 쏙쏙 골라서 답하는 유연한 솔루션이 잇따라 출시되고 있는 것이다. 

많은 기업들도 AI 솔루션을 출시하면서 수주를 달성하고 있다. 

AICC에 뛰어든 선두주자들은 LLM 기반 생성형 AI를 활용해 사람처럼 응대하는 솔루션 개발의 고도화에 나서는 모습이다. 고객들도 AI 상담사에 적응하면서, 컨택센터 구축시장은 앞으로도 꾸준히 성장세를 유지할 전망이다. 

업계 관계자는 "챗GPT가 도입되면서 기존 챗봇 위주로 사업을 진행해 왔던 기업들이 사업을 전환하고 있다"면서 "구축업계도 PBX방식에서 클라우드 구독형으로 사업을 전환하는 기업이 늘고 있다"고 말했다.

컨택센터 구축업계 인력은 지난해 대비 1.7% 오른 1만5985명으로 밝혀졌다. ⓒ 프라임경제


컨택센터 구축기업의 종사자수는 △2012년 1만383명 △2013년 1만442명 △2014년 1만518명 △2015년 1만643명 △2016년 1만531명 △2017년 1만377명 △2018년 1만822명 △2019년 1만1470명 △2020년 1만1678명 △2021년 1만1484명 △2022년 1만2716명 △2023년 1만5717명 △1만5985명으로 집계됐다. 

지난 2024년은 △감정 분석 △음성봇 △콜봇 △RPA △STT △클라우드 등이 자리 잡으면서 솔루션 유지 인력 공급이 가장 활발했던 것으로 보인다. 

불안한 대외환경·높아지는 인건비와 상담사 인력난으로 인재 공급이 어려워지자, 단순 반복 업무를 AI에 맡기고 있다. 인건비를 줄이기 위해서라도 AI 도입은 선택이 아닌 필수로 자리잡은 것이다. 

AICC의 역할은 앞으로도 더 막중해질 것으로 보인다. 고객 경험 고도화·디지털 경쟁력 확보에 초점을 맞추고 있어서다. 과거 상담을 통해 겪었던 고객의 불만을 학습하고, 어느 시점에서 어떤 것이 필요한지 '고객 데이터'를 활용할 수 있기 때문이다.


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