위버스, 구글 클라우드 대화형 AI로 245개국 팬 문의 처리

• 위버스가 구글 클라우드 기반 대화형 AI를 도입해 글로벌 팬 지원 시스템을 고도화함

  • 구글 클라우드의 AI 자동화 기술을 통합한 CX 에이전트 스튜디오를 기반으로 구축함
  • 목표는 수백만 명 규모의 사용자 문의를 대화 품질을 유지하면서 즉시 확장 가능한 방식으로 처리하는 것임

• 처리 대상은 팬덤 플랫폼에서 제일 많이 터지는 현실적인 문의들임

  • 티켓 예매, 굿즈 구매, 플랫폼 기능 관련 문의에 24시간 응대함
  • 각기 다른 시간대와 언어를 쓰는 글로벌 팬덤을 전제로 설계됨
  • 구글 클라우드의 머신러닝(ML)과 자연어 처리(NLP) 역량을 활용함

• 이 프로젝트는 갑자기 튀어나온 AI 기능이 아니라 기존 클라우드 이전 흐름 위에 붙은 최신 단계임

  • 위버스는 앞서 대형 아티스트 이벤트 때 발생하는 트래픽 폭주에 대응하려고 데이터 분석 플랫폼을 구글 클라우드 BigQuery로 이전했음
  • 데이터와 AI 환경을 통합해 팬 행동을 더 깊게 이해하고 플랫폼 성능을 최적화하는 기반을 만들었다는 설명임

• 위버스가 강조한 문제는 글로벌 아티스트 활동 때 운영 복잡성이 급격히 커진다는 점임

  • 아티스트 이벤트나 활동 모멘텀에 따라 트래픽과 문의가 한꺼번에 몰림
  • 위버스는 모국어 기반 실시간 지원을 전 세계 팬에게 제공할 수 있게 됐다고 설명함
  • 연내 AI 자동화를 통한 처리 효율을 두 배로 높이는 게 다음 목표임

sequenceDiagram
    participant 팬
    participant 위버스
    participant 대화형AI
    participant 구글클라우드
    participant 지원시스템
    팬->>위버스: 티켓·굿즈·기능 문의
    위버스->>대화형AI: 문의 내용 전달
    대화형AI->>구글클라우드: 언어 이해·의도 분석 요청
    구글클라우드-->>대화형AI: 응답 후보와 처리 결과 반환
    대화형AI->>지원시스템: 자동 응대 실행
    지원시스템-->>팬: 24시간 다국어 답변 제공

• 구글 클라우드 쪽은 이 사례를 글로벌 문화 이벤트 인프라 관점에서 설명함
  • 국경을 넘는 이벤트에는 대규모 트래픽과 다양한 언어를 즉각 처리할 지원 인프라가 필요하다는 논리임
  • 기술이 글로벌 아티스트와 수백만 팬 사이의 간극을 줄이는 사례로 포지셔닝하고 있음

기술 맥락

• 위버스의 선택은 고객지원 자동화를 대화형 AI 중심으로 재구성하는 거예요. 팬덤 플랫폼은 특정 이벤트가 열릴 때 트래픽과 문의가 갑자기 몰리기 때문에, 평상시 기준으로만 인력을 잡으면 피크 타임을 감당하기 어렵거든요.

• 여기서 구글 클라우드가 맡은 역할은 단순 호스팅보다 넓어요. CX 에이전트 스튜디오, 머신러닝, 자연어 처리 역량을 묶어서 문의 의도 파악부터 응답 자동화까지 지원하는 구조예요.

• BigQuery 이전 얘기도 중요한 배경이에요. 대형 아티스트 이벤트에서 생기는 데이터와 트래픽을 분석할 기반이 있어야, 고객지원 AI도 어떤 문의가 어디서 폭증하는지 더 잘 다룰 수 있거든요.

• 숫자로 보면 245개 국가 및 지역의 문의를 처리했다는 점이 핵심이에요. 다국어, 시간대, 이벤트 피크가 동시에 걸리는 서비스라서 자동화가 단순 비용 절감이 아니라 서비스 안정성 문제로 이어져요.