고객 서비스 플랫폼 전문 인터콤(Intercom)이 자체 개발한 고객지원 특화 AI 모델을 공개하며 AI 시장 구도에 변화를 예고했다. 범용 AI 모델이 아닌 ‘도메인 특화 모델’ 전략으로 'GPT-5.4'와 '클로드 오퍼스 4.5' 등 최상위 모델을 성능과 속도, 비용 측면에서 앞섰다는 주장이다.
샌프란시스코의 인터콤은 26일(현지시간) 고객지원 특화 AI 모델 ‘핀 에이펙스 1.0(Fin Apex 1.0)’을 공개했다.
이 모델은 인터콤의 고객 응대 AI 에이전트 ‘핀(Fin)’을 구동하는 핵심 엔진이다. 핀은 이미 주당 200만건의 고객 문의를 처리하며 빠르게 성장해 왔으며, 연간 반복 매출(ARR) 1억달러(약 1500억원)에 근접한 핵심 사업 분야로 자리 잡았다.
인터콤은 에이펙스 1.0의 고객 문제 해결률이 73.1%로, GPT-5.4와 클로드 오퍼스 4.5(각각 71.1%)를 상회한다고 밝혔다.
고객 문제 해결률이란 고객 서비스(CS) 분야에서 가장 핵심적으로 관리하는 지표 중 하나로, 전체 고객 문의 중 상담원이나 AI 에이전트가 문제를 최종적으로 해결한 비율을 의미한다. 챗봇 응답의 정확도를 넘어, 실제로 문의를 마무리했는가를 보여준다.
수치상 차이는 2%포인트에 불과하지만, 대규모 고객 운영 환경에서는 수백만건과 직결되는 의미 있는 격차라는 설명이다. 실제로 한 게임 기업은 해결률이 68%에서 75%로 급등, 미해결 문의가 22% 감소하는 성과를 기록했다.
이번 성과의 핵심은 ‘사후 학습’ 전략에 있다. 인터콤은 수년간 축적한 수십억건의 고객 응대 데이터를 기반으로 모델을 재학습하고, 실제 문제 해결 결과를 반영하는 강화 학습(RL) 시스템을 구축했다. 단순한 언어 생성 능력을 넘어, 고객 응대에서 중요한 판단력·공감·대화 구조까지 학습했다는 것이다.
인터콤은 “사전 학습은 이미 범용화된 영역”이라며 “앞으로 경쟁력은 특정 도메인에 최적화된 사후 학습에 달려 있다”라고 강조했다. 이는 최근 안드레이 카르파시가 최근 언급한 ‘AI 모델의 종 분화(speciation)’ 흐름과도 맞닿아 있다. 범용 모델이 아닌, 특정 작업에 최적화된 모델들이 확산할 것이라는 전망이다.
성능뿐 아니라 효율성도 개선됐다. 에이펙스는 평균 3.7초의 응답 속도로 경쟁 모델보다 빠르며, 환각 발생률도 기존 대비 65% 감소했다. 비용도 기존 프런티어 모델 대비 약 5분의 1 수준으로, 기업 입장에서는 품질과 비용을 동시에 개선할 수 있는 선택지로 평가된다.
주요 벤치마크 비교 (사진=인터콤)
이에 따라 인터콤은 기존 외부 모델 의존에서 벗어나 자체 모델로 전환했다. 초기에는 GPT 계열을, 이후에는 클로드 계열 모델을 활용했지만, 이제는 핵심 응답 모델을 에이펙스로 대체했다.
다만 기반이 된 구체적인 베이스 모델은 공개하지 않았으며, 오픈웨이트 모델을 활용했다는 점만 확인했다.
도메인 특화 맞춤형 모델이 범용 모델보다 효율이 높다는 것은 상식에 가깝다. 그러나 이번 결과는 '해결률'이라는 실질적인 가치를 제시해 첨단 범용 모델과의 성능을 구체적으로 비교한 사례라는 점에서 의미 있다.
또 그동안 많은 SaaS 기업들은 오픈AI 등의 API를 가져다 쓰면서 "AI 기업이 직접 뛰어들면 망하는 것 아니냐"라는 의구심을 받아왔다. 그러나 인터콤은 자체 모델 개발로 비용을 줄이면서도 성능은 더 높일 수 있음을 보여줬다. 비즈니스 측면에서도 SaaS 기업의 생존 전략을 보여줬다는 평이다.
인터콤은 “모든 기업이 자체 AI 모델을 갖추는 풀스택 AI 기업으로 진화해야 한다”라며, 범용 API에 의존하는 서비스는 경쟁력을 잃을 수 있다고 지적했다.
한편, 에이펙스는 독립적인 API 형태로 제공되지 않고 핀을 통해서만 사용할 수 있다. 인터콤은 앞으로 영업과 마케팅 영역까지 AI 에이전트를 확장, 세일즈포스의 ‘에이전트포스(Agentforce)’ 등과 정면 경쟁에 나설 계획이다.
박찬 기자 cpark@aitimes.com
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