문의가 2배 이상으로 늘어도 상담사를 늘리지 않으려면 — 2026 고객센터 상담사·회선 계산법: 피크 시간 업무량과 AI 전화 분담률

문의가 늘면 상담사를 뽑는다. 많은 고객센터가 지금도 이 공식으로 움직입니다. 그런데 채용과 교육에는 몇 달이 걸리고, 그 사이 늘어난 전화는 대기와 부재중으로 쌓입니다. 시즌이 지나면 늘린 인원이 남는 문제도 생깁니다.

최근 저희 Sody AI 콜봇 서비스를 도입한 고객인 라이프케어 플랫폼에서 월 상담이 1천건 미만에서 약 2천건 이상으로 늘어나는 동안 인바운드 상담사를 한 명도 늘리지 않았다고 알려줬습니다. 결론부터 말씀드리겠습니다. 필요한 상담사 수는 하루 총량이 아니라 가장 바쁜 1시간의 업무량으로 계산하고, AI 전화가 끝내는 통화를 빼서 다시 계산해야 합니다. 이때 AI가 끝내는 비율은 '관여율 × 순 해결률'로 보수적으로 잡아야 인원 계획이 어긋나지 않습니다.

이 글은 업무량(얼랑) 계산, 상담사 수 구하기, 회선 수와의 차이, AI 분담률을 넣은 재계산, 피크와 시즌 대비를 예시와 빈칸 표로 정리합니다.

인원은 하루 총량이 아니라 가장 바쁜 1시간으로 계산합니다

하루 300통을 8시간으로 나누면 시간당 37.5통이지만, 실제 전화는 고르게 들어오지 않습니다. 월요일 오전, 점심 직후, 퇴근 무렵처럼 몰리는 시간이 있고, 평균으로 인원을 잡으면 그 시간에 대기가 터집니다. 그래서 계산은 다음 네 가지 숫자를 모으는 데서 시작합니다.

• 가장 바쁜 1시간의 인입 수: 최근 4주의 시간대별 인입을 통신사·교환기 통계나 상담 기록에서 뽑습니다.
• 평균 처리 시간: 통화 시간에 통화 뒤 기록·접수 시간까지 더한 값입니다.
• 목표 응답 수준: 흔히 '20초 안에 80% 응답'처럼 정합니다.
• 요일·시즌 차이: 명절 전후, 신제품 출시, 프로모션처럼 평소보다 몰리는 시기입니다.

원칙 상담사 수는 하루 평균이 아니라, 가장 바쁜 1시간을 목표 응답 수준으로 받아 낼 수 있는지로 정합니다.

업무량(얼랑)과 상담사 수 계산하기

업무량은 '얼랑(Erlang)'이라는 단위로 셉니다. 1얼랑은 한 사람이 1시간 내내 쉬지 않고 통화하는 양입니다. 계산식은 '시간당 인입 × 평균 처리 시간(초) ÷ 3,600'입니다. 가장 바쁜 1시간에 60통이 들어오고 1통 처리에 평균 5분(300초)이 걸린다면 60 × 300 ÷ 3,600 = 5얼랑입니다.

5얼랑이라고 상담사 5명이면 되는 것은 아닙니다. 전화는 한꺼번에 몰렸다 비었다를 반복하므로, 5명으로는 대기가 계속 쌓입니다. 대기열까지 계산하는 얼랑 C 공식으로 이 예시를 계산하면 상담사 6명일 때 20초 안 응답은 45%에 그치고, 7명이면 72%, 8명이면 86%, 9명이면 94%입니다. '20초 안 80%'를 맞추려면 8명이 필요하다는 뜻입니다.

항목	예시	우리 값
가장 바쁜 1시간 인입	60통	____
평균 처리 시간(통화 + 후처리)	300초	____
업무량	5얼랑	____
목표 응답 수준	20초 안 80%	____
필요 상담사(얼랑 C 계산)	8명	____

이 숫자는 같은 시간에 자리에 앉아 전화를 받아야 하는 인원입니다. 실제 배치 인원은 여기에 휴식·교육·휴가로 자리를 비우는 시간을 더해 정합니다. 얼랑 C 계산은 인터넷의 무료 계산기로도 쉽게 할 수 있습니다. 대기 자체를 줄이는 방법은 따로 정리해 두었습니다. (관련 글: 「콜 대기 없는 콜센터: AICC로 대기시간을 0에 가깝게 (2026)」)

회선 수는 상담사 수와 다릅니다

회선은 동시에 연결될 수 있는 통화의 수입니다. 통화 중인 상담사뿐 아니라 대기열에서 기다리는 고객, AI가 응대 중인 통화도 모두 회선을 씁니다. 상담사 수에 딱 맞춰 회선을 잡으면, 피크 시간에 대기열에도 들어가지 못한 고객이 통화 중 신호를 듣고 끊습니다. 이런 이탈은 상담 기록에 남지 않아 더 위험합니다.

회선 수는 가장 바쁜 시간의 동시 통화 수를 통신사·교환기 통계로 확인하고, 대기 고객 몫과 여유를 더해 정하세요. 정확한 수는 쓰는 통신사나 교환기 업체와 함께 피크 통계를 놓고 정하는 것이 좋습니다. 문의가 늘어도 회선을 그대로 두려면, 늘어난 전화를 AI가 받아 사람에게 가는 통화와 대기를 줄여야 합니다.

AI 전화 분담률을 넣어 다시 계산하기

AI가 끝내는 통화는 '전체 전화 × 관여율 × 순 해결률'입니다. AI가 받았다가 상담사에게 넘긴 통화는 여전히 사람 몫이므로 빼면 안 됩니다. 중앙값(관여율 42%, 해결률 58%)을 그대로 쓰면 전체 전화의 약 24%를 AI가 끝냅니다. 그런데 이 해결률에는 통화 중간 종료가 포함될 수 있으므로, 순 해결률을 30%로 보수적으로 잡으면 약 13%가 됩니다.

시나리오	AI가 끝내는 비율	사람이 받는 시간당 통화	업무량	필요 상담사(20초 안 80%)	우리 값
AI 없음	0%	60통	5.0얼랑	8명	____
관여 42% × 해결 58%	약 24%	약 45통	약 3.8얼랑	6명	____
관여 42% × 순 해결 30%	약 13%	약 52통	약 4.4얼랑	7명	____

같은 리포트 수치를 쓰더라도 해결률을 어떻게 세느냐에 따라 필요 인원이 한 명 달라집니다. 인원 계획에는 우리 회사에서 직접 잰 순 해결률을 넣고, 처음 몇 주는 보수적인 값으로 계산하세요. AI가 넘긴 통화에 요약이 함께 오면 상담사의 처리 시간이 줄 수 있지만, 그 효과는 실제로 재 본 뒤에 반영하는 편이 안전합니다. 비용으로 바꿔 보는 방법은 따로 정리해 두었습니다. (관련 글: 「AICC 도입 효과와 ROI 계산법 | AI 고객센터 비용 분석 가이드」)

피크와 시즌, 결근까지: AI 전화로 넘길 시점 정하기

인원은 평소 기준으로 맞춰 두고, 넘치는 전화만 AI가 받게 하면 채용 없이 피크를 넘길 수 있습니다. 상황마다 넘기는 방식을 미리 정해 두세요.

상황	AI로 넘기는 방식	사람 배치	우리 계획
매일 피크 시간	상담사가 모두 통화 중일 때만 AI가 받음(통화 중 착신)	평소 인원	____
점심·야간·주말	운영시간 밖 전화를 AI가 받음(시간대 착신)	다음 날 회신 담당 지정	____
시즌·프로모션	모든 전화를 AI가 먼저 받음(무조건 착신)	긴급·사람 연결 전담 배치	____
결근·연차	상담사가 받지 못한 전화를 AI가 받음(무응답 착신)	남은 인원	____

Sody AI 콜봇 서비스를 도입한 한 고객의 담당자는 "상담사 1명이 휴가로 자리를 비웠는데도, 다들 업무 공백으로 어려워하지 않고 평상시대로 업무를 처리했습니다"라고 말했습니다. 넘치는 전화를 AI가 받는 구조가 있으면 한두 명의 공백이 곧바로 대기로 이어지지 않습니다. 착신 방식과 설정은 통신사 상품마다 다르니 미리 확인해 두세요.

AI 전화로 인입을 나눌 때 확인할 것

AI 전화 상담원 서비스를 고를 때는 인원 계획에 필요한 것을 확인하세요. 피크 시간의 동시 통화를 감당할 만큼 동시에 받을 수 있는 통화 수가 넉넉한지, 지금 쓰는 대표번호에서 착신 전환으로 연결되는지, 상담사에게 넘길 때 통화 요점이 함께 전달되는지가 기본입니다. 시간대별 인입과 AI 단독 처리, 상담사 연결 건수를 기간별로 볼 수 있어야 다음 달 인원 계획에 실측 값을 넣을 수 있습니다. 요금이 통화 시간 기준인지, 기본료가 있는지도 함께 확인해 시나리오별 비용을 비교하세요.

결론적으로, 문의가 늘 때마다 사람을 뽑는 구조를 벗어나려면 가장 바쁜 1시간의 업무량으로 필요 인원을 계산하고, AI가 끝내는 통화를 관여율과 순 해결률로 보수적으로 빼서 다시 계산해야 합니다. 위 표의 빈칸에 우리 회사의 피크 인입과 처리 시간을 넣어 지금 인원이 맞는지부터 확인해 보세요.