How Cars24 scales conversations and builds faster with OpenAI

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💡 한 줄 요약

카스24는 오픈AI 기반 음성·채팅 에이전트와 코덱스·챗GPT를 고객 여정과 사내 업무 전반에 적용해 월 100만 분 이상의 대화를 처리하고, 이탈 판매자 리드의 12%를 회수하며, 주요 서비스 업무의 처리 시간을 80% 단축했다.

📌 핵심 요약

카스24는 인도를 중심으로 아랍에미리트와 호주에서도 차량 탐색, 금융, 재판매, 구매 후 서비스를 아우르는 중고차 생태계를 운영한다.
구매자용 음성·채팅 에이전트는 요구 조건 파악, 차량 추천, 시승 예약, 금융 상담, 방문 전후 후속 연락, 보증·반품·사후 서비스 지원까지 담당한다.
판매자용 에이전트는 차량 정보 수집, 검사 예약과 일정 변경, 알림, 경쟁 거래 정보 수집을 수행하며, 10일 이후 이탈했던 리드를 다시 접촉해 기존 손실 리드의 12%를 회수했다.
제품·개발 조직은 코덱스를 리니어 티켓 작성과 정제, 버그 처리, 구현, 깃허브 작업 요약과 팀 업데이트에 연결했고, 주요 서비스 업무의 처리 시간은 80% 감소했다.
카스24는 중앙 조직의 약 600명에게 챗GPT 엔터프라이즈와 코덱스를 배포했으며, 일일 활성 사용률은 85~90%로 엔지니어링뿐 아니라 재무, 법무, 마케팅, 운영까지 활용 범위가 확대됐다.

🧩 주요 포인트

여러 날 또는 여러 주에 걸친 자동차 거래를 에이전트가 연속적으로 지원함으로써, 상담 인력의 지속적 증원 없이 대규모 고객 접점의 일관성을 높였다.
코덱스를 별도 개발 도구가 아니라 티켓 생성부터 구현·보고까지 참여하는 업무 주체로 배치해, 소프트웨어 개발 흐름과 협업 방식 자체를 재구성했다.
현업 직원이 직접 분석·승인·연락·일정 관리 도구를 만들도록 지원하면서, 인공지능을 고객 응대 수단과 사내 운영 계층으로 동시에 확장했다.

🧠 상세 정리

1. 대화 중심 자동차 시장의 확장 과제

카스24는 인도를 중심으로 차량 구매와 판매뿐 아니라 탐색, 금융, 재판매, 구매 후 서비스까지 지원하며 아랍에미리트와 호주에서도 사업을 운영한다. 인도의 자동차 거래는 일반적인 전자상거래처럼 한 번의 접속으로 끝나지 않고, 전화 상담과 서류 확인, 반복적인 후속 연락을 거쳐 며칠 또는 몇 주 동안 이어지는 경우가 많다. 거래 절차가 수작업 중심이고 규제와 참여 주체가 분산된 환경이어서, 앱 밖에서 진행되는 상호작용도 고객 경험에 직접 영향을 준다. 사업 규모가 커지자 카스24는 운영 조직을 계속 늘리지 않으면서도 수백만 건의 접점에서 일관되고 높은 수준의 경험을 제공해야 하는 과제에 직면했다.

2. 구매 전후 전 과정을 연결한 고객 에이전트

카스24는 오픈AI 응용 프로그램 인터페이스를 이용해 구매, 판매, 금융, 후속 연락, 고객 지원을 담당하는 음성·채팅 에이전트를 구축했다. 구매자가 전화하면 에이전트는 예산, 가족 규모, 통근 조건, 선호 차량 유형을 확인하고 카스24가 보유한 차량 중 적합한 선택지를 추천하며 시승과 금융 탐색을 지원한다. 시승 전에는 방문 여부를 확인하고 선호가 바뀌었을 경우 대안을 제시하며, 금융 진행에 필요한 추가 정보도 수집한다. 방문 후에는 구매 진행, 추가 방문, 다른 차량 탐색 가운데 다음 행동을 확인한다. 차량 구매가 완료된 뒤에도 고객 의견, 보증 문의, 반품, 사후 서비스까지 지원해 구매 전 상담과 구매 후 관리를 하나의 연속된 여정으로 다룬다.

3. 판매자 이탈 방지와 대화 규모의 확대

판매자 대상 에이전트는 차량 정보를 수집하고 검사 일정을 예약하며, 방문 전 알림과 놓친 예약의 재조정을 지원한다. 고객이 다른 곳에서 차량을 판매한 경우에는 경쟁 거래와 관련된 정보를 수집해 이탈 결과도 업무 흐름 안에서 다룬다. 과거에는 10일이 지나면 이탈했던 리드에 다시 연락해 판매 의향이 살아났는지 확인하고, 카스24가 고객이 원하는 가격을 제공할 수 있을 때 해당 리드를 판매 절차로 복귀시킨다. 이 재접촉 방식으로 이전에 손실됐던 판매자 리드의 12%를 회수했으며, 카스24는 인공지능을 통해 매달 100만 분이 넘는 고객 대화를 처리하고 있다고 밝혔다. 이는 상담 담당자에 따라 달라지던 경험을 대규모에서도 일정하게 제공하려는 운영 방식이다.

4. 코덱스를 개발 생명주기에 편입

카스24는 코덱스를 독립적으로 사용하는 코딩 도구가 아니라 일상적인 소프트웨어 개발 과정에 참여하는 주체로 배치했다. 제품 관리자는 코덱스로 리니어 티켓을 만들고 다듬으며, 엔지니어링 팀은 범위가 정의된 버그 보고서에 코덱스를 지정해 해당 작업을 처리하도록 한다. 코덱스는 깃허브에서 진행된 작업을 요약해 팀에 업데이트를 게시하고, 업무 진행 상황을 공유하기 위한 스탠드업 회의의 필요도 줄인다. 카스24는 몇 주 안에 프로젝트 관리 흐름을 리니어 중심으로 재편해 코덱스가 티켓 생성, 작업 정제, 구현, 버그 해결, 진행 보고까지 이어지는 경로에 참여할 수 있도록 했다. 회사가 제시한 성과에 따르면 주요 서비스 업무의 처리 시간은 80% 줄었다.

5. 재무와 현업 조직으로 확장된 자체 자동화

코덱스 활용은 엔지니어링을 넘어 재무, 투자자 관계, 법무, 마케팅, 운영 등으로 확산됐다. 재무와 투자자 관계 조직은 여러 사업 책임자에게 수작업으로 자료를 요청하는 대신, 기록 시스템에서 수치를 가져오고 분석을 수행해 투자자 보고 절차를 준비하는 데 코덱스를 사용한다. 또 다른 재무 업무에서는 정해진 기준을 넘는 구매 요청과 구매 주문을 검토하고, 이상 징후나 우려 사항을 표시하며, 문제가 발견되지 않은 요청을 자동 승인한다. 일부 팀은 슬랙, 지메일, 왓츠앱과 다른 시스템을 연결하는 비서형 에이전트를 구축해 연락, 일정, 채용 업무, 후속 조치를 관리한다. 이 방식은 현업이 중앙 엔지니어링 조직의 지원을 기다리지 않고 필요한 도구를 직접 만들어 문제를 해결하도록 한다.

6. 고객 접점과 내부 운영을 아우르는 인공지능 체계

카스24는 광범위한 시범 사업부터 시작하기보다, 거래 전환과 직접 연결되고 대화량이 많은 고객 업무에 인공지능을 먼저 적용했다. 이후 고객 대화에서 확인한 운영 방식을 개발, 재무, 법무, 마케팅, 운영의 반복 업무와 시스템 간 작업으로 넓혔다. 중앙 조직 약 600명에게 챗GPT 엔터프라이즈와 코덱스를 배포했으며, 해당 조직에서 일일 활성 사용률은 85~90%에 이른다. 직원들은 인공지능을 이용해 업무 흐름을 만들고 반복 작업을 자동화하며 여러 시스템 사이에서 일을 더 효율적으로 이동시키고 있다. 결과적으로 카스24에서 인공지능은 고객을 상대하는 참여 계층인 동시에, 조직이 더 빠르게 구축하고 더 일관되게 확장하도록 돕는 내부 운영 계층으로 자리 잡았다.

🧾 핵심 주장 / 시사점

자동차 거래처럼 여러 접점과 긴 후속 과정이 필요한 사업에서는 개별 대화의 자동화보다 구매·판매 전 과정을 끊김 없이 연결하는 것이 핵심 운영 과제임을 보여준다.
카스24의 사례는 인공지능을 구체적인 고빈도 업무에 연결하고 기존 프로젝트 관리·기록 시스템 안에 편입할 때 시범 적용에서 실제 운영으로 확장될 수 있음을 보여준다.
높은 일일 사용률과 비개발 조직의 자체 도구 구축은 인공지능 도입의 범위가 코드 작성 지원에 머물지 않고 조직의 문제 해결 방식과 중앙 개발 조직에 대한 의존 구조까지 바꿨음을 나타낸다.