그동안 왜 마음에 쏙드는 통화요약 앱은 없었을까?
— 2017~2025 기술·데이터·사용자 변화를 중심으로

통화요약은 ‘회의 요약’보다 훨씬 더 어려운 기술

많은 분들이 통화요약과 회의록 요약을 같은 기술이라고 생각하지만,
실제로는 난이도 차이가 매우 커요. 전화는 음성 자체가 불리한 환경에서 발생하기 때문이에요.

• 통화는 대부분 8kHz 협대역 음질로 녹음돼요.

• 통신망을 거치면서 압축·변형이 여러 번 발생해요.

• 주변 소음, 이동 중 통화, 이어폰·스피커 등 기기 환경이 들쭉날쭉해요.

• 회의녹음은 비교적 깨끗하지만 통화는 매 순간 음질이 흔들려요.

즉, 통화요약은 낮은 품질의 소리를 사람이 이해하는 문장으로 바꾸는 일이라
회의 기반 요약보다 기술적으로 훨씬 어려운 분야였어요.

STT 기술이 초기에는 제대로 작동하지 못했던 이유

2017~2020년의 STT(Speech-to-Text) 기술은 지금과 비교하면 매우 제한적이었어요.

1. 전화 녹음을 학습한 모델이 부족했어요.
   대부분 고품질 음성을 기반으로 훈련되었기 때문에,
   실제 전화처럼 잡음이 많은 음성은 잘 인식하지 못했어요.

2. 발음·말투·속도 차이를 반영할 여유가 없었어요.
   사람마다 말투가 다르고, 통화는 속도가 빨라져 오차가 커졌어요.

3. 문맥을 이해하는 모델이 아니었어요.
   의미를 파악하는 능력이 없어서, 한 글자만 잘못 들려도 전체 문장이 틀렸어요.

4. 전문용어 처리 능력이 매우 낮았어요.
   영업·상담·의료·법률 등 업무 용어가 나오면 오타·누락이 잦았어요.

이 때문에 당시의 통화요약은 “쓸 만한 수준”에 도달하기 어려웠어요.

LLM의 등장으로 통화요약이 가능해진 이유

2023년, LLM(대형 언어 모델)이 등장하면서
통화요약 기술이 본격적으로 실사용 단계로 올라섰어요.

• 잘못된 STT 결과를 문맥 기반으로 보정할 수 있게 되었어요.

• 의미를 중심으로 재구성하며, 누락된 단어를 사람처럼 추론해요.

• 전문용어도 주변 문맥을 통해 자연스럽게 이해해요.

• 긴 대화를 핵심 위주로 요약하는 능력이 생겼어요.

즉, 이제는 STT가 100% 정확하지 않아도
LLM이 문맥을 보완하며 실사용 가능한 품질을 만들어내고 있어요.
이 변화가 통화요약 기술의 전환점이 되었어요.

통화 데이터는 수집 자체가 매우 어려운 민감 데이터예요

통화요약 기술 개발이 늦어진 또 하나의 큰 이유는
‘전화 데이터’를 확보하는 것이 매우 어렵기 때문이에요.

• 통화에는 이름, 주소, 금융정보 등 개인정보가 직접 노출되기 쉬워요.

• 통신사망을 기반으로 발생하는 데이터라 접근이 제한돼요.

• 다양한 도메인(부동산·보험·의료·교육 등)의 대화를 모두 학습해야 해요.

• 환경 변화가 많아, 동일한 사람도 매번 다른 음성 패턴을 보여요.

이 때문에 통화 데이터를 충분히 확보하고 훈련하기가 까다로웠어요.
AI 모델의 품질이 올라오는 데 시간이 걸릴 수밖에 없었어요.

2019~2025년 통화량은 오히려 ‘증가’했어요

많은 사람들이 “전화는 줄고 있다”고 생각하지만,
업무 전화는 2019년 이후 오히려 증가했어요.

이유는 다음과 같아요:

• 코로나 이후 비대면 상담이 늘며 전화상담이 폭증했어요.

• 광고·SNS 마케팅이 확대되며 문의전화가 기하급수적으로 증가했어요.

• 부동산·보험·상담·프리랜서·온라인 판매자 등
  전화로 계약·상담이 이뤄지는 직군이 급성장했어요.

• 고객 기록·후속관리의 중요성이 높아지면서
  “통화 기록을 남기고 싶다”는 니즈가 커졌어요.

즉, 통화는 사라지는 것이 아니라 업무 중심으로 더 강해진 형태로 진화한 것이에요.

Z세대는 ‘기록 습관’을 가진 첫 세대예요

특히 2030 세대는 대화 내용을 기록하고 관리하는 습관이 강해요.

• 모든 대화를 근거 중심으로 정리하려고 해요.

• 전화에서도 “기억 의존”보다 정확한 기록을 선호해요.

• 고객 메모, 일정 정리, 후속 액션을 자동화하고 싶어해요.

이러한 세대 특성이 통화요약 기술의 수요를 크게 이끌고 있어요.

앞으로의 통화요약 기술은 단순 요약을 넘어서게 됩니다

통화요약 기술은 이제 초기 단계에 불과해요.
2025년 이후에는 다음 방향으로 확장될 가능성이 높아요.

1) 통화 기반 CRM 자동화

• 통화 → 요약 → 후속 문자·일정·업무 생성까지 자동화

• 고객 관리가 자동으로 누적되는 시대가 와요.

2) 통화 내용 기반 ‘의도 예측’

• 이 고객이 계약 가능성이 있는지

• 이탈 위험 신호는 있는지

• 어떤 응대가 효과적인지 분석 가능해요.

3) STT 정확도 99% 시대

• 통화 품질 보정 기술이 발전하며 “전화 음성의 한계”가 줄어들어요.

• AI가 실시간으로 잡음·변형을 제거하는 기술도 확산돼요.

4) B2B 분야로의 확장

• 콜센터, 병원, 상담센터, 금융기관 등으로 대규모 확장이 가능해요.

• 통화요약은 단순 소비자 서비스가 아니라
  기업 운영 효율성을 좌우하는 인프라 기술이 될 가능성이 높아요.

통화요약 그 너머까지, 모모콜

통화요약 기술이 발전할수록, 결국 중요한 건 ‘통화 환경에서 얼마나 정확하게 핵심을 잡아주느냐’예요.
모모콜은 이 지점을 가장 먼저 해결한 서비스이고, 이 기술 흐름의 다음 단계에 서 있는 앱이에요.
다음 글에서는 왜 모모콜이어야 하는지, 어떤 점이 다르게 설계되었는지 이어서 이야기해볼게요.