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모바일과소셜네트워크에익숙한고객과의소통을지원하는자동화된메시징솔루션 개요 오늘날에는 50억명에가까운모바일기기사용자가페이스북메신저, 트위터다이렉트메시지, 위챗, 라인과같은앱을이용해매일약 200억건의문자메시지와 6백억건의소셜네트워킹메시지를전송합니다. 이로써제대로소통하는방법만안다면, 이전과는비교할수없을정도로쉽게고객과접할수있게되었습니다. 이와같은모바일메시징사회로의급격한변화에대처하기위해서는컨택센터에서고객서비스를제공하는방식에있어서도과감한혁신이요구됩니다. 접촉빈도에있어서도모바일앱과인스턴트메시징서비스의사용량이이미웹채팅은물론, 전세계컨택센터에서이루어지는전통적인음성통화까지앞질렀습니다. 모바일메시징사용량이급증하면서수신되는모바일요청을효율적으로처리하는컨택센터의능력에대한사용자의기대치도높아졌습니다. 기업이모바일사용자와효과적으로커뮤니케이션하기위해, 사용자의메시징애플리케이션과완벽하게통합되는커뮤니케이션방식을활용해야할필요성이갈수록커지고있습니다. 이백서에서는갈수록모바일메시징의이용이확대되는전세계적인변화의한가운데에서기업리더들이직면한당면과제를알아보고, 위치나사용하는커뮤니케이션플랫폼에관계없이고객과효과적으로소통할수있는핵심적인고객소통기술로서메시징자동화에대해설명합니다. 지금부터, 이변화하는환경과자동화된메시징솔루션을평가할때고려해야할핵심적인기술역량에대해서자세히알아보겠습니다. 목차 개요 1 전세계적인메시징의증가 2 고객서비스의디지털트랜스포메이션 2 대화형음성응답과웹 2 메시징의차이점 3 자동화된메시징의강력한기반기술 3 클라우드기능으로기존 Contact Center 개선 4 적절한보안의중요성 5 필수기능 5 고객구매주기에반영 8 요약및결론 9 AVAYA 1

전세계적인메시징의증가 모바일기기가갈수록널리보급되면서이전에는대부분의기업이접근하지못했던사람들에게도 ( 대부분의경우처음으로 ) 현대적인커뮤니케이션기능을제공할수있게되었습니다. 모바일메시징사용량은최종사용자들이유선전화, 이메일, 웹채팅같은전통적인커뮤니케이션수단을건너뛰고텍스트기반메시징애플리케이션을바로사용하기시작하는경우가잦은신흥시장에서특히보급률이높습니다. 텍스트메시지전송은새로운개념이아닙니다. 채팅기반메시징시스템은 1980년대에이미존재했지만휴대폰의등장으로휴대용기기를통한텍스트기반 SMS (Short Message Service) 통신이가능해질때까지크게유행하지못했습니다. SMS는기존모바일네트워크를통해운영되도록설계되었기때문에무선통신회사에서도쉽게제공할수있었습니다. 그결과, 텍스트메시징은 140자의길이제한이나로밍중부과되는메시지전송비용과같은단점에도불구하고커뮤니케이션수단으로각광받게되었습니다. 시간이지나면서모바일사용자가메시지할당량제한과국경및언어의장벽을피할수있는다양한메시징플랫폼이개발되었습니다. 페이스북메신저, 트위터다이렉트메시지, 스냅챗, 위챗, 라인등, 현재사용되는메시징애플리케이션은글자수제한이나메시지전송및수신건수제한이없고사용자의전체데이터패키지내에서이용할수있습니다. 이같은서비스에서이루어지는텍스트메시지전송은아주작은양의데이터만차지하기때문에사용량이비약적으로높아졌습니다. 다양한메시징애플리케이션이등장하면서사용자가선택할수있는폭이넓어졌지만, 동시에기업컨택센터에새로운해결과제도안겨주었습니다. 모든메시징애플리케이션과호환되는단일인터페이스가없다는것이근본적인문제입니다. 또한다국적기업이성장하고아시아, 중남미, 아프리카등다양한언어를사용하는지역이신흥시장으로떠오름에따라문제는더욱복잡해졌습니다. 갈수록다변화되는고객기반은글로벌고객서비스라는 IT 운영방식으로의변화를불러왔고그와동시에지역내에서운영되던컨택센터가해외로이전되는사례가늘었습니다. 고객서비스의디지털트랜스포메이션 대화형음성응답과웹 무료전화를통해소비자가기업과접촉하게된이래, 고객서비스는발전을거듭했습니다. 수신전화량이증가함에따라 IVR( 대화형음성응답 ) 시스템이콜센터내에서증가하는트래픽을처리하는주된수단으로떠오르게되었습니다. 초기의 IVR 구축환경에서는터치톤메뉴가제공되면서문의전화를 다양한메시징애플리케이션이등장하면서사용자가선택할수있는폭이넓어졌지만, 동시에기업컨택센터에새로운해결과제도안겨주었습니다. 모든메시징애플리케이션과호환되는단일인터페이스가없다는것이근본적인문제입니다. AVAYA 2

연결해주는실시간상담원을줄일수있게되었고, 이후셀프서비스애플리케이션과 ASR( 자동음성인식 ) 기술이발전하면서상담원의필요성이더욱축소되었습니다. 회사웹사이트에도변화가있었습니다. 초기에마케팅플랫폼역할을했던웹사이트는기업과직접커뮤니케이션할수있는추가적인채널을제공함으로써고객서비스에서도큰역할을담당하게되었습니다. 오늘날의웹사이트와 IVR 솔루션은유사한점이많습니다. 두가지모두일반적으로고객과실시간상담원을연결하기전에정형화된메뉴, 대기열및양식을따른다는점에서닮았습니다. 웹사이트와 IVR은이미완성된형태의고객서비스기술로여겨지지만, 모바일메시징으로의대대적인변화를지원하기위해서는두기술모두더발전할필요가있습니다. 메시징의차이점일반적으로웹및 IVR을통한상호작용에서는미리정해진메뉴에따라정형화된스크립트가있는환경으로고객을안내하지만, 메시징을통한고객접촉은그보다훨씬정형화되어있지않고고객이필요한정보와전반적인상호작용및해결과정을직접적으로정할수있는여지가훨씬큽니다. 미리설정된 IVR 및웹앱과달리, 메시징상호작용은고객의요구, 의도및정서에대한정보를훨씬풍부하게제공할수있습니다. 예를들어전통적인메뉴기반 IVR 애플리케이션은앱개발자가예측하지못한고객문제유형을처리하는데매우취약합니다. 고급 ASR 기능을활용하는 IVR의경우에도고객정보를추출하는기능이대체로제한적입니다. 고객의대화내용을먼저번역한후텍스트로만들어분석해야하기때문입니다. 반면, 수신되는고객메시지는컨택센터에기본적으로텍스트로제공되므로대화를텍스트로번역하지않아도되고, 따라서더정확하고신뢰성높은정보를제공합니다. 이전에 IVR과웹양식이실시간상담원을대체하면서고객에게정보를제공했듯이, 이제자동화된 자동화된셀프서비스를통해수신되는모바일메시지를효과적으로처리하려면여러고급기술을활용할수있는솔루션필요 메시징애플리케이션 ( 대개 ' 메시징봇 ' 이라고함 ) 이컨택센터에서차세대모바일메시징사용자의소통요구사항을충족해주는역할을하고있습니다. 자동화된메시징의강력한기반기술 자동화된셀프서비스를통해수신되는모바일메시징을효과적으로처리하기위해서는다음과같은몇가지고급기술을활용할수있는솔루션이필요합니다. AI( 인공지능 ) 사실상 AI는지난 50년간개발된기법을총동원하여인간이성의컴퓨터기반버전을제공하는것이라고할수있습니다. 최근 AI의비약적인발전은고객입력데이터의자동분석을기반으로한 ' 시스템학습 ' 을가능케하는몇가지메커니즘덕분입니다. ' 기계학습 ' 과 ' 딥러닝 ' 에대해언급한자료들을보면두가지모두 AI 기술의특정한하위범주라는것을알수있습니다. ANN( 인공신경망 ) 인지과학분야에서인공신경망은뇌와중추신경계의기능을본뜬컴퓨팅모델군을의미하며, 입력정보중다수가미지의상태인경우에추정데이터를생성하는데사용됩니다. AVAYA 3

특히머신러닝은자동화된메시징솔루션에서중요한역할수행 잘설계된메시징자동화서비스는수신되는고객메시지를처리하는것외에, 고객에대한메시지전송을개시할수도있습니다. 아웃바운드기능은고객에게서비스요청의해결상태에대해업데이트된정보를자동으로제공하거나조치가필요한중요한문제에대해고객에게사전에알리는등의역할을할수있습니다. 이같은커뮤니케이션개시기능은기존의고객서비스채널 ( 예 : 음성통화 ) 에서수신되는고객요청을소셜미디어나메시징채널로리디렉션할수도있습니다. 즉, 기존채널을현대적인고객서비스환경의진입점으로바꾸어놓는것입니다. 클라우드기능으로기존컨택센터개선 NLP( 자연어처리 ) 자연어처리는텍스트기반커뮤니케이션의구문및문법분석을통해글로작성된언어를이해하는데초점을맞춘기술입니다. 비교적단순한언어분석에서는패턴일치기능을활용하여문자메시지에서웹주소와같은특정유형의데이터를식별할수있습니다. 자동화된메시징솔루션에서는인간상담원을 ' 관찰 ' 하여실제고객상담내용을바탕으로자동화된응답의범위를확대하는머신러닝이특히중요한역할을합니다. 또한자동화된메시징시스템은고객이당면한문제의유형 ( 예 : 장치활성화문의또는기술지원 / 대금청구지원요청 ) 등, 고객의의도에따라메시지를분류하는방법을학습해야합니다. AI만으로고객의문제에대해적절한응답을제공할수없을때에도그의도를알면시스템이고객을정해진대화로단계에따라유도하여적절한상담원에게연결해줄수있는경우가많습니다. 컨택센터메시징자동화서비스가게이트웨이를통해소셜미디어및메시징서비스제공업체의플랫폼과통합될경우, 고객프로필정보를확보하여자동화된환경을고객에게더욱맞춤화되고정확한형태로제공하는동시에, 상담원과의후속상담을위한추가정보도얻을수있습니다. 컨택센터환경은기술적측면에서나업무프로세스의측면에서모두전반적으로완성단계에있습니다. 대부분의확장은새로운센터를설치하는것이아니라기존컨택센터를개선하는방향으로이루어지고있습니다. 한정된예산과갈수록투자비용보다운영비용을중시하는추세로인해, 도입시초기비용이적은 ' 사용량에따라비용을지불 ' 하는방식의클라우드서비스가점점더경쟁력있는대안으로부상하고있기때문입니다. 이같은투자방향의변화에따라클라우드기반메시징자동화서비스가훨씬현실성있는솔루션으로떠올랐습니다. 클라우드솔루션을고려할때는기존컨택센터기술과의통합이무엇보다중요합니다. 이같은서비스의통합지점은다음을포함해야합니다. 메시지입력 메시징자동화서비스가다양한소셜미디어제공업체에게는커넥터또는게이트웨이를제공하는경우가많지만, 기업도기존웹채팅애플리케이션이나모바일앱과같은자체메시지소스를가지고있습니다. 이같은메시지소스까지수용하려면메시징자동화솔루션이컨텍센터에서메시지를입력하는데사용할수있는 API도제공해야합니다. 라우팅및상담원할당 메시징자동화서비스는고객의의도를파악함으로써컨택센터에서활용할유용한정보를제공할수 AVAYA 4

있습니다. 이정보를바탕으로역량과특성에따라적절한상담원그룹에상담건을라우팅할수있습니다. 상담원데스크톱 메시징자동화서비스는상담원이메시지에서핵심정보를효과적으로빠르게찾을수있도록상담내용을마크업하는기능을제공해야합니다. 실시간상담원응대 메시징자동화서비스는소셜미디어제공업체로의게이트웨이역할을할수있기때문에실시간상담원이처리할수있도록메시지를전달하고컨택센터에서게이트웨이로전송할응답을제공할수있도록지원하는 API( 애플리케이션프로그래밍인터페이스 ) 를갖추어야합니다. 학습 메시징자동화서비스는인간상담원이고객을응대하는방법을관찰하면서학습하기때문에학습용으로상담내용을캡처합니다. 또한시스템이고객메시지의특성을식별하는방법을학습할수있도록컨택센터상담원이의도에따라메시지에라벨을표시하는기능도제공합니다. 많은정보를제거할경우메시지가 AI 알고리즘을학습시키는데아무도움이되지않으므로메시지를학습목적으로활용하는데문제가없도록하면서민감한정보를숨겨야합니다. 필수기능 효과적이고유용한메시징자동화서비스를구현하려면광범위한기능셋이필요합니다. 자동화솔루션을고려할때는다음기능을면밀히살펴보아야합니다. 다중채널 페이스북및트위터를비롯한여러채널과연동되는솔루션을선택해야합니다. 다국어 다국어와여러문자집합을지원해야합니다. 메시징자동화서비스라면최소한다음언어로된메시지는처리할수있어야합니다. 영어 중국어 포르투갈어 스페인어 러시아어 일본어 독일어 프랑스어 적절한보안의중요성 아랍어 태국어 비즈니스부문의리더들은클라우드기반서비스의보안문제를많이제기하지만, 사실공용클라우드플랫폼이비공개 IT 인프라보다더나은보안기능을제공할수있습니다. 일례로, 잘설계된클라우드플랫폼의경우애플리케이션이자격증명을파일로저장하는것이아니라 API를통해임시자격증명을요청할수있는향상된자격증명기능을제공합니다. 자격증명이실제로는생성및저장되지않으므로해커가자격증명을도용해보안리소스에액세스하는데악용할수없습니다. 학습에는데이터가필요하므로학습유형의 AI 알고리즘을사용하는모든방식에서는이후학습을위해상담내용을저장해야합니다. 하지만그과정에서도고객과상담원의프라이버시는유지되어야합니다. 메시지에는민감한정보가포함되어있기마련이고, 이러한정보는데이터를저장하기전에숨겨져야합니다. 한편으로, 너무 또한여러문자집합과혼합문자집합을처리할수있는메시징자동화서비스를선택해야합니다. ( 예 : 중국어간체로작성되고라틴알파벳으로된공항코드가포함된메시지를읽는능력 ) 소셜게이트웨이 필요한채널에자동으로연동되는게이트웨이서비스를제공하는솔루션이어야합니다. 메시징자동화서비스는컨택센터에서특별한소프트웨어를개발하거나하드웨어를할당또는구축하지않고도소셜미디어플랫폼에서메시지를검색하고소셜미디어플랫폼으로메시지를전송할수있는소셜게이트웨이서비스도제공해야합니다. 예를들어, 이러한게이트웨이는회사를언급한공개트위터게시물을검색해비공개트위터다이렉트메시지형태로전송자에게응답을보낼수있습니다. AVAYA 5

언어식별 메시지의언어를식별하는솔루션이어야합니다. 메시지의텍스트를처리하려면항상먼저언어를식별해야합니다. 메시지의출처국가또는채널만알아서는충분한정보를파악할수없기때문입니다. 예를들어, 미국에서작성된트윗이나페이스북게시물이라도영어, 스페인어, 중국어등다양한언어로작성될수있습니다. 텍스트자동화 이전상담내용으로부터학습한정보를바탕으로비교적높은비율로메시지에자동으로응답할수있는기능을제공하는지확인해야합니다. 메시지의언어가식별되면, 메시징자동화서비스에서인간상담원이유사한메시지에어떻게응답했는지를조회하여적절한응답을제공할수있습니다. 메시징자동화서비스에서이기능을제공하려면인간상담원이답변한수천개의이전메시지를통해학습해야합니다. 의도분류 문제의유형에따라상담건을분류하는솔루션이어야합니다. 여러가지자동화유형중, 의도에따라메시지를분류하는자동화기능이특히중요합니다. 예를들어메시징자동화서비스는메시지가신용카드분실에대한내용이라는것을판단해적절하게메시지를라우팅할수있습니다. 메시징자동화서비스는정교한머신러닝기법을이용해정확한의도가라벨로표시된메시지를조회함으로써메시지를분류하는방법을학습할수있어야합니다. 패턴일치 자가학습을위한기록을충분히수집하지못한새로구축된솔루션의경우, 패턴일치를통해신속하게의도를판단하고응답을선택할수있습니다. 메시징자동화서비스솔루션을처음으로구축할때에는컨택센터에누적된이전메시지가응답을생성하거나고객의의도를판단하도록시스템을학습시키기에부족할수있습니다. 이경우데이터가충분히수집될때까지패턴일치방식을통해초기 자동화기능을제공할수있습니다. 예를들어, 항공사애플리케이션의경우 " 취소 " 라는단어가들어있는경우취소된항공편에관한메시지로판단할수있습니다. 정서평가 긍정적이거나부정적인고객의정서를평가할수있는솔루 * 션이어야합니다. 메시징자동화서비스는메시지의정서를감지하여부정적인것부터긍정적인것까지를표시하는점수또는정성적값을할당할수있습니다. 그리고라우팅및상담원할당결정을내리는데정서평가를이용하고, 상담원데스크톱에표시되는마크업에평가결과를포함할수있습니다. 개체감지 텍스트에서계좌번호, 항공편번호, 공항코드, 날짜등의개체를감지하고식별하는기능도중요합니다. 또한메시징자동화서비스는메시지내에포함된복수의개체를감지할수있어야합니다. 다음메시지를예로들어보겠습니다. 2/3 에 LAX 에서 EWR 로가는항공편을예약하고싶습니다. 제신용카드는 XXXXXXXXXXXX0389 이고마일리지회원번호는 FF34282 입니다. 이메시지에는다섯가지식별가능한항목이있습니다. 출발공항코드, LAX. 날짜, 2 월 3 일. 마일리지회원번호 FF34282. 도착공항코드, EWR. 신용카드번호 XXXXXXXXXXXX0389. 이러한개체를식별하여고객과의후속대화를유도하는데이용하거나메시지와함께컨택센터에전달할수있습니다. AVAYA 6

대화유도 대화유도기능은사전정의된일련의트랜잭션필드를통해정보를수집하는양식을작성하도록고객을안내합니다. 예를들어신용카드잔액조회서비스에서는신용카드번호를묻고두가지보안질문을제시할수있습니다. IVR 트리와마찬가지로한질문의대답이다른질문에영향을줄수있습니다. 위의신용카드예에서대화유도기능은먼저사용자가 PIN 을알고있는지를물을수있습니다. 이질문에그렇다고답할경우다음질문으로 PIN을묻고, 그렇지않을경우후속질문으로보안질문을묻습니다. 상담원디스플레이마크업 상담원디스플레이마크업은개체, 정서등메시지에포함된중요정보를하이라이트하여상담원의데스크톱에표시하는기능입니다. 이를통해상담원이 화면에서중요정보를쉽게찾도록하여상담원의생산성을높일수있습니다. 그림 1의예는메시징자동화서비스에서항공편번호및공항코드개체와정서를나타내는단어를하이라이트하는기능을보여줍니다. 컨택센터통합 기존컨택센터시스템과완벽하게통합되는솔루션이어야합니다. 이기능은 AWS(Amazon Web Services) SQS(Simple Queue Service) 와같은메시지대기열인터페이스를통해구현되며두부분으로구성됩니다. 방문자 API 컨택센터에서수신되는고객메시지를메시징자동화서비스로리디렉션할수있도록지원합니다. 이인터페이스는 SMS, 웹채팅및앱채팅메시지등에사용할수있습니다. 그림 1 - 상담원디스플레이예 AVAYA 7

상담원 API 메시징자동화서비스가컨택센터와상호작용하면서상담원의고객상담처리를지원할수있도록합니다. 보고및분석 효과적인솔루션이라면메시지가효과적으로처리되었는지를분석할수있는지표와보고서를제공해야합니다. 자동화된메시지처리방식이성공을거두려면기업이그성능을측정하고보고하고분석할수있어야합니다. 컨택센터에서는고객으로부터수신된메시지의수, 자동화기능을통해생성된회신수, 상담원이작성한회신수정도는최소한파악해야합니다. 그림 2에는메시징상호작용의총건수를방문자 ( 고객 ), 상담원또는자동화기능과같은출처별로분류하여보여주는시계열차트가나와있습니다. 보안데이터지속성 시스템에서메시지기반상담을자동화하려면학습할수있는실제고객메시지가확보되어야합니다. 자가학습방식을이용하는시스템이든, 사람들이메시지를통해기업과소통하는방식에대한엔지니어의이해에의존하는시스템이든마찬가지입니다. 메시징자동화서비스는향후분석을위해메시지를저장해야하지만, 메시징상담내용에는민감한 정보가포함되어있을수있습니다. 이러한이유로, 메시징자동화서비스는메시지에포함된민감한정보를숨기거나알아볼수없게만들어야합니다. 예를들어익명화 ( 민감한이름및정보를숨김 ), 수정 (AI/ 머신러닝을위해피드로제공하기전에민감한정보를알아볼수없게만듦 ) 등의기법을이용할수있습니다. 여기서중요한점은, 민감한정보를숨기는데사용하는방법이데이터를분석불가능한상태로만들수있을정도로정교해야한다는것입니다. 고객구매주기에반영오늘날의고객들은개별상담을능숙하게처리하는정도로는만족하지않습니다. 기업이고객의 ' 구매주기전반 ' 을이해하기를기대합니다. 즉, 고객이지금까지어떤경험을했는지파악하고무엇을원하는지를예측하며향후트랜잭션을안내해주기를기대합니다. 예를들어항공편을예약하는고객은예약확정알림은물론, 체크인시간을미리알려주는알림까지원할수있습니다. 또한항공편이지연되거나취소된경우에도알림을받기를원하고, 고객서비스를이용할때에는응대하는사람또는시스템이본인의항공편과여정을이미파악하고있기를기대합니다. 일일상담건수 방문자상담원자동화 상담내용 그림 2 - 상담건수를보여주는예제시계열그래프 AVAYA 8

이예는고객의구매주기전반에걸쳐상호작용을관리할수있는플랫폼의필요성을잘보여줍니다. 이경우구매주기는고객이여행을예약하면서시작되고여행이끝날때까지계속됩니다. 이플랫폼은고객의전체구매주기에걸쳐고객구매주기의정황정보를유지합니다. 고객은기업이이정보를파악하고있기를기대합니다. 효과적인메시징자동화서비스는이정황정보를활용하며, 고객구매주기를관리하는플랫폼과완벽하게통합됩니다. 요약및결론 모바일메시징으로의전세계적인변화는현대의기업에새로운해결과제와성장및고객서비스개선기회를동시에제공합니다. 문자메시지와메시징애플리케이션을통해소통하는고객이늘어난만큼, 컨택센터를성공적으로운영하기위해서는자동화된메시징솔루션을도입하여위치에관계없이자유롭게소통하는사용자의요구를충족해야합니다. 효과적인메시징자동화서비스는현대화된컨택센터에없어서는안될기능으로서갈수록중요성이커질것이며, 메시징상호작용을통해대부분의컨택센터자동화업무를수행할수있어야합니다. 머신러닝과인공지능을활용하여메시지에대한자동응답을제공하고, 메시지에서정보를캡처하고, 유도된대화를수행하며, 메시지의언어와의도를분류하는메시징자동화서비스가바람직합니다. 컨택센터와완벽하게연동되는 효과적인메시징자동화서비스는문맥정보를활용하며고객구매주기를관리하는플랫폼과의완벽한통합기능제공 것은물론, 여러언어와문자집합을지원하는솔루션인지도확인해야합니다. Avaya Oceana TM 솔루션은전체고객소통전략의요구사항을지원하는통합된단일옴니채널환경을제공함으로써고도로맞춤화된고객경험을제공할수있도록지원합니다. Avaya 메시징자동화솔루션과함께사용할경우 Avaya Oceana 특유의유연성을통해수시로변화하는고객기대치에대응하여신속하게혁신하는능력과타사기술을연결및통합하여최적의기능성을구현하는적응력까지확보할수있습니다. Avaya 소개 Avaya 는전세계에서가장중요한운영의임무수행에필수적인실시간애플리케이션을제공합니다. Avaya 는우수한커뮤니케이션경험을전달하는글로벌리더로서, 컨택센터와 on-premise, 클라우드또는하이브리드에서제공되는통합커뮤니케이션을위한가장완벽한소프트웨어및서비스포트폴리오를제공합니다. 오늘날의디지털세상은커뮤니케이션활성화가필요하며, 이점에서 Avaya 는다른어떤기업보다앞서가고있습니다. Avaya Oceana 및 Avaya 메시징자동화솔루션에대해자세히알아보고이들솔루션이디지털트랜스포메이션전략을어떻게지원하는지확인하려면 Avaya 담당자에게문의하거나 www.avaya.com/kr 을방문하시기바랍니다. Avaya 2017. All Rights Reserved. 11/17 CC15212KO