• 사나스, AI 활용해 콜센터 상담원 억양 실시간 교정에 나서다

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    음성 및 음성 인식 기술에 대한 수요는 막대하며, 그 규모는 지속적으로 커지고 있습니다. 시장 조사 기관인 Markets and Markets에 따르면, 이 분야의 규모는 2027년까지 281억 달러가 넘을 것으로 예측됩니다.

    음성 및 음성 인식 솔루션을 제공하는 기업은 넘쳐나지만, 일부 신흥 스타트업들은 독자적인 틈새시장을 개척하는 데 성공하고 있습니다. Sanas가 대표적인 사례입니다. 2020년에 설립된 이 회사는 AI 기술을 활용하여 화자의 억양을 실시간으로 조정하는 소프트웨어를 개발합니다.

    Sanas의 공동 창립자이자 사장인 샤라트 케샤바 나라야나(Sharath Keshava Narayana)는 TechCrunch과의 인터뷰에서 "Sanas는 기술이 산업을 혁신하고 있지만, 인간적인 연결을 대체하는 것이 아니라 오히려 강화해야 한다고 믿습니다. 글로벌 수준에서 고객 상호작용이 지속적으로 확대됨에 따라, 인간 간의 소통 필요성은 여전히 매우 중요합니다"라고 밝혔습니다.

    맥스 세레브랴코프(Maxim Serebryakov)는 대학 시절 동료인 쇼운 장(Shawn Zhang) 및 안드레스 소데리(Andrés Soderi)와 함께 Sanas를 창업했습니다. 세 창립자는 한 동료 학생이 콜센터에서 근무하며 겪었던 답답한 경험에서 영감을 받았습니다.

    나라야나는 "맥스와 쇼운의 친구였던 라울은 가족 부양을 위해 니카라과로 돌아가야 했고, 콜센터 업무에서 억양 차별을 겪었습니다. '억양 중화 훈련(accent neutralization training)'을 거치며 그가 겪었던 어려움이 맥스와 쇼운이 억양 편견을 줄일 수 있는 솔루션을 개발하도록 영감을 주었습니다"라고 전했습니다.

    이전에 콜센터 스타트업 Observe.ai의 공동 창립자로 활동했던 나라야나는 2021년 Sanas에 합류하며 회사는 첫 번째 투자 유치에 성공했습니다.

    Sanas의 기술은 음성을 분석하여 지정된 억양에 맞춰 변환된 음성을 출력합니다. 이 회사는 원본 화자의 감정과 "개인적 정체성(identity)"은 유지하면서 잔향, 에코, 노이즈를 최소화할 수 있다고 주장합니다.

    나라야나는 "Sanas의 강점은 특허 받은 AI 기술에 있습니다. 이 기술은 음성학적 패턴을 인식하고 화자의 고유한 정체성을 온전히 보존한 채 즉시 조정할 수 있습니다. Sanas의 AI 모델은 기술 파트너들로부터 수집된 데이터셋과 사내 성우들을 통해 5,000만 건 이상의 음성 발화 데이터를 기반으로 훈련되었습니다"라고 설명했습니다.

    최근 Sanas는 경쟁사인 InTone으로부터 특정 기술을 인수하며, 나라야나는 이를 통해 "Sanas의 IP 포트폴리오가 강화되었으며", 스타트업이 더 광범위한 고객 기반을 서비스할 수 있는 입지를 다졌다고 밝혔습니다.

    현재 Sanas는 헬스케어, 물류, 하드웨어 제조 등 다양한 산업 분야에서 약 50개의 고객을 보유하고 있습니다. 나라야나에 따르면, 회사의 연간 반복 매출(ARR)은 2,100만 달러에 달하며, 전년 대비 300만 달러 증가했습니다.

    Sanas는 다소 논란의 여지가 있는 사업을 영위하고 있습니다.

    일부 연구 결과는 실제로 다양한 억양에 노출되는 것이 편견 해소에 도움이 된다고 시사합니다. 2022년 한 매체에서 보도된 기사에서 기술자들은 Sanas의 솔루션이 콜센터 직원들을 지나치게 '균질화(homogenizing)'할 위험이 있다고 지적했습니다.

    나라야나는 이러한 시각에 반론을 제기했습니다.

    그는 "Sanas가 특별한 이유는 단순히 기술적 측면 때문만이 아니라, 장벽을 허물고, 차별을 줄이며, 전 세계의 다양한 목소리를 증폭시키려는 깊은 인본주의적 사명에 있습니다. 공동 창립자들과 함께, 우리는 소통이 장벽이 아닌 다리가 되는 세상을 만들고 있습니다"라고 강조했습니다.

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    [출처:] https://techcrunch.com/2025/02/19/sanas-taps-ai-to-change-call-center-workers-accents-in-real-time