AI 에이전트란 무엇인가요? 종합 가이드

사건 처리량이 급증하고 있는데 팀 인력이 부족할 수도 있습니다. 또는 연중무휴 24시간 지원을 제공하고 싶지만 예산이 부족하여 24시간 근무하는 인력을 충당하기 어려운 경우도 있습니다. 또는 응답 시간을 줄여야 한다는 압박을 받고 있지만 고객은 계속 더 많은 것을 기대하며 모든 것을 더 빠르게 처리하기를 원합니다. 바로 이 부분에서 Agentforce 와 같은 AI 에이전트가 등장합니다. 잠시 시간을 내어 AI 에이전트가 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 성공적으로 배포하기 위해 무엇을 할 수 있는지 살펴보겠습니다.

• AI 에이전트란 무엇인가요?
• AI 에이전트는 어떻게 작동하나요?
• AI 에이전트의 장점은 무엇인가요?
• AI 에이전트를 구현하는 방법 성공을 위한 8가지 팁
• 왜 AI 에이전트를 위한 Service Cloud 인가요?

AI 에이전트는 사람의 개입 없이도 고객의 문의를 이해하고 응답할 수 있는 지능형 시스템입니다. 머신 러닝과 자연어 처리(NLP) 을 사용하여 간단한 질문에 대한 답변부터 복잡한 문제 해결, 심지어 멀티태스킹에 이르기까지 다양한 작업을 처리합니다. 가장 중요한 것은 AI 에이전트가 자가 학습을 통해 지속적으로 성능을 개선할 수 있다는 점입니다. 이는 특정 작업을 위해 사람의 입력이 필요한 기존 AI와는 다릅니다. (맨 위로)

다음은 AI 에이전트가 작동하는 방식에 대한 분석입니다:

• 인식 및 데이터 수집. AI 상담원은 고객 상호작용, 거래 내역, 소셜 미디어 등 다양한 소스에서 데이터를 수집하는 것부터 시작합니다. 이 데이터는 고객 문의의 맥락과 뉘앙스를 이해하는 데 매우 중요합니다. 고급 AI 상담원은 실시간으로 데이터를 통합하고 처리하여 최신 정보를 제공함으로써 문의를 효과적으로 처리할 수 있습니다.
• 의사 결정. AI 에이전트는 정교한 머신러닝 모델을 사용하여 수집된 데이터를 분석하여 패턴을 파악하고 의사 결정을 내립니다. 예를 들어, 과거 상호작용과 현재 컨텍스트를 기반으로 고객 문의에 가장 적합한 응답을 결정할 수 있습니다. 이러한 의사 결정 프로세스는 상담원이 이전 경험을 통해 학습하고 시간이 지남에 따라 응답을 개선하는 능력으로 향상됩니다.
• 작업 실행: 결정이 내려지면 AI 에이전트가 필요한 작업을 실행할 수 있습니다. 여기에는 고객 문의에 답변하거나 요청을 처리하거나 복잡한 문제를 상담원에게 에스컬레이션하는 일이 포함될 수 있습니다. 원활하고 효율적으로 실행되도록 설계되어 고객이 적시에 정확한 응답을 받을 수 있습니다.
• 학습 및 적응: AI 에이전트는 각 상호작용을 통해 지속적으로 학습하여 정확성과 효율성을 향상시키기 위해 알고리즘을 개선합니다. 지식창고를 업데이트하고 피드백을 사용하여 향후 상호 작용을 개선합니다. 이러한 지속적인 학습 기능은 고객의 기대치와 비즈니스 환경이 변화하더라도 AI 상담원이 효과적이고 관련성을 유지할 수 있도록 해줍니다.

이러한 기능을 결합하여 AI 상담원은 다양한 고객 서비스를 처리할 수 있습니다. 고객 서비스 제품 추천, 문제 해결, 후속 대화 참여 등 다양한 고객 서비스 작업을 자율적으로 처리할 수 있습니다. 이를 통해 상담원은 더 복잡하고 부가가치가 높은 활동에 집중할 수 있습니다. (맨 위로)

고객 서비스에 AI 상담원을 도입하면 기업이 고객과 소통하고 서비스 운영을 관리하는 방식을 혁신하는 등 다양한 이점을 누릴 수 있습니다.

AI 상담원은 여러 고객과의 상호작용을 동시에 처리할 수 있어 응답 시간을 크게 단축하고 고객 서비스 운영의 효율성을 높일 수 있습니다. 이를 통해 기업은 서비스 품질 저하 없이 더 많은 양의 문의를 처리할 수 있습니다.

AI 상담원이 빠르고 정확한 응답을 제공하므로 고객 만족도가 높아집니다. 데이터를 사용하여 상호 작용을 개인화함으로써 전반적인 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다. 또한 시간이 지남에 따라 학습하기 때문에 지속적인 개선에 초점을 맞추고 있습니다.

대부분의 인간 상담원과 달리 AI 상담원은 24시간 내내 이용 가능하므로 시간대나 업무 시간에 관계없이 고객 문의를 신속하게 처리할 수 있습니다. 이러한 지속적인 가용성은 기업이 셀프 서비스에 대한 고객의 기대치를 충족하고 고객 충성도를 향상하는 데 도움이 됩니다.

AI 상담원은 증가하는 고객 상호작용을 처리하기 위해 쉽게 확장할 수 있어 서비스 품질 저하 없이 성장하고자 하는 비즈니스에 이상적입니다. 케이스 수가 증가함에 따라 추가 부하를 처리하도록 AI 상담원을 쉽게 조정하여 일관되고 안정적인 지원을 보장할 수 있습니다.

AI 상담원은 고객 상호 작용, 선호도, 행동에 대한 귀중한 데이터를 생성합니다. 기업은 이 데이터를 사용하여 고객의 요구와 트렌드에 대한 인사이트를 확보함으로써 정보에 입각한 의사결정을 내리고 서비스 제공을 개선할 수 있습니다.

AI 상담원은 고객 문의에 일관되고 정확한 답변을 제공하여 오류의 위험을 줄이고 고객이 신뢰할 수 있는 정보를 제공받을 수 있도록 합니다. 이러한 일관성은 브랜드에 대한 신뢰와 믿음을 구축하는 데 도움이 됩니다.

AI 상담원은 생산성 향상, 비용 절감, 의사 결정 개선, 고객 경험 향상 등 다양한 이점을 제공합니다. As 맥킨지의 조사 결과에 따르면 조사 대상 기업의 72% 이상이 이미 AI 솔루션을 배포하고 있으며, 제너레이티브 AI에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 이러한 활동을 고려할 때, 기업들이 에이전트와 같은 첨단 기술을 계획 프로세스 및 향후 AI 로드맵에 통합하기 시작하는 것은 놀라운 일이 아닙니다."

이러한 고급 AI 솔루션을 활용하면 기업은 시대를 앞서 나가고 고객 참여를 위한 혁신을 주도할 수 있습니다. (맨 위로)

AI 상담원을 배포할 준비를 하고 있다면 다음 몇 가지 모범 사례를 염두에 두세요:

1. 명확한 목표를 정의하세요. AI 에이전트로 달성하고자 하는 목표를 정의하는 것부터 시작하세요. 응답 시간 단축, 고객 만족도 향상, 운영 비용 절감 등 명확한 목표를 세우면 구현 프로세스를 안내하고 성공을 측정하는 데 도움이 됩니다.
2. 데이터를 평가하고 준비하세요. AI 에이전트는 고품질 데이터에 의존하여 효과적으로 작동합니다. 강력한 데이터 수집 및 관리 시스템을 갖추고 있는지 확인하세요. 여기에는 고객 상호 작용 데이터, 거래 내역 및 기타 관련 정보가 포함됩니다. 깨끗하고 구조화된 데이터를 통해 AI 상담원이 정확하고 관련성 높은 응답을 제공할 수 있습니다.
3. 적합한 AI 상담원 유형을 선택하세요. 필요에 가장 적합한 AI 상담원 유형을 선택하세요. 예를 들어 일상적인 고객 문의를 처리할 상담원이 필요하다면 응답형 상담원으로 충분할 수 있습니다. 보다 복잡한 작업의 경우 변화하는 고객의 요구에 적응하고 보다 정교한 지원을 제공할 수 있는 목표 지향형 또는 학습형 에이전트를 고려하세요.
4. 기존 시스템과 통합하세요. AI 상담원이 기존 CRM 및 기타 고객 서비스 도구와 원활하게 통합되는지 확인하세요. 이 통합을 통해 원활한 정보 흐름을 가능하게 하고 AI 상담원의 역량을 강화하여 관련 데이터에 액세스하고 보다 효과적인 지원을 제공할 수 있습니다.
5. 사용자 경험에 집중하세요. 최종 사용자를 염두에 두고 AI 에이전트를 설계하세요. 상호작용이 직관적이고 응답이 적시에 정확하게 이루어져 긍정적인 고객 경험을 제공할 수 있도록 하세요. AI 에이전트를 철저히 테스트하여 배포 전에 잠재적인 문제를 파악하고 해결하여 고객의 기대에 부응할 수 있도록 하세요.
6. 모니터링 및 최적화. AI 에이전트의 성능을 정기적으로 모니터링하고 사용자로부터 피드백을 수집하세요. 이 정보를 사용하여 AI 에이전트를 지속적으로 개선하여 효과적이고 관련성을 유지할 수 있도록 하세요. 이러한 지속적인 최적화를 통해 변화하는 고객의 요구에 적응하고 AI 상담원의 전반적인 성능을 개선할 수 있습니다.
7. 사람의 감독을 위한 계획. AI 에이전트는 많은 작업을 자율적으로 처리할 수 있지만, 필요한 경우 사람이 개입할 수 있는 계획을 세우는 것이 중요합니다. 상담원이 언제, 어떻게 개입하여 지원해야 하는지에 대한 명확한 가이드라인을 마련하여 보다 복잡하거나 민감한 상호작용에 대한 안전망을 제공해야 합니다.
8. 데이터 개인정보 보호 및 보안을 보장합니다. 강력한 데이터 개인정보 보호 및 보안 조치를 구현하여 AI 에이전트가 처리하는 고객 정보를 보호하세요. 여기에는 민감한 데이터를 보호하고 고객의 신뢰를 유지하기 위한 데이터 보호 규정 준수와 정기적인 보안 감사가 포함됩니다. (맨 위로)

AI 상담원을 고객 서비스 전략에 통합하려는 경우 Salesforce Service Cloud 에서 도움을 받을 수 있습니다. 그 방법을 확인해 보세요.

• 지능형 AI 에이전트. 연중무휴 24시간 여러 채널에서 사람과 같은 상호작용을 통해 자율적으로 고객의 참여를 유도하고, 모든 응답을 신뢰할 수 있는 데이터에 기반하여 신속하게 문제를 해결하세요.
• Data Cloud와 통합된 플랫폼입니다. Salesforce Service Cloud 는 고객 서비스 AI, CRM 및 자동화 도구를 결합한 통합 플랫폼을 제공합니다. 이 통합을 통해 AI 상담원은 포괄적인 최신 고객 데이터에 액세스할 수 있으므로 보다 정확하고 개인화된 서비스를 제공할 수 있습니다. 를 포함하면 Data Cloud 를 포함하면 원활한 데이터 통합 및 관리가 가능하여 모든 채널에서 고객 데이터에 대한 통합된 뷰를 제공합니다.
• 를 통한 확장성 Salesforce Platform. Service Cloud 는 Salesforce Platform를 기반으로 구축되어 고객 서비스 운영에 Salesforce의 신뢰, 보안 및 확장성을 제공합니다. 이 플랫폼을 사용하면 성능 저하 없이 증가하는 고객 상호 작용을 처리하면서 AI 솔루션을 확장할 수 있습니다.
• 고급 도구를 사용한 사용자 지정. Service Cloud 는 특정 비즈니스 요구 사항에 맞게 AI 에이전트를 조정할 수 있는 광범위한 사용자 지정 옵션을 제공합니다. 같은 도구 Prompt Builder 및 Copilot Studio 와 같은 도구를 사용하면 맞춤형 워크플로와 응답을 생성하여 AI 상담원이 브랜드 및 고객 서비스 목표에 부합하도록 할 수 있습니다. 의 유연성으로 Apex 코드 의 유연성과 통합 기능 MuleSoft의 통합 기능을 통해 Service Cloud 을 다른 시스템과 연결하고 요구 사항을 충족하도록 기능을 확장할 수 있습니다.
• 원활한 통합 및 상호 운용성. Service Cloud의 개방형 아키텍처는 다른 시스템 및 플랫폼과의 원활한 통합을 보장하여 응집력 있고 효율적인 고객 서비스 에코시스템을 구축할 수 있도록 지원합니다. 기존 CRM 시스템 또는 타사 애플리케이션과 통합해야 하는 경우, Service Cloud 은 원활한 고객 경험을 만드는 데 필요한 유연성과 상호 운용성을 제공합니다.

AI 상담원은 대규모로 개인화된 지원을 제공함으로써 서비스 조직에 큰 도약을 가져다줍니다. 이 기술을 도입하는 기업은 경쟁이 치열한 글로벌 시장에서 현대 고객의 요구를 충족하면서 비용을 절감할 수 있는 유리한 위치를 선점할 수 있습니다. (맨 위로)