자율 에이전트는 무엇인가요? 완벽 가이드

비즈니스들은 기업의 효율성을 높이고 고객 상호 작용을 개선하는 데 도움이 되는 AI 에이전트를 사용하여 인공 지능(AI)의 강력한 기능을 깨닫기 시작했습니다. 하지만 자율 에이전트는 여기서 한 걸음 더 나아갑니다. 자율 AI 에이전트는 인간 개입 없이도 자가 학습을 통해 스스로의 성능을 지속적으로 개선할 수 있습니다.

이것이 비즈니스에 어떤 의미가 있나요? 자율 AI를 사용하면 귀사는 각 부서의 요구 사항에 맞춘 초강력 에이전트를 보유할 수 있습니다. 자율 AI 에이전트는 신뢰할 수 있는 고객 데이터를 즉시 활용하여 직원과 고객에게 가장 최신의 정확한 정보를 제공할 수 있습니다.

다음은 자율 AI 에이전트가 무엇인지, 작동 방식, 다양한 산업과 팀에서 인공 지능을 최대한 활용할 수 있는 방법에 대한 전체 분석입니다.

다루는 내용:

• 자율 에이전트는 무엇인가요?
• 자율 에이전트는 어떻게 작동하나요?
• 자율 에이전트와 AI 에이전트의 차이점은 무엇인가요?
• 산업별 자율 에이전트의 예
• 자율 에이전트의 유형
• 자율 에이전트가 팀에 도움이 되는 방법에 대한 예
• 전략에 자율 에이전트를 포함시키는 방법
• 자율 에이전트가 비즈니스에 도움이 되는 방법

자율 에이전트는 고급 형태의 AI로, 인간 개입 없이도 문의를 이해하고 응답한 다음, 조치를 취할 수 있습니다. 목적이 주어지면 스스로 업무를 생성하고, 배정된 업무를 완료하고, 목적이 완료될 때까지 다음 업무를 수행할 수 있습니다.

사전 정의된 규칙을 따르는 기존 소프트웨어 프로그램과 달리 자율 에이전트는 동적인 환경에서 작동할 수 있으므로 고객 서비스, 마케팅, 커머스, 세일즈 등의 복잡한 업무에 이상적입니다.

자율 AI 에이전트가 업무를 완료하는 데 인간 도움이 필요하지는 않지만 완료해야 할 목표와 핵심 목적을 설정하는 프롬프트를 제공하려면 여전히 인간이 필요합니다.

(맨 위로 가기)

자율 에이전트는 머신 러닝, 자연어 처리(NLP) , 실시간 데이터 분석 등의 고급 기술이 결합되어 작동합니다. 작동 방식에 대해 더 자세히 살펴보세요.

• 인식 및 데이터 수집. 자율 에이전트는 다양한 소스(예: 고객 상호 작용, 거래 내역, 외부 데이터베이스)로부터 데이터를 수집하는 것부터 시작합니다. 이러한 데이터 수집은 각 업무의 컨텍스트를 이해하고 정보에 입각한 결정을 내리는 데 매우 중요합니다.
• 의사 결정. 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 자율 에이전트는 수집된 데이터를 분석하여 패턴을 식별하고 결과를 예측합니다. 이 정보를 사용하여 목표에 부합하는 결정을 내립니다. 예를 들어, 고객 서비스에서의 자율 에이전트는 과거 상호 작용을 분석하여 고객의 쿼리에 가장 잘 응답할 수 있는 방법을 결정할 수 있습니다.
• 작업 실행. 결정을 내린 후 에이전트는 원하는 결과를 달성하기 위해 필요한 작업을 실행합니다. 여기에는 고객 질문에 답변하거나, 주문을 처리하거나, 복잡한 문제를 에이전트에게 에스컬레이션하는 것이 포함될 수 있습니다. 실행 프로세스는 효율적이고 원활하게 설계되어 순조로운 고객 경험을 보장합니다.
• 학습 및 적응. 자율 에이전트의 핵심 기능 중 하나는 각 상호 작용으로부터 학습하는 능력입니다. 지속적으로 지식 베이스를 업데이트하고 의사 결정 알고리즘을 다듬어 시간이 지남에 따라 성능을 개선합니다. 시간이 지남에 따라 성능이 개선되는 강화 학습을 사용하여 의사 결정 기능을 다듬습니다. 이러한 적응성을 통해 더 다양한 업무와 시나리오를 처리할 수 있습니다.

(맨 위로 가기)

모든 자율 에이전트는 기술적으로는 AI 에이전트이지만 모든 AI 에이전트가 자율적인 것은 아닙니다. AI 에이전트에는 인간 개입을 통해 많은 업무를 완료하는 코파일럿 같은 보조 AI 에이전트가 포함됩니다. 보조 및 자율 AI 에이전트 모두 새로운 정보에 따라 학습하고 결정을 내릴 수 있지만 자율 에이전트만 여러 업무를 연속으로 완료할 수 있습니다. AI 에이전트는 인간 작업자가 가장 중요한 업무에 집중하도록 도와주는 필수 도구에 가까운 반면, 자율 에이전트는 독립적으로 업무와 워크플로우를 실행할 수 있습니다.

AI 에이전트는 인간 개입이 있어야 작동하도록 설계된 반면, 자율 에이전트는 인간 개입이 거의 또는 전혀 없이도 스스로 작동하도록 구축되었습니다.

(맨 위로 가기)

이 기술을 통해 은행은 Agentforce를 사용하여 뱅킹 앱, SMS, 웹사이트 또는 전화 등 다양한 채널을 통해 거래 분쟁을 자율적으로 관리할 수 있습니다. 뱅킹을 위한 Agentforce는 Financial Services Cloud로부터 사전 구축된 서비스 플로우를 사용하여 규제 보고 요구 사항을 충족하기 위해 불만 사항을 제출하고, 고객의 거래 내역과 지출 패턴을 검증하고, 판매자에게 경고하고, 임시 신용 카드 또는 새로운 카드도 발급합니다.

이러한 자율 에이전트는 적절한 권한 부여를 검토하고 부여하기 위해 인간 에이전트에게만 에스컬레이션하므로 더 복잡한 고객 상호 작용에 집중할 수 있는 시간을 절약합니다.

보험에서의 자율 에이전트는 보장 범위를 업데이트하고, 적격 보험 계약자에게 더 나은 가격 및/또는 보장 범위를 확대해 주고, 수혜자를 업데이트하고, 손해사정사와 일정을 예약 및 배치해 주고, 청구 확인 또는 정책 갱신까지 발급할 수 있습니다. 모두 인간 개입 없이 말입니다.

웰스 어드바이저는 67%의 일상 업무 가 부가가치가 없는 관리 업무라고 보고했습니다. Agentforce는 이러한 업무에 소요되는 직원의 시간을 줄일 수 있으므로 더 중요한 문제에 집중할 수 있습니다. Agentforce는 고객 회의를 계획, 예약, 요약한 다음, 후속 회의를 위한 고객 커뮤니케이션 초안을 작성할 수 있습니다.

Agentforce 자율 에이전트는 채권 실적과 같은 논의 사항을 조사하고, 해외 기업에 대한 노출을 탐색하거나, 위임장 상태에 대한 계정 자격 증명을 확인하여 적절한 규정 준수를 보장합니다. 또한 모든 커뮤니케이션을 적절한 라이선스를 가진 감독자에게 라우팅하여 완전한 규정 준수와 감독을 보장합니다.

의료에서의 자율 에이전트를 사용하면 환자 경험을 개선할 수 있습니다. 자율 AI 에이전트는 환자, 의료 제공자, 지불인과 소통하여 문의를 해결하고, 요약 내용을 제공하고, 조치를 취할 수 있습니다. 예를 들어, 환자 서비스 에이전트는 간단한 환자 질문에 답변하고 환자의 요구 사항에 가장 적합한 의사와의 진료를 예약할 수 있습니다. 자율 에이전트는 보장 범위 혜택을 검토하고, 병력 요약 내용을 생성하고, 진료 요청을 승인할 수 있습니다.

리테일 기업의 경우, 자율 에이전트는 인간 개입 없이도 많은 일을 수행할 수 있습니다. 캠페인 인사이트를 공유하고, 고객 아웃리치를 선제적으로 관리하고, 사례를 해결할 수 있습니다.

퍼스널 쇼퍼 자율 에이전트는 온라인 쇼퍼를 위한 디지털 컨시어지처럼 생성형 AI를 사용하여 이커머스 사이트, 채팅 또는 WhatsApp과 같은 메시징 앱에서 고객을 지원합니다. 기본 챗봇은 사전 정의된 질문만 해결할 수 있지만, 자율 AI 에이전트는 쇼퍼의 행동과 선호도로부터 학습할 수 있습니다. 이를 통해 사람들은 자연어를 사용하여 검색하고, 대화형 응답을 얻고, 장바구니에 항목을 빠르게 추가하여 즉시 결제할 수 있습니다.

자율 커뮤니케이션 에이전트는 청구 문의와 관련하여 더 빠른 고객 지원을 제공합니다. 예를 들어, 고객이 계정의 요금 청구에 대한 불만 사항을 제출하면 자율 에이전트가 지난 월별 청구서를 분석하고, 문제를 식별하고, 분쟁 요청을 검증합니다. 이를 통해 고객은 원하는 지원을 빠르게 받아 인간 에이전트가 우선 순위가 더 높은 사례에 집중할 수 있습니다.

(맨 위로 가기)

모든 자율 에이전트가 똑같지는 않습니다. 자율 AI 에이전트에는 다양한 종류가 있으며, 모두 각기 다른 방식으로 목적을 달성하기 위해 노력합니다. 다음은 선택할 수 있는 가장 일반적인 자율 에이전트 유형 중 몇 가지입니다.

• 반응형 자율 에이전트: 이러한 자율 AI 에이전트는 가장 단순한 유형입니다. 특정 입력 및 사전 정의된 작업에 따라 결정을 내려 새로운 데이터에는 즉시 반응하지만 데이터를 유지하거나 과거 상호 작용으로부터 학습하지는 않습니다.
• 심의형 자율 에이전트: 인지 또는 추론 에이전트라고도 하는 심의형 자율 에이전트는 환경을 분석하고 사용자의 목적에 맞춰 스마트한 결정을 내립니다. 세상을 모델링하고, 다양한 작업을 평가하고, 목표를 달성하기 위한 최적의 경로를 선택합니다.
• 하이브리드 자율 에이전트: 하이브리드 자율 에이전트는 반응형 에이전트와 심의형 에이전트의 요소를 결합합니다. 이러한 동적 도우미는 장기적인 목적에 집중하면서도 환경의 즉각적인 변화에 빠르게 반응할 수 있습니다.
• 모델 기반 자율 에이전트: 이러한 자율 에이전트는 전문적으로 프로그래밍되거나 머신 러닝으로 구동되어 결정을 내릴 수 있을 뿐만 아니라 진행하면서 학습할 수도 있습니다. 불완전한 데이터 세트에 직면하면 과거 경험에 따라 스마트한 예측으로 해당 빈칸을 채웁니다.
• 목표 기반 자율 에이전트: 목표 기반 에이전트는 특정 작업이 목표 달성에 얼마나 도움이 되는지 평가하여 스마트한 결정을 내립니다. 적응력이 뛰어나며, 환경 변화나 목적의 변화에 따라 즉시 내부적으로 조정할 수 있습니다.
• 유틸리티 기반 자율 에이전트: 이러한 에이전트는 목표를 얼마나 잘 충족했는지에 따라 결과의 순위를 매기는 스마트 유틸리티 기능을 사용하여 작업을 평가합니다. 유틸리티 기반 자율 에이전트는 설정한 기준에 따라 실시간으로 성능을 빠르게 최적화할 수 있습니다.

(맨 위로 가기)

자율 에이전트가 수행할 수 있는 일은 매우 많으며, 그 유용성은 한 팀이나 부서에만 국한되지 않습니다. 자율 AI 에이전트가 어떻게 기업 전반에 도움을 제공할 수 있는지 살펴보세요.

저희는 이제 막 고객 서비스 자율 에이전트의 엄청난 잠재력을 이해하기 시작했습니다. 하지만 여기서 몇 가지 주목할 만한 애플리케이션이 있습니다.

• 개인화된 상호 작용: 연구에 따르면 65%의 고객은 기업이 변화하는 요구 사항과 선호도에 맞춰 적응하기를 기대합니다. 고객 데이터를 분석함으로써 자율 에이전트는 개인화된 추천 사항 및 솔루션을 제공하여 고객 경험을 개선할 수 있습니다. 예를 들어, 과거 구매에 따라 제품을 제안하거나 고객의 선호도에 따라 맞춤 조언을 제공할 수 있습니다.
• 선제적인 서비스: 자율 에이전트는 고객 요구 사항을 예상하여 선제적인 지원(예: 다가오는 약속에 대해 알림 보내기, 잠재적인 문제가 발생하기 전에 고객에게 알리기)을 제공할 수 있습니다. 이러한 선제적인 접근 방식은 문제를 예방하고 고객 충성도를 높이는 데 도움이 됩니다.
• 멀티채널 지원: 이메일, 채팅, 소셜 미디어, 전화 등 여러 채널에서 고객 상호 작용을 관리할 수 있습니다. 이를 통해 고객이 기업에 연락하는 방식에 관계없이 일관되고 효율적인 서비스를 보장합니다.

자율 에이전트는세일즈 팀이 24시간 내내 리드를 확보하고 파이프라인을 따라 리드를 이동시킬 수 있습니다. Agentforce에 있는 SDR(세일즈 개발 담당자) 에이전트가 고객의 제품 질문에 자율적으로 답변하고, 이의 제기를 처리하고, 세일즈 담당자를 위한 회의를 예약합니다.

신뢰할 수 있는 고객 데이터를 활용하여 자율 에이전트가 문의에 응답하고 정확하게 조치를 취합니다. 자율 AI 에이전트가 인간 에이전트에게 사례를 에스컬레이션하여 거래를 성사시키기 전에 얼마나 자주, 어떤 채널에서, 언제 개입할지 결정할 수 있습니다. 자율 에이전트는 SMS 또는 WhatsApp 등 원하는 채널에서 원하는 언어로 리드를 만날 수 있습니다.

고객에게 적합한 제품을 안내하는 퍼스널 쇼퍼 직원을 배정하지 않아도 자율 에이전트가 이를 수행할 수 있습니다. 자율 AI 에이전트를 도입하면 시간이나 장소에 구애받지 않고 쇼퍼에게 개인 어시스턴트가 제공됩니다.

자율 에이전트는 맞춤 제품 추천 사항을 위해 고객의 구매 내역과 선호도를 활용하므로 고객이 더 빠르게 구매할 수 있습니다. Agentforce를 통해 자율 에이전트는 커머스 사이트나 WhatsApp과 같이 선호하는 채널을 통해 고객에게 응답할 수도 있습니다.

또한 커머스 팀은 자율 AI 에이전트를 사용하여 타겟팅된 관련성 있는 프로모션을 생성 및 배포합니다.

마케팅 팀이 자율 에이전트를 사용하면 엔드투엔드에서 간편하게 캠페인을 생성, 관리, 최적화할 수 있습니다. 이 기술을 통해 마케터는 캠페인 개요, 타겟 오디언스 세그먼트, 콘텐츠를 생성하여 시간을 절약할 수 있습니다. 자율 에이전트는 Salesforce의 자동화 도구인 Flow에서 고객 여정을 구축할 수도 있습니다.

자율 에이전트는 설정한 핵심 성능 지표에 비교하여 성능을 분석하는 동시에 지속적이고 선제적으로 개선 사항을 추천할 수 있습니다.

(맨 위로 가기)

자율 에이전트를 배포하려면 신중한 계획과 실행이 필요합니다. 다음은 성공적인 구현을 위한 몇 가지 모범 사례입니다.

• 명확한 목적 정의: 자율 에이전트를 통해 달성하고자 하는 목적의 윤곽을 잡는 것부터 시작합니다. 응답 시간 개선, 고객 만족도 높이기, 운영 비용 절감 등 명확한 목적을 세우면 구현 프로세스를 안내하고 성공을 가늠하는 데 도움이 됩니다.
• 데이터 인프라 평가: 자율 에이전트는 효과적으로 작동하기 위해 고품질 데이터에 의존합니다. 강력한 데이터 수집 및 관리 시스템을 갖추고 있는지 확인합니다. 여기에는 고객 상호 작용 데이터, 거래 내역, 기타 관련 정보가 포함됩니다. 깨끗하고 정형화된 데이터는 에이전트가 정확하고 관련성 있는 응답을 제공하는 데 도움이 됩니다.
• 적합한 기술 선택: 비즈니스 요구 사항과 목적에 맞는 자율 에이전트 기술을 선택합니다. 요인(예: 확장성, 통합 기능, 사용 편의성)을 고려합니다. 다양한 판매업체와 솔루션을 평가하여 조직에 가장 적합한 판매업체와 솔루션을 찾습니다.
• 기존 시스템과 통합: 자율 에이전트가 기존 고객 관계 관리(CRM) 소프트웨어 및 기타 도구를 통해 원활하게 통합됩니다. 이 통합은 원활한 정보 플로우를 가능하게 하고 에이전트가 관련 데이터에 액세스하고 더 효과적인 지원을 제공하도록 하는 기능을 개선합니다.
• 사용자 경험에 집중: 최종 사용자를 염두에 두고 자율 에이전트를 설계합니다. 상호 작용이 직관적이고 에이전트가 적시에 정확한 응답을 제공하면 긍정적인 고객 경험을 보장할 수 있습니다. 에이전트를 철저히 테스트하여 배포 전에 모든 잠재적인 문제를 식별 및 해결하면 고객의 기대에 부응할 수 있습니다.
• 모니터링 및 최적화: 자율 에이전트의 성능을 정기적으로 모니터링하고 사용자로부터 피드백을 수집합니다. 이 정보를 사용함으로써 에이전트를 지속적으로 개선하여 효과적이고 관련성 있는 에이전트를 유지합니다. 이러한 지속적인 최적화를 통해 변화하는 고객 요구 사항에 적응하고 에이전트의 전반적인 성능을 개선할 수 있습니다.
• 인간 감독을 위한 계획: 자율 에이전트는 많은 업무를 독립적으로 처리할 수 있지만 필요한 경우, 인간 개입을 위한 계획을 세우는 것이 중요합니다. 인간 에이전트가 언제, 어떻게 개입하여 지원해야 하는지에 대한 명확한 가이드라인을 생성하여 더 복잡하고 민감한 상호 작용을 위한 안전망을 제공합니다.
• 데이터 개인정보보호 및 보안 보장: 강력한 데이터 개인정보보호 및 보안 조치를 구현하여 자율 에이전트가 취급하는 고객 정보를 보호합니다. 여기에는 민감한 데이터를 보호하고 고객 신뢰도를 유지하기 위한 데이터 보호 규정 준수 및 정기적인 보안 감사가 포함됩니다.

(맨 위로 가기)

자율 에이전트를 비즈니스에 통합하려는 경우, Agentforce가 도움이 될 수 있습니다. 그 방법에 대해 살펴보세요.

• 지능형 AI 에이전트: 신뢰할 수 있는 데이터에서의 모든 응답을 기반으로 하여 인간 같은 상호 작용을 통해 여러 채널에서 연중무휴 24시간 고객의 참여를 유도하고 빠르게 사례를 해결합니다.
• Data Cloud와의 통합 플랫폼: Agentforce는 AI, CRM, 고객 자동화 소프트웨어를 결합한 통합 플랫폼을 제공합니다. 이 통합을 통해 자율 에이전트는 종합적인 최신의 고객 데이터에 액세스할 수 있으므로 더 정확하고 개인화된 서비스를 제공할 수 있습니다. Data Cloud를 포함하면 원활한 데이터 통합 및 관리가 가능하여 모든 채널에서 고객 데이터에 대한 통합된 시야를 제공합니다.
• 확장성: Agentforce는 모든 팀에 Salesforce의 신뢰도, 보안, 확장성을 도입합니다. 이 플랫폼을 사용하면 성능 저하 없이 증가하는 작업량을 처리하면서 AI 솔루션을 확장할 수 있습니다.
• 고급 도구를 통해 사용자 지정: Agentforce는 특정 비즈니스 요구 사항에 따라 자율 에이전트를 맞출 수 있는 광범위한 사용자 지정 옵션을 제공합니다. Prompt Builder 및 Copilot Studio와 같은 도구를 통해 사용자 지정 워크플로우와 응답을 생성하면 자율 에이전트를 브랜드 및 고객 서비스 목표에 부합시킬 수 있습니다. Apex 코드 의 유연성 및 MuleSoft의 통합 기능을 통해 Agentforce를 다른 시스템과 연결하고 요구 사항을 충족하도록 기능성을 확장할 수 있습니다.
• 원활한 통합 및 상호 운용성: Agentforce는 외부 시스템 및 플랫폼과 원활하게 통합되어 소스나 데이터 유형에 관계없이 모든 비즈니스 데이터에 기반한 앱과 워크플로우를 구축할 수 있습니다. 기존 CRM 시스템 또는 타사 애플리케이션과의 통합이 필요한 경우, Agentforce는 원활한 고객 경험을 생성하는 데 필요한 유연성과 상호 운용성을 제공합니다.

팀이나 산업에 관계없이 자율 에이전트는 기업의 효율성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. 지루하고 시간이 많이 소요되는 업무를 자율 AI 에이전트에게 맡기면 직원은 가장 중요한 업무인 고객에게 집중할 수 있습니다.

(맨 위로 가기)