



편집자 주: Agentforce Assistant이 Agentforce으로 업그레이드되었습니다. 이 문서는 2024년 3월 6일에 처음 게시되었으며, 2024년 5월 23일에 업데이트되었습니다.
Salesforce는 사용자 지정 대화형, 생성형 AI 어시스턴트인 Agentforce Assistant의 기능을 지속적으로 확장하고 있습니다. 다음은 이 기능이 무엇인지, 조직이 이를 통해 무엇을 할 수 있는지, 중요한 비즈니스 요구 사항을 충족하기 위해 어떻게 계속 진화시킬 것인지에 대한 최신 소식입니다.
Agentforce Assistant란 무엇인가요?
Agentforce Assistant은 Salesforce 애플리케이션 전반에 기본적으로 임베드되어 있어 질문에 답변하고, 콘텐츠를 생성하고, 모든 작업을 동적으로 자동화할 수 있는 일관된 사용자 경험을 제공하여 생산성 개선, 고객 관계 강화, 수익 증대를 달성합니다.
유용한 응답을 생성하기에 적절한 기업 데이터가 부족한 기타 AI 어시스턴트 또는 코파일럿과 달리 Agentforce Assistant은 조직의 고유한 데이터와 메타데이터를 사용하여 개인정보 보호 및 데이터 거버넌스를 유지하면서 비용이 많이 드는 AI 모델 훈련 없이도 강력한 고객 인사이트와 권장 사항을 생성합니다.
예를 들어, 간단한 자연어 프롬프트를 사용하여 세일즈 전문가는 Agentforce Assistant을 활용하여 과거 고객 스크립트를 쿼리하여 심리를 평가하고 과거 통화 내용에 따라 후속 이메일을 작성할 수 있습니다. 한편 마케터는 Agentforce Assistant을 사용하여 비즈니스의 모든 마케팅 요구 사항에 맞는 더 지능적인 캠페인을 하나의 간단한 개요로 구축하거나 고객 및 브랜드 데이터를 사용하여 타겟 오디언스의 공감을 이끌어내는 개인화된 캠페인을 생성할 수 있습니다. 그리고 판매자는 Agentforce Assistant을 사용하여 세일즈를 최적화하고, 이커머스 웹사이트를 구축하고, 개인화된 프로모션을 빠르게 생성할 수 있습니다.
Agentforce Assistant에는 사전 프로그래밍된 기능, 자동화된 응답, 메시지가 표시될 때 AI가 사용자를 위해 수행할 수 있는 비즈니스 업무에 대한 라이브러리가 포함됩니다. 여러 작업을 결합하여 동적 다단계 계획을 실행할 수 있습니다.
학습할 내용:
- Agentforce Assistant, Data Cloud, Salesforce Platform이 어떻게 함께 작동하나요?
- Agentforce Assistant이 어떻게 팀의 일 속도를 높일 수 있나요?
- Salesforce는 어떻게 다양한 산업 및 사용 사례에 대해 Agentforce Assistant의 기능을 확장하고 있나요?
- Agentforce Assistant에 어떤 플랫폼 개선 사항이 적용되었나요?
- Salesforce는 어떻게 Agentforce Assistant에 신뢰도를 가질 수 있게 하나요?
- Agentforce Assistant이 어떻게 CRM의 미래를 변화시킬까요?
- 고객이 어떻게 Agentforce Assistant을 사용할 수 있나요?
- 더 자세히 살펴보기
Agentforce Assistant, Data Cloud, Salesforce Platform이 어떻게 함께 작동하나요?
Agentforce Assistant은 사용자 인터페이스, 다양한 AI 모델, 데이터를 단일 메타데이터 기반 플랫폼에 통합하는 Salesforce의 Salesforce Platform 중 일부입니다. 고객 기업을 위한 신뢰할 수 있는 AI 플랫폼인 Salesforce Platform을 통해 기업은 모든 데이터를 안전하게 연결하여 로우 코드를 통해 AI 기반 앱을 구축하고 완전히 새로운 CRM 경험을 제공할 수 있습니다.
Agentforce Assistant은 어떻게 작동하나요?
AI는 훈련받은 데이터만큼만 성능이 개선되므로 Data Cloud에서 Agentforce Assistant을 기반으로 하면 더 강력해집니다. Data Cloud은 모든 제품 및 시스템의 모든 데이터 유형을 연결, 통합, 조율한 다음, 비즈니스 사용자가 매일 사용해야 하는 Salesforce 애플리케이션에 다시 연결하여 고객에 대한 종합적인 360도 시야를 제공하고 모든 비즈니스 프로세스에 걸쳐 CRM, AI, 자동화, 애널리틱스를 강화합니다.
BYOL(Bring Your Own Lake)은 기업이 모든 시스템과 Data Cloud을 통합하여 Salesforce 내의 AWS Redshift, Google BigQuery, Databricks 및 Snowflake와 같은 데이터 레이크로부터 갇혀 있는 모든 데이터에 액세스할 수 있다는 의미입니다. 또한 Data Cloud의 제로 카피 또는 제로 ETL(추출-변환-로드) 덕분에 더 이상 플랫폼 간에 데이터를 이동할 필요가 없으며, 외부 예측 모델에 연결하여 Salesforce 워크플로우에서 원활하게 사용합니다.
또한 비정형 데이터의 약 80% 경우, 시맨틱 검색 및 Data Cloud의 벡터 임베딩은 데이터와 상호 작용하는 새로운 방식을 활용합니다. Agentforce Assistant 검색은 Agentforce Assistant을 개선하여 세일즈, 고객 서비스, 마케팅, 커머스, IT 팀에 실시간 비정형 및 정형 비즈니스 데이터에 액세스하여 문제를 해결하고 콘텐츠를 생성할 수 있는 AI 어시스턴트를 제공합니다.
Data Cloud을 통해 여러 이질적인 데이터 레이크에 걸쳐 있는 Salesforce 안팎의 정형 및 비정형의 신뢰할 수 있는 모든 관련 고객 및 비즈니스 데이터가 통합되어 모든 팀과 워크플로우에서 사용할 수 있습니다. 제로 카피를 통해 실제로 데이터를 이동하지 않고도 두 개 이상의 데이터 저장소 간에 데이터를 공유할 수 있습니다.
Agentforce Assistant이 어떻게 팀의 일 속도를 높일 수 있나요?
Agentforce Assistant은 AI와 상호 작용할 수 있는 직관적인 인터페이스, 세계적 수준의 AI 모델, AI를 활용하는 데 필요한 데이터 및 메타데이터의 심층적인 통합을 제공합니다.
Agentforce Assistant이 어떻게 팀의 일 속도를 높일 수 있나요?
Agentforce Assistant은 고객 관계에 있어서 어떤 일이 일어나고 있는지 진정으로 이해할 수 있는 유일한 코파일럿입니다.
마크 베니오프회장 겸 CEO, Salesforce
다른 AI 어시스턴트와 달리, 단일 대화형 코파일럿은 Data Cloud의 신뢰할 수 있고 조화된 데이터의 응답을 기반으로 하여 고품질 출력에 필요한 컨텍스트를 제공합니다. 또한 Agentforce Assistant은 모든 Salesforce CRM 애플리케이션과 기본적으로 통합되어 있으므로 고객은 Sales Cloud, Commerce Cloud, Marketing Cloud, Slack, Tableau 또는 MuleSoft에서 인사이트 및 권장 사항에 액세스할 수 있습니다.
예:
- 세일즈 전문가는 기록을 요약하거나 사용자 지정 커뮤니케이션을 생성하여 더 개인화된 고객 참여를 제공함으로써 거래 성사를 가속화할 수 있습니다.
- 서비스 팀은 서로 다른 시스템에서 관련 답변, 오퍼, 데이터를 표시하여 사례 해결을 간소화하고 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
- 마케팅 전문가는 새로운 캠페인의 개발을 간소화하고, 개인화된 소비자 검색 및 구매 선호도에 따라 웹사이트 랜딩 페이지를 생성하고, Salesforce Platform에서 통합 고객 프로필 데이터에 따라 입력되는 연락처 양식을 간편하게 생성할 수 있습니다. 온라인 구매 후에는 Agentforce Assistant이 고객 설문조사를 자동으로 생성하여 비즈니스의 장기적인 참여를 높이고 향후 주문 유도를 지원할 수도 있습니다.
- 이커머스 리테일러는 Agentforce Assistant을 통해 전환율이 높은 디지털 스토어를 구축하는 데 단계별 지원을 받을 수 있을 뿐만 아니라 대화를 통해 간편하게 다양한 스토어 구성 요소를 사용자 지정하고 설계할 수 있습니다. 사용자는 Agentforce Assistant을 통해 다중 제품 카탈로그 데이터 관리와 같은 복잡한 업무를 자동화할 수 있습니다. 그리고 생성형 AI의 강력한 기능을 통해 Agentforce Assistant은 여러 언어로 된 제품 설명, 개인화된 제품 프로모션, 전환 유도를 지원하는 SEO 메타데이터를 개발할 수 있습니다.
- 금융 서비스 기업은 Agentforce Assistant을 사용하여 분쟁 거래에 대한 수수료 반환 요청 트리거, 임시 크레딧 발급, 최근 고객 거래 목록 가져오기 등의 작업을 트리거하여 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다.
- 개발자는 자연어를 사용하여 Agentforce Assistant을 요청함으로써 생산성을 개선하여 개발자 환경 내에서 Apex 코드를 생성하고, 더 효과적이고 정확한 코드를 제안하고, 모든 코드 취약점을 선제적으로 스캔할 수 있습니다.
- Tableau에서 작업하는 데이터 분석가는 생산성을 개선할 수 있습니다. 대화형 인터페이스를 사용하여 분석가는 몇 가지 프롬프트만으로 원시 인사이트에서 실행 가능한 인사이트로 전환할 수 있습니다. Agentforce Assistant을 통해 더 빠른 데이터 탐색 수행, 모범 사례에 따라 관련 시각화 구축, 반복적인 업무 자동화, 효율적인 데이터 큐레이션을 촉진할 수 있습니다.

Salesforce 인공 지능
Salesforce AI는 Salesforce Platform의 패브릭에 기반한 신뢰할 수 있고 확장 가능한 AI를 제공합니다. Salesforce AI를 고객 데이터에 활용하여 모든 비즈니스 요구 사항에 맞는 맞춤형, 예측형, 생성형 AI 경험을 안전하게 생성하세요. Einstein을 통해 모든 워크플로, 사용자, 부서, 산업에 대화형 AI를 도입할 수 있습니다.
Salesforce는 어떻게 다양한 산업 및 사용 사례에 대해 Agentforce Assistant의 기능을 확장하고 있나요?
Salesforce는 여러 작업을 통해 이를 수행합니다. 코파일럿에는 Agentforce Assistant이 비즈니스 데이터를 사용하여 질문에 답변할 수 있을 뿐만 아니라 사용자를 대신하여 일을 완료하도록 워크플로우를 연결할 수 있는 사전 프로그래밍된 기능인 작업에 대한 라이브러리가 포함됩니다. 예를 들어, 사용자가 어시스턴트에게 이메일 작성에 대한 도움을 요청하면 코파일럿은 관련 Salesforce 데이터를 기반으로 개인화된 이메일 초안을 작성하는 작업을 실행합니다. Salesforce는 몇 가지 즉시 이용할 수 있는 표준 작업 을 제공하지만, 사용자가 특정 조직의 요구 사항을 충족하도록 자체 작업을 사용자 지정할 수도 있습니다. 새로운 Agentforce Assistant 기능(예: 아인슈타인 1 스튜디오를 통해 제공되는 기능)을 통해 비즈니스가 필요 사항에 맞는 기술과 프롬프트로 자체 AI 어시스턴트를 구축하고 사용자 지정할 수 있습니다.
또한 Salesforce는 사전 프로그래밍된 기능 Agentforce Assistant이 수행할 수 있는 범위를 확장하는 페르소나 및 산업별 작업에 대한 라이브러리를 늘리고 있습니다. 예를 들어, 기업이 다음과 같이 발표했습니다.
- 마케팅 작업: 마케팅을 위한 Agentforce Assistant은 마케팅 개요, 콘텐츠, 이메일 캠페인을 자동으로 생성하여 캠페인 생성 프로세스를 간소화합니다. 브랜드 보이스에 맞춘 자동 생성된 응답을 통해 마케터가 시장 출시 시간을 단축할 수도 있습니다.
- 판매자 작업: 판매자를 위한 Agentforce Assistant은 스토어 설치, 고객 만족을 위해 개인화된 프로모션 보내기, 전환율을 개선하기 위한 단계 밟기 등 커머스 업무를 간소화합니다.
- 세일즈 작업: Agentforce Assistant 세일즈 작업은 다양한 기능적 사용 사례(예: 계획 성사, 지침 예측, Einstein Conversation Insights에서 포착한 과거 통화 스크립트를 쿼리하여 고객 심리를 추적하고 후속 조치 이메일 보내기)에서 판매자 생산성을 개선합니다. Sales Cloud Everywhere의 Agentforce Assistant을 통해 고객은 어디에서나 Agentforce Assistant을 사용할 수도 있습니다.
- 애널리틱스 작업: Tableau을 위한 Agentforce Assistant은 모든 역할과 기능의 사용자가 데이터를 심층적으로 분석하도록 지원함으로써 자연어를 통해 Tableau의 강력한 분석 엔진을 사용하여 스프레드시트, 클라우드, 온프레미스 데이터 웨어하우스, Salesforce Data Cloud과 같은 데이터 소스로부터 풍부한 인사이트를 쿼리하고 도출합니다.
- 교육 작업: Agentforce Assistant 모집 및 입학 작업은 교육자와 교직원이 과거 학생과의 상호 작용, 지식 문서, 이벤트, 기타 기관의 지식을 기반으로 한 정확한 응답을 통해 예비 학생의 질문에 빠르게 답변할 수 있습니다.
- 뱅킹 작업: Agentforce Assistant 뱅킹 작업은 고객 세부 사항 캡처 및 요약, 고객 정보 업데이트, 이메일 커뮤니케이션 개인화 등 시간이 많이 소요되는 업무를 자동화합니다.
- 건강 작업: Agentforce Assistant 건강 작업을 통해 자격을 갖춘 의료 전문가는 자연어 프롬프트를 사용하여 다양한 임상 및 비임상 소스의 환자 또는 파트너 세부 사항을 캡처 및 요약하고, 환자 및 회원 정보를 간편하게 업데이트하고, 아웃리치를 자동화할 수 있습니다.
Agentforce Assistant에 어떤 플랫폼 개선 사항이 적용되었나요?
2024년 봄, Salesforce는 Agentforce Assistant의 대화형 AI 경험을 더 개선하기 위해 다음과 같은 몇 가지 플랫폼 개선 사항을 발표했습니다.
코파일럿 애널리틱스: 이제 관리자는 사전 구성된 애널리틱스 대시보드를 통해 Agentforce Assistant의 사용을 시각화하여 핵심 지표(예: 사용된 작업, 사용자당 평균 상호 작용, 성공률)를 분석하여 비즈니스가 AI로부터 ROI를 창출하고 측정하도록 지원할 수 있습니다.
추천 작업: 이제 팀은 업무 플로우에서 추천 작업을 통해 모든 업무를 완료할 수 있습니다. 요청을 입력하는 대신 Agentforce Assistant은 사용자가 현재 있는 페이지(예: 기회 페이지의 "기회 요약", 연락처 페이지의 "이메일 초안 작성")에 맞는 표준 작업을 클릭 한 번으로 표시합니다.
Salesforce 모바일 앱에서의 Agentforce Assistant: 이제Agentforce Assistant은 모바일 사용자가 데이터 및 워크플로우와 간편하게 대화할 수 있는 음성-텍스트 기능성을 갖춘 Salesforce 모바일 앱에서 이용할 수 있습니다.
기업이 어떻게 Agentforce Assistant을 사용자 지정할 수 있나요?
사용자는 Agentforce Assistant을 사용자 지정하고 아인슈타인 1 스튜디오(Data Cloud으로 긴밀하게 통합된 로우 코드 도구 세트)를 통해 모든 CRM 앱에 걸쳐 AI 프롬프트와 작업을 원활하게 임베드할 수 있습니다.
- Prompt Builder: 로우 코드 프롬프트 관리 도구로, 사용자가 업무 플로우에서 재사용 가능한 사용자 지정 AI 프롬프트를 생성하여 대화형 인터페이스를 넘어 생성형 AI의 사용 범위를 넓힐 수 있습니다.
- 코파일럿 빌더: 사용자가 AI 어시스턴트를 사용자 지정하기 위해 선택할 수 있는 작업 또는 기능에 대한 라이브러리. 예를 들어, 사용자는 계정 기록 업데이트 또는 배송 업데이트 받기 등의 업무를 수행하도록 AI 어시스턴트를 구성하는 데 사용할 수 있습니다.
- 모델 빌더: 사용자 지정 Agentforce Assistant 기능성을 강화하기 위해 Anthropic, Hugging Face, Google, OpenAI의 LLM을 포함하여 사용자가 ‘Bring Your Own LLM’을 가능하게 하는 기능.

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Salesforce는 어떻게 Agentforce Assistant에 신뢰도를 가질 수 있게 하나요?
오늘날의 비즈니스에서 신뢰도가 이보다 더 중요한 순간은 없었습니다. 실제로 Salesforce 연구에 따르면 2023년에 비즈니스 구매자가 AI를 사용하여 경험을 개선할 가능성은 전년도에 비해 감소한 것으로 나타났습니다. 또 다른 연구에 따르면 대부분의 사람(57%) 은 AI를 신뢰하지 않는 것으로 나타났습니다.
신뢰할 수 있는 대화형 AI를 배포하려면 어떻게 해야 하나요?
Agentforce Assistant은 Einstein Trust Layer에서 제공하는 개인정보 보호 및 보안 조치를 통해 신뢰할 수 있는 AI 상호 작용을 제공함으로써 이러한 우려 사항을 처리합니다. 모든 AI 상호 작용은 개인 식별 정보(PII) 마스킹, 출력의 유해성 점수 매기기, Salesforce LLM 파트너의 제로 데이터 보존을 통한 무단 액세스 및 데이터 유출로부터 정보 보호 등의 기능을 수행할 수 있는 Salesforce의 Einstein Trust Layer 중 일부인 Salesforce Platform을 통과합니다.
Einstein Trust Layer의 새로운 기능은 고객 구성 데이터 마스킹으로, 관리자가 마스킹하고 싶은 필드를 선택하여 더 강력한 제어 기능을 제공할 수 있습니다. 또한 AI 프롬프트 및 응답에서 수집된 감사 추적 및 피드백 데이터는 이제 Data Cloud에 저장되어 간편하게 보고하거나 Flow 및 기타 Salesforce Platform 도구를 통해 자동화된 경고에 사용할 수 있습니다.
Salesforce는 신뢰할 수 있는 AI에는 사람이 주도권을 잡아야 한다고 믿습니다. 모든 개별 AI 상호 작용에 인간을 개입시키도록 요청하는 대신 Salesforce는 인간이 정말로 주의가 필요한 고위험 항목에 집중하도록 시스템 전반에 걸쳐 더 강력한 제어 기능을 설계하고 있습니다. 즉, 배를 젓는 것은 AI에게 맡기되 배를 조종하는 것은 인간이 계속 담당한다는 뜻입니다. 고객은 인간과 기계의 지능을 모두 최대한 활용할 수 있습니다.
Agentforce Assistant이 어떻게 CRM의 미래를 변화시킬까요?
Agentforce Assistant을 통해 사람들은 버튼을 클릭하는 대신 대화형 인터페이스를 사용하여 소프트웨어와 상호 작용하는 미래를 처음으로 엿볼 수 있으며, 사람들이 기술을 사용하는 방식을 근본적으로 변화시킬 것입니다. 앞으로 AI 어시스턴트를 사용하는 것은 단순히 콘텐츠 생성 및 요약에만 국한되지 않을 것입니다. Agentforce Assistant은 사용자를 위해 선제적으로 작업을 취할 수 있습니다. 예를 들어, Agentforce Assistant은 고객 행동을 추적하여 이탈 위험이 있는 고객을 감지한 다음, 해당 고객이 선호하는 커뮤니케이션 채널로 보내는 사용자 지정 오퍼를 생성하여 사람의 개입 없이도 고객의 충성도를 유지할 수 있습니다. 그리고 Agentforce Assistant은 Salesforce의 Einstein Trust Layer을 통해 개인정보 보호 및 보안을 유지하면서 이러한 작업을 취할 수 있습니다.
고객이 어떻게 Agentforce Assistant을 사용할 수 있나요?
아인슈타인 1 에디션은 모든 산업의 조직에 단일 제품 중 최고의 Salesforce 기술(CRM, Agentforce Assistant, Data Cloud, Slack , Tableau 등)에 엑세스하게 하여 비즈니스를 혁신하고 더 강력한 고객 경험 제공할 수 있습니다. 고객은 엔터프라이즈 및 무제한 에디션에 대한 아인슈타인 애드온 제품을 통해 Agentforce Assistant에 추가로 액세스할 수 있습니다.
Agentforce Assistant의 규모 확장을 원하는 고객은 할인된 샌드박스 환경과 대화형 AI 사용자 지정 및 배포를 위한 저렴한 라이선스가 포함된 새로운 AI 구현 번들에 투자할 수도 있습니다.
현재 Agentforce Assistant 세일즈 작업, 서비스 작업 및 코파일럿 애널리틱스는 일반적으로 이용할 수 있습니다.
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