AI 에이전트는 무엇인가요?

CEO부터 신입 세일즈 담당자까지 기업 내 모든 직원에게 어시스턴트가 있다면 좋지 않을까요? 항상 도움을 줄 준비가 되어 있고, 고객을 잘 알고 있으며, 다음에 해야 할 일에 대해 자세한 조언을 제공할 수 있는 사람말입니다. 다양한 유형의 AI 에이전트를 통해 그럴 수 있는 가능성이 생겼으며, 점점 더 커지고 있습니다.

AI 에이전트는 일종의 인공 지능(AI) 시스템으로, 인간 개입 없이 고객 문의를 이해하고 응답할 수 있습니다. Agentforce와 같은 에이전트 빌더를 사용하여 생성되며, 다양한 업무를 처리하기 위해 머신 러닝과 자연어 처리(NLP)에 의존합니다. 이러한 지능형 에이전트에는 간단한 질문에 대한 답변부터 복잡한 문제 해결, 심지어 멀티태스킹까지 모든 것이 포함될 수 있습니다. 가장 중요한 것은 자가 학습을 통해 지속적으로 자신의 성능을 개선할 수 있다는 점입니다. 이는 특정 업무를 하기 위해 인간 입력이 필요한 기존 AI와는 다릅니다.

운영 방식에 대한 자세한 내용은 다음과 같습니다.

• 인식 및 데이터 수집: 에이전틱 시스템은 고객 상호 작용, 거래 내역, 소셜 미디어 등 다양한 소스로부터 데이터를 수집하는 것부터 시작합니다. 이 데이터는 고객 쿼리의 컨텍스트와 뉘앙스를 이해하는 데 매우 중요합니다. 고급 에이전틱 AI는 실시간으로 데이터를 통합 및 처리하여 문의를 효과적으로 처리할 수 있는 최신 정보를 제공할 수 있습니다.
• 의사 결정: 정교한 머신 러닝 모델을 사용하여 AI 에이전트는 수집된 데이터를 분석하여 패턴을 식별하고 결정을 내립니다. 예를 들어, 과거 상호 작용과 현재 컨텍스트에 따라 고객 쿼리에 가장 적합한 응답을 결정할 수 있습니다. 이러한 의사 결정 프로세스는 에이전트가 과거 경험으로부터 학습하고 시간이 지남에 따라 응답을 다듬는 능력을 통해 개선됩니다.
• 작업 실행: 결정이 내려지고 나면 디지털 어시스턴트는 필요한 작업을 실행할 수 있습니다. 여기에는 고객 쿼리에 답변하거나 요청을 처리하거나 복잡한 문제를 인간 에이전트에게 에스컬레이션하는 것이 포함될 수 있습니다. 원활하고 효율적으로 실행되도록 설계되어 고객이 적시에 정확한 응답을 받을 수 있습니다.
• 학습 및 적응: 에이전트는 각 상호 작용으로부터 지속적으로 학습하여 정확성과 효율성을 개선하기 위해 알고리즘을 다듬습니다. 지식 베이스를 업데이트하고 피드백을 사용하여 향후 상호 작용을 개선합니다. 이러한 지속적인 학습 기능을 통해 고객 기대치와 비즈니스 환경이 변화하더라도 효율성과 관련성을 유지할 수 있습니다.

이러한 기능을 결합하여 지능형 시스템은 다양한 업무(예: 제품 추천, 문제 해결, 후속 상호 작용 참여)를 자율적으로 처리할 수 있습니다. 이를 통해 인간 에이전트는 더 복잡하고 부가가치가 높은 활동에 집중할 수 있습니다.

챗봇과 AI 에이전트는 하는 일이 서로 다릅니다. 챗봇은 일반적으로 고객 서비스나 정보 검색과 같은 특정 업무를 하기 위해 설계되었습니다. 규칙과 스크립트를 따르고 패턴 매칭과 키워드 인식을 사용하여 응답합니다. 따라서 간단한 질문은 잘 처리하지만 복잡한 컨텍스트를 이해하거나 새로운 상황에 적응하는 데는 어려움을 겪습니다.

AI 에이전트는 더 발전된 기술로, 독립적입니다. 더 다양한 업무를 처리하고, 상호 작용을 통해 학습하며, 시간이 지남에 따라 더 개선될 수 있습니다. 자율 에이전트는 여러 대화에서 컨텍스트를 이해하고 유지할 수 있으므로 더 복잡하고 동적인 환경에 적합합니다. 또한 다양한 시스템 및 플랫폼과 통합할 수 있으므로 사용자의 요구 사항과 환경에 대한 심층적인 이해가 필요한 업무를 수행할 수 있습니다.

예를 들어, AI 에이전트의 사용 사례에는 사용자의 캘린더 관리, 예약, 개인화된 추천 사항 제공 등이 있지만 챗봇은 FAQ에 대한 답변이나 간단한 거래 처리만 할 수 있습니다.

AI 에이전트와 챗봇의 구분이 점점 모호해지고 있습니다. 하지만 AI 에이전트는 기존 챗봇보다 더 많은 기능과 자율성을 갖추고 있어 인간- AI 협업에 대한 미래가 될 수 있습니다.

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

1. 효율성 개선: 이 기술은 여러 고객 상호 작용을 동시에 처리하여 응답 시간을 상당히 단축하고 고객 서비스 운영의 효율성을 높일 수 있습니다. 또한 인간에게 에스컬레이션해야 하는지 여부를 식별한 다음, 문의를 처리할 수 있는 최적의 기술을 갖춘 담당자를 선택할 수 있습니다. 이를 통해 비즈니스는 서비스 품질 저하 없이 더 많은 양의 문의를 처리할 수 있습니다.
2. 고객 만족도 개선: 자율 에이전트는 빠르고 정확한 응답을 제공하여 고객 만족도 점수를 높입니다. 데이터를 사용함으로써 상호 작용을 개인화하여 전반적인 고객 경험을 개선할 수 있습니다. 또한 자율 에이전트는 시간이 지남에 따라 학습하기 때문에 지속적인 개선에 초점을 맞추고 있습니다.
3. 의사 결정 개선: 이러한 자율 시스템은 방대한 데이터 세트를 분석할 수 있는 기능을 통해 미묘한 패턴과 새로운 트렌드를 파악하여 조직이 더 정확하고 시기적절한 결정을 내릴 수 있는 귀중한 인사이트를 제공합니다.
4. 연중무휴 24시간 가용성: 이러한 시스템은 24시간 내내 이용 가능하므로 시간대나 업무 시간에 관계없이 고객 문의를 신속하게 처리할 수 있습니다. 이러한 지속적인 가용성은 비즈니스가 셀프 서비스에 대한 고객 기대치를 충족하고 고객 충성도를 개선하는 데 도움이 됩니다.
5. 확장성 및 적응성: AI는 증가하는 고객 상호 작용을 처리하기 위해 간편하게 확장할 수 있으므로 서비스 품질 저하 없이 성장을 추구하는 비즈니스에 이상적입니다. 사례 양이 증가하면 추가 부하를 처리하도록 AI 에이전트를 간편하게 조정하여 일관되고 안정적인 지원을 보장할 수 있습니다.
6. 데이터 기반 인사이트: AI는 고객 상호 작용, 선호도, 행동에 대한 귀중한 데이터를 생성합니다. 비즈니스는 이 데이터를 사용함으로써 고객 요구 사항과 트렌드에 대한 인사이트를 확보하여 정보에 입각한 결정을 내리고 서비스 제공을 개선할 수 있습니다.
7. 정확성 및 일관성: 에이전트 AI는 고객 문의에 일관되고 정확한 응답을 제공하여 오류의 위험을 줄이고 고객이 신뢰할 수 있는 정보를 제공받도록 합니다. 에이전틱 루프와 인간 같은 추론을 통해 응답의 정확성을 개선할 수 있습니다. 이러한 일관성은 고객이 기대하는 경험을 제공함으로써 브랜드에 대한 신뢰와 믿음을 구축하는 데 도움이 됩니다.
8. 비용 절감: 디지털 인력을 통한 일상적인 업무 자동화는 운영 부담을 처리하여 상당한 비용 절감 효과를 창출하므로, 인간 직원은 더 복잡한 문제 해결과 전략적 이니셔티브에 시간과 전문성을 투입할 수 있습니다. 이러한 초점의 전환은 궁극적으로 생산성과 수익성을 개선합니다.

AI 에이전트는 다양한 이점(예: 생산성 개선, 비용 절감, 의사 결정 개선, 고객 경험 개선)을 제공합니다. 경영 컨설팅 기업 McKinsey 는 "조사 대상 기업 중 72% 이상이 이미 AI 솔루션을 배포하고 있으며, 생성형 AI에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 이러한 활동을 고려할 때 기업이 에이전트와 같은 첨단 기술을 계획 프로세스와 향후 AI 로드맵에 통합하기 시작하는 것은 놀라운 일이 아닙니다."

이러한 고급 AI 솔루션을 활용하면 기업은 시대를 앞서 나가고 고객 참여를 위한 혁신을 이룰 수 있습니다.

생성형 AI 에이전트를 배포할 준비를 하고 있다면 다음 몇 가지 모범 사례를 염두에 둡니다.

1. 명확한 목표를 정의합니다. 지능형 에이전트를 통해 달성하고자 하는 목표를 정의하는 것부터 시작합니다. 성공 측정.
2. 데이터를 평가하고 준비합니다. AI 에이전트는 고품질 데이터에 의존하여 효과적으로 작동합니다. 강력한 데이터 수집 및 관리 시스템을 갖추고 있는지 확인합니다.
3. 적합한 AI 에이전트 유형을 선택합니다. 요구 사항에 가장 적합한 유형을 선택합니다.
4. 기존 시스템과 통합합니다. AI 시스템이 기존 CRM, 커뮤니케이션 및 협업 도구, 기타 고객 서비스 도구와 원활하게 통합되는지 확인합니다.
5. 사용자 경험에 집중합니다. 최종 사용자를 염두에 두고 디지털 워크포스를 설계합니다. 상호 작용이 직관적이고 응답이 적시에 정확하게 이루어져 긍정적인 고객 경험을 제공하도록 합니다. 고객 기대치.
6. 모니터링하고 최적화합니다. AI 솔루션의 성능을 정기적으로 모니터링하고 사용자로부터 피드백을 수집합니다. 이 정보를 사용함으로써 AI 에이전트를 지속적으로 개선하여 효과적이고 관련성 있는 에이전트를 유지합니다.
7. 인간 감독을 위한 계획을 수립합니다. AI 에이전트는 많은 업무를 자율적으로 처리할 수 있지만 필요한 경우, 인간 개입을 위한 계획을 수립하는 것이 중요합니다.
8. 데이터 개인정보보호 및 보안을 보장합니다. 강력한 데이터 개인정보 보호 및 보안 조치를 구현하여 고객 정보를 보호합니다.

AI 에이전트는 다양한 산업 분야에 도움을 줄 수 있지만 다 똑같지는 않습니다. 비즈니스에 도움이 될 수 있는 몇 가지 눈에 띄는 유형에 대해 살펴보세요.

이러한 간단한 에이전트는 . 새 창에서 열기" target="_blank" class="link__new-tab">"조건-작업" 원칙 을 사용하여 작동합니다. 현재의 인식에만 반응하기 때문에 주변 세계에 대해 깊이 이해하지 못합니다. 이는 고객 챗봇과 같은 일부 시나리오에서는 잘 작동하지만 복잡한 산업 환경에서는 사용 사례가 제한됩니다.

이러한 에이전트는 주변 세계에 대한 내부 모델을 가지고 있기 때문에 환경을 인식하고 즉시 눈에 명확하게 보이지 않은 것을 볼 수 있습니다. 누락된 정보의 "공백을 메우고" 컨텍스트에 대한 이해를 바탕으로 자율적으로 결정을 내릴 수 있습니다. 따라서 단순 반사 에이전트보다 훨씬 더 복잡하고 민첩합니다.

유틸리티 기반 에이전트는 유틸리티 함수를 사용하여 결정을 내립니다. 예상되는 유틸리티 측정값에 따라 다양한 작업을 평가하여 최적의 접근 방식을 선택할 수 있습니다. 이 모델은 문제에 대한 여러 솔루션이 있으며, 에이전트가 최선의 방법(예: 자율주행 자동차가 가장 안전하고 빠른 경로 결정)을 결정해야 할 때 이상적입니다.

이 강력한 도구는 특정 목표를 달성하도록 맞춤화되어 있습니다. 이러한 도구는 작업의 결과를 고려하고 그 작업이 목표를 달성하는 데 사용될 수 있는지 여부에 따라 결정을 내릴 수 있습니다. 즉, 엄청나게 복잡한 시나리오를 자율적으로 탐색하고 센서를 통해 환경에 대응할 수 있습니다.

학습 에이전트는 강화 학습을 통해 시간이 지남에 따라 개선됩니다. 이는 비즈니스가 새로운 트렌드에 발 빠르게 대응해야 하는 애자일 산업에서 특히 중요합니다. 예를 들어, 가상 어시스턴트는 고객의 요구 사항과 원하는 바를 더 많이 학습하여 서비스를 지속적으로 개선할 수 있습니다.

여기서 상위 수준의 AI 에이전트는 하위 수준의 에이전트가 공통의 목표를 향해 작업하도록 프로그래밍하고 지시합니다. 이러한 구조를 통해 비즈니스는 복잡한 다단계 프로세스를 더 간단한 업무로 세분화하여 각 AI 에이전트가 한 가지 책임에 집중하도록 합니다.

AI 에이전트는 여러 산업과 부서에서 회사에 꼭 필요한 지원을 제공할 수 있습니다. 개인화된 고객 지원을 제공하는 것부터 타겟 시장에 맞는 프로모션을 생성하고 배포하는 것까지, 이 기술이 팀이 더 많은 성과를 달성하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 알아보세요.

지금 바로 금융 고객이 기대하는 맞춤 고객 서비스를 제공하는 것은 어려울 수 있지만 에이전트 어시스턴트는 이러한 어려움을 덜어줍니다. 통합된 고객 데이터를 바탕으로 에이전트 AI는 인간 에이전트에게 관련 인사이트를 제공하여 각 고객의 요구 사항과 목표에 맞는 금융 추천 사항을 제공할 수 있습니다. AI는 고객 회의를 더 잘 준비하는 데도 도움을 줄 수 있습니다.

고객 지원 상호 작용을 정확하게 요약하려면 상세한 검토가 필요하며, 인적 오류가 발생하기 쉽습니다. AI 에이전트가 미결 사례, 미결 주문, 청구서 및 최근 활동을 자동으로 요약하여 직원의 시간과 비용을 절약해 줍니다.

지능형 시스템은 기계류를 모니터링하여 유지 보수 요구 사항을 예측하고 생산 프로세스를 최적화할 수 있습니다. 이를 통해 생산성을 높이고 비용이 많이 드는 다운타임을 방지할 수 있습니다. 또한 AI 에이전트는 세일즈 팀이 거래를 파이프라인 아래로 이동시키는 데 도움을 줄 수 있습니다.

AI를 통해 세일즈 계약을 요약하여 계획 수량과 실제 수량 및 수익의 편차를 강조하여 더 나은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

에이전트 작업자를 통해 재고 관리를 개선할 수 있습니다. 모든 투어가 끝날 때마다 점검하여 예상 재고와 실제 재고를 비교하여 강조할 수 있습니다. 트럭에서 개수를 새었는지 또는 원본 적재 문서의 일부와 같은 세부 사항을 추가하여 이러한 평가를 상황에 맞게 조정할 수 있습니다.

또한 마케팅 캠페인을 더 간편하게 관리할 수 있으며, 프로모션 콘텐츠를 생성하여 사람들이 새로운 제품에 대해 계속 정보를 얻도록 합니다.

자동차 기업은 AI 에이전트를 사용하여 차량 또는 차량의 성능을 전체적으로 파악할 수 있습니다. 차량 텔레매틱스에 따라 가장 중요하거나 시간에 민감한 차량의 경고를 표시할 수 있습니다. AI를 통해 유지 보수 요구 사항을 빠르게 파악하여 문제를 선제적으로 해결하고 권장 작업 중에서 작업을 선택할 수 있습니다.

대리점과 수리점은 커머스에서 에이전트 AI를 사용하여 타켓 시장에 어필할 수 있는 프로모션을 빠르고 간편하게 생성할 수 있습니다.

지능형 시스템은 의료에서도 한 차원 높은 고객 경험을 제공할 수 있습니다. 환자 서비스 에이전트는 질문에 답변할 뿐만 아니라 환자의 요구 사항에 가장 적합한 의사를 예약도록 도와줍니다. 이 시스템은 보장 범위 혜택을 검토하고, 병력 요약 내용을 생성하고, 진료 요청을 승인할 수 있습니다.

또한 개인화된 환자 치료 계획을 수립하고 기록 관리를 지원할 수도 있습니다. 임상 시험에 적합한 지원자를 찾고 계신가요? AI 에이전트는 환자 세부 사항 및 연구 기준을 사용하여 적격 지원자를 관련 임상 시험에 매칭하여 분석을 간소화할 수 있습니다.

에이전트 시스템을 사용하여 제공업체 네트워크에 대한 완전히 파악할 수도 있습니다. 이를 통해 의료 제공자 정보와 과거 실적을 빠르게 검토하여 효율성을 높이고 환자 대기 시간을 줄일 수 있습니다.

AI 에이전트를 도입하면 고객 서비스 팀은 말 그대로 잠자는 동안에도 고객 문의를 해결할 수 있습니다. AI는 연중무휴 24시간 고객의 질문에 응답하며 필요한 모든 컨텍스트를 포함하여 우선 순위가 높은 사례를 인간 에이전트에게 에스컬레이션합니다. 서비스용 Agentforce는 모든 채널에서 자율적으로 이러한 일을 수행하므로 신뢰할 수 있는 고객 데이터를 활용하여 브랜드의 목소리를 통해 응답할 수 있습니다.

사전 구축된 템플릿을 사용하여 몇 분 안에 서비스용 Agentforce를 설정하거나 요구 사항에 맞게 에이전트를 빠르게 사용자 지정할 수 있습니다.

서비스 팀이 AI를 사용하여 24시간 내내 문의에 응답하는 것과 마찬가지로 세일즈 팀은 24시간 내내 자율적으로 제품 관련 질문에 답변하고 세일즈 담당자를 위한 회의를 예약할 수 있습니다. Agentforce 세일즈 개발 담당자(SDR) 에이전트는 데이터를 기반으로 한 답변을 사용하여 즉각적이고 정확하게 대응합니다. Agentforce SDR이 직원에게 에스컬레이션하기 전에 얼마나 자주, 어떤 채널에서, 언제 참여할지 설정할 수 있습니다.

디지털 워커는 커머스 팀에도 큰 도움이 될 수 있습니다. AI 에이전트는 신뢰할 수 있는 고객 데이터로부터 개인화된 상품 추천 사항을 제공하고 쇼퍼에게 개인 어시스턴트 기능을 제공할 수도 있습니다. Agentforce를 통해 AI가 커머스 사이트나 WhatsApp과 같은 메시징 앱에서 직접 고객에게 응답할 수 있습니다. AI는 검색 쿼리를 안내하고 쇼퍼에게 제품 추천 사항을 맞춤화하여 고객이 더 빠르게 구매하도록 도와줍니다.

개선되고 완전히 최적화된 마케팅 캠페인을 원하시나요? AI 에이전트는 마케팅 팀이 더 나은 캠페인을 더 빠르게 구축하도록 도와줄 수 있습니다. Agentforce 캠페인을 통해 자율 어시스턴트는 캠페인 개요와 타겟 고객 세그먼트를 생성한 다음, 해당 고객을 대상으로 하는 관련 콘텐츠를 제작합니다. AI는 Flow에서도 고객 여정을 구축할 수 있습니다. 또한 AI 에이전트는 핵심 성능 지표에 대한 캠페인 성능을 지속적으로 분석하고 개선 사항을 선제적으로 추천합니다.

AI 에이전트를 모든 팀을 위한 대기하는 상시 지원이라고 생각하세요. 이를 통해 직원은 더 많은 업무를 처리하고 고객이 기대하는 개인화를 제공할 수 있습니다.

비즈니스 소유자에게는 흥미로운 시기가 아닐 수 없습니다. AI 에이전트의 도입은 중요한 전환점이 될 것입니다. 이전에는 인간 사용자의 사전 정의된 입력에 의존하여 업무를 자동화했지만 이제는 AI 에이전트가 최소한의 개입을 통해 업무를 수행하고 학습할 수 있습니다.

머신 러닝, 대규모 언어 모델(LLM), 자연어 처리(NLP) 도구가 발전함에 따라 학습, 개선, 정보에 기반한 결정 능력도 함께 발전하고 있습니다.

더 빠른 의사 결정, 더 높은 생산성, 전문가가 고부가가치 프로세스에 집중할 수 있는 더 많은 공간을 기대할 수 있습니다.

이러한 모든 새로운 AI 개발을 통해 자율 에이전트 모델을 대규모로 도입하는 것은 어려운 작업처럼 보일 수 있습니다. 그렇기 때문에 AI 에이전트를 가장 빠르고 쉽게 구축할 수 있는 Agentforce를 만들었습니다. IT 전문가가 아니어도 구축할 수 있습니다. 자연어를 사용하여 필요한 작업을 간단히 설명하면 나머지는 Agentforce에서 처리합니다. 지금 바로 사용해 보세요.