고객의 기대치가 계속 높아지는 가운데, 지원팀은 그 어느 때보다 많은 요청을 처리하고 있습니다. 사람들은 품질 저하 없이 즉각적인 답변, 인간적인 서비스, 연중무휴 24시간 이용 가능을 기대합니다.
이러한 요구 사항을 충족하는 것은 팀이 연결되지 않은 시스템과 수동 프로세스에 의존할 때 어렵습니다. 응답 지연, 일관성 없는 상호 작용, 그리고 증가하는 번아웃이 종종 그 결과입니다.
AI는 더 스마트한 방식을 제시합니다. 반복적인 작업을 인계하고 관련 컨텍스트를 제공함으로써 AI는 팀이 속도뿐만 아니라 명확성과 정확성으로 응답할 수 있도록 합니다. 티켓 라우팅부터 응답 제안까지, AI는 전체 지원 워크플로우에 구조, 집중력, 그리고 추진력을 제공합니다.
이 가이드는 AI가 현대 서비스 운영에 어떻게 적용되는지, 어떻게 영향을 미치는지, 그리고 먼데이의 서비스와 같은 플랫폼이 팀이 자신감을 가지고 확장할 수 있도록 돕는지 설명합니다.
고객 서비스에서 AI란 무엇이며, 어떻게 작동할까요?
고객 서비스에서 AI는 서비스 워크플로우를 개선하기 위해 머신 러닝, 자연어 처리, 생성 도구를 사용하는 것을 의미합니다. 이러한 기술은 수동 노력을 줄이고, 응답 품질을 개선하며, 팀이 복잡성을 더하지 않고 더 많은 양을 관리할 수 있도록 합니다.
AI는 일반적으로 백그라운드에서 작동하여 과거 티켓을 분석하고, 패턴을 식별하고, 컨텍스트를 기반으로 다음 단계를 권장합니다. 이미 많은 지원 운영의 필수적인 부분이며, 팀이 더 빠르게 움직이고 더욱 일관된 경험을 제공하도록 돕습니다.
AI는 에이전트를 대체하기보다는 그들의 작업을 보완합니다. 반복 가능한 작업을 관리하고, 주요 통찰력을 표시하며, 에이전트가 전문 지식이 필요한 문제에 집중할 수 있도록 합니다.
이미 많은 서비스 팀의 일상적인 운영에 포함되어 있으며, 티켓 분류에서 품질 관리에 이르기까지 모든 것을 지원합니다. 내부적으로 팀은 또한 IT, HR 및 법률 지원에 AI를 적용하여 조직 전체에서 더 빠르고 일관된 서비스를 제공하고 있습니다.
팀이 AI를 활용하는 가장 일반적인 방법 중 일부는 다음과 같습니다.
- 티켓 분류 및 라우팅: AI는 긴급성, 감성 또는 주제를 기반으로 티켓에 태그를 지정하고 할당하여 적절한 사람이 적절한 문제를 처리하도록 합니다.
- 응답 제안: 과거 유사 사례를 기반으로 응답 초안이 생성되어 에이전트에게 더 빠른 시작점을 제공합니다.
- 스레드 요약: 긴 이메일 스레드 또는 대화에서 주요 세부 정보가 추출되어 에이전트가 신속하게 조치를 취할 수 있도록 돕습니다.
- 감성 감지: 감정적으로 격앙된 메시지가 표시되어 에이전트가 우선 순위를 정하고 적절하게 응답할 수 있습니다.
- 통찰력 생성: AI는 CSAT 점수, 티켓 볼륨 또는 반복적인 문제의 패턴을 강조하여 팀이 미리 계획할 수 있도록 돕습니다.
신중하게 사용하면 AI는 에이전트 생산성을 향상시키고, 서비스 품질을 높이며, 고객 대면 및 내부 팀 모두에 대해 증가하는 티켓 볼륨을 지원하는 확장 가능한 지원 계층이 됩니다.
고객 서비스에서 AI를 시작하는 방법
고객 서비스에서 AI를 시작하는 방법 AI를 도입하는 것이 기술 스택을 전면 개편해야 한다는 의미는 아닙니다. 팀은 명확하고 제한된 사용 사례로 시작하여 가치가 눈에 띄게 나타날 때 확장할 때 가장 큰 성공을 거둡니다.
영향이 큰 사용 사례를 식별하세요
반복적이고, 대량이며, 측정하기 쉬운 프로세스로 시작하세요. 이러한 사용 사례는 자동화하고 검증하기가 더 쉽고, ROI를 빠르게 달성할 수 있습니다.
다음과 같은 특성을 가진 워크플로우를 찾으세요:
- 높은 볼륨: 작업이 자주 반복됩니다(예: 티켓 분류)
- 낮은 복잡성: 미묘한 의사 결정이 필요하지 않습니다.
- 명확한 지표: 전후를 쉽게 비교할 수 있습니다.
- 낮은 위험: 제대로 작동하지 않아도 최소한의 단점이 있습니다.
- 에이전트 마찰: 시간이 많이 걸리거나 지루합니다.
티켓 분류, 라우팅 또는 초기 응답 생성을 생각해 보세요. 모두 훌륭한 시작점입니다.
투명성과 제어 기능을 갖춰 설정하세요
AI 채택은 에이전트의 신뢰를 얻을 때 가장 효과적입니다. 즉, 작동 방식을 보여주고 인간이 제어할 수 있도록 유지하는 것을 의미합니다.
다음과 같은 방법으로 신뢰와 책임을 구축하세요:
- 설정 및 테스트에 대한 명확한 소유권 할당 — 일반적으로 지원 운영 또는 IT 리드
- 신뢰 점수, 소스 컨텍스트 및 설명 가능한 출력을 포함하는 도구 선택
- 에이전트에게 AI 생성 제안을 검토, 편집 또는 무시할 수 있는 기능 제공
- 역할 기반 액세스 및 감사 로그를 사용하여 사용량을 모니터링하고 규정 준수 보장
팀은 AI가 무엇을 하고 있는지, 그리고 그 이유를 첫날부터 확인할 수 있어야 합니다.
시간이 지남에 따라 신중하게 확장하세요
첫 번째 사용 사례가 성공적으로 입증되면 피드백을 수집하고 다음에 무엇을 할지 파악하세요. 많은 팀이 라우팅 및 분류에서 품질 보증, 티켓 요약 또는 이메일 응답 관리로 이동합니다.
대부분의 최신 플랫폼은 사전 훈련된 모델과 내장된 자동화를 사용하므로, 계속 진행하기 위해 맞춤형 개발이나 AI 전문 지식이 필요하지 않습니다. 올바른 기반을 갖추면 팀은 명확하고 자신감을 가지고 확장할 수 있습니다.
고객 지원에서 AI의 이점 활용하기
AI는 응답 시간 이상을 향상시킵니다. 의도적으로 사용하면 일상적인 운영을 혁신하고, 반복적인 작업을 줄이며, 팀이 더욱 시기적절하고 관련성이 높으며 확장 가능한 서비스를 제공하도록 돕습니다.
조직이 결과를 얻는 방법은 다음과 같습니다.
- 온보딩 가속화: 신규 에이전트는 요약, 티켓 기록 및 제안된 응답을 통해 빠르게 적응할 수 있습니다. 안내된 워크플로우는 초기 오류를 줄이고 교육을 가속화합니다.
- 오류 감소, 일관성 향상: 자동 채우기, 분류 및 감성 감지와 같은 도구는 수동 입력을 줄이고 중요한 세부 정보를 자동으로 강조 표시합니다. 이는 더 명확한 커뮤니케이션과 재작업 감소로 이어집니다. 지원 비용 절감: 자동화는 일상적인 요청을 처리하는 데 필요한 시간과 노력을 줄입니다. 팀은 서비스 품질을 높게 유지하면서 볼륨이 증가하더라도 효율성을 유지합니다.
- 추가 인력 없이 연중무휴 24시간 지원: AI 어시스턴트 및 자동화 블록은 채널 전반에서 연중무휴로 운영되어 고객에게 실시간 에이전트가 항상 필요하지 않더라도 빠르고 일관된 서비스를 제공합니다.
- 멀티 채널 확장성: AI는 이메일, 채팅, 음성 및 메시징 앱을 지원합니다. 스마트 라우팅 및 응답 제안을 통해 빠른 응답이 가능하며, 어디에서 대화가 이루어지든 대화를 원활하게 진행할 수 있습니다.
- 대규모 맞춤형 서비스: AI는 고객 기록 및 이전 티켓을 포함한 컨텍스트 데이터를 에이전트에게 빠르게 제공하여 수동 조사를 거치지 않고도 응답을 개인화할 수 있도록 합니다.
- 스마트 자동화 계획: AI는 티켓 전반의 패턴을 모니터링하여 새로운 기회를 제공하여 팀이 다음에 자동화할 항목을 식별할 수 있도록 합니다.
- 전략적 작업을 위한 더 많은 시간: AI가 수동적인 잡무를 처리하므로 에이전트는 복잡한 문제 해결 또는 프로세스 개선과 같은 더 의미 있는 책임에 집중할 수 있습니다. 이는 번아웃을 줄이고 팀 만족도를 높입니다.
최근 Salesforce 보고서에 따르면 서비스 전문가의 77%가 AI 자동화를 통해 더 높은 가치의 책임에 집중할 수 있다고 답했습니다. 이러한 이점은 서로를 기반으로 하여 팀이 서비스 품질이나 팀 사기를 저하시키지 않고 확장할 수 있도록 돕습니다.
일반적인 AI 문제에 대비하는 방법
AI는 서비스 운영에서 강력한 개선을 이끌지만, 성공적으로 배포하려면 스위치를 켜는 것 이상이 필요합니다. 채택의 현실을 계획하면 팀이 일관성을 유지하고, 자신감을 갖추며, 제어할 수 있습니다.
예상해야 할 과제와 이를 해결하는 방법은 다음과 같습니다.
- 경직된 챗봇에 대한 과도한 의존: 봇에 유연성이나 에스컬레이션 옵션이 부족하면 고객의 불만이 증가합니다. AI는 인간 서비스를 대체하려 하지 않고 보완해야 합니다.
- AI 출력에 대한 에이전트의 낮은 신뢰도: 제안이 생성되는 방식이나 의사 결정이 이루어지는 방식이 명확하지 않으면 팀은 AI에 의존하는 것을 주저합니다.
- 불충분한 감독: 적절한 가시성과 제어 기능이 없으면 성능을 모니터링하고, 일관성을 보장하거나, 문제가 발생했을 때 문제를 해결하기가 어렵습니다.
- 명확한 소유자 없음: 구현을 책임지는 사람이 없으면 AI는 명확성을 더하는 대신 혼란을 더하는 또 다른 연결되지 않은 도구가 됩니다.
다음과 같은 방법으로 신뢰와 책임을 구축하세요:
- 투명성을 제공하는 도구 선택하기, 신뢰 점수와 제안의 명확한 근거, 관련 예시에 대한 접근 포함
- 편집 가능한 제안과 오버라이드 기능을 통해 에이전트에게 통제권 부여하기
- 설정과 모니터링의 책임을 지원 운영, 서비스 관리 또는 IT 담당자에게 부여하기
- 역할 기반 접근과 감사 추적을 사용하여 컴플라이언스를 보장하고 AI 사용 방식을 추적하기
피드백 루프는 핵심적입니다. AI가 목표를 빗나갈 경우, 에이전트는 출력을 거부하고, 문제를 표시하며, 시간이 지남에 따라 향후 성능을 개선할 수 있어야 합니다.
책임 있는 사용도 중요합니다. 엔터프라이즈용 도구에는 사용량 모니터링, 내장 보안 통제, SOC 2·GDPR·HIPAA와 같은 프레임워크와의 정렬과 같은 보호 장치가 포함되어야 합니다. 올바른 기반이 갖춰지면 AI는 팀 성과와 운영 통제를 향상시키는 신뢰할 수 있는 파트너가 됩니다.
고객 서비스에서 AI의 영향을 측정하는 방법
AI는 그 자체를 위한 자동화가 아닌 측정 가능한 영향을 만들어야 합니다. 실제 가치를 이해하려면 일상적인 성과와 더 광범위한 비즈니스 결과를 모두 추적하세요.
최전선 성과 추적
AI가 가장 많이 영향을 미치는 것, 즉 최전선 운영부터 시작하세요. 이러한 지표는 서비스 제공에 대한 AI의 영향을 직접적으로 보여줍니다.
- SLA 준수: AI 지원 워크플로우를 통해 팀이 응답 및 해결 목표를 보다 일관되게 달성할 수 있는지 측정합니다.
- 해결 시간: AI 기반 분류, 라우팅 또는 요약의 도움으로 문제가 얼마나 빨리 해결되는지 추적합니다.
- CSAT 또는 NPS 추세: AI 생성 응답 또는 자동화된 지원을 도입한 후 고객 만족도를 모니터링합니다.
- 에이전트 활용도 및 작업량: 에이전트가 가치 있는 작업에 더 많은 시간을 할애하고 일상적인 작업에 덜 할애하는지 평가합니다.
이러한 지표를 추적하면 팀은 AI가 가장 큰 영향을 미치는 위치와 추가 개선이 필요한 위치를 이해하는 데 도움이 됩니다.
효율성 및 규모 정량화
AI는 또한 운영 효율성 및 비용 관리에 영향을 미칩니다. 이러한 지표는 해당 가치를 측정하는 데 도움이 됩니다.
- 자동화로 인해 회피된 티켓당 비용: AI가 일반적인 요청을 처리하거나 에이전트에게 도달하기 전에 문제를 분류할 때 비용 절감을 추정합니다.
- AI 기반 해결률: 에이전트의 개입 없이 해결된 티켓 수와 수동으로 처리된 티켓 수를 비교합니다.
- AI 생성 콘텐츠를 통해 절약된 시간: 에이전트가 요약, 응답 제안 또는 자동 생성된 문서를 사용하여 얼마나 많은 시간을 절약하는지 추적합니다.
- 자동화된 요청과 수동 요청의 볼륨: AI 시스템에서 관리하는 수신 요청의 비율을 분석합니다.
이러한 개선 사항을 더 큰 비즈니스 목표와 연결하여 에스컬레이션을 줄이고, 만족도를 개선하거나, 인력 증가 없이 지원을 확장하세요. AI가 측정 가능한 결과에 더 많이 기여할수록 가치를 입증하기가 더 쉬워집니다. 이러한 통찰력을 사용하여 워크플로우를 개선하고, 성능을 최적화하며, AI 채택 확장을 위한 명확한 비즈니스 사례를 구축하세요.
다음 단계: AI 지원의 미래를 형성하는 트렌드
AI는 반응형 도구에서 사전 예방적이고 내장된 지원 계층으로 진화하고 있습니다. 이러한 변화를 주도하는 두 가지 주요 발전 사항은 독립적으로 작동할 수 있는 AI 에이전트와 응답 및 문서를 생성하는 생성형 AI입니다.
이러한 기술은 서비스 팀의 작업 방식과 달성 가능한 목표를 재정의하고 있습니다.
- AI 에이전트(디지털 작업자): AI는 지원에서 소유권으로 전환하고 있습니다. 디지털 작업자는 대기열을 모니터링하고, 이상 징후를 표시하며, 보고서를 생성할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 전체 워크플로우를 수행하고, 팀을 지원하는 방식을 개선하기 위해 지속적으로 학습하고 적응할 것입니다.
- 사전 예방적 서비스 제공: AI는 티켓에 응답하는 대신 팀이 티켓을 예측할 수 있도록 합니다. 볼륨 또는 문제 유형의 패턴을 식별함으로써 지원팀은 에스컬레이션을 방지하고, 피크 기간을 예측하며, 더 일찍 개입할 수 있습니다.
- 생성형 지식 관리: AI는 팀이 지원 기록을 사용 가능한 콘텐츠로 전환할 수 있도록 합니다. 해결된 티켓은 자동으로 고객센터 게시물, 내부 가이드 또는 에스컬레이션 프로토콜이 되어 반복적인 문제를 줄이고 기관 지식을 구축할 수 있습니다.
- 다기능 확장: 고객 티켓을 분류하고 라우팅하는 동일한 시스템이 IT, HR, 법률 또는 시설 관리 팀을 지원할 수 있습니다. AI는 부서 간에 일관된 서비스 제공을 가능하게 하여 통합된 지원 경험을 만듭니다.
- 표준 인프라로서의 AI: AI는 추가 계층이 아닌 핵심 플랫폼의 일부가 되고 있습니다. CRM에서 자산 관리에 이르기까지 AI는 팀이 이미 작업을 관리하고 서비스를 제공하는 데 사용하는 도구에 내장될 것입니다.
이러한 변화는 AI가 서비스 제공을 위한 운영 계층이 되는 미래를 보여줍니다. 더욱 지능적이고 통합됨에 따라 팀이 더 빠르게 움직이고, 일관성을 유지하며, 복잡성에 관계없이 탄력적으로 확장할 수 있도록 합니다.
먼데이의 서비스가 AI 기반 고객 서비스를 지원하는 방법
더 스마트한 서비스를 제공하려는 팀을 위해 먼데이의 서비스는 복잡성을 더하지 않고 지원을 간소화하는 내장된 AI 기능을 제공합니다. 자동화 블록에서 디지털 어시스턴트에 이르기까지 모든 기능은 팀이 신속하게 움직이고, 정확하게 작업하며, 완벽한 제어를 유지하도록 설계되었습니다. 
이 백그라운드 AI 어시스턴트는 에이전트가 빠르고 정확하게 응답할 수 있도록 합니다. 팀의 해결된 티켓과 대화 기록에서 학습하여 정확하고 브랜드에 맞는 응답 제안을 생성합니다. 각 제안에는 신뢰 점수와 추가 컨텍스트를 위한 과거 유사 티켓 링크가 포함되어 있습니다. 에이전트는 제안이 도움이 되었는지 여부를 표시하여 어시스턴트가 시간이 지남에 따라 개선될 수 있도록 할 수 있습니다.
에이전트는 또한 한 번의 클릭으로 완전한 답변을 작성한 다음, 전송하기 전에 검토하고 편집할 수 있습니다. 일반적인 요청의 경우 팀은 신뢰도가 정의된 임계값을 초과할 때 자동으로 응답을 보내도록 AI 자동 응답을 활성화할 수 있습니다.
팀은 제안이 수동으로 검토되거나 신뢰도 수준에 따라 자동 응답이 활성화되는지 여부에 관계없이 AI 응답이 언제, 어떻게 전송되는지에 대한 완전한 제어를 유지합니다.
모든 워크플로우를 자동화하는 AI
블록 요약, 분류 및 감성 감지와 같은 즉시 사용 가능한 AI 블록을 통해 팀은 보드에서 직접 반복적인 작업을 자동화할 수 있습니다. 이러한 노코드 빌딩 블록은 사용자 지정 자동화에 드롭하거나 더 큰 워크플로우의 독립 실행형 단계로 사용할 수 있습니다.
예를 들어, 팀은 2차 에이전트에게 보내기 전에 전체 지원 스레드를 요약하거나, 긴급 요청의 우선 순위를 지정하기 위해 감성 점수로 티켓을 자동 태그할 수 있습니다. AI 블록을 사용하면 코드를 작성하지 않고도 프로세스 어느 시점에서든 지능을 쉽게 포함할 수 있습니다.
더 빠르고 핸즈오프 분류를 위한 자동 채우기
AI 기반 자동 채우기 기능은 요청 내용에 따라 들어오는 티켓을 자동으로 분류하고, 소유자를 할당하며, 상태를 업데이트합니다. 키워드, 감성 및 과거 패턴을 분석하여 적절한 범주와 다음 단계를 결정합니다.
예를 들어, 청구 관련 티켓은 재무 부서로 직접 라우팅될 수 있으며, 부정적인 감성으로 표시된 긴급 메시지는 즉시 에스컬레이션됩니다. 수동 정렬을 줄이고 시기적절하고 정확한 핸드오프를 보장하는 빠른 방법입니다.
작업하고, 모니터링하고, 개선하는 디지털 작업자
디지털 작업자는 사전 예방적 팀원으로서 백그라운드에서 작동합니다. 티켓 대기열을 모니터링하고, 반복적인 문제를 감지하며, 일별 또는 주별 추세 보고서를 생성합니다.
한 디지털 작업자는 최근 제품 변경과 관련된 환불 요청 증가를 표시할 수 있습니다. 다른 작업자는 특정 서비스 지역에 대한 반복적인 불만을 식별할 수 있습니다. 이러한 통찰력은 팀이 더 빠르게 대응하고 문제가 에스컬레이션되기 전에 전략을 조정하는 데 도움이 됩니다.
디지털 작업자는 워크플로우에 지속적으로 학습하고 적응하여 시간이 지남에 따라 정확성을 개선하고 더 스마트한 권장 사항을 제공합니다.
엔터프라이즈급 제어 및 가시성
관리자는 AI 워크플로우에 대한 전체 감독을 유지합니다.
- AI 기능에 액세스하고 수정할 수 있는 사람 정의
- 사용량 및 에이전트 편집 추적
- 예상치 못한 활동에 대한 알림 수신
- 역할 기반 권한 및 감사 로그 준수
각 AI 제안에는 신뢰 점수와 과거 유사 티켓에 대한 링크가 함께 제공됩니다. 에이전트는 제안이 도움이 되었는지 여부를 표시하여 정확성을 지속적으로 개선할 수 있습니다.
역할 기반 권한 및 감사 추적은 SOC 2, GDPR 및 HIPAA와 같은 프레임워크와의 내장된 정렬을 통해 엔터프라이즈 규정 준수를 지원합니다. 팀은 제안이 수동으로 검토되거나 자동 응답이 신뢰도 수준에 따라 활성화되는지 여부에 관계없이 AI 응답이 언제, 어떻게 전송되는지에 대한 완전한 제어를 유지합니다.
통찰력을 행동으로 전환하는 분석
사용자 지정 대시보드를 통해 SLA 준수 및 CSAT 점수에서 에이전트 용량 및 해결 추세에 이르기까지 주요 지표 전반의 성능을 쉽게 모니터링할 수 있습니다.
티켓 분류 패턴 또는 응답 제안의 신뢰 점수와 같은 AI 기반 통찰력은 보고서에 직접 입력되어 팀이 성능 동인에 대한 더 깊은 가시성을 얻을 수 있습니다.
실시간 가시성을 통해 팀은 효과가 있는 것을 평가하고, 코칭 기회를 식별하며, 채널 전반에서 더 스마트하게 계획할 수 있습니다.
복잡성 없이 지원팀에 AI를 도입하세요
AI는 더 빠른 해결, 더욱 적극적인 에이전트, 확장 가능한 서비스 제공을 위한 입증된 레버입니다. 그러나 영향은 구현에 달려 있습니다. 성공은 워크플로우에 적합하고, 에이전트의 신뢰를 얻으며, 요구 사항에 따라 성장하는 도구를 선택하는 것으로 시작됩니다.
먼데이의 서비스를 사용하면 가능합니다. 내장된 AI, 노코드 자동화 및 엔터프라이즈급 제어를 통해 팀은 더 빠르게 행동하고, 더 스마트하게 작업하며, 대규모로 탁월한 지원을 제공하는 데 필요한 모든 것을 갖추게 됩니다.
가장 좋은 점은? 시작하는 데 몇 달의 설정이나 엔지니어 팀이 필요하지 않다는 것입니다.
먼데이의 서비스가 AI를 통해 더 스마트한 지원을 제공하는 방법을 알아보세요.
자주 묻는 질문(FAQ)
2025년에 브랜드가 고객 서비스를 자동화하기 위해 사용하는 AI 도구는 무엇인가요?
Salesforce Agentforce, Zendesk AI, Ada, Kore.ai 및 먼데이의 서비스 내의 AI 도구는 일반적으로 고객 서비스 운영을 간소화하는 데 사용됩니다.
전자 상거래 서비스를 위한 최고의 AI 에이전트 플랫폼은 무엇인가요?
Gorgias, Ada 및 Drift는 라이브 채팅에 널리 사용됩니다. 많은 전자 상거래 브랜드는 서비스 제공을 관리하기 위해 이러한 도구를 워크플로우 도구와 함께 사용합니다.
핀테크 서비스 자동화를 위한 대화형 AI 분야에서 선두를 달리는 회사는 어디인가요?
주요 옵션으로는 규정 준수 기능 및 금융 시스템 통합으로 유명한 Kore.ai, Cognigy 및 Salesforce가 있습니다.
고객 서비스에서 AI 챗봇을 배포할 때 흔히 발생하는 문제는 무엇인가요?
경직된 스크립트에만 의존하는 챗봇은 복잡한 워크플로우 요청을 처리하거나 인간 에이전트에게 원활하게 에스컬레이션하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다
고객 서비스에서 AI를 사용할 때 모범 사례는 무엇인가요?
고객 서비스에서 AI를 도입할 때는 명확한 사용 사례로 시작하고, AI 결과물을 정기적으로 점검하며, 에이전트를 의사 결정 과정에 참여시키고, 감성 분석과 SLA 준수 등의 지표를 모니터링하는 것이 중요합니다
고객 서비스에서 AI의 영향을 어떻게 측정할 수 있나요?
SLA 준수, CSAT 점수, 해결 시간 및 자동화된 작업과 수동 작업의 비율과 같은 지표를 사용하여 고객 서비스에서 AI의 영향을 측정할 수 있습니다.
생성형 AI와 AI 에이전트의 차이점은 무엇인가요?
생성형 AI와 AI 에이전트의 차이점은 생성형 AI가 응답 또는 문서와 같은 콘텐츠를 생성한다는 것입니다. AI 에이전트는 모니터링 또는 보고와 같은 작업을 자율적으로 수행합니다.
AI가 고객 서비스 품질을 향상시킬 수 있나요?
네, AI는 고객 서비스 품질을 향상시킬 수 있습니다. 불일치를 감지하고, 더 나은 응답을 제안하며, 교육 기회를 강조할 수 있습니다.
AI는 엔터프라이즈 고객 서비스에 안전한가요?
대부분의 플랫폼은 안전한 엔터프라이즈 사용을 지원하기 위해 역할 기반 권한, 감사 추적 및 규정 준수 기능을 제공합니다.
AI는 에이전트의 온보딩 및 코칭을 어떻게 지원하나요?
AI는 에이전트가 신속히 적응하고 정확도를 높일 수 있도록 컨텍스트 기반 제안, 티켓 기록, 단계별 지침을 제공하여 온보딩과 워크플로우 코칭을 지원합니다
AI가 내부 지식 기반 콘텐츠를 생성할 수 있나요?
네, AI는 내부 지식 기반 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. AI 도구는 해결된 티켓을 도움말 게시물로 바꾸고 주요 포인트를 추출하여 문서를 최신 상태로 유지할 수 있습니다.
AI는 다국어 서비스를 어떻게 지원하나요?
AI는 응답을 현지화하는 AI 번역 도구를 사용하여 다국어 서비스를 지원하여 지역 및 언어 전반에서 일관된 지원을 가능하게 합니다.
AI는 지원에서 운영 비용을 어떻게 절감하나요?
AI는 수동 작업을 워크플로우 내 자동화하여 운영 비용을 절감하고, 티켓 분류와 라우팅, 응답 시간을 줄이며, 추가 인력 없이도 더 많은 요청을 처리할 수 있게 합니다.
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