AI 에이전트 및 자동화

AI 챗봇

귀하의 웹사이트, WhatsApp 및 기타 채널을 위한 챗봇으로, 귀하 자신의 콘텐츠로부터 답변하고, 전체 맥락과 함께 귀하의 팀에게 핸드오프하며, 출시 전 실제 질문으로 테스트됩니다.

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언제 핸드오프할지 아는 챗봇

추측하는 챗봇은 지원 시간에서 절약하는 것보다 더 많은 신뢰를 잃게 할 수 있습니다. 저희는 고객 지원, 영업 및 내부 헬프데스크용 AI 어시스턴트를 구축합니다. 이들은 귀하의 문서, 카탈로그 및 정책으로부터 답변하고, 행동하기 전에 확인하며, 적절할 때 맥락과 함께 대화를 귀하의 팀에게 넘깁니다. 이들은 귀하의 헬프데스크, CRM 또는 스토어에 연결되고, 귀하의 웹사이트 및 메시징 채널에서 실행되며, 귀하가 지원하는 언어로 답변합니다. 모든 어시스턴트는 출시 전 실제 질문으로 테스트됩니다.

AI 보조, 전문가 주도 챗봇 개발

AI가 돕는 방식

  • AI는 검토를 위해 허용된 지원 기록을 바탕으로 대화 흐름, 테스트 질문, 엣지 케이스의 초안을 작성합니다.
  • 코딩 에이전트는 엔지니어 검토 하에 채널 커넥터, 핸드오프 로직, 통합을 구축합니다.
  • AI는 실제 대화를 클러스터링하여 답변되지 않은 질문과 콘텐츠의 공백을 찾아냅니다.

전문가가 책임지는 부분

  • 어시스턴트가 답변해도 되는 것과 거절하거나 넘겨야 하는 것
  • 핸드오프 규칙과 지원팀에 전달되는 컨텍스트
  • 어시스턴트가 읽거나 저장하거나 전송할 수 있는 고객 데이터
  • 변경 사항이 적용되기 전의 어조, 표현, 정확성 점검

대화가 팀에 도달하는 방식

일반적인 지원 대화; 채널, 임계값, 인력 배치 시간은 팀과 함께 설정됩니다.

  1. 방문자 메시지

    고객이 자신의 말과 언어로 귀사의 웹사이트나 WhatsApp에 글을 씁니다.

  2. 의도 인식

    어시스턴트는 주문 상태, 반품 또는 불만과 같이 무엇이 요청되고 있는지 식별합니다.

  3. 근거 기반 답변

    승인된 콘텐츠나 실시간 주문 데이터에서 답변 초안을 작성하고, 사용한 출처를 연결합니다.

  4. 신뢰도 확인

    신뢰도가 낮거나, 민감한 주제이거나, 사람을 찾는 요청인 경우 답변을 건너뛰고 인계로 넘어갑니다.

    체크포인트: 임계값을 넘을 때만 답변 전송

  5. 사람에게 인계

    고객에게 사람이 답변할 것이라고 안내하고, 대화는 귀사의 헬프데스크 대기열로 들어갑니다.

    체크포인트: 근무 중인 직원이 인계받음

  6. 맥락이 담긴 티켓

    직원 근무 시간 외에는 대화 기록, 감지된 의도, 고객 세부 정보가 담긴 티켓이 열려 후속 조치를 할 수 있도록 준비됩니다.

문제가 발생했을 때: 헬프데스크나 주문 시스템에 연결할 수 없는 경우, 어시스턴트는 지금은 확인할 수 없다고 안내하고 연락처 정보를 받습니다.

누가 당사에 챗봇을 요청하나요

팀이 같은 질문에 반복해서 답하고, 사람을 필요로 하는 고객은 스크립트화된 메뉴나 답을 지어내는 어시스턴트에 막혀 있습니다.

  • 주문, 배송, 반품 질문을 반복적으로 처리하는 지원 담당자
  • 누군가 다시 전화하기 전에 웹사이트 문의가 자격 확인되기를 원하는 영업팀
  • Slack에서 동일한 직원 질문에 답하는 IT 및 HR 팀

받게 되는 것

지원팀이 함께 일할 수 있는 챗봇

  • 귀사의 콘텐츠에 기반한 어시스턴트

    답변은 귀사의 문서, 카탈로그, 허용된 지원 기록에서 도출되며, 출처 링크가 제공되고 답이 없을 때는 핸드오프됩니다.

  • 웹사이트 및 메시징 채널

    하나의 어시스턴트가 귀사의 웹사이트, WhatsApp, Facebook Messenger, Slack 또는 Telegram에서 귀사가 지원하는 언어로 각 채널에 맞게 답변합니다.

  • 컨텍스트가 포함된 사람 핸드오프

    규칙에 따라 또는 요청 시 팀으로 에스컬레이션하며, 전체 대화를 전달하여 사람들이 같은 말을 반복할 필요가 없도록 합니다.

  • 리드 자격 확인 및 예약

    자격 확인 질문, CRM으로 전송되는 리드 세부정보, 미팅 예약을 제공하며, 귀사의 영업 규칙이 리드 라우팅 방식을 결정합니다.

  • 헬프 데스크 및 CRM 통합

    Zendesk, Intercom, HubSpot, Shopify 또는 귀사 자체 API와의 연결로, 어시스턴트가 실제로 필요로 하는 데이터와 작업으로 제한됩니다.

  • 대화 검토 대시보드

    볼륨, 해결률, 핸드오프율, 자주 묻는 질문, 플래그된 답변을 제공하여 팀이 다음에 무엇을 고쳐야 할지 파악할 수 있습니다.

챗봇의 역할이 끝나는 지점

  • 핸드오프 이후의 응답은 귀사 자체 지원팀에서 나옵니다. 당사는 핸드오프와 직원 화면을 설계하지만, 귀사의 고객에게 직접 답변하지는 않습니다.
  • 청구 및 재고 시스템에 걸친 환불 처리와 같이 대화 뒤에서 이루어지는 다단계 백오피스 작업은 Automation Agents이며, 자체 승인 지점을 갖습니다.
  • 문서 검색이나 초안 작성 지원과 같이 귀사 제품 자체 화면 내의 LLM 기능은 일반적으로 챗봇이 아니라 LLM Integration입니다.
  • 다른 공급업체가 구축한 챗봇을 출시 전이나 불만 사항 이후에 테스트하는 것은 AI Evaluation & Testing이며, 새로운 구축 없이 예약할 수 있습니다.

일반적인 챗봇 요청

고객 사례 연구가 아니라, 저희가 범위를 정하는 일반적인 시나리오입니다.

  • WhatsApp에서의 주문 상태 질문

    고객이 WhatsApp에서 주문이 어디 있는지 계속 묻습니다. 당사는 어시스턴트를 주문 데이터에 연결하여 주문 번호와 이메일을 확인한 후 정확한 상태를 읽고, 환불 요청은 채팅을 첨부하여 직원에게 전달하도록 하겠습니다.

  • IT 채널에서의 직원 질문

    직원들이 Slack에서 IT에 동일한 접근 및 기기 질문을 합니다. 당사는 IT 지식 베이스에서 답변하고, 요청에 관리자가 필요할 때는 계정을 직접 변경하지 않고 세부정보와 함께 티켓을 개설하는 어시스턴트를 구축하겠습니다.

  • 여러 언어에 걸친 지원

    한 지원팀이 영어와 히브리어로 고객을 응대합니다. 당사는 두 언어 모두의 실제 질문으로 어시스턴트를 테스트하고, 정책 질문은 승인된 번역에서만 답변하며, 다른 언어의 대화는 사람에게 넘기겠습니다.

챗봇을 구축하는 방식

  1. 01

    범위와 경계

    어시스턴트가 처리할 것, 절대 답변하지 않을 것, 언제 핸드오프할지, 그리고 성공을 어떻게 측정할지를 합의합니다: 해결, 핸드오프 품질 또는 리드 확보.

  2. 02

    지식과 통합

    사용할 문서, 카탈로그 데이터, 허용된 대화 기록을 수집·정리하고, 귀사의 헬프 데스크, CRM 또는 스토어를 연결합니다.

  3. 03

    빌드 및 테스트

    대화 흐름과 핸드오프를 구축한 다음, 실제 질문 세트, 엣지 케이스, 그리고 어시스턴트를 주제에서 벗어나게 하려는 시도로 테스트합니다.

  4. 04

    출시 및 개선

    먼저 하나의 채널 또는 제한된 대상에서 출시하고, 팀과 함께 대화를 검토하며, 답변 품질이 유지되면 확장합니다.

AI 도구와 함께 작업하는 두 가지 방법

저희가 구축하는 동안 AI 코딩 에이전트가 여러분의 코드를 어디에서 처리할 수 있는지 선택하세요. 엔지니어링 기준은 어느 쪽이든 동일합니다.

확실하지 않으신가요? 범위 지정 중에 저희가 하나를 추천하겠습니다. AI 딜리버리 옵션 비교하기

디자인, QA, 운영이 챗봇을 지원하는 방식

  • 대화 디자인

    디자이너는 흐름, 어조, 오류 메시지, 핸드오프 순간, 그리고 지원팀이 대화를 이어받는 데 사용하는 화면을 설계합니다.

  • 실제 질문에 대한 QA

    QA는 실제 지원 질문으로 테스트 대화를 실행하여 답변 품질, 거절, 에스컬레이션 규칙, 데이터 접근을 점검하고, 콘텐츠·프롬프트·모델이 변경될 때마다 이를 반복합니다.

  • 프로덕션에서 모니터링

    DevOps는 로깅, 알림, 속도 제한, 비용 추적과 함께 어시스턴트를 배포합니다. 당사의 지원 시간과 응답 약속은 지원 플랜에서 합의됩니다.

  • 시간이 지날수록 나아지는 답변

    플래그되거나 핸드오프된 대화를 귀사와 함께 검토하고, 지식 베이스의 공백을 채우며, 회귀 점검을 통과하면 프롬프트나 모델을 업데이트합니다.

FAQ

자주 묻는 질문

어떤 AI 모델이 챗봇을 구동하나요?

정확성 요구사항, 예산, 데이터 규칙에 따라 달라집니다. 옵션으로는 OpenAI의 GPT 모델이나 Claude 같은 호스팅 모델과, 귀사가 통제하는 인프라에서 운영하는 Llama 또는 Mistral 같은 오픈 웨이트 모델이 있습니다. 당사는 귀사의 자체 테스트 질문으로 후보들을 비교하여 수용 가능한 비용으로 가장 잘 답변하는 모델을 선택합니다.

챗봇이 답을 모를 때는 어떻게 되나요?

답을 모른다고 말하고, 팀으로의 핸드오프나 후속 조치를 위해 세부정보를 남길 방법을 제안합니다. 추측하기보다 귀사의 승인된 콘텐츠에서 답하도록 구축되며, 답변되지 않은 질문은 기록되어 어떤 공백을 채워야 할지 확인할 수 있습니다. 가격, 정책, 주문 상태의 경우 귀사 시스템의 정확한 데이터로 제한될 수 있습니다.

챗봇이 영업 시간 외에도 답변할 수 있나요?

네. 소프트웨어이므로 귀사가 승인한 범위 내에서 언제든지 답변할 수 있습니다. 사람 핸드오프는 다릅니다: 귀사가 인력을 배치하는 시간 동안 팀에 연결되며, 그 외 시간에는 어시스턴트가 세부정보를 받아 티켓을 개설할 수 있습니다. 모니터링과 알림은 지속적으로 실행되며, 당사의 지원 커버는 지원 플랜에서 합의됩니다.

고객 데이터는 어디에서 처리되나요?

대화는 귀사가 선택한 모델에 의해, 합의된 계정 및 데이터 보존 설정 하에 처리되거나, 민감한 사례의 경우 프라이빗 인프라에서 처리되며, 당사는 어시스턴트가 읽고 저장할 수 있는 것을 제한합니다. 당사의 개발 작업은 귀사가 선택한 패키지를 따릅니다: 프라이빗 / 로컬 AI 엔지니어링 또는 Claude Code / OpenAI Codex 엔지니어링.

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