고객 서비스의 AI: 작동 방식 및 활용 분야

주요 내용

• 티켓 양이 증가하고 고객의 기대치가 그 어느 때보다 높아짐에 따라 고객 지원 팀은 압박을 받고 있습니다. AI가 부상하면서 조직은 최고의 고객 경험을 제공하기 위해 새로운 사용자-AI 협업 모델로 전환하고 있습니다.

• 고객 서비스의 AI는 일상적인 문제를 자동화하고 관련 지식을 제공하고 복잡한 사례를 모든 적절한 컨텍스트와 함께 적절한 에이전트에게 지능적으로 전달하여 팀이 더 많은 요청을 더 빠르게 해결하도록 돕습니다.

• 팀의 역량을 강화할 수 있는 고객 서비스 관리 솔루션의 주요 AI 기능에는 AI 에이전트, AI 성과 분석, 지능형 지식 표시, 지식 공백 식별 및 문서 생성, 그리고 다국어 지원이 있습니다.

고객 서비스에서 AI란 무엇입니까?

고객 서비스 팀은 그 어느 때보다 많은 압박을 받고 있습니다. 티켓 수가 증가하고 있으며, 빠르고 개인화된 지원에 대한 고객의 기대치가 높아지고 있습니다. 그 결과, 조직은 초기에 인력을 감축하고 반복적인 문의를 자동화하기 위해 AI를 활용했습니다.

하지만 최신 지원 팀은 고객 서비스에 변화가 일어나고 있다는 것을 이해하고 있습니다. AI가 사람을 대체하는 것이 아니라, 사람과 AI가 협업하는 것입니다. 이 둘이 긴밀하게 협력하는 새로운 모델이 필요합니다.

고객 서비스의 AI는 지원 팀이 고객 요청을 더 빠르고 정확하게, 그리고 더 큰 규모로 확장하여 처리하는 데 도움이 되도록 인공지능을 사용하는 것을 의미합니다. 하지만 그 문장에서 가장 중요한 단어는 "더 빠르고" 또는 "AI"가 아니라 바로 "도움"입니다. 고객 서비스의 미래는 AI가 인간 에이전트를 대체하는 것이 아니라, 사람과 AI가 함께 각자 가장 잘하는 일을 하는 것입니다.

상태 업데이트, 비밀번호 재설정과 같은 일상적이고 반복적인 요청을 처리합니다. AI는 이처럼 흔하고 양이 많은 업무를 처리하고 필요한 모든 컨텍스트와 함께 적절한 팀으로 티켓을 전달하고 적시에 관련 지식을 제공하고 사람의 개입이 전혀 필요 없는 문제를 해결할 수 있습니다. 이렇게 하면 에이전트는 자신이 가장 잘할 수 있는 일, 즉 관계를 구축하고 복잡한 상황에 대처하고 어떤 AI도 재현할 수 없는 공감 기반의 섬세한 지원을 제공하여 고객이 브랜드에 대한 충성도를 유지하도록 하는 데 집중할 수 있습니다.

그 결과, 더 빠르고 일관되며 인간적인 지원 팀이 만들어집니다.

이 문서에서는 다음 내용을 다룹니다.

• 고객 서비스에서 AI란 무엇입니까?

• 고객 서비스를 위한 주요 AI 기능

• 고객 서비스 관리 앱 및 Rovo가 AI 우선 고객 서비스를 제공하는 방법

• 고객 서비스의 AI에 대해 자주 묻는 질문

고객 서비스를 위한 주요 AI 기능

고객 서비스에서 가장 효과적인 AI는 단순히 티켓을 디플렉트하는 것만이 아니라, 지원 팀의 모든 구성원이 최고의 업무를 수행할 수 있도록 지원하는 것입니다. 에이전트가 더 스마트하게 업무를 처리하고 더 빠르게 응답하고 규모에 맞게 더 일관되고 인간 중심적인 지원을 제공하도록 돕는 고객 서비스 솔루션의 핵심 AI 기능은 다음과 같습니다.

AI 에이전트

AI 에이전트는 일반적인 질문, 계정 업데이트 및 상태 문의와 같은 모든 지원 큐를 채우는 대량의 일상적인 고객 요청을 처리합니다. 연중무휴 24시간 이용할 수 있으므로 고객은 필요할 때 언제든지 즉시 도움을 받을 수 있습니다. 요청이 더 복잡한 경우, AI 에이전트가 전체 컨텍스트와 함께 사람에게 핸드오프하므로 지원 팀이 신속하게 개입할 수 있고 고객은 같은 말을 반복할 필요가 없습니다.

AI 에이전트 기능과 관련하여 살펴봐야 할 사항은 다음과 같습니다.

AI 에이전트 성과 분석

AI의 성능을 이해하는 것이 지속적으로 개선하는 팀과 정체된 팀을 구분 짓습니다. AI 에이전트 디플렉션 비율, 해결 정확도, 지식 공백, 에스컬레이션 패턴 및 고객 만족도 추세에 대한 명확한 가시성이 필요합니다. 이 데이터는 AI 및 사람으로 구성된 팀 모두가 지속적으로 개선하도록 돕습니다.

지능형 지식 표시

지능형 지식 표시는 지원 에이전트의 시간을 가장 많이 빼앗는 요인 중 하나인 올바른 답변 검색을 줄여줍니다. AI는 에이전트가 케이스 업무를 처리할 때 관련 참조 자료 문서, 유사한 해결된 티켓 및 제안된 응답을 에이전트의 화면에 자동으로 직접 표시하므로, 에이전트는 정보를 찾는 시간을 줄이고 지원하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

지식 공백 식별 및 문서 생성

AI는 참조 자료의 공백을 자동으로 식별하고 고객이 문의하지만 아직 다루지 않은 주제를 강조 표시하고 팀이 검토하고 게시할 수 있도록 제안된 참조 자료 문서의 초안을 작성할 수도 있습니다. 시간이 지남에 따라 참조 자료가 더 스마트해지고 AI 에이전트의 역량이 강화되고 사람의 개입이 필요한 이슈가 줄어듭니다.

다국어 지원

글로벌 지원 팀은 더 이상 다양한 시장을 위해 언어별 전담 큐를 두거나 인력을 배치할 필요가 없습니다. 다국어 기능을 사용하면 AI 및 에이전트가 수십 개의 언어로 요청을 처리할 수 있으며, 고객이 어디에 있든 일관된 서비스 품질을 유지할 수 있습니다. 수동 관리의 운영 복잡성 없이 팀의 전문성을 전 세계적으로 확장할 수 있습니다.

고객 서비스 관리 앱 및 Rovo가 AI 우선 고객 서비스를 제공하는 방법

Atlassian의 Customer Service Management 앱은 처음부터 AI 우선 고객 서비스 솔루션으로 설계되었습니다. Atlassian 플랫폼을 기반으로 하는 Atlassian의 AI 제품인 Rovo는 단순히 지원 추가된 기능이 아니라 지원 워크플로의 모든 단계에 포함되어 있습니다. 여기에서 이 앱에 대해 자세히 알아보세요.

옴니채널 지원

고객은 웹, 이메일, 채팅, 제품 내 위젯 또는 전화와 같이 어디에서나 지원받을 수 있기를 기대합니다. 옴니채널 지원은 고객이 가장 편안하게 느끼는 채널을 선택하도록 지원하고 언제든 이용할 수 있는 고객 서비스 AI 에이전트를 통해 즉각적인 지원을 제공합니다. 또한 요청을 에스컬레이션해야 하는 경우 사람 에이전트가 필요한 모든 컨텍스트를 파악하고 있으므로 고객에게 같은 내용을 반복해서 물어볼 필요가 없습니다.

고객 서비스 AI 에이전트

Customer Service Management 앱의 고객 서비스 AI 에이전트는 외부 지원 채널 전반에서 연중무휴 24시간 작동하며, 참조 자료 및 과거 상호 작용을 학습하여 일상적인 요청을 자율적으로 해결합니다. 요청에 사람의 전문 지식이 필요한 경우 전체 컨텍스트와 함께 에이전트에게 핸드오프하여 그 과정에서 어떤 정보도 누락되지 않게 합니다. 시간이 지남에 따라 AI 에이전트는 지식 공백을 파악하고 지원 에이전트의 해결 품질을 지속적으로 개선합니다.

지속적 개선

시간이 지남에 따라 AI 에이전트는 지식 공백을 파악하고 지원 에이전트의 해결 품질을 지속적으로 개선합니다. AI 에이전트의 과거 대화를 검토하고 변경 사항에 맞춰 에이전트 버전을 만들고 테스트를 실행하고 에이전트의 이전 동작을 기반으로 평가를 실행하여 이전 개선 사항을 누적하고 발전시키면 AI 에이전트가 최상의 고객 경험을 제공하도록 보장할 수 있습니다.

Teamwork Graph: 완전한 교차 팀 컨텍스트를 갖춘 AI

Customer Service Management 앱의 AI가 독보적으로 강력한 기능을 제공하는 이유는 바로 Atlassian Teamwork Graph에 있습니다. 대부분의 고객 서비스 AI는 지원 데이터에만 액세스할 수 있습니다. AI 에이전트는 Atlassian Teamwork Graph를 기반으로 하는 Atlassian의 AI 플랫폼인 Rovo를 기반으로 만들어졌으므로, 조직의 전체 컨텍스트를 활용하여 고객 요청을 Jira의 관련 버그, Jira Service Management의 인시던트, Jira Product Discovery의 제품 피드백 및 Confluence의 문서와 연결합니다. 즉, AI가 비즈니스 전반에서 실제로 일어나는 일에서 정보를 얻고 전체적인 상황을 파악한다는 의미입니다.

고객 서비스의 AI에 대해 자주 묻는 질문

고객 서비스에서 AI란 무엇입니까?

고객 서비스에서 AI는 지원 팀이 고객 요청을 더 빠르고 정확하게, 더 큰 규모로 처리할 수 있도록 돕기 위해 AI 에이전트, 머신러닝 및 자연어 처리와 같은 인공지능 기술을 사용하는 것을 의미합니다. AI는 일상적인 문제 해결을 자동화하고 에이전트에게 관련 지식을 제공하고 티켓을 지능적으로 라우팅하고 지원 성과에 대한 분석을 제공할 수 있습니다.

AI 고객 서비스 에이전트란 무엇입니까?

AI 고객 서비스 에이전트는 상호 작용마다 사람이 개입하지 않아도 질문에 답변하고 작업을 수행하고 문제를 해결하여 고객의 요청을 자율적으로 처리하는 소프트웨어 시스템입니다. AI 에이전트는 여러 채널에서 24시간 내내 작동하며, 참조 자료 및 과거 해결 사례를 학습하여 지속적으로 개선합니다. AI 에이전트가 해결하기에 요청이 너무 복잡한 경우 사람 에이전트에게 모든 컨텍스트와 함께 요청을 에스컬레이션하여 고객 경험이 원활하게 유지되도록 합니다.

AI 고객 서비스 소프트웨어의 이점은 무엇입니까?

AI 고객 서비스 소프트웨어는 팀이 더 많은 티켓을 처리하고 해결 시간을 단축하고 첫 번째 문의 해결률을 높이고 더 일관된 고객 경험을 제공할 수 있도록 지원합니다. 또한 AI 기반 분석을 통해 지원 리더가 성과를 더 명확하게 파악할 수 있도록 지원하고 선제적으로 해결할 수 있는 지식 공백을 파악하도록 돕습니다.

어떤 유형의 고객 요청이 AI에 가장 적합합니까?

AI는 주문 또는 티켓 상태 확인, 비밀번호 재설정, 계정 변경, 제품 또는 정책에 대한 FAQ, 간단한 문제 해결 단계와 같이 처리량이 많고 반복적인 요청에 가장 효과적입니다. 이러한 요청은 예측 가능한 패턴을 따르므로 AI가 엔드투엔드로 처리하기에 이상적입니다.

AI는 기존 고객 서비스 자동화와 어떻게 다릅니까?

기존의 자동화(예: 규칙 기반 챗봇 또는 미리 만든 응답 템플릿)는 고정된 스크립트를 따르며 고객이 예상된 입력에서 벗어나면 제대로 작동하지 않습니다. 최신 AI 고객 서비스 솔루션은 대규모 언어 모델 및 머신러닝을 사용하여 의도를 파악하고 고객의 다양한 요청 표현 방식을 처리하고 과거의 상호 작용에서 학습하고 수동으로 규칙을 업데이트할 필요 없이 지속적으로 개선합니다. 결과적으로, AI는 에이전트가 복잡한 요청에 집중할 수 있도록 도와주는 강력한 사용자-AI 협업 루프를 만듭니다.

AI가 사람 고객 서비스 에이전트를 대체할 수 있습니까?

AI가 일반적이고 반복적인 요청을 처리할 수 있지만, 실제 에이전트가 결정적인 차이를 만드는 복잡하고 감정적으로 미묘한 문제의 경우 고객 팀이 매우 중요합니다. 이들은 사람만이 지닌 창의성, 전문성 및 판단력을 발휘하여 신뢰를 구축하고 고객이 세심한 지원을 받는다고 느끼게 하며 브랜드에 대한 충성도를 유지하게 합니다. 결과적으로, 각각이 가장 잘하는 역할을 수행하여 최고의 고객 경험을 제공하므로 어느 하나가 다른 하나를 대체하기보다는 협력하는 파트너로 함께할 때 가장 효과적입니다.