함께 일하는 센드버드 AI 에이전트 팀
Mar 14, 2025
영업, 고객 지원, 온보딩 등 하나의 AI 에이전트가 동시에 여러 업무를 처리하고 있지는 않은가요?
이는 결코 이상적인 팀워크의 모습도, 비즈니스 운영 방식도 아닙니다. 센드버드의 AI 에이전트는 주어진 역할에 최적화된 지식, 매뉴얼, 가이드라인을 바탕으로 설계됩니다. 이처럼 각자 다른 목적과 역량을 지닌 AI 에이전트들이 함께 만들어가는 차별화된 팀워크를 경험해 보세요.
AI 에이전트에게 팀워크가 필요한 이유
AI 에이전트가 동시에 여러 매뉴얼과 지침을 따르더라도, 결국 동일한 공유 지식 기반과 통합된 규칙에 따라 작동합니다.
더 나아가 각 대화에서 축적된 고객 인사이트가 충돌해 영업 신호와 서비스 패턴 등의 데이터가 뒤섞이면 불필요한 리스크를 초래할 수도 있습니다.
이는 흔히 다음과 같은 문제로 이어집니다.
- 데이터 거버넌스 리스크: 고객 지원 사례에서 유출된 민감한 고객 정보가 서비스 추천 등에 사용될 경우 보안 문제 및 고객 신뢰 훼손으로 이어질 수 있습니다.
- 규제 및 컴플라이언스 문제: 국가 및 지역, 제품군, 대화 유형에 따라 다른 데이터 처리 기준이 적용되어야 합니다. 하나의 AI 에이전트가 동시에 여러 규정을 준수하는 데는 한계가 있습니다.
- 불투명한 퍼포먼스 추적: 데이터가 혼재된 상태에서는 영업, 고객 서비스, 고객 유지에 최적화된 AI 에이전트를 효과적으로 구축할 수 없습니다. 또한 배포한 AI 에이전트의 강점과 약점을 명확히 파악하고 개선하는 것이 더욱 어려워집니다.
그러나 AI 에이전트가 한 팀이라면 각각의 AI 에이전트는 자신의 역할에만 집중하면 되죠.
- 투명한 데이터 관리: AI 에이전트마다 독립적인 지식 기반과 대화 기록을 보유하므로, 영업, 고객 서비스, 고객 유지 데이터가 뒤섞일 걱정이 없습니다.
- 철저한 데이터 접근 제어: 모든 AI 에이전트는 반드시 필요한 데이터, 시스템, 도구에만 접근하도록 설계되어 거버넌스 리스크를 최소화할 수 있습니다.
- 완벽한 컴플라이언스 준수: 특정 지역과 제품군에 특화된 AI 에이전트는 현지 규제 및 업계 표준을 철저히 준수하도록 설계됩니다.
- 정밀한 퍼포먼스 모니터링: 투명한 데이터 모니터링과 역할 맞춤형 인사이트로 AI 에이전트의 대화 내용, 퍼포먼스, 영향을 체계적으로 추적하고 최적화할 수 있습니다.
여러분이 각자의 역할로 팀에 기여하듯 AI 에이전트에게도 팀워크가 필요합니다.
주어진 역할과 목적에 최적화된 센드버드 AI 에이전트는 팀워크를 이루도록 설계되었습니다. 센드버드 AI 고객 서비스 에이전트 팀과 함께 꿈꾸던 이상적인 고객 여정을 실현해 보세요. 지금 바로 센드버드 AI 고객 서비스 에이전트에서 만나보세요.