- AI 에이전트가 해결한 업무에만 비용 부과…고객 문의부터 주문·예약까지 자율 수행

 

 

참고이미지_세일즈포스 에이전트포스 헬프 에이전트 예시 UI (2).png

 

세일즈포스가 고객 서비스용 AI 에이전트 '에이전트포스 헬프 에이전트(Agentforce Help Agent)'를 공개했다. AI 에이전트가 고객 문제를 자율적으로 해결한 경우에만 비용을 부과하는 '문제 해결 기반 과금(Pay-per-resolution)' 모델을 적용했으며, 고객 문의 응대부터 케이스 관리, 주문·예약 등 후속 업무까지 AI 에이전트가 처리하도록 설계했다.

 

에이전트포스 헬프 에이전트는 '에이전트포스 360 플랫폼(Agentforce 360 Platform)'을 기반으로 기업이 보유한 고객 응대 정책과 업무 정보를 활용해 고객 문의를 처리하고 서비스 업무를 수행한다. 세일즈포스는 지식 데이터와 업무 정보를 연결해 기업의 AI 에이전트 구축과 운영 부담을 줄이고 실제 고객 서비스 업무에 바로 활용할 수 있도록 했다.

 

AI 에이전트가 고객 서비스 업무 자동화

기업들은 고객 문의 증가와 서비스 채널 다변화에 대응하기 위해 AI 에이전트 도입을 확대하고 있지만 고객 응대 자료와 업무 프로세스, 채널별 시스템이 분산돼 실제 서비스 성과로 연결하는 데 어려움을 겪고 있다. 에이전트포스 헬프 에이전트는 지식 데이터와 업무 정보를 연결해 고객 서비스 업무를 수행한다. 고객 문의와 케이스 관리뿐 아니라 주문 관리, 일정 예약, 계정 관리 등 후속 업무까지 처리하며, 사전 구축된 행동(Action)과 음성·웹·포털·메시징 등 옴니채널 환경을 활용해 기업이 AI 에이전트를 빠르게 구축하고 운영하도록 지원한다.

 참고이미지_세일즈포스 에이전트포스 헬프 에이전트 예시 UI (1).png

문제 해결 성과로 AI 비용 산정

세일즈포스는 AI 에이전트가 고객 문제를 처음부터 끝까지 자율적으로 해결한 경우에만 비용을 부과하는 문제 해결 기반 과금(Pay-per-resolution) 모델을 도입했다. 고객이 상담원 연결을 요청하거나 해결 결과에 만족하지 못한 경우에는 과금하지 않으며, 에이전트와 고객의 대화 과정에서 활용되는 데이터 360과 에이전트포스 사용에도 별도 비용을 부과하지 않는다. 기업은 단순 응대 건수나 사용량이 아니라 AI 에이전트가 자율적으로 해결한 업무를 기준으로 비용을 산정할 수 있다. 이를 통해 고객 서비스 부문의 AI 투자 효율성을 높일 수 있다고 세일즈포스는 설명했다.

 

430만 건 운영 경험으로 셀프서비스 확대

세일즈포스는 자사 고객 지원 사이트(help.salesforce.com)에서 운영한 경험을 바탕으로 '에이전트포스 고객 서비스 포털(Agentforce Customer Service Portal)'을 함께 공개했다. 고객은 포털에서 문의를 등록하고 개인화된 답변을 받은 뒤 필요한 후속 조치까지 이어갈 수 있으며, 세일즈포스는 지금까지 430만 건의 고객 문의를 처리했고 전체 케이스의 70%는 AI 에이전트가 자율적으로 해결했다고 밝혔다.

 

미국 신용협동조합 펜피드(PenFed)는 에이전트포스를 활용해 회원 관리와 고객 서비스 운영 효율을 높였으며, 글로벌 가전기업 피셔앤파이클(Fisher & Paykel)은 셀프서비스 해결률을 두 배로 향상시켰다. 교육 기술 기업 파워스쿨(PowerSchool)도 에이전트포스 헬프 에이전트를 도입해 다양한 채널에서 개인화된 고객 지원 서비스를 제공하고 있다.

 

세일즈포스 에이전트포스 서비스 부문 총괄 키샨 체탄(Kishan Chetan) 부사장은 "고객 서비스 분야에서 AI 에이전트의 핵심 가치는 빠른 답변이 아니라 고객 문제를 끝까지 해결하는 것"이라며 "에이전트포스 헬프 에이전트는 실제 운영 환경에서 축적한 경험을 바탕으로 기업이 개인화된 옴니채널 고객 서비스를 구현하고, 문제 해결 기반 과금 모델로 AI 투자 효율까지 높일 수 있도록 지원한다"고 밝혔다.

 

세일즈포스 코리아 박세진 대표는 "국내 기업들은 AI 고객 서비스 구축 과정의 복잡성과 투자수익률(ROI)에 대한 고민을 안고 있다"며 "에이전트포스 헬프 에이전트는 기존 업무 환경에 빠르게 통합할 수 있는 구축 환경과 문제 해결 기반 과금 모델을 통해 국내 기업들이 AI 에이전트의 가치를 보다 빠르게 체감할 수 있도록 지원할 것"이라고 밝혔다.

 

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