AI 에이전트를 구축하는 과정은 많은 사람들에게 흥미롭고도 도전적인 과제입니다. 이 글에서는 비코드(no-code) 방식으로 AI 자동화를 구축하는 방법을 단계별로 설명할 것입니다. “상담 코파일럿(Consultation Co-Pilot)”이라는 프로젝트를 통해, 결제 처리, 고객 데이터 수집, 리서치, 회의 요약 등 다양한 작업을 자동화하여 효율성을 높이는 방법을 다루겠습니다.
AI 에이전트 구축 개요
우리는 “상담 코파일럿”이라고 불리는 AI 자동화를 구축할 것입니다. 이 프로젝트의 주요 목표는 고객 상담의 질과 효율성을 향상시키는 것입니다. 이를 위해 특정 과정을 자동으로 처리한다면, 상담사는 보다 가치 있는 서비스에 집중할 수 있게 됩니다. 구성할 주요 단계는 다음과 같습니다.
- 결제 처리 (Payment Processing)
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고객 데이터 수집 (Client Data Collection)
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고객 리서치 (Customer Research)
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상담 요약 생성 (Generating Consultation Summary)
각 단계를 자세히 살펴보겠습니다.
1단계: 결제 처리
첫 번째 단계는 고객의 결제가 성공적으로 이루어지는 것입니다. Stripe와 같은 결제 플랫폼을 통해 결제가 처리되었다는 신호를 받아야 합니다. 결제가 완료되면, 고객의 기록을 생성하고, 그들의 이메일로 결제 확인 및 폼 링크를 전송해야 합니다.
이 과정을 위해 Stripe의 웹훅(Webhook)을 활용할 수 있습니다. 결제가 완료된 후, 웹훅이 호출되어 새로운 고객 기록이 생성되며, 고객에게 결제와 관련된 정보를 이메일로 전송합니다.
2단계: 고객 데이터 수집
고객이 결제 후 송신받은 링크를 통해 폼을 작성하면, 이는 다음 단계의 트리거 역할을 합니다. 고객이 폼에서 개인 정보와 회사 정보 등을 입력하면, 이 정보는 AI 에이전트가 고객의 산업, 회사, 개인에 대한 리서치를 수행하는 데 사용됩니다.
이 정보를 기반으로 대화형 AI 에이전트를 활용하여 ‘상담 가이드(Consultation Guide)’를 생성합니다. 이 과정은 고객의 직무와 업종에 대한 데이터를 심층적으로 분석하는 것을 포함합니다.
3단계: 고객 리서치
고객이 폼을 작성하면, AI 에이전트는 해당 정보를 기반으로 고객과 그들이 속한 산업에 대한 리서치를 진행합니다. 이를 통해 생성된 상담 가이드는 고객의 배경, 회사 프로필, 산업 동향 및 관련 기회와 도전에 대한 정보를 담고 있습니다.
리서치 결과는 상담사가 고객과의 세션에 사용할 수 있도록 작성됩니다. 이는 고객과의 효과적인 소통을 위한 중요한 자료가 됩니다.
4단계: 상담 요약 생성
상담이 끝난 후, AI 에이전트는 세션의 녹화본을 다운로드하고 이를 텍스트로 변환합니다. 생성된 텍스트를 분석하여 고객의 주요 질문과 세션 전반에 대한 평가를 실시합니다. 이는 상담이 얼마나 효과적으로 진행되었는지를 평가하는 데 기여합니다.
그리고 AI는 그 과정에서 얻은 정보를 바탕으로 간단한 요약과 향후 단계에 대한 권고사항을 포함한 이메일을 고객에게 발송합니다. 여기에는 고객의 질문, 상담 중 논의된 내용, 향후 필요할 수 있는 조치 등도 포함됩니다.
결론: AI 에이전트를 통해 불확실성을 줄이기
이러한 단계로 AI 에이전트를 구축함으로써 상담사는 고객에게 더 많은 가치를 제공할 수 있습니다. 각 단계가 명확하게 정의되고 자동화될수록, 상담사는 시간과 에너지를 절약할 수 있습니다. 고객과의 상담이 보다 유의미하고 효율적으로 변화하는 데 도움을 줄 것입니다.
AI 자동화는 모든 산업에서 활발하게 사용되고 있으며, 이러한 기법은 다양한 비즈니스 모델에 적용될 수 있습니다. ‘상담 코파일럿’ 예제를 통해 비즈니스 환경에서 AI를 활용하여 얻을 수 있는 이점들을 이해할 수 있기를 바랍니다. AI의 힘을 통해 효율성을 높이고, 고객에 대한 깊은 이해를 바탕으로 더 나은 서비스를 제공하길 기대합니다.
출처 : AI Workshop