금융 서비스 에이전트 경험하기
학습 목표
이 유닛을 완료하면 다음을 수행할 수 있습니다.
- 서비스 담당자가 뱅킹 서비스 도우미를 사용하여 뱅킹 업무를 간소화하는 방법을 설명할 수 있습니다.
- 고객이 대출 상품 도우미를 사용하여 대출 상품을 선택하는 방법을 설명할 수 있습니다.
에이전트형 도우미
지금까지 금융 서비스용 Agentforce가 어떻게 규정을 준수하면서 작업을 자동화하는지 살펴보았습니다. 또한 Agentforce가 여러분의 기관과 같은 금융 기관에 어떤 이점을 제공하는지도 살펴보았습니다. 포함된 Agentforce 템플릿과 이 에이전트들이 팀 생산성을 어떻게 높여줄 수 있는지도 알아보았습니다.
이제 실제 작동하는 모습을 살펴볼 시간입니다.
이번 유닛에서는 대형 금융 서비스 제공업체인 Cumulus Cloud Bank에서 Agentforce를 실제 활용한 두 가지 사례를 살펴보겠습니다. Cumulus는 금융 서비스용 Agentforce를 통해 Agentforce를 도입했으며 생산성과 고객 만족도가 개선되었습니다. Cumulus 팀 역시 클라이언트와의 관계를 구축하는 데 도움이 되는 도전적이고 성취감이 있는 작업에 좀 더 집중할 수 있게 되어 만족합니다.
먼저 Cumulus의 서비스 담당자를 만나보고 Agentforce를 어떻게 활용하는지 살펴보겠습니다.
에이전트 및 서비스 담당자
Cumulus Bank의 서비스 담당자들은 높은 기대, 복잡한 과정, 여러 시스템으로 인해 고객 문제를 신속하게 해결하는 데 어려움을 겪었습니다. 고객과 서비스 담당자 모두 간단한 고객 문제를 해결하는 것도 만족스럽지 않았습니다.
예를 들어, Cumulus Bank의 한 클라이언트가 예상하지 못한 초과 인출 수수료에 대한 수수료 취소 요청을 위해 전화했을 때 서비스 담당자는 여러 화면을 전환하면서 사례 내역, 거래 데이터, 은행 정책을 샅샅이 살펴보느라 몇 분을 허비했습니다. 이로 인해 해결은 지연되고, 대기 음악을 듣던 고객은 짜증이 났으며, 서비스 담당자는 어찌할 바를 몰랐습니다.
그러나 뱅킹 서비스 도우미 템플릿을 사용하여 구축한 에이전트의 도움으로 Cumulus 서비스 담당자는 이제 간단하게 뱅킹 서비스 도우미에게 고객의 초과 인출 수수료를 취소해 달라고 요청합니다.
Agentforce는 컨텍스트를 이해하고 지시에 따라 해결책을 동적으로 계획합니다.
이 계획을 바탕으로 에이전트는 관련 작업을 호출합니다. 고객의 금융 계정을 받아 핵심 은행 시스템에서 수수료 거래를 조회합니다. 서비스 담당자의 동의로 에이전트는 관련된 모든 세부 사항을 가지고 수수료 취소 사례도 생성합니다.
이러한 각 단계는 금융 서비스용 Agentforce 템플릿의 작업을 사용합니다. 이러한 작업들은 Financial Services Cloud의 데이터 모델 및 기능과 완전히 통합되어 있습니다.
이러한 신속한 해결로 고객은 서비스와 은행 선택에 만족감을 느낍니다. 서비스 담당자 또한 매우 신속하게 문제를 해결했다는 사실에 만족합니다. 이제 더 어려운 문제에 집중할 수 있게 되었습니다.
에이전트와 고객
에이전트는 단지 서비스 담당자, 은행원, 재무 관리 담당자가 클라이언트와의 업무를 처리하는 것을 돕는 것뿐만이 아니라 클라이언트에게 직접적인 도움을 제공할 수도 있습니다.
예를 들어 Cumulus는 대출 상품 도우미 템플릿을 사용해 고객용 에이전트를 구축하여 클라이언트가 대출 상품을 선택하는 데 직접적인 도움을 제공했습니다.
이 에이전트를 사용하기 위해 잠재 고객은 Cumulus 웹 사이트를 방문하여 대출 상품 도우미 에이전트를 실행합니다. 고객은 에이전트에게 자연어로 “제공되는 대출 상품 종류에는 어떤 것이 있나요?”라고 질문합니다 . 그러면 에이전트가 사용 가능한 대출 유형 목록을 보여줍니다. 그러면 고객은 에이전트와 대화를 주고받으며 옵션을 둘러봅니다.
고객은 특정 대출 상품에 대한 세부 정보도 살펴볼 수 있습니다. 예를 들어, 에이전트에게 가능한 최대 대출 금액에 대해 질문합니다. 그러면 에이전트는 고객이 원하는 월별 상환액과 상환 기간을 묻고 해당 정보를 사용하여 추정 금액을 제공합니다.
고객이 옵션에 대해 더 자세히 살펴보고 싶어 하면 에이전트에게 특정 조건을 바탕으로 대출 유형을 비교해 달라고 요청할 수 있습니다.
고객이 특히 저금리에 대해 관심이 있다면 에이전트에게 대출 유형을 해당 특성을 기준으로 비교해 달라고 요청할 수 있습니다.
이제 충분한 정보를 얻은 고객은 어떤 대출 상품을 신청할지, 추정 대출 금액은 얼마인지, 예상 월별 상환액이 얼마인지를 알게 됩니다. Agentforce로 이 정보를 제공하면 대출 담당자가 이후에 신청자들과의 대면 상담에 더 집중할 수 있습니다. 또한 잠재 고객이 충분한 정보를 얻게 되면 전환율과 고객 만족도가 증가합니다. 모두가 원하는 것을 얻은 셈이죠.
마무리
이 배지에서는 금융 기관을 위해 핵심 작업을 자동화해 주는 사전 구축된 역할 기반 AI 솔루션 모음인 금융 서비스용 Agentforce에 대해 살펴보았습니다.
Agentforce가 규정을 준수하면서 작업을 자동화하기 위해 Financial Services Cloud 내에서 어떻게 작동하는지 살펴보았습니다. 재무 담당자 도우미, 뱅킹 서비스 도우미, 대출 상품 도우미, 수금 도우미를 포함한 여러 가지 금융 서비스용 Agentforce 템플릿에 대해서도 배웠습니다.
마지막으로 이러한 에이전트들이 실제 환경에서 어떻게 활용될 수 있는지 두 가지 예를 살펴보았습니다. 서비스 담당자가 은행 서비스 지원 에이전트를 사용하여 일반적인 은행 업무를 더 쉽게 처리하는 방법과 고객이 대출 상품 도우미 에이전트를 사용하여 적절한 대출 상품을 찾는 방법을 살펴보았습니다.
이제 기본 사항을 배웠으니, 자신이 속한 조직에서 Financial Services Cloud용 Agentforce 기술을 어떻게 적용할 수 있을지 생각해 보세요. 어떻게 하면 이 AI 기반 에이전트를 통해 효율성, 고객 서비스 개선, 직원 만족도 향상을 달성할 수 있을까요? 어떻게 하면 Agentforce의 도움으로 팀의 업무 능률을 올릴 수 있을까요?