Agentforce 소개: 무한한 인력 확보
학습 목표
이 유닛을 완료하면 다음을 수행할 수 있습니다.
- Agentforce가 무엇이며, Salesforce 에이전트가 다른 AI 도구와 어떻게 차별되는지 설명할 수 있습니다.
- Agentforce를 통해 직원을 지원하는 동시에 인력을 확장할 수 있는 방법에 대해 설명할 수 있습니다.
- 에이전트를 작동시키는 다섯 가지 구성 요소를 나열할 수 있습니다.
Agentforce란?
자율 및 보조 에이전트로 이루어진 전담 디지털 인력이 자신의 팀과 협력하여 비즈니스 성장을 지원한다고 상상해 보세요. 이제 상상은 그만, 현실에서 만나보세요. Agentforce가 있으니까요!
에이전트는 사전 정의된 안전한 경계 안에서 AI를 바탕으로 사고, 행동, 의사 결정을 할 수 있는 새로운 유형의 소프트웨어입니다. Agentforce를 언제나 도움을 구할 수 있는 디지털 비서라고 생각해 보세요. 직원 생산성 강화에서부터 독립적인 작업 수행까지 에이전트는 팀의 능력과 역량을 확장합니다.
Agentforce는 맞춤 설정 가능한 에이전트 및 도구 모음으로 자신만의 자율 에이전트를 만들어 직원과 고객을 연중무휴 지원할 수 있게 합니다.
Agentforce를 통해 수행 가능한 작업:
- 신뢰할 수 있는 데이터에 기반을 둔 AI의 기능을 사용하여 반복적이고 복잡한 단계의 작업을 자율적으로 수행할 수 있습니다.
- 필요한 경우 작업을 직원에게 원활하게 인계하여 사람의 개입과 자동화를 조화롭게 혼합한 환경을 구축할 수 있습니다.
- 자연어 지침과 사용하기 쉬운 로우코드 도구를 통해 에이전트를 생성하고 사용자 정의할 수 있습니다.
그렇다면 에이전트를 통해 직원과 고객을 위해 실제로 실행할 수 있는 작업으로 어떤 것이 있을까요? 다음은 즉시 사용할 수 있으며 쉽게 맞춤 설정할 수 있는 Agentforce의 사전 구축된 기술입니다.
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서비스 에이전트는 기존 챗봇에서 AI로 대체하여 응답을 하드 코딩할 필요 없이 광범위한 서비스 문제를 처리할 수 있습니다. 이로 인해 에이전트와 고객 간에 활발하고 자연스러운 대화가 가능해져 고객 서비스 효율성이 향상됩니다.
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영업 개발 담당자(SDR)는 잠재 고객과 연중무휴 24시간 소통하며 질문에 답하고, 반대 의견을 처리하고, CRM 및 외부 데이터를 기반으로 미팅 일정을 잡으므로, 판매자가 고객과 더 깊은 관계를 맺는 데 집중할 수 있습니다.
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세일즈 코치는 CRM 데이터 및 생성형 AI를 사용해 영업 팀을 위한 개인화 역할극 세션을 제공하여 판매자가 특정 거래에 맞는 제안 및 반대 의견에 대한 처리를 연습할 수 있도록 지원합니다.
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머천다이저(MD)는 이커머스 머천다이저의 사이트 설정, 목표 설정, 개인화 프로모션, 제품 설명, 데이터 기반 인사이트를 지원하여 일상적인 작업을 간소화합니다.
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구매자 에이전트는 B2B 구매 환경을 개선하여 구매자가 채팅 또는 영업 포털을 통해 제품을 찾고 구매하고 주문을 추적할 수 있도록 지원합니다.
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퍼스널 쇼퍼는 이커머스 사이트 또는 메시징 앱에서 디지털 컨시어지 역할을 하여 개인화 제품 추천을 제공하고 검색 쿼리를 지원합니다.
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캠페인 옵티마이저는 AI를 사용해 캠페인 수명 주기 전체를 자동화하여 비즈니스 목표를 바탕으로 마케팅 캠페인을 분석하고, 생성하고, 개인화하고 개선합니다.
Salesforce 에이전트는 다른 AI 도구와 어떻게 다른가요?
많은 조직이 자체적으로 AI를 구축하려고 하지만 비즈니스에 적합한 모델을 학습시키는 데 드는 숨은 비용에 놀라는 경우가 많습니다. 또한 공개용 AI 도구를 사용하는 경우 민감한 데이터가 노출될 위험도 존재합니다. 좋은 소식은 기업이 자체적으로 AI 인프라를 구축할 필요가 없다는 것입니다. Salesforce가 이미 Agentforce를 통해 신뢰할 수 있고 효과적인 기업용 AI를 위한 모든 구성 요소를 구축했기 때문입니다!
다른 AI 도구보다 Agentforce가 비즈니스 사용 목적으로 더욱 강력한 주요한 세 가지 이유는 다음과 같습니다.
보안 및 규정 준수
Agentforce는 액세스 제어를 준수하고 윤리적 기준을 충족하도록 설계된 가드레일을 포함하고 있으며 Einstein Trust Layer와 통합되어 있습니다. Einstein Trust Layer는 고객과 기업의 민감한 데이터를 보호하고 AI와의 상호 작용 및 응답이 안전하면서 규정을 준수하도록 설계된 보안 프레임워크입니다.
공개용 AI 도구를 사용하면 데이터 침해, 악성 콘텐츠 노출, 민감한 정보의 악용 가능성과 같은 보안 위험이 초래될 수 있습니다.
대화 유연성 및 컨텍스트
Agentforce는 모든 신뢰할 수 있는 데이터 및 비즈니스 프로세스와 연결되어 특정 비즈니스 및 고객 컨텍스트를 바탕으로 응답과 행동 방향을 안내할 수 있습니다. 이는 Agentforce가 수행하는 모든 응답과 모든 행동이 고객과 비즈니스에 적합하고 유용하다는 것을 의미합니다.
데이터에 연결되어 있지 않은 다른 AI 도구들은 동일한 수준의 적합성과 적응성을 제공하지 않을 수도 있습니다. 그 이유는 다른 AI 도구의 경우 비즈니스와 고객의 요구 상황을 컨텍스트에 맞게 이해하지 못하기 때문입니다.
설정 및 학습
최소한의 설정 및 학습을 통해 Salesforce 에이전트를 사용할 수 있습니다. Salesforce 에이전트는 기존의 Salesforce 모범 사례 및 플랫폼 기능을 사용하기 때문에 로우코드 도구를 통해 특정 비즈니스 요구 사항에 맞게 에이전트를 맞춤 설정하고 조정할 수 있습니다. 다른 AI 도구를 사용하려면 광범위한 설정과 학습이 요구되는 경우가 많습니다. 특히 하드 코딩된 대화 기반 도구들이 대개 그렇습니다.
에이전트는 어떻게 작동할까요?
이 트레일에서 세부적인 내용까지 깊이 다룰 수 없지만 몇 가지 기본 사항을 살펴보겠습니다.
Agentforce 에이전트는 다섯 가지 주요 부분으로 구성되어 있습니다.
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역할: 팀에서 에이전트가 맡게 될 업무로 생각하면 됩니다. 직원을 지원하고 행동하기 전에 권한을 요청하거나 자율적으로 백그라운드에서 또는 고객과 직접적으로 작업을 완료할 수 있습니다.
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Knowledge: 에이전트가 성공적으로 작업을 수행하기 위해 필요한 데이터입니다. Data Cloud 덕분에 이 데이터는 고객 사례나 리드와 같은 CRM 데이터와 함께 어디에서나 찾을 수 있습니다.
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작업: 작업 설명과 같이 에이전트가 수행할 수 있는 특정 작업입니다. 이는 에이전트가 수행할 작업을 간략하게 설명합니다.
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가드레일: 에이전트를 통제하는 규칙입니다. 에이전트가 범위나 지식 이상으로 행동하는 것을 방지하며 더욱 복잡하거나 미묘한 문제에 대해서는 사람에게 작업을 인계할 시점을 판단합니다.
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채널: 에이전트가 작업을 수행하는 곳입니다. CRM 앱, Slack, WhatsApp과 같은 파트너 앱 또는 Agentforce Action 플랫폼에 구축한 맞춤형 앱일 수 있습니다
꽤 근사하죠? 이러한 구성 요소들이 함께 작동하여 에이전트를 상당히 효과적이고 유용하게 만들어 줍니다!