고객 응대 에이전트
FAQ·예약·주문 상태처럼 반복되는 질문을 대화로 처리하고, 어려운 건은 상담원에게 넘깁니다.
AI 솔루션
AI 솔루션
AI 에이전트
데모용이 아니라 매일 쓰는 도구로. 고객 응대·사내 지식·업무 자동화를 효과가 큰 구간부터 설계합니다.
대화만 하는 봇이 아닙니다
좋은 에이전트는 “그럴듯한 말”보다 “업무가 끝나는 흐름”에 가깝습니다. 어디에 답을 찾을지, 언제 사람에게 넘길지, 어떤 시스템과 연결할지까지 한 세트로 잡습니다. 일손AI는 25년 현장 경험을 바탕으로 기술 선택과 운영까지 함께합니다.
- 고객 응대·FAQ·예약 등 반복 질문을 자연스러운 대화로 처리
- 사내 문서·매뉴얼 기반 질의응답(RAG)과 권한 설계
- CRM·재고·스프레드시트 등 기존 도구 API 연동
- 실패·환각 대비 에스컬레이션·거절 규칙
- 배포 후 로그·피드백 기반 품질·비용 개선
이런 에이전트를 만듭니다
목적에 따라 대화·지식·자동화의 비중을 다르게 잡습니다. 필요한 형태만 조합합니다.
사내 지식 에이전트
매뉴얼·규정·과거 문서를 바탕으로 직원이 바로 답을 찾게 합니다. 권한별 열람 범위를 함께 설계합니다.
업무 자동화 에이전트
CRM·재고·스프레드시트·알림과 연결해, 조회·등록·상태 변경 같은 반복 작업을 줄입니다.
왜 일손AI인가
범위를 과하게 잡지 않습니다
모델 성능만 보지 않습니다. 데이터·권한·운영 루틴이 갖춰져야 에이전트가 현장에 남습니다.
효과가 큰 일부터
전 업무를 한 번에 바꾸지 않습니다. 질문량·대기시간·수작업이 많은 구간을 골라 파일럿으로 검증합니다.
데이터·권한 전제
어떤 문서·시스템에 접근할지, 외부용인지 내부용인지부터 정합니다. 환각보다 거절·에스컬레이션이 안전한 경우가 많습니다.
만든 뒤가 더 김
배포 후 로그·실패 사례·비용·만족도를 보고 프롬프트·FAQ·연동을 다듬는 운영 루틴까지 남깁니다.
이렇게 진행합니다
정리 → 파일럿 → 연동 → 운영. 단계마다 성공 기준을 남깁니다.
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01
업무·도메인 정리
자주 묻는 질문, 필요한 데이터, 성공 기준(응답 시간·해결률·비용)을 함께 정의합니다.
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02
프로토타입·파일럿
핵심 시나리오만 남겨 소규모로 돌려, 품질·비용·보안을 먼저 확인합니다.
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03
연동·권한 설계
CRM·문서함·알림 등과 연결하고, 역할별 접근 범위와 사람 핸드오프 규칙을 잡습니다.
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04
배포·모니터링
실사용 채널에 올리고 사용량·오류·만족도를 주기적으로 봅니다.
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05
품질 개선 루프
실패 대화를 모아 프롬프트·지식·툴을 개선하고, 다음 자동화 후보를 로드맵에 올립니다.
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06
교육·인수인계
운영자가 FAQ·프롬프트를 스스로 다듬을 수 있게 가이드와 권한을 정리합니다.
도입 전에 함께 보는 기준
맞는 업무에만 쓰는 것이, 억지로 붙이는 것보다 결과가 좋습니다.
잘 맞는 경우
- 같은 질문이 반복되고, 답이 문서·시스템에 이미 있는 업무
- 상담·내부 문의 대기 시간이 길거나 야간·주말 공백이 큰 조직
- 기존 CRM·그룹웨어·시트를 버리기보다 연결해 쓰고 싶은 경우
다시 생각해 볼 경우
- 정답이 없는 창의·협상 업무가 대부분인 경우
- 기초 데이터·권한이 전혀 정리되지 않은 경우
- 사람 검토 없이 결제·계약 등 고위험 결정을 맡기려는 경우
어떤 업무부터 자동화할까요?
질문량·대기시간·연동 시스템을 짧게 알려 주시면, 파일럿 범위부터 제안드립니다.