Ami Care
고객 요청을 분류하고 내부 지식에서 답변을 작성하며 서비스 약속을 놓치기 전에 경고합니다.
서비스 품질은 팀이 나빠져서가 아니라 처리 건수가 인원을 넘어설 때 떨어집니다. 에이전트가 요청을 분류하고 내부 지식에서 답변을 작성하며, 어떤 건도 조용히 약속을 넘기지 않게 합니다.
일을 받은 다음 에이전트가 하는 일
위에서 한 번 맡기셨습니다. 그때부터 에이전트는 스스로 데이터를 지켜보다가 업무 사건이 생기면 움직이고, 위임받은 부분을 처리한 뒤 나머지를 근거와 함께 가져옵니다. 지금까지 한 일과 아직 기다리는 일이 아래에 있습니다.
에이전트가 알아서 처리함
- 들어온 문의를 유형별로 분류
- 고객 등급에 따라 우선순위 설정
- 내부 지식으로 답변 초안 작성
- 건마다 과거 응대 이력 연결
- 건별 서비스 약속 잔여 시간 계산
결정을 기다리는 일
- 서비스 약속에 근접한 건 2개확인 대기
- 정책상 보상이 필요한 건승인 대기
서비스 약속을 곧 넘길 건은 어느 것입니까?
두 건이 약속에 가까워졌고, 둘 다 최우선 고객 등급에 속합니다.
표준 답변이 있는 건은 먼저 답하고, 까다로운 건은 제가 봅니다.
표준 답변이 맞는 건에 회신했고 건마다 참고한 지식 출처를 기록했습니다.
정책상 보상이 필요한 건은 위임 범위 밖입니다. 서류를 준비했고 승인을 기다립니다.
약속에 가까운 두 건은 누가 맡습니까?
우선순위를 올려 지금 가장 여유 있는 팀으로 넘겼고, 인계받는 사람이 처음부터 읽지 않도록 요약을 붙였습니다.
감사 로그 · Ami Care · 고객 지원 팀장 위임
이 예시의 숫자는 설명용입니다. 실제 운영에서 에이전트는 숫자를 만들지 않고, 시스템에 이미 있는 값을 읽어 정리할 뿐입니다.
- 여러분의 권한 안에서 읽습니다
- 위임받은 범위 안에서 실행합니다
- 모든 동작은 흔적을 남깁니다
에이전트를 만나는 곳
- 모듈 화면 안에서 바로지금 열어 둔 전표 옆에 제안이 뜹니다. 다른 앱으로 갈 필요가 없습니다.
- Ami에게 말로 묻기타이핑이든 음성이든, 시스템에서 이미 쓰고 계신 언어 그대로 쓰시면 됩니다.
- 할 일이 생기면 스스로 실행업무 사건에 맞춰 움직이고 일을 가져다줍니다. 기억해 내실 때까지 기다리지 않습니다.
에이전트는 데이터를 어디에서 읽는가
에이전트에게는 별도의 데이터 저장소가 없습니다. 밖으로 동기화하지도, 사본을 두지도 않습니다. 모듈이 이미 돌고 있는 권한 적용 데이터 계층에서 바로 읽으며, 호출한 사람의 권한을 그대로 따릅니다.
- 데이터가 회사 밖으로 나갑니다
- 권한을 두 번째로 다시 세워야 하고, 어긋날 수 있습니다
- 수치가 동기화 주기만큼 늦습니다
- 고객 요청과 접촉 이력
- 내부 지식베이스와 표준 답변
- 고객 등급별 서비스 약속
그러면 AI 모델은 어디에서 도는가
위 그림은 데이터가 어디 있는지를 말하고, 이 부분은 모델이 어디에서 도는지를 말합니다. 서로 다른 이야기입니다. 민감도에 따라 자동으로 갈리므로 작업마다 고르실 필요는 없습니다.
하이브리드 AI 모델 보기같은 그룹의 에이전트
같은 데이터 계층 위의 다른 에이전트들. 보통 함께 켭니다.
- Ami Sales실제 행동 기록으로 기회를 점수화하고 매출을 예측하며 다음 단계를 제안합니다.
- Ami Channel하락 중인 판매점을 찾아내고 대리점 실재고에 맞춘 방문 경로와 프로모션을 제안합니다.
- Ami Campaign멀티채널 캠페인 수치를 지켜보고 지출과 리드당 비용의 이상 변동을 경고하며 예산 재배분을 제안합니다.
- Ami Content승인된 브리프와 콘텐츠 편성에 맞춰 브랜드 보이스대로 채널별 초안을 쓰고 발행 일정에 걸어 둡니다.
- Ami Pulse등록한 소스에서 브랜드·경쟁사·산업 키워드를 추적해 지금 무슨 말이 오가는지 요약하고 여론이 바뀌면 일찍 알립니다.
이 에이전트가 하지 않는 일
- 스스로 권한을 만들지 않습니다.양식을 미리 채우고 시스템에 기록할 수 있지만 위임받은 범위 안에서만이며, 그 밖의 일은 제안에서 멈춥니다.
- 데이터로 가는 우회로가 없습니다.호출한 계정이 볼 수 있는 것만 보며, 별도 연결을 두지 않습니다.
- 익명으로 움직이지 않습니다.어느 에이전트가 누구의 위임으로 처리했고 누가 승인했는지 로그에 남으므로, 책임은 사람에게 남습니다.
이 에이전트를 켜는 방법
- 회사에서 영업·CRM 모듈을 쓰고 있어야 합니다. 에이전트는 그 모듈의 데이터를 읽습니다.
- 별도의 권한 설정은 없습니다. 에이전트의 권한이 곧 호출한 사람의 권한입니다.
- 도입 과정에서 켜고 다듬으며, 기존 승인 흐름을 그대로 따릅니다.
구체적인 범위와 모듈별 적용 순서는 현재 상태를 보고 데모에서 정합니다.
자주 나오는 질문
에이전트가 스스로 데이터를 고칩니까?+
스스로 고치지는 않지만 읽기만 하는 것도 아닙니다. 위임하신 범위 안에서는 양식을 미리 채우고 시스템에 기록합니다. 범위를 벗어나면 제안에서 멈추고 권한 있는 담당자를 기다립니다. 어느 쪽이든 모든 조작은 감사 로그에 남습니다.
제안이 틀리면 어떻게 됩니까?+
모든 제안에는 근거가 함께 옵니다. 어느 전표의 어느 줄이며 왜 그런지까지 붙습니다. 승인자가 기록되기 전에 고치거나 반려하며, 그 두 조작 역시 감사 기록을 남깁니다.
챗봇과는 무엇이 다릅니까?+
챗봇은 물어야만 답합니다. 에이전트는 한 번 맡긴 일을 받아 스스로 데이터를 지켜보고, 업무 사건이 생기면 움직이고, 결과를 보고합니다. 챗봇이 하지 못하는 절반이 바로 이 부분입니다.
자동화 흐름과는 무엇이 다릅니까?+
자동화 흐름은 미리 설정한 단계를 그대로 실행합니다. 에이전트는 업무 데이터를 읽고 상황에 따라 순위를 매겨 무엇을 할지 스스로 고릅니다. 다만 위임하신 범위 안에서만이고, 승인이 필요한 일은 기존 승인선을 그대로 거칩니다.
데이터가 회사 밖으로 나갑니까?+
민감한 데이터를 다루는 작업은 귀사 인프라 안에 둔 내부 AI에서 돕니다. 외부 모델은 민감하지 않은 작업에만 씁니다. 데이터 민감도에 따라 자동으로 갈립니다.