생성형 AI가 고객센터에 빠르게 확산되고 있지만, 많은 기업은 구축 비용과 실제 성과를 어떻게 측정할지에 대한 고민을 안고 있다. AI가 응답은 하지만 문제를 해결하지 못하는 경우도 적지 않기 때문이다.
세일즈포스는 이러한 문제를 해결하기 위해 고객 서비스용 AI 에이전트 ‘에이전트포스 헬프 에이전트(Agentforce Help Agent)’를 공개했다.
세일즈포스 에이전트포스 헬프 에이전트 예시 UI (자료 제공: 세일즈포스)
응답보다 ‘해결’…AI 고객서비스 과금 방식 바꾼다
에이전트포스 헬프 에이전트는 고객 문의 응대를 넘어 실제 업무 수행까지 지원하는 AI 에이전트다. 고객 문의와 케이스 관리뿐 아니라 주문 처리와 일정 예약, 계정 관리 등 후속 업무까지 수행할 수 있으며 음성과 웹, 포털, 메시징 등 다양한 채널에서 일관된 고객 서비스를 제공하도록 설계됐다.
가장 큰 특징은 ‘문제 해결 기반(Pay-per-resolution)’ 과금 모델이다.
기업은 AI 에이전트가 고객 문제를 처음부터 끝까지 자율적으로 해결한 경우에만 비용을 지불한다. 반대로 상담원 연결이 필요하거나 고객이 해결 결과에 만족하지 못한 경우에는 과금되지 않는다. 세일즈포스는 이를 통해 사용량이 아닌 실제 비즈니스 성과를 기준으로 AI 투자 효율을 높일 수 있다고 설명했다.
기업의 구축 부담도 낮췄다. 기존 고객 응대 지식과 업무 프로세스를 활용할 수 있도록 했으며, 지식 데이터 연동과 사전 구축된 행동(Action), 옴니채널 배포 기능 등을 제공해 AI 에이전트 구축 과정을 단순화했다.
함께 공개된 ‘에이전트포스 고객 서비스 포털’은 기업이 셀프서비스 고객지원 환경을 쉽게 구축할 수 있도록 지원한다.
세일즈포스는 자사 고객지원 사이트에서도 해당 기술을 운영하고 있다. 회사에 따르면 AI 에이전트는 지금까지 약 430만 건의 고객 문의를 처리했으며, 이 가운데 70%를 자율적으로 해결했다.
미국 신용협동조합 펜피드(PenFed), 글로벌 가전기업 피셔앤파이클(Fisher & Paykel), 교육기술 기업 파워스쿨(PowerSchool) 등도 해당 플랫폼을 활용해 고객 서비스 자동화와 셀프서비스 비율을 높이고 있다.
키샨 체탄 세일즈포스 에이전트포스 서비스 부문 총괄 부사장은 “AI 고객서비스의 핵심은 빠른 답변이 아니라 고객 문제를 끝까지 해결하는 것”이라며 “기업들이 성과 중심으로 AI 고객 서비스를 운영할 수 있도록 지원하겠다”고 말했다.
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