Day 19 – Customer Support Agents (tickets Resolution)

Context

고객 지원 팀은 월 5만 건 이상의 티켓을 처리하면서 수동 컨텍스트 수집으로 대기 시간이 증가하고 있었다. 사용자들은 같은 문제에 대해 반복적으로 상세 정보를 제공해야 하는 비효율을 겪고 있었다.

Technical Solution

• 티켓 수집 → 의도·심각도 분류기를 통해 P0~P3 우선순위 자동 할당
• 컨텍스트 수집 → 사용자·계정·이력 데이터를 자동 집계해 컨텍스트 엔진에 통합
• 진단 및 계획 → 도구 기반 검증 루프(쿼리 실행 → 관찰 → 결정)로 원인 분석
• 해결 루프 → CRM, 로그, 결제, 지식베이스 API 조회를 통해 자동 제안
• 검증 게이트 → 에이전트는 권장사항만 제시하고 인간 승인 후 실행 (삭제·결제 변경 불가)
• 에스컬레이션 → 불확실성 높거나 인간 판단 필요 시 자동 에스컬레이션

Impact

• 첫 응답 시간 35% 단축
• 첫 접촉 해결율 22% 증가
• 에스컬레이션 노이즈 감소

Key Takeaway

고객 지원 에이전트의 성공은 에이전트의 지능이 아닌 자율성 제약, 풍부한 컨텍스트 접근, 쉬운 에스컬레이션에 달려 있다. 에이전트는 조사·안내를 담당하고 인간이 판단·공감을 담당하는 분업이 신뢰를 지키면서 규모 확장을 가능하게 한다.