15분 만에 구축하는 AI 기반 고객 지원 티켓 자동 분류 시스템

Context

고객 지원 팀의 티켓 분류 작업이 수동으로 이루어지는 구조. 반복적인 분류 작업으로 인한 시간 소모 발생. 야간 시간대 분류 오류 가능성 상존.

Technical Solution

• Webhook Trigger를 활용해 외부 헬프데스크 시스템의 티켓 데이터를 실시간 수신하는 진입점 설계
• LLM 기반 Agent에 고객 플랜과 티켓 내용을 분석하는 시스템 프롬프트를 주입하여 P1~P4 우선순위 결정
• 결정된 우선순위에 따라 분기 처리하는 Condition Node를 배치하여 데이터 흐름 제어
• 분류 결과에 따라 Slack의 #urgent-support 및 #support-queue 채널로 메시지를 자동 라우팅하는 알림 체계 구축
• AI 추론의 근거를 2~3문장으로 생성하게 하여 분류 결과의 투명성 확보

Key Takeaway

'입력-분류-분기-알림'으로 이어지는 단순한 워크플로우 패턴을 통해 정형화된 운영 업무를 자동화하고 휴먼 에러를 최소화하는 설계 전략.