오늘 Maven AGI가 Intelligent Fields를 출시합니다. Intelligent Fields는 모든 고객 상호작용에서 생성되는 데이터를 수집하고 정리해, 비즈니스 의사결정, 업셀 기회, 제품 개선 등 조직의 핵심 전략 영역에 활용할 수 있도록 해 줍니다.
AI 에이전트는 이미 모든 대화를 읽고 있습니다. 티켓을 해결하고, 질문에 답하고, 대량의 문의를 처리합니다. 하지만 대화가 끝나면 에이전트가 파악한 모든 내용은 사라집니다. 고객이 왜 불만을 느꼈는지에 대한 기록도, 고객이 이탈을 언급했다는 표시도, 같은 문제가 이번 주에만 11번 발생했다는 신호도 남지 않습니다.
대화 기록은 있지만, 데이터는 없습니다.
일반적인 해결책은 수동 태깅입니다. 헬프데스크에 사용자 지정 필드를 만들고 상담원이 직접 입력하는 방식입니다. 이 방식은 문의량이 급증하거나, 신규 상담원이 합류하거나, 분류 체계가 흐트러지기 전까지만 효과가 있습니다. 그 이후에는 입력률이 떨어지고 데이터의 신뢰성도 무너집니다.
대부분의 팀이 기본적으로 택하는 수동 태깅이 왜 실제로는 문제를 해결하지 못하는지 살펴보겠습니다.
수동 태깅의 함정
수동 태깅에는 치명적인 결함이 하나 있습니다. 사람이 대규모로 일관되게 태깅해야 한다는 점입니다. 현실은 그렇지 않습니다. 문의량이 급증하고, 신규 상담원이 합류하고, 예외적인 사례는 누락됩니다. 입력률이 떨어지면서 데이터의 신뢰성은 조용히 무너지고, 보고서 수치가 이상해 보이기 전까지 아무도 알아차리지 못하는 경우가 많습니다.
게다가 태깅이 완벽하더라도 한계가 있습니다. 드롭다운은 카테고리는 담을 수 있지만 맥락은 담지 못합니다. 불만을 가진 고객과 이탈하려는 고객의 차이는 태그 하나로 드러나지 않습니다. 대화 기록 중간에 묻힌 4개의 문장에 있습니다.
정말 필요한 것
구조화된 대화 데이터는 키워드 매칭이 아니라 언어를 이해하는 기술을 통해, 전체 대화 기록에서 자동으로 추출되어야 합니다.
바로 이것이 Intelligent Fields가 하는 일입니다.
필드 이름, 유형(텍스트, 예/아니요, 단일 선택, 숫자, 다중 선택), 그리고 해당 필드가 무엇을 담아야 하는지 설명하는 일상 언어 지침을 입력해 필드를 정의합니다. 그러면 Maven 에이전트가 모든 대화에서 이를 자동으로 평가합니다. 결과는 신뢰도 점수 및 분류 근거와 함께 대화에 연결된 상태로 저장되며, 검색할 수 있습니다.
구체적인 예: 이탈 위험
실제로는 이렇게 작동합니다. 이탈 위험(Churn Risk) 필드를 만들고 유형을 Select로 지정한 뒤 High, Medium, Low 3가지 옵션을 설정합니다. 지침은 일상 언어로 작성합니다. 예를 들어 고객이 해지를 언급하거나, 청구 관련 불만을 표현하거나, 여러 차례 문의에도 해결되지 않은 문제가 있으면 High로 지정하라고 적습니다.
설정은 이것으로 끝입니다. 게시하면 에이전트가 모든 대화에서 이 필드를 평가합니다.
“일주일째 이 문제를 해결하려고 하고 있어요. 오늘 안에 해결되지 않으면 해지할 겁니다.”라고 쓴 고객의 경우, 필드는 High, 신뢰도 0.91을 반환하고 다음과 같은 근거를 함께 제시합니다. “고객이 해지를 명시적으로 언급했으며, 여러 차례 문의에도 청구 문제가 해결되지 않은 상태입니다.”
이제 이 기록은 조회할 수 있습니다. 최근 30일간 Churn Risk = High인 모든 대화를 찾아보세요. 실시간으로 리텐션 전문가에게 라우팅하고, CRM으로 전송할 수 있습니다.
설정은 스프린트가 아닌 몇 분이면 충분합니다
모든 설정은 Agent Designer에서 이뤄집니다. 일상 언어로 필드를 정의하고, 유형을 선택한 뒤 게시하면 됩니다. 코드는 필요 없습니다. 프로그래밍 방식으로 관리하려는 팀을 위해 전체 REST API도 제공됩니다.
이를 통해 가능해지는 것
AI 에이전트를 가장 잘 활용하는 지원팀은 단순히 티켓을 더 빨리 해결하는 데 그치지 않습니다. 사람이 검토해서는 결코 따라갈 수 없는 규모로, 모든 대화에서 무슨 일이 일어나고 있는지 파악하는 데 AI 에이전트를 활용합니다.
Intelligent Fields가 이를 가능하게 합니다. 에이전트가 처리하는 모든 대화가 구조화된 데이터 기록이 됩니다. 모든 기록은 검색할 수 있고, 모든 트렌드가 한눈에 보입니다.
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