챗봇은 텍스트나 음성을 통해 인간과 같은 대화에 참여하도록 설계된 소프트웨어 애플리케이션입니다. 이러한 프로그램은 응답을 자동화하거나, 일상적인 문의를 지원하거나, 회의 예약 또는 제품 정보 제공과 같은 작업을 수행하기 위해 생성됩니다. 챗봇은 표준 콜 센터의 제한된 자원에 의존하지 않고 사용자 상호 작용을 즉시 처리합니다. 따라서 많은 서비스 상황에서 사람이 개입할 필요성이 줄어듭니다. 그렇다고 해서 모든 챗봇이 동일한 기능을 제공하는 것은 아닙니다. 챗봇은 기본 기술과 관리할 수 있는 작업의 난도에 따라 크게 달라집니다.

챗봇의 유형

챗봇은 단순한 규칙 기반 시스템에서 정교한 AI 기반 어시스턴트에 이르기까지 다양한 형태로 제공됩니다. 가장 일반적인 유형의 챗봇으로는 다음이 있습니다.

• 메뉴 기반 챗봇

이러한 챗봇은 고도로 구조화된 흐름을 따라 사용자에게 미리 정의된 경로를 안내하는 일련의 옵션 또는 메뉴를 제공합니다. 간단한 상호 작용에는 유용하지만 일반적으로 프로그래밍된 옵션 외의 입력은 처리할 수 없습니다.

• 키워드 기반 챗봇

사용자의 입력에서 특정 키워드를 식별하고 이 키워드를 활용해 응답을 생성하는 키워드 챗봇은 기본적인 문의를 관리하는 데 적합합니다. 하지만 이 챗봇의 기능은 정해진 용어를 인식하고 이에 응답하는 것으로 제한됩니다.

• 규칙 기반 챗봇

이러한 봇은 If/then 로직을 사용하여 사전 정의된 규칙과 조건 내에서 엄격하게 작동합니다. 정형화되어 예측 가능한 문의는 잘 처리하지만 새로운 입력을 학습하거나 이러한 입력에 적응하지는 못합니다.

• 노코드 또는 로우코드 챗봇

보통 사용자 친화적인 개발 플랫폼을 통해 구축되는 이러한 봇은 최소한의 프로그래밍 기술을 필요로 하며, 템플릿이나 규칙에 의존합니다. 노코드 및 로우코드 챗봇은 설정에 따라 간단한 메뉴 기반 응답 또는 약간 더 발전된 상호작용을 제공할 수 있습니다.

• AI 기반 상황별 챗봇

이러한 챗봇은 보다 발전된 기술이며, NLP(자연어 처리) 및 ML(머신 러닝)을 사용하여 사용자 입력을 동적으로 해석하고 응답합니다. 이러한 챗봇은 맥락을 이해하고, 과거 상호작용을 기억하며, 더 많은 대화형 경험을 제공할 수 있습니다.

• 하이브리드 챗봇

하이브리드 봇은 규칙 기반 시스템과 AI 기반 시스템의 요소를 결합하여 구조화된 옵션을 제공하며 시간이 지남에 따라 적응하고 학습할 수도 있습니다.

• AI 챗봇

정교한 AI 알고리즘을 활용하여 사용자의 요구 사항을 이해하고 예측하는 AI 챗봇은 보다 유연하고 맞춤화된 상호 작용을 제공합니다. 학습 및 개선과 동시에 실시간 대화를 관리할 수도 있습니다.

챗봇 사용 사례

챗봇은 다양한 산업과 기능에 사용됩니다. 가장 광범위한 응용 분야 중에는 다음과 같은 분야가 있습니다.

• 고객 지원

챗봇은 비밀번호 재설정, 주문 추적 또는 문제 해결과 같은 이슈를 해결하여 고객 서비스를 간소화합니다.

• FAQ

많은 기업들이 자주 묻는 질문에 즉각적인 답변을 제공하기 위해 챗봇을 배포하고 있습니다.

• 예약

챗봇은 호텔, 레스토랑 또는 교통 수단 예약을 도와 줍니다.

• 기본 IT 지원

챗봇은 사용자에게 설치 프로세스를 안내하거나 계정 잠금을 해제하는 등 일상적인 IT 요청을 수행합니다. 복잡한 문제의 경우 티켓을 생성하여 인간 에이전트에게 에스컬레이션할 수 있습니다.

• 약속 관리

봇은 서비스 예약 일정을 예약하고, 미리 알림을 보내거나 일정 조정을 원하는 사용자에게 지원을 제공할 수 있습니다.

AI 에이전트는 환경 내에서 자율적으로 작동하여 의사 결정을 내리고, 데이터를 수집하며, 특정 목표 달성을 위한 작업을 수행하도록 설계된 지능형 소프트웨어 시스템입니다. 기존 자동화 도구와 달리, AI 에이전트는 동적으로 적응하고, 경험에서 배우고, LLM(대규모 언어 모델)과 같은 고급 알고리즘을 사용하여 대량의 정보를 처리할 수 있습니다. 이러한 에이전트는 복잡한 다단계 작업을 실행할 수 있을 뿐만 아니라 지속적인 피드백과 학습을 통해 시간 경과에 따라 성과를 개선할 수도 있습니다.

AI 에이전트의 유형

AI 에이전트는 복잡성과 역량이 다양합니다. AI 에이전트의 주요 유형은 다음과 같습니다.

• 모델 기반 AI 반사 에이전트

이러한 에이전트는 환경에 대한 내부 모델을 가지고 있으므로 현재 입력 및 과거 경험을 바탕으로 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있습니다.

• 목표 기반 AI 에이전트

특정 목표를 달성하도록 만들어진 이러한 에이전트는 목표를 가장 효과적으로 충족하는 조치를 선택하여 계획을 생성하고 실행합니다.

• 유틸리티 기반 AI 에이전트

유틸리티 기능을 사용하여 여러 작업의 성공 가능성을 평가하는 유틸리티 기반 에이전트는 효율성, 비용, 속도와 같은 요소를 고려해야 합니다. 최적화 작업에 적합합니다.

• 계층적 AI 에이전트

이러한 에이전트는 체계적인 방식으로 공동 작업하며 하위 수준의 에이전트가 독립적으로 실행할 수 있도록 상위 수준의 에이전트가 작업을 세분화합니다. 이는 대규모 다단계 프로젝트를 관리하는 데 효과적입니다.

• 코파일럿

AI 코파일럿은 추천이나 실시간 지원을 제공하는 방식으로 인간 사용자를 돕습니다. 이러한 에이전트는 보통 완전히 자율적이지는 않지만 AI 기반 인사이트와 제안을 통해 인간의 노력을 보완할 수 있습니다.

• 자율 AI 에이전트

자율 AI 에이전트는 복잡한 작업을 스스로 처리하는 완전히 독립적인 시스템으로, 데이터를 수집하고, 의사 결정을 내리고, 계획을 실행합니다.

AI 에이전트 사용 사례

AI 에이전트는 다양한 산업 분야에서 폭넓게 사용되며, 기존의 워크플로우를 혁신하고 사용자 경험을 향상시키는 혁신적인 솔루션을 제공합니다. 다음은 몇 가지 주요 사용 사례입니다.

• 맞춤형 의료 지원 및 후속 조치

AI 에이전트는 환자 건강 데이터를 모니터링하고, 복약 알림을 보내며, 후속 진료 예약을 하고, 심지어 우려되는 패턴이 감지되면 헬스케어 제공업체에 경보를 보낼 수도 있습니다.

• 맞춤형 뱅킹 경험

금융 부문에서 AI 에이전트는 맞춤형 뱅킹 서비스를 제공하고, 계정 활동에서 의심스러운 트랜잭션을 모니터링하여 사기 활동 탐지를 지원할 수 있습니다.

• 지능형 공급망 관리

AI 에이전트는 수요를 예측하고 공급망에서 발생할 수 있는 중단을 파악하여 물류를 최적화합니다. 그런 다음 지연을 최소화하기 위한 솔루션을 추천해 줄 수 있습니다.

• 자동 콘텐츠 큐레이션

미디어 플랫폼에서는 AI 에이전트를 사용하여 사용자의 선호도와 과거 행동을 기반으로 기사, 비디오 또는 제품을 추천합니다. 이러한 에이전트는 컨텐츠 소비 패턴을 분석하여 맞춤형 제안을 제공합니다.

• 경력 개발 지원

AI 에이전트는 경력 코치 역할을 수행하여 개인에게 교육 과정을 추천하고, 개인의 기술 수준에 맞는 취업 기회를 식별하며, 이력서에 대한 피드백을 제공하는 등의 도움을 줄 수 있습니다.

AI 에이전트의 이점

• 효율성 향상

많은 양의 데이터를 처리하고 여러 작업을 동시에 다룰 수 있는 AI 에이전트는 아무리 복잡한 상황이라도 운영 속도를 향상시키고 오류 위험을 최소화합니다.

• 더 높은 품질의 출력

AI 에이전트는 정확하고 포괄적인 응답을 제공하며, 다양한 소스의 데이터를 통합하고 상호작용을 통해 학습하여 꾸준한 개선을 이룹니다. 그 결과, 더욱 안정적이고 정교한 해결책이 마련됩니다.

• 비용 절감

워크플로우를 자동화하면 수작업에 대한 의존도가 감소하고 인적 오류가 최소화되므로 운영 비용이 절감됩니다.

• 더 많은 정보에 근거한 의사 결정

AI 에이전트는 머신 러닝 및 데이터 분석을 활용하여 데이터 기반 인사이트를 제공하므로 더 빠르고 정확하게 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

• 신뢰할 수 있는 일관성

인간과 달리 AI 에이전트는 일관된 결과물을 생산하여 높은 서비스 및 제품 표준을 유지합니다. 이러한 신뢰성은 재무 분석 또는 기술 지원과 같이 정밀해야 하는 작업에 매우 중요합니다.

AI 에이전트와 챗봇은 복잡성과 기능에 있어 상당한 차이가 있지만, 최신 비즈니스 프로세스에 필수적인 몇 가지 기본 특성을 공유합니다. 이러한 유사점은 효율성 향상 및 우수한 서비스 경험 제공이라는 공통의 목표를 반영합니다. 다음은 이러한 기능이 중첩되는 몇 가지 주요 영역입니다.

• 고객 서비스 개선

AI 에이전트와 챗봇은 고객 서비스 개선을 위해 구축됩니다. 상시 가용한 지원을 제공하므로 고객들은 언제든지 지원을 받을 수 있습니다.

• 반복적인 작업 자동화

두 기술 모두 주문 추적이나 운영 시간과 같은 일반적인 고객 질문에 답변하는 것과 같이 일상적이고 반복적인 문의를 자동화하는 데 탁월합니다.

• 대규모 언어 모델 사용

고급 AI 챗봇 및 AI 에이전트는 동일한 LLM 기술(예: GPT)을 활용하여 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성할 수 있습니다.

• 자율 운영

AI 에이전트와 챗봇 모두 직접적인 지침 없이 행동할 수 있습니다. 다양한 문의를 자율적으로 처리하여 워크플로우를 간소화하고 신속한 응답을 보장합니다.

• 실용적인 비즈니스 애플리케이션

전자 상거래 플랫폼을 지원하거나, IT 지원을 제공하고, 고객 서비스를 처리하는 등 다양한 챗봇과 AI 에이전트는 디지털 전략의 핵심 요소가 되었습니다. 이러한 광범위한 구현 덕분에 기업은 경쟁력과 효율성을 유지할 수 있습니다.

• 사용자 상호 작용 인터페이스

AI 기반 챗봇과 AI 에이전트는 웹 사이트의 채팅 창 또는 가상 어시스턴트를 통한 음성 상호 작용과 같이 유사한 사용자 친화적인 인터페이스를 사용하는 경우가 많습니다. 이를 통해 최종 사용자는 기본적인 챗봇이든, 더 정교한 챗봇이든 관계없이 이러한 시스템과 원활하게 소통할 수 있습니다.

AI 에이전트와 챗봇은 설계, 적응성 및 기능의 측면에서 크게 다릅니다. 두 기술 모두 작업을 자동화하고 사용자 경험을 개선하기 위해 도입되었지만, AI 에이전트는 가장 정교한 AI 챗봇보다도 훨씬 더 발전된 기능을 제공합니다. 주요 차이점은 다음과 같습니다.

• 대화 기능

AI 에이전트는 복잡하고 미묘한 대화를 관리하는 데 매우 능숙합니다. 단순한 키워드 인식 이상의 사용자 의도를 이해하고, 주제 변화에 따라 대화 흐름을 유지하며, 지능적이고 인간적인 방식으로 대응할 수 있습니다. AI 기반 챗봇도 NLP를 사용하여 입력을 해석하지만 보통 덜 복잡한 대화로 제한됩니다. AI 챗봇은 일부 컨텍스트를 처리할 수는 있지만, 의미가 동적으로 변화하는 멀티턴 상호 작용을 관리하는 데는 능숙하지 않습니다.

• 맞춤화 및 학습

AI 에이전트는 과거의 대화를 지속적으로 학습하고 이에 맞춰 적응하므로 사용자 기록 및 선호도에 따라 응답을 개인화할 수 있습니다. 이렇게 하면 시간이 지남에 따라 더욱 스마트해지면서 고도로 맞춤화된 상호 작용이 가능해집니다. 반면, 기존의 챗봇과 대부분의 AI 챗봇은 이전 상호 작용에 대한 기억이 제한적이거나 전혀 없습니다. AI 챗봇은 어느 정도 적응형 응답을 제공할 수 있지만, AI 에이전트만큼의 심층적인 학습 능력은 없기 때문에 상호작용이 다소 일반적인 것처럼 느껴집니다.

• 통합 및 확장성

AI 에이전트는 효율적으로 확장되고 다른 비즈니스 시스템과 원활하게 통합되며 조직의 요구가 성숙함에 따라 발전하도록 설계되었습니다. 실시간 데이터와 외부 도구를 활용하여 시간이 지남에 따라 기능을 개선합니다. AI 챗봇은 기존 플랫폼과도 통합될 수 있지만, 새로운 작업이나 워크로드 증가에 적응하기 위해 더 많은 수동 개입을 필요로 하는 경우가 많습니다. 표준 챗봇은 훨씬 더 제한적이며, 비즈니스 요구 사항이 확장되면 따라잡는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다.

• 운영 효율성 및 유지관리

AI 에이전트는 복잡성으로 인해 더욱 견고한 설정과 지속적인 유지관리가 필요합니다. 피드백 루프를 사용하여 지속적으로 개선하면 장기적인 운영을 간소화할 수 있습니다. AI 챗봇은 완전한 AI 에이전트보다 배포하기가 쉽지만, 효과를 유지하기 위해서는 꾸준한 업데이트가 필요합니다. 기존의 규칙 기반 챗봇은 구현이 가장 간단하지만 비즈니스 요구 사항의 변화에 맞춰 자주 스크립트를 조정해야 하므로 시간이 지나면 효율성이 떨어집니다.

• 교육 및 구현

기존의 챗봇은 광범위한 수동 설정이 필요하며, 사용자 요청을 이해하고 이에 정확하게 대응할 수 있도록 규칙 기반 대화를 구성해야 합니다. AI 챗봇도 기존의 스크립트 기반 봇보다 구현 속도는 빠르지만 성능을 제대로 발휘하려면 언어 패턴에 대한 상당한 사전 교육이 필요합니다. 이와 대조적으로, AI 에이전트는 정적 스크립트에 의존하지 않는 머신 러닝 모델을 활용하므로 보다 빠르고 직관적으로 배포할 수 있으며 보다 유연한 상호 작용을 제공합니다.

• 의사 결정 능력

AI 에이전트는 복잡한 데이터 세트 분석, 최적의 조치 결정, 즉각적인 워크플로우 수정을 바탕으로 자율적인 결정을 내릴 수 있습니다. AI 에이전트는 시나리오를 통해 추론하고 실시간 정보와 맥락을 기반으로 답변을 도출합니다. 대부분의 AI 챗봇은 심층 분석이나 자율적 의사 결정 기능 없이 질문에 답하고 사전 정의된 조치를 수행하는 데 그칩니다. 표준 챗봇은 어떠한 형태의 추론 또는 적응성 없이 고정된 지식베이스에서만 응답을 제공합니다.

AI 에이전트는 자율 의사 결정, 실시간 데이터 분석, 정교한 통합 등의 고급 기능을 제공하지만 모든 조직이나 사용 사례에 항상 최선인 것은 아닙니다. 많은 경우, 특히 간단한 작업에는 AI 챗봇, 또는 단순한 규칙 기반 챗봇이 더 적합할 수 있습니다. 조직은 구현할 기술을 결정하기 전에 요구 사항, 자원 및 장기적 목표를 신중하게 평가해야 합니다.

고려 사항

AI 에이전트와 챗봇 중에서 선택할 때는 다음과 같은 몇 가지 주요 요인을 분석해 봐야 합니다.

• 사용 사례의 복잡성

자동화해야 하는 작업의 복잡성을 판단합니다. FAQ 또는 간단한 고객 지원 문의에 답변하는 등 기본적인 필요라면 챗봇으로도 충분할 수 있습니다. 복잡한 워크플로, 의사 결정 또는 심층 데이터 분석이 필요한 작업이라면 AI 에이전트가 더 적합합니다.

• 맞춤화의 필요성

상호 작용에 필요한 맞춤화의 수준을 평가합니다. AI 에이전트는 이전의 참여로부터 학습하고 고도로 맞춤화된 응답을 제공하는 데 탁월합니다. 비즈니스에 상황에 맞는 적응형 커뮤니케이션이 필요하다면, AI 에이전트를 고려해보세요. 일반적인 대응을 일관되게 하려면 챗봇을 사용하는 것이 좋습니다.

• 예산

예산 제약은 선택에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. AI 등의 챗봇은 보통 구축 및 유지관리가 더 비용 효율적이므로 자원이 제한적인 비즈니스에 적합합니다. 고급 기능을 갖춘 AI 에이전트는 일반적으로 개발 및 운영 비용이 더 많이 들지만 타사 플랫폼을 사용하여 작업하면 이러한 비용의 일부를 상쇄할 수 있습니다.

• 확장성

조직의 향후 요구 사항을 고려하세요. 챗봇은 단순한 상호작용을 대량으로 처리할 수 있지만, 효율적으로 확장되지는 않을 수 있습니다. 조직이 점점 더 정교한 작업을 처리할 것으로 예상된다면 적응성과 더욱 복잡한 환경을 위해 설계된 AI 에이전트가 장기적 솔루션으로 더 낫습니다.

• 데이터 개인정보 보호 및 보안

사용 사례에 민감한 데이터가 포함되어 있거나 엄격한 규정 준수가 필요한 경우 보안에 미치는 영향을 고려하세요. 챗봇은 범위가 더 좁기 때문에 사이버 보안 위협으로부터 보호하기가 더 쉽습니다. 한편, AI 에이전트는 보다 광범위한 시스템 액세스로 인해 포괄적인 보안 조치가 필요할 수 있습니다.

시사점

AI 에이전트와 챗봇 사이의 선택은 조직의 다양한 측면에 중대한 영향을 미칠 수 있습니다. 궁극적으로 이러한 선택은 전략적 비전에 맞춰 조정되어야 하며, 즉각적인 요구 사항과 장기적인 목표가 균형을 이루어야 합니다. 가장 중요한 개별 우려 사항은 다음과 같습니다.

• 고객 만족도

올바른 선택은 고객 상호 작용의 품질에 영향을 미칠 수 있습니다. AI 에이전트는 상황에 맞는 맞춤형 응답을 통해 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 물론 잘 구현된 챗봇으로도 간단한 문의에 대해서는 빠르고 효과적인 서비스를 제공할 수 있습니다.

• 브랜드 평판

효과적이고 지능적인 커뮤니케이션 시스템은 혁신과 신뢰성에 대한 브랜드의 명성을 강화할 수 있습니다. 반대로, 제대로 구현되지 않거나 지나치게 단순한 챗봇은 사용자의 불만을 유발하여 부정적인 인식을 초래할 수 있습니다.

• 장기적인 확장성

조직이 성장하면 자동화 솔루션의 확장성은 더욱 중요해집니다. AI 에이전트는 진화하고 점점 더 복잡해지는 작업을 처리하는 데 더 적합하며, 이를 통해 운영을 효과적으로 확장할 수 있습니다. 반면, 챗봇은 정기적인 재구성이 필요할 수 있으므로 향후 성장을 제한할 수 있습니다.

RPA(로보틱 프로세스 자동화)를 언급하지 않고 AI 에이전트를 논의하기는 어렵습니다. RPA는 소프트웨어 로봇(또는 '봇')을 사용하여 일반적으로 사람의 개입이 필요한 규칙 기반 반복 작업을 자동화합니다. RPA는 매우 빠르고 정확하게 구조화된 프로세스(예: 데이터 입력, 송장 처리, 보고서 생성)를 수행할 수 있습니다. 사람의 행동을 모방하여 일상적인 작업을 효율적으로 처리하는 것이 강점이며, 작업을 능률화하는 데 유용한 도구입니다.

RPA는 자동화에 인텔리전스를 적용하지만, AI 에이전트는 RPA의 기능을 뛰어넘는 수준의 인식 능력을 제공합니다. RPA는 미리 정의된 규칙과 워크플로우를 따르지만 AI 에이전트는 고급 기술을 활용하여 보다 완벽하게 이해하고 학습하며 의사 결정을 내립니다. 비정형 데이터를 처리하고 동적 환경에 적응하며 추론 및 상황적 인식이 필요한 복잡한 작업도 수행할 수 있습니다.

RPA 및 AI 에이전트는 모두 자동화를 통해 효율성을 개선하는 도구이지만 범위 및 용도에 있어 큰 차이가 있습니다. RPA는 고도로 정형화되고 반복적인 작업을 자동화하고, 규정 준수를 보장하며, 중단 없이 레거시 시스템을 연결하는 데 적합합니다. 반면 AI 에이전트는 복잡한 데이터를 관리하여 자율적으로 의사 결정을 내리고, 변화하는 상황과 사용자 요구에 동적으로 적응할 수 있는 보다 자연스러운 상황 인식 상호작용을 하는 데 탁월합니다.

AI 챗봇과 에이전트의 구현은 데이터 보호 우려 사항부터 기술 인프라 요구 사항에 이르기까지 다양한 과제를 안고 있습니다. 이러한 과제를 미리 이해하고 솔루션을 계획하면 AI 기술을 더욱 원활하게 배포하고 운영하는 데 도움이 될 수 있습니다.

• 데이터 보호

대부분의 AI 시스템은 민감한 고객 데이터를 처리합니다. 이러한 데이터를 보호하지 못하면 데이터 유출, 평판 손상, 데이터 보호 규정 미준수로 인한 처벌로 이어질 수 있습니다. 이러한 위험을 완화하기 위해 조직은 고급 암호화 방식을 구현하고, 정기적으로 데이터 액세스 권한을 감사하며, GDPR 또는 HIPAA와 같은 프레임워크를 준수해야 합니다.

• 기술 인프라의 부족

AI 챗봇과 에이전트는 상당한 컴퓨팅 성능과 안정적인 인프라를 필요로 합니다. 이 영역이 모자란 기업은 이와 같이 자동화된 솔루션을 최대한 활용할 수 없습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 조직은 현재의 IT 역량을 평가하고 확장 가능한 자원에 대한 액세스를 제공하는 클라우드 기반 SaaS(Software-as-a-Service) 또는 PaaS(Platform-as-a-Service) 솔루션을 고려해야 합니다. 숙련된 기술 파트너와 협력하고 인프라 업그레이드에 투자하면 AI 시스템의 수요에 맞춰 비즈니스를 준비하는 데 도움이 됩니다.

• 호환성 및 통합

AI의 이점을 극대화하기 위해서는 기존 고객 서비스 및 백엔드 시스템과의 원활한 통합이 필수적입니다. 그러나 이러한 통합을 달성하는 것은 복잡할 수 있습니다. 특히 레거시 시스템이 관련되어 있는 경우 더욱 그렇습니다. 조직은 철저한 시스템 호환성 평가를 수행하고 API 또는 미들웨어를 사용하여 원활한 데이터 교환을 촉진함으로써 이러한 장애물을 극복할 수 있습니다.

챗봇과 AI 에이전트는 모두 오늘날의 기업을 지원하는 유용한 기술입니다. 챗봇은 일상적인 문의와 간단한 작업을 처리하는 데 탁월하며, AI 에이전트는 더 복잡하고 상황에 맞는 워크플로를 처리할 수 있습니다. 또한 이러한 기술의 장점을 직접 확인하고자 하는 조직을 위해 ServiceNow는 Now Platform^®을 기반으로 포괄적이고 통합된 솔루션을 제공하고 있습니다.

ServiceNow 가상 에이전트는 사용자 지원 경험을 향상시키는 AI 챗봇입니다. 생성형 AI를 기반으로 개인화된 대화를 제공하고, 사전 구축된 맞춤형 대화와 자연어 이해(NLU) 기술로 더욱 강화된 가상 에이전트는 ServiceNow 워크플로우에 최적화되어 있습니다.

또한, 자동화 솔루션에 더 많은 인텔리전스와 유연성이 필요한 조직을 위해 ServiceNow AI 에이전트는 가장 복잡한 워크플로우를 관리하고, 진화하는 요구 사항에 맞게 적응하며, 고도로 맞춤화된 사용자 경험을 제공할 수 있도록 더욱 발전된 기능을 제공합니다. 이러한 에이전트는 운영을 완전히 자율적으로 처리하도록 설계되었으며, 사용자 지정 에이전트 생성, 점진적 학습, 세부적인 거버넌스 및 분석과 같은 기능을 통해 ServiceNow AI 에이전트는 기업이 지능형 솔루션을 배포하는 동시에 항상 완벽한 제어 상태를 유지할 수 있도록 보장합니다.

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