고객은 어떤 상황이었나요?
홈페이지로 들어오는 문의가 기능 문의, 견적 요청, 장애 신고, 제휴 문의 등으로 섞여 있었습니다. 운영 담당자가 내용을 읽고 유형을 분류한 뒤 CRM에 등록하고 관련 문서를 찾아 답변 초안을 작성했습니다.
기존에는 무엇이 문제였나요?
- 문의 유형 분류와 담당자 배정 반복
- CRM 등록을 수기로 진행
- 관련 문서 검색에 시간 소요
- 간단한 문의도 담당자 확인 후 답변 가능
데벨은 AI 에이전트 개발을 어떻게 구축했나요?
문의 내용을 분석해 유형과 긴급도를 분류하고 고객·회사 정보를 CRM에서 조회한 뒤 관련 내부 문서를 찾아 답변 초안을 생성하도록 구성했습니다. 가격 확정이나 계약 조건처럼 승인이 필요한 항목은 에이전트가 직접 결정하지 않고 담당자 검토 단계로 넘기도록 제한했습니다.
자동화 흐름
AI 에이전트 개발 도입 전후 비교
| 구분 | Before | After |
|---|---|---|
| 문의 1건 1차 처리 | 약 20분 | 약 2분 + 검토 |
| 유형 분류·담당자 배정 | 담당자가 직접 | 에이전트 자동 분류 |
| 가격·계약 결정 | 담당자 판단 | 담당자 승인 유지 |
자동화 후 무엇이 달라졌나요?
- 문의 분류와 자료 조회 시간 축소
- 담당자가 답변 초안부터 수정하는 방식으로 전환
- 영업·지원 문의의 담당자 배정 속도 개선
- 중요 의사결정은 사람 승인으로 유지
AI 에이전트 개발, 우리 회사에도 적용할 수 있을까요?
지금 하시는 업무를 알려주시면 자동화 가능 여부와 적용 방식을 무료로 확인해 드립니다.
운영하면서 무엇을 개선했나요?
자동화 범위를 판단 지원과 반복 작업에 두고 가격·계약·보상처럼 책임이 필요한 결정은 사람이 확인하는 구조로 운영했습니다.
AI 에이전트 개발에 대해 자주 묻는 질문
AI 에이전트 개발은 어떤 업무에 적용할 수 있나요?
B2B SaaS 운영사 / 고객지원·영업지원팀 환경에 적용한 사례입니다. 기존에는 문의 내용을 읽고 담당 부서를 판단한 뒤 내부 문서를 찾아 답변 초안을 작성하는 방식이었고, 자동화한 범위는 문의 유형·긴급도 분류, CRM 고객정보 조회, 관련 사내 자료 검색, 답변 초안 생성, 담당자 배정 및 검토 요청입니다.
AI 에이전트 개발 적용 전에는 어떤 문제가 있었나요?
문의 유형 분류와 담당자 배정 반복 / CRM 등록을 수기로 진행 / 관련 문서 검색에 시간 소요 / 간단한 문의도 담당자 확인 후 답변 가능 등의 문제가 반복되고 있었습니다.
AI 에이전트 개발 적용 후 무엇이 달라졌나요?
문의 분류와 자료 조회 시간 축소 / 담당자가 답변 초안부터 수정하는 방식으로 전환 / 영업·지원 문의의 담당자 배정 속도 개선 / 중요 의사결정은 사람 승인으로 유지 등의 변화가 있었습니다. 문의 1건 1차 처리 항목은 약 20분에서 약 2분 + 검토로 바뀌었습니다.
우리 회사 업무도 비슷하게 자동화할 수 있나요?
업무 순서가 정해져 있고 반복되는 일이라면 대부분 자동화할 수 있습니다. 데벨은 정해진 솔루션을 그대로 적용하지 않고, 회사가 실제로 일하는 방식을 먼저 확인한 뒤 자동화할 범위를 설계합니다. 업무 범위가 분명하면 24시간 안에 첫 프로토타입으로 결과를 확인할 수 있습니다.
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