- 제품›
- Amazon Connect›
- Amazon Q in Connect
고객 경험의 미래를 만나보세요. 이해하고, 추론하고, 행동하는 AI 에이전트
AI 에이전트는 조직의 리소스를 동적으로 탐색하여 솔루션을 찾고 고객 요구 사항을 해결하기 위한 조치를 취합니다. AI 에이전트는 많은 문제를 자체적으로 처리할 뿐만 아니라 직원들과 협력하여 개인적이고 간편한 고객 경험을 제공합니다.
고객이 해답을 얻고 문제를 즉시 해결하도록 지원합니다.
고객은 선호하는 채널을 통해 자신의 이력 및 선호도를 이미 알고 있는 AI 에이전트와 자연스러운 대화를 나눕니다. AI 에이전트는 단순히 정보를 제공하는 것을 넘어, 반품 처리부터 계정 업데이트까지 실제로 행동을 수행할 수 있습니다. 즉, 고객을 여러 시스템으로 전환시키지 않고도 문제를 빠르게 해결할 수 있다는 의미입니다.
직원의 역량을 강화하여 탁월한 서비스를 제공할 수 있습니다.
.AI 에이전트는 이메일 스레드 또는 사례 기록을 요약하는 것과 같이 일반적으로 팀 속도를 저하시키는 시간이 많이 걸리는 작업을 처리합니다. 그래서 어떤 결과를 얻었을까요? 이제 직원들은 가장 중요한 핵심 업무인 뛰어난 고객 경험 제공에 집중할 수 있습니다.
AI 에이전트를 자신있게 구성하고 배포
Amazon Connect AI 에이전트 디자이너를 사용하여 퍼스트 파티 및 사용자 지정 AI 에이전트를 대규모로 배포합니다. Model Context Protocol(MCP) 지원을 활용해 고객 프로파일과 사례 이력부터 지식 기반, 서드파티 비즈니스 시스템까지 AI 에이전트가 접근할 수 있는 정보를 직접 선택할 수 있습니다. 이를 통해 에이전트는 설정해 둔 가드레일 내에서 행동합니다.
AI 에이전트 성능 모니터링
모든 결정을 추적하고, 모든 행동을 이해하며, AI 에이전트가 어떻게 결과를 만들어 내는지 정확히 확인하세요. 직관적인 대시보드에서 성능을 확인하여 성능을 최적화하고, 규정 준수를 보장하고, AI 기반 경험에 대한 신뢰를 구축할 수 있습니다.
고객
Anthology
Anthology는 고등 교육 기관에 솔루션을 제공하는 교육 기술 회사입니다.
“[...] Model Context Protocol(MCP)을 통해 Connect 어시스턴트가 외부 도구를 활용할 수 있게 되면, 진정으로 에이전트 능력을 갖추게 되어 학생과 직원에게 개인화된 추천을 제공하고, 채팅 화면 안에서 바로 즉각적인 조치를 취할 수 있는 잠재력이 생깁니다...”
Richa Batra, Anthology Student Succes Senior 부사장 겸 General Manager
Zepz
Zepz는 원활한 국경 간 결제를 통해 전 세계 130개국 이상에서 1억 명이 넘는 사람들을 연결하고 고객에게 더 큰 편의를 제공합니다.
“채팅이 주요 채널로 자리 잡은 상황에서, AI 기반 Connect 어시스턴트는 빠르고 번거로움 없는 해결을 제공하며 셀프 서비스만으로 전체 고객 문의의 67%를 즉시 처리하고 있습니다. Amazon Connect Cases 및 Customer Profiles를 사용하면 AI 에이전트 및 상담원이 고객의 전체 거래 내역에 쉽게 액세스할 수 있으므로 모든 상호 작용이 고도로 개인화되고 고객이 반복하지 않아도 됩니다.”
Mark Russell, Zepz Contact Centre Architect,
Orbit
Orbit Irrigation은 가정용 및 상업용 관개 시스템을 제조 및 공급하는 회사입니다.
"고객의 질문을 해결하기 위해 에이전트는 상담 한 건당 2~3분의 시간을 할애하여 Orbit 제품 페이지, 고객 계정 페이지, 내부 지식 포럼 등 다양한 지식 소스를 검색합니다. 이러한 여러 단계의 절차로 인해 에이전트와 고객의 상담 시간이 길어지게 됩니다. 고객 상담을 시작할 때마다 회사 기술 자료 문서를 기반으로 맞춤화되고 Connect 어시스턴트가 자동으로 생성하는 새로운 응답이 제공됩니다. Connect 어시스턴트를 통해 모든 상담 시간을 10%~15% 단축할 수 있으며, 시간당 처리되는 통화 수가 증가하면 Orbit의 비용 절감으로 직결될 것입니다. 이러한 모든 노력을 통해 우리는 고객 만족도를 향상할 수 있습니다.
Brian Dick, Orbit Irrigation Senior Manager of Customer Care
Frontdoor
주택 보증 및 디지털 온디맨드 서비스 분야의 선도적 공급업체인 Frontdoor는 에이전트 교육 및 온보딩 시간을 단축하려는 목적으로 Connect 어시스턴트를 시범 운영하고 있습니다. 이 파일럿은 이미 Amazon Connect 에이전트 워크스페이스 내 Amazon S3에 저장된 정책 문서를 기반으로 에이전트의 차선책 응답 및 작업을 제공하여 에이전트의 숙련도를 높이는 데 필요한 경로를 줄이고 있습니다. Frontdoor는 에이전트가 이 기술을 어떻게 사용하는지 보고, 이를 바탕으로 동일한 지원을 소비자 대상 셀프 서비스 상호작용으로 확대할 계획입니다.
Pronetx
고객 경험 혁신을 위한 전문 서비스 파트너인 Pronetx는 여러 공공 부문, 연방 및 핀테크 조직을 위해 Amazon Q in Connect를 구현하고 있습니다. Amazon Q in Connect를 사용하면 단일 엔진을 사용하여 고객 대면 대화형 셀프 서비스 경험과 담당자를 위한 상황 인식 제안 및 자동화를 모두 수행할 수 있습니다. Pronetx는 Amazon Q in Connect를 통해 지원하는 공공 부문, 연방 및 핀테크 조직이 고객에게 가장 중요한 경험을 만드는 데 집중할 수 있을 뿐만 아니라 모든 고객 접점에서 적시에 최상의 의사 결정 정보와 지침을 담당자에게 제공할 수 있을 것으로 기대합니다.
FAQ
Amazon Connect에 대해 자세히 알아보려면 어떻게 해야 하나요?
자세한 내용은 Amazon Connect를 참조하세요.Amazon Connect AI 에이전트 사용료는 얼마나 되나요?
요금 정보를 확인하려면 Amazon Connect 요금을 참조하세요.
Amazon Q in Connect에는 어떤 변화가 있었나요?
고객 서비스를 위한 AWS의 생성형 AI 어시스턴트인 Amazon Q in Connect를 처음 출시한 이후, AI 기술은 빠르게 발전해 왔습니다. 이제 Amazon Connect를 사용하면 기본 제공 에이전트 및 서드파티 에이전트를 비롯한 여러 AI 에이전트를 생성하고 구성할 수 있습니다. 확장된 기능을 이해하기 쉽도록, 이전에 Amazon Q in Connect로 불리던 기능은 이제 당사의 AI 에이전트 중 하나로 간단히 정의됩니다.
Connect 어시스턴트와 AI 에이전트는 어떤 관계가 있나요?
고객과 상담원은 ‘Connect 어시스턴트’라는 대화형 인터페이스를 통해 하나 이상의 AI 에이전트와 상호 작용합니다. Connect 어시스턴트는 내부적으로는 Amazon Connect 에이전트 워크스페이스에 내장되어 상담원을 지원하며, 고객에게는 외부 채널을 통해 제공됩니다.
Model Context Protocol(MCP)은 Amazon Connect에서 어떻게 작동하나요?
Amazon Connect는 Model Context Protocol(MCP)을 지원하므로 AI 에이전트가 표준화된 도구를 사용하여 정보를 검색하고 작업을 완료할 수 있습니다. 연락처 속성 업데이트 및 사례 정보 검색과 같은 일반적인 작업에 바로 사용 가능한 MCP 도구를 사용할 수 있습니다. 또한 고객은 새 플로 모듈을 만들거나 기존 플로 모듈을 MCP 툴로 변환하여 정적 AI 워크플로와 생성형 AI 워크플로 모두에서 동일한 비즈니스 로직을 재사용할 수 있습니다.
AI 에이전트는 Amazon Lex와 함께 작동하나요?
예, AI 에이전트는 Amazon Lex와 원활하게 작동합니다. AI 에이전트는 더 복잡하고 개방적인 상호 작용을 처리할 수 있지만 Amazon Lex는 여전히 사전 정의된 의도와 특정 대화 흐름을 처리하기 위한 기본 서비스입니다. 이 두 기능은 서로를 보완하여, 기업이 기존 대화형 AI와 고도화된 에이전트형 AI의 강점을 모두 활용해 셀프 서비스 경험을 강화할 수 있도록 합니다.