유통 / 귀금속 소매
Chow Tai Fook: 매장 직원과 관리자를 위한 업무 에이전트
- 기업
- Chow Tai Fook
- 국가
- 다국가
- 도입 상태
- 운영
- 자료 공개
- 날짜 기준
- 자료 발표 시점. 도입 시작일과 다를 수 있음
- 근거 확인 방법
- 원문 본문 열람
업무 문제
Chow Tai Fook은 금과 보석 소매에서 상품이 표준화되어 있지 않고 세공과 고객 신뢰, 오랜 현장 경험에 기대는 판매 방식 때문에 큰 규모의 디지털 전환이 오랫동안 매우 어려웠다고 밝혔다. 여러 시장에 걸친 넓은 매장망도 같은 방식을 한꺼번에 퍼뜨리기 어렵게 만들었다. 매장 직원은 재고 시스템과 가격 규칙, 실시간 금 시세, 복잡한 준수 지침을 서로 다른 화면에서 번갈아 확인해야 했고, 화면을 옮기는 사이 고객의 짧은 구매 흐름이 끊길 위험이 있었다.
적용한 기술과 데이터
이 회사는 Microsoft와 손잡고 Microsoft 365 E5로 업무 환경을 하나로 모으고, Microsoft Purview로 누가 어떤 정보를 볼 수 있는지와 민감한 자료의 흐름을 관리한 뒤 AI를 넓혔다. 매장용으로는 Microsoft Foundry 위에 AI Fook이라는 에이전트 묶음을 만들었다. 직원이 Microsoft Teams에서 평상시 쓰는 말로 물으면 상품의 제작 이야기와 실시간 재고, 손님에 맞춘 연출 제안을 대화를 끊지 않고 바로 받는다. 관리자용 AI Insights Platform은 소비자 행동과 입점한 쇼핑몰의 상황, 오르내리는 금 시세를 실시간으로 묶어 자연어 질문에 답한다. 승인 업무는 두 갈래로 나누어 일상 거래는 AI가 몇 초 만에 처리하고, 복잡한 건은 자동 위험 점검을 거쳐 사람이 판단한다. 디자인에서는 Azure OpenAI로 3차원 시안을 만들고 장인은 예술적 판단에 집중한다.
성과
Chow Tai Fook은 맞춤 제작한 AI 에이전트를 400개 넘게 배치해 직원 24,000명 이상이 쓰고 있다고 밝혔다. 매달 수백만 건의 AI 대화가 오가고 핵심 업무 절차의 효율은 70% 넘게 올랐다고 설명했다. 이 회사는 몰입형 AI 역할극으로 직원이 여러 고객 상황을 미리 연습하게 하고, 매장 기기로 잘한 응대 방식을 모아 전사 표준 절차로 다듬는다고 밝혔다. 디지털 연습과 현장 실행을 이렇게 묶은 결과 판매 전환이 최대 57%까지 올랐다고 설명했다.
한계와 남은 과제
원문은 이 체계를 언제부터 운영했는지와 효율 70%, 판매 전환 57%를 어떤 기간에 무엇과 비교해 측정했는지 밝히지 않았다. 에이전트 400여 개가 각각 어떤 업무를 맡는지도 적혀 있지 않다.
출처
공개된 자료를 정리한 사례입니다. ATF Works 도입 고객의 결과가 아닙니다.