금융 / 은행
Agibank: WhatsApp 대출 신청 상태 조회의 본인 확인과 자동 응대, 위험 문의 이관
- 기업
- Agibank
- 국가
- 브라질
- 도입 상태
- 운영
- 자료 공개
- 날짜 기준
- 자료 발표 시점. 도입 시작일과 다를 수 있음
- 근거 확인 방법
- 원문 본문 열람
업무 문제
Agibank는 고객을 늘리면서 운영 비용은 늘리지 않으려 했다. 상담원 200명 이상이 매달 WhatsApp 문의 35만 건 이상을 처리했고 반복되는 대출 신청 상태 질문이 많았다. 단순 진행 상황 확인까지 상담원을 기다리게 하면 서비스 확장에 부담이 됐다.
적용한 기술과 데이터
Agentforce가 포르투갈어로 고객을 맞고 브라질 개인 식별번호 CPF를 요청한다. 연결된 업무 흐름이 Service Cloud의 고객 자료와 대조해 본인을 확인한 뒤 대출 상태 에이전트로 연결한다. 에이전트는 고객의 열린 영업 기회와 Order Object 정보를 찾아 이해하기 쉬운 진행 상태로 설명하고 대화 요약을 고객 프로필에 기록한다. 규정 준수나 사기 위험을 발견하면 상담원에게 넘긴다. 담당자는 Tableau Next로 문의 의도와 해결, 배정 정확도, 인계 결과를 살핀다.
성과
Salesforce는 Agibank의 대출 상태 에이전트가 월 22,500건의 문의를 자율 처리하고 상담원 연결 회피율이 75%라고 밝혔다. 반복 조회를 자동으로 처리하고 위험하거나 다른 전문 판단이 필요한 대화는 사람에게 연결해 상담 업무를 나눴다. 은행은 인원을 추가하지 않고 성장 수요를 지원한다고 설명했다.
한계와 남은 과제
75%는 대출 상태 에이전트의 지표이며 전체 월간 문의 35만 건의 자동 해결률로 볼 수 없다. 정확도와 고객 만족도 변화, 운영 비용 절감액은 원문에 없다.
출처
공개된 자료를 정리한 사례입니다. ATF Works 도입 고객의 결과가 아닙니다.