이 기사에서는 Microsoft 및 기타 플랫폼과 기술을 사용하여 컨택 센터 직원의 효율성을 높이고 고객 경험을 개선하는 국영 은행 회사에 대해 알아봅니다. 이 솔루션은 비 Microsoft 연락 센터 및 데이터 원본을 Microsoft Copilot Studio, Microsoft Dataverse 및 Azure Data Lake Storage와 통합하여 직원과 고객에게 원활한 환경을 제공합니다.
팁
이 문서에서는 솔루션 아이디어에 대해 설명합니다. 클라우드 설계자는 이 지침을 사용하여 이 아키텍처의 일반적인 구현을 위한 주요 구성 요소를 시각화할 수 있습니다. 이 문서를 시작점으로 사용하여 워크로드의 특정 요구 사항에 맞는 잘 설계된 솔루션을 디자인합니다.
아키텍처 다이어그램
구성 요소
이 문서에서 설명하는 솔루션에는 다음 구성 요소가 포함됩니다.
사용자 인터페이스
Contact center as a service (CCaaS): 채팅 및 음성을 비롯한 다양한 에이전트 유형을 제공하고, 에스컬레이션 경로를 통해 직원에게 원활하게 인계하고, Microsoft 및 기타 데이터 원본과 통합되는 비 Microsoft 연락 센터입니다.
직원 포털 웹 사이트: 직원이 Microsoft Copilot Studio로 개발된 에이전트의 도움을 받아 작업을 수행할 수 있는 포털입니다.
참조 자료
"지식"은 상담원이 관련성 있고 정확한 응답을 제공하기 위해 사용하는 정보 및 데이터 소스를 의미합니다.
최신 혜택 웹 사이트: 활성 고객 프로모션의 웹 위치입니다.
뱅킹 프로세스 문서: 회사의 뱅킹 프로세스에 대한 정보가 포함된 문서입니다.
고객 서비스 웹 사이트: FAQ, 연락처 정보, 일반 정보 및 위치 정보를 포함한 모든 고객 서비스 정보의 웹 위치입니다.
규제 문서: 거버넌스, 사이버 보안, 규정 준수와 같은 은행 규제 정보가 포함된 문서입니다.
카드 프로세스 문서: 결제 승인 프로세스, 거래 프로세스, 카드 보험 및 사기 탐지와 같은 정보가 포함된 문서입니다.
생성형 AI 서비스
Azure AI Foundry: 엔터프라이즈급 생성형 AI 앱을 빌드, 수정 및 출시하기 위한 플랫폼입니다.
Azure AI 검색: Copilot Studio의 참조 자료 외부에 저장된 참조 자료 원본에 대한 벡터화된 인덱스를 만듭니다.
데이터 원본
Microsoft Dataverse: 고객 피드백을 포함한 참조 자료 및 메트릭 데이터를 위한 중앙 저장소 역할을 합니다. Dataverse는 Power Platform의 기본 부분이며 Copilot Studio와 원활하게 통합됩니다.
Azure Data Lake Storage: 대화 내용을 장기간 보관하기 위해 사용합니다.
데이터베이스: 비 Microsoft 데이터베이스는 모든 핵심 고객 및 거래 데이터에 대한 기본 스토리지 솔루션입니다. 은행의 운영 요구 사항을 지원하는 데 필요한 확장성, 보안 및 성능을 제공하며 Copilot Studio 에이전트 및 Power BI 대시보드와 원활하게 통합됩니다.
플랫폼 거버넌스, 규정 준수 및 기본 사항
Power Platform 관리 센터: 운영 효율성을 위해 모든 Power Platform 구성 요소를 관리하고 모니터링합니다. 솔루션 전반에 걸쳐 거버넌스를 적용하고 규정 준수를 유지하는 기능 때문에 선택되었습니다.
Power Fx: 앱 및 워크플로의 고급 기능에 대한 사용자 지정 논리를 사용하도록 설정합니다. 단순성과 다른 Power Platform 구성 요소와의 통합을 위해 선택되었습니다.
Microsoft Entra ID: 인증된 사용자만 데이터에 액세스할 수 있도록 합니다. Microsoft 서비스와의 통합과 사용자 ID 및 액세스 관리 기능을 위해 선택되었습니다.
Application Insights: Copilot Studio와 함께 사용하여 실시간 원격 분석 및 사전 예방적 진단을 제공하여 성능과 사용자 환경을 최적화합니다.
보고 중
Power BI 대시보드: 운영 및 고객 중심 데이터를 시각화하여 실행 가능한 인사이트를 제공합니다. Power BI는 Dataverse와 원활하게 통합되며 다른 스토리지 원본의 데이터를 보고서로 가져올 수 있습니다.
시나리오 세부 사항
이 사용 사례는 국내 은행 회사가 직원을 위한 더 빠른 정보 검색을 통해 고객 서비스, 정보 액세스 및 대화 프로세스를 개선하여 고객 경험을 향상시키는 방법을 보여줍니다.
참고
이 솔루션 아이디어는 Copilot Studio를 사용하여 매년 200만 건 이상의 문자 대화와 150만 건의 음성 대화를 지원하고 내부 리소스에 더 쉽게 액세스할 수 있는 고객 및 직원 에이전트를 만든 ABN AMRO Bank에서 영감을 받았습니다. 자세한 내용은 ABN AMRO Bank, 350만 건 이상의 고객 대화를 지원하기 위해 Microsoft Copilot Studio로 마이그레이션을 참조하세요.
비즈니스 문제
비즈니스 정보는 여러 위치의 다양한 웹사이트와 문서에 흩어져 있었습니다. 직원들은 고객을 지원하기 위한 정확한 정보를 찾는 데 어려움을 겪었고, 지원을 원하는 고객은 문의에 대한 응답이 지연되는 경우가 많았습니다.
직원 에이전트 솔루션은 고객 데이터를 유지 관리하는 기존의 타사 연락 센터 서비스와 통합해야 했습니다.
이 솔루션은 회사 전체에서 사전 구축된 Azure AI 기능을 일관되게 사용하는 데 포함되어야 했습니다.
고려 사항
이러한 고려 사항은 워크로드의 품질을 개선하는 일련의 기본 원칙인 Power Platform Well-Architected의 핵심 요소를 구현합니다. Microsoft Power Platform Well-Architected에서 자세히 알아보세요.
안정성
"가비지 인, 가비지 아웃"의 원칙은 에이전트에게 특히 중요하며 고품질 데이터의 필요성을 강조합니다. 상담원에게 정확한 정보를 제공하면 신뢰할 수 있고 정확한 응답이 보장됩니다.
보안
Dataverse에서 행 수준 보안을 구현하면 권한이 있는 사용자만 특정 정보에 액세스할 수 있습니다. 이 접근 방식은 에이전트에서 사용하는 타사 데이터에도 적용할 수 있으므로 API가 데이터를 요청할 때 안전하게 처리할 수 있습니다. 지능형 애플리케이션 워크로드에 대한 보안 및 규정 준수 고려 사항과 Microsoft Dataverse의 보안 개념에서 자세히 알아보세요.
성능 효율성
사용량, 중도탈락, 기술적 어려움 및 고객 만족도 점수(CSAT)를 추적하면 상담원의 접근 방식, 제안 및 구조를 조정할 수 있습니다. 에이전트 참여 측정에서 자세히 알아보세요.
Power Automate 흐름을 사용하여 프로세스를 비동기적으로 처리할 수 있습니다. 비동기 흐름 패턴 사용에서 자세히 알아보세요.
Bing Custom Search는 웹 사이트 위치의 허용 및 차단 섹션을 필터링하고 관리할 수 있습니다. 공개 데이터를 검색하거나 Bing Custom Search를 사용하여 생성형 답변 노드 찾기에서 자세히 알아보세요.
Microsoft의 연락 센터 제품을 사용하여 모든 것을 Power Platform 환경에 통합하고 Copilot Studio를 사용하여 에이전트를 쉽게 만들 수 있습니다. 디지털 연락 센터를 위한 Copilot 온보딩 가이드에서 자세히 알아보세요.
Microsoft 365 에이전트 SDK를 사용하여 여러 에이전트를 활용하는 것이 좋습니다. Microsoft 365 에이전트 SDK에서 자세히 알아보세요.
경험 최적화
Dataverse와 같은 하나의 중앙 집중식 플랫폼에 데이터를 통합하여 액세스 및 관리를 간소화합니다. Dataverse에서 가상 테이블을 사용하여 외부 데이터를 통합하는 것이 좋습니다. 가상 엔터티 시작에서 자세히 알아보세요.
생성형 AI 지식에 사용되는 문서를 검토하고 불필요한 데이터를 제거하십시오.
인적 자원 정보와 같은 더 많은 정보를 직원에게 직접 제공하도록 직원 에이전트를 확장합니다.
대화형 환경 소개 및 대화형 사용자 환경 디자인을 위한 권장 사항에서 자세히 알아보세요.
책임 있는 AI
편견을 적극적으로 해결하고 모든 상호 작용에서 형평성을 유지하여 모든 고객 세그먼트에서 공정한 대우를 보장합니다. 적절한 링크를 사용하여 데이터 원본을 투명하게 공개하고, 엄격한 데이터 개인 정보 보호 및 보안 프로토콜을 적용하고, 인적 감독을 통합하여 이러한 프로세스를 지속적으로 모니터링합니다. 지능형 애플리케이션 워크로드에 대한 책임 있는 AI 고려 사항에서 자세히 알아보세요.