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UNLESS AI Customer Agent

AI 앱AI 에이전트 빌더보험#144결과별 / 월간 구독 · 웹

UNLESS는 규제가 적용되는 유럽 기업을 위한 통합 AI 고객 에이전트를 제공하며, 고객 확보, 유지, 확장 및 지원을 포괄합니다. 이 엔진은 Living Knowledge, Memory, Context를 통해 지속적으로 학습하여 GDPR, EU AI Act, DORA를 준수합니다. 이 플랫폼은 고객 대면 지원 및 팀 코파일럿 기능을 모두 제공합니다.

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UNLESS AI Customer Agent 스크린샷
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UNLESS는 규제가 적용되는 유럽 기업의 고유한 요구 사항을 충족하도록 설계된 단일 AI 고객 에이전트를 제공합니다. 이 에이전트는 초기 고객 확보 및 유지 노력부터 확장 기회 및 지속적인 지원에 이르기까지 전체 고객 라이프사이클에 걸쳐 작동합니다. 하나의 응집력 있는 단위로 기능하며, 단일 메모리를 보유하고 고객 여정 전반에 걸쳐 통합된 고객 관계를 육성합니다.

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이 시스템은 웹사이트, 제품 및 헬프데스크 플랫폼 전반에 걸쳐 원활하게 통합되도록 구축되었으며, 수동 개입 없이 지식을 자동으로 구성합니다. UNLESS는 GDPR, EU AI Act, DORA 및 OWASP를 포함한 엄격한 유럽 규정 준수 표준을 충족하도록 특별히 설계되어 BaFin 및 AFM과 같은 당국의 감독을 받는 기업에 적합합니다.

UNLESS가 해결하는 딜레마는 AI 도구의 일반적인 함정입니다. 즉, 가치를 충분히 제공하지 못하고 실질적인 이익 없이 티켓만 차단하거나, 감독 없이 자율적으로 작동하여 규정 준수 위험과 감사 추적 부족으로 이어지는 것입니다. UNLESS는 영업 및 지원 전반에 걸쳐 필수 작업을 안전하게 수행하고, 진정한 고객 지원을 제공하는 동시에 감사자에게 명확한 의사 결정별 감사 추적을 제공함으로써 올바른 균형을 맞춥니다.

고객 대면 측면에는 티켓을 차단하고, 수익을 창출하며, 고객 만족도를 향상시키는 AI 지원, AI 검색 및 AI 절차가 포함됩니다. 또한 에이전트의 Living Knowledge에서 포괄적인 도움말 센터를 자동 생성하여 콘텐츠 운영을 크게 줄입니다. 팀 대면 측면에는 기존 헬프데스크에 통합된 코파일럿이 있어 회신 초안 작성, 고객 컨텍스트 표시 및 상세 감사 추적 유지 기능을 제공합니다. 모든 팀 재정의 및 콘텐츠 제안은 Living Knowledge로 다시 피드백되어 에이전트의 성능을 지속적으로 향상시킵니다.

UNLESS 시스템의 핵심은 세 가지 감각으로 구성됩니다. 지속적으로 재구성되는 비즈니스 정보인 Living Knowledge, 고객별 기본 설정 및 기록을 저장하는 Living Memory, 에이전트의 운영 환경을 이해하는 Living Context입니다. 이러한 감각은 Train, Test, Deploy 및 Analyze 단계의 지속적인 플라이휠로 공급되어 각 상호 작용마다 에이전트의 답변과 조치가 점진적으로 더욱 정교해지도록 보장합니다. 규정 준수는 기본 요소이며, 기본적으로 EU 데이터 상주, PII 보호 및 의사 결정별 감사 추적을 통해 다양한 규제 프레임워크에 맞게 구성할 수 있습니다.

  • 카테고리AI 에이전트 빌더
  • 요금제결과별 / 월간 구독
  • 배포클라우드
  • 플랫폼웹

  • 전체 고객 라이프사이클을 위한 통합 AI 고객 에이전트

  • 웹사이트, 제품 및 헬프데스크 전반의 원활한 통합

  • 자동화된 지식 구성 및 도움말 센터 생성

  • GDPR, EU AI Act, DORA 및 OWASP 준수

  • 고객 대면 AI 지원, 검색 및 절차

  • 헬프데스크 통합을 위한 팀 코파일럿

  • 모든 에이전트 작업에 대한 의사 결정별 감사 추적

  • Living Knowledge, Living Memory 및 Living Context 엔진

  • Train, Test, Deploy, Analyze 루프를 통한 지속적인 학습

  • 기본 EU 데이터 상주

  • PII 토큰화를 위한 개인 정보 보호 저장소

  • BaFin 및 AFM 감독 대상 기업에 대한 구성 가능

  1. 구성: 지식 소스를 연결하고 운영 경계를 정의합니다.

  2. 학습: AI가 비즈니스 데이터 및 고객 상호 작용에서 학습하도록 합니다.

  3. 배포: 선택한 터치포인트에서 고객 대면 에이전트 및 팀 코파일럿을 출시합니다.

  4. 분석: 성능 지표를 모니터링하고 지속적인 개선을 위해 감사 추적을 검토합니다.

  5. 최적화: 피드백 및 분석을 기반으로 에이전트 동작 및 지식 기반을 개선합니다.

  • 고객 지원 자동화
  • 영업 자격 부여
  • 고객 유지
  • 업셀링 및 크로스셀링
  • 지식 관리
  • 규정 준수 지원
  • 팀 생산성
  • 셀프 서비스 지원

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