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상담원 지원 툴로 응답 정확도 15% 향상
산업: 기술 및 소프트웨어, 금융 서비스
솔루션: 추천 엔진,고객 리텐션
플랫폼 사용 사례: 모자이크 AI,유니티 카탈로그
클라우드: AWS
"Databricks Mosaic AI는 우리 고객 센터가 고객들에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있는 새로운 가능성을 열었습니다."
— Des Field Corbett, Allianz Direct 최고기술책임자
AI는 금융 서비스 기관들이 리스크를 완화하고 고객들에게 가치를 창출하는 방식을 계속해서 변화시키고 있습니다. Allianz Direct는 이러한 변화의 최전선에서 첨단 기술을 활용하여 온라인 보험의 미래를 형성하고 고객 경험을 개선하고 있습니다. Databricks와의 기존 관계를 고려하여, Allianz Direct는 모든 데이터와 AI 워크로드를 동일한 환경에서 유지하기 위해 Databricks Data Intelligence Platform에서 생성형 AI 여정을 시작했습니다. 회사의 첫 번째 사용 사례는 일상적인 상담원 업무를 AI에 맡김으로써 상담원들이 고객 생애 가치를 높이는 개인적인 고객 관계 구축에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 했습니다. 상담원들이 이 도구를 신뢰한 결과, Allianz Direct는 현재 Databricks를 기반으로 한 새로운 생성형 AI 솔루션 아이디어를 개발하고 있습니다.
비즈니스 영향력 극대화를 위한 생성형 AI의 힘 활용
Allianz Direct는 글로벌 보험 리더인 Allianz Group의 자회사로 운영되는 뮌헨 기반의 온라인 보험 회사입니다. "디지털적으로 무적"이 되겠다는 미션 아래, 그들은 데이터를 활용하여 고객들에게 우수한 경험을 제공하는 데 집중하고 있습니다. 이 회사는 생성형 AI를 고객 접점을 강화하고 상담원들이 백오피스 업무에 시간을 덜 쓰도록 함으로써 개인적인 관계를 구축하는 방법으로 보았습니다. Allianz Direct의 최고기술책임자인 Des Field Corbett는 이렇게 말했습니다. "우리는 더 짧은 통화를 원하는 것이 아니며, 자동화로 상담원을 대체하려는 것도 아닙니다. 우리는 상담원들이 좋아하지 않는 일상적인 업무를 없애고 고객과 대화하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 하고 있습니다."
Allianz Direct는 두 가지 방향의 이니셔티브를 설정했습니다. 첫째, 실제 비즈니스 영향을 줄 수 있는 사용 사례를 식별하고, 둘째, 필요한 AI 기술을 평가하는 것이었습니다. 기존 Databricks 고객으로서, Allianz Direct는 같은 플랫폼에서 Databricks Mosaic AI 도구를 사용하여 생성형 AI 솔루션을 구축하는 것이 쉬운 전환이었습니다. Corbett는 "Databricks를 기반으로 하고 있었기 때문에 시작하는 데 거의 노력이 들지 않았습니다."라고 설명했습니다.
기술 주도형 보험 회사로서, Allianz Direct는 기업 거버넌스와 규정 준수를 중요하게 여깁니다. 그들은 물리적 제품이 없는 고객과의 관계 구축에 있어 신뢰의 중요성을 인식하고 있습니다. 거버넌스와 윤리에 관한 질문을 다루기 위해 Allianz Group은 AI 데이터 위원회를 구성했으며, Corbett에 따르면 "생성형 AI 거버넌스와 규정 준수에 대해 아직 배워야 할 것이 많지만, 우리는 기회를 잡는 데 방해가 되지 않을 만큼 충분한 진전을 이루고 있습니다."
생성형 AI로 콜센터 상담원 역량 강화
Allianz Direct와의 첫 번째 Databricks Mosaic AI 기반 사용 사례에서, Field Corbett는 빠르게 영향을 미칠 수 있는 애플리케이션을 선택했습니다. 팀은 고객이 보험 약관에 대해 질문할 때 콜센터 상담원들이 사용하는 기존의 생성형 AI 기반 도구를 식별했습니다. 이는 "내 동생이 내 차를 운전해도 되나요?"와 같은 일반적인 보험 질문들이었습니다. 팀은 RAG 기반 상담원 지원 도구의 PoC (개념증명)을 구축했습니다. 이 애플리케이션은 Allianz Direct 제품의 모든 약관을 포함하여 적시에 상담원에게 적절한 정보를 지능적으로 제공했습니다. PoC는 고객을 더 잘 지원하는 데 도움이 될 솔루션을 적용하고자 하는 일부 상담원들과 함께 테스트되었습니다.
규정 준수 관점에서, 상담원 지원 사용 사례의 장점 중 하나는 회사가 공개적으로 이용 가능한 약관을 사용하고 있어 데이터 공유가 가능하다는 것이었습니다. 또한, 피드백이 고객에게 직접 전달되지 않고 인간 상담원에게 전달되어 추가적인 신뢰를 제공했습니다. Field Corbett의 팀은 Databricks를 사용하여 PoC를 훨씬 더 빠르게 실행할 수 있었습니다. 그는 "우리는 단계가 포함된 Databricks Notebook을 사용했고, 개발자들이 워크플로우 변경을 매우 간단하게 할 수 있습니다."라고 말했습니다. 이전의 생성형 AI 솔루션과 비교하여, Field Corbett는 Databricks가 개발과 구현 과정을 모두 간소화했다고 언급했습니다.
Databricks 팀은 Allianz Direct의 Slack 채널에 참여하여 엔지니어들과 소통하고 문제 해결을 돕고 상담원 지원 사용 사례의 구현을 더욱 가속화했습니다. Field Corbett는 "우리는 Databricks 팀과의 업무 관계를 바탕으로 플랫폼 결정을 내렸고, 그들은 생성형 AI와 관련하여 올바른 방향을 제시해 주었습니다."라고 말했습니다.
Mosaic AI로 고객 만족도 향상 및 새로운 가능성 열기
PoC의 결과는 여러 관점에서 긍정적이었습니다. 이전 애플리케이션과 비교하여, Databricks Mosaic AI Agent Framework 기반 사용 사례는 정확도가 10~15% 향상되었습니다. 그러나, 이 결과보다 중요한 것은 상담원들이 이 도구가 정말로 그들을 돕고 있다는 신뢰로 이어졌다는 것입니다. 여러 시스템을 검색하고 답변을 재확인하는 대신, 생성형 AI 상담원 지원 도구는 신속하게 정확한 정보를 제공했습니다. 이로 인해 상담원들은 이 도구를 더 자주 사용하게 되었고, 그들의 업무를 더 쉽게 만들고 고객과 더 많은 시간을 보낼 수 있는 추가적인 사용 사례를 제안하게 되었습니다.
Field Corbett의 팀이 이 PoC를 모든 Allianz Direct 콜센터로 확대함에 따라, 그는 생성형 AI 모델이 상담원이 고객과 대화하기 전에 맥락을 제공하는 미래를 그리고 있습니다. 고객이 전화를 걸면, 상담원은 이미 고객이 왜 전화를 걸었는지 알 수 있고, 통화의 맥락을 이해하며 훨씬 더 빠르게 도움을 줄 수 있을 것입니다.
앞으로 Field Corbett의 팀은 한두 가지의 큰 사용 사례가 아니라 생성형 AI가 비즈니스에 영향을 미칠 수 있는 수많은 방법을 구상하고 있습니다. Databricks는 Allianz Direct가 짧은 기간 내에 저비용으로 여러 생성형 AI 프로젝트를 지원함으로써 이를 달성하도록 도왔고, 이를 통해 Allianz Direct는 적절한 사용 사례에 맞는 적절한 모델을 선택할 수 있게 되었습니다. Allianz Direct가 처음에 Databricks Data Intelligence Platform을 선택한 이유 중 하나는 레이크하우스 아키텍처의 확장성과 셀프 서비스 기능 때문이었습니다. Databricks 덕분에 Allianz Direct의 모든 직원들은 Unity Catalog를 통해 안전하게 관리되는 자신의 업무에 필요한 데이터에 접근할 수 있습니다. 이러한 확장성은 이제 생성형 AI에도 적용되며, Field Corbett의 목표는 더 많은 비즈니스 사용자들이 회사 전체에서 생성형 AI의 기능을 채택할 수 있도록 하는 것입니다.