DeepL Agent를 활용한 번거로움 없는 환불 프로세스 구축

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핵심 요약

고객 서비스 팀은 환불 및 취소 요청을 처리하기 위해 여러 시스템을 수동으로 오가며 복잡한 정책을 적용해야 하는 어려움을 겪고 있다. DeepL Agent는 인간처럼 브라우저를 사용하여 내부 시스템과 외부 도구를 직접 조작함으로써 이러한 복잡한 워크플로를 엔드투엔드로 자동화한다. 이 에이전트는 자연어 지시를 바탕으로 추론하고 계획을 세우며, 필요한 경우 인간의 승인을 거쳐 안전하게 작업을 수행한다. 결과적으로 지원 팀은 반복적인 작업에서 벗어나 공감과 문제 해결이 필요한 고부가가치 상담에 집중할 수 있게 된다.

배경

고객 서비스 워크플로에 대한 이해, AI 에이전트 및 자동화 개념, 엔터프라이즈 보안 요구사항

대상 독자

고객 서비스 운영 관리자 및 CX 자동화 엔지니어

의미 / 영향

API가 없는 레거시 시스템 자동화의 새로운 대안을 제시하며, AI 에이전트가 실질적인 업무 현장에서 인간의 보조를 넘어 실행 주체로 진화하고 있음을 보여준다. 이는 기업의 디지털 전환 속도를 가속화하고 운영 비용을 획기적으로 절감하는 계기가 될 것이다.

섹션별 상세

DeepL Agent는 단순한 챗봇을 넘어 추론, 계획, 실행 능력을 갖춘 업무용 AI 에이전트이다. 기업용 보안 표준을 준수하며, API가 없는 레거시 시스템이나 내부 도구도 인간과 동일하게 브라우저를 통해 접근하여 작업을 완료한다. 자연어 지시를 통해 복잡한 워크플로를 스스로 설계하고 실행하는 능력을 갖추고 있다.

DeepL Agent가 취소 옵션을 설정하고 다음 단계를 계획하는 인터페이스 화면. — Screenshot에이전트가 자연어 지시를 이해하고 브라우저 내에서 수행할 작업(Zendesk 이동, 페이지 로딩 대기 등)을 단계별로 계획하는 과정을 시각적으로 보여준다.

DeepL Agent의 핵심 작동 원리인 '이유(Reason)', '계획(Plan)', '실행(Take action)'을 나타내는 인포그래픽. — Infographic단순 챗봇과 차별화되는 AI 에이전트의 논리적 처리 과정을 세 단계로 요약하여 독자의 이해를 돕는다.

환불 처리 워크플로는 티켓 분석, 계정 확인, 정책 검증, 환불 실행, 고객 응대의 5단계로 자동화된다. Zendesk와 같은 고객 지원 플랫폼에서 요청을 읽고, 내부 관리 시스템에서 구독 정보를 확인한 뒤, 정책에 따라 환불을 집행하고 개인화된 응답 메시지까지 작성한다. 이 과정에서 여러 탭을 오가며 정보를 수집하는 수동 작업을 완전히 대체한다.

대규모 요청 처리를 위해 서브 에이전트(Sub-agents)를 병렬로 배포할 수 있다. 이를 통해 수많은 티켓 큐를 동시에 필터링하고 처리함으로써 인력 충원 없이도 급증하는 문의에 신속하게 대응하고 응답 시간을 단축할 수 있다. 기업 규모의 대량 요청 상황에서도 일관된 서비스 품질을 유지하게 돕는다.

보안과 통제권을 유지하기 위해 'Human-in-the-loop' 구조를 채택하고 있다. 에이전트가 수행하는 모든 단계는 로그로 기록되며, 환불 실행 전 요약 보고서를 제출하여 인간의 승인을 받도록 설정할 수 있어 정확성과 안전성을 보장한다. 민감한 데이터에 대한 무단 접근을 방지하기 위해 지속적인 인증 체계를 가동한다.

에이전트가 분석을 완료하고 고객에게 보낼 이메일 초안을 작성한 화면. — Screenshot자동화된 프로세스의 최종 결과물을 보여주며, 발송 전 인간이 내용을 검토할 수 있는 'Human-in-the-loop' 구조를 시각화한다.

실무 Takeaway

API 연동이 불가능한 폐쇄적 내부 시스템 환경에서도 브라우저 기반 조작 기능을 갖춘 DeepL Agent를 통해 엔드투엔드 자동화를 구현할 수 있다.
환불과 같은 금전적 민감도가 높은 작업에는 에이전트의 최종 실행 전 '인간 승인' 단계를 배치하여 자동화 효율과 업무 정확성을 동시에 확보해야 한다.
서브 에이전트의 병렬 처리 능력을 활용하면 계절적 수요 급증 시에도 추가 채용 없이 고객 응대 지연 문제를 해결할 수 있다.