DeepL Agent를 활용한 번거로움 없는 환불 프로세스 구축

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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.

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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.

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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.

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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.

기술

DeepL Agent
Zendesk
Browser-based Automation
Sub-agents

활용 사례

환불 및 반품 자동화
구독 취소 처리
고객 응대 초안 작성
티켓 큐 필터링

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