캐피탈 원, 자동차 영업 효율성 향상을 위한 AI 에이전트 개발
에이전트 시스템 설계의 혁신: 업계 간 영감
지능형 에이전트 시스템을 개발할 때 창의적인 영감은 예상치 못한 출처, 심지어 조직 구조 자체에서 나올 수 있습니다. VB 트랜스폼에서 Capital One은 인간 상호 작용과 기업 운영에서 인사이트를 도출하여 자동차 금융 부서를 위한 에이전트 플랫폼을 설계한 방법을 공개했습니다.
인간 중심 설계 원칙
Capital One의 기술 수석 부사장 겸 AI 재단 책임자인 밀린드 나파데는 VB 트랜스폼 프레젠테이션에서 효과적인 인간의 문제 해결 역학을 모방하는 데 우선순위를 뒀다고 강조했습니다. 이 금융 기관은 에이전트라는 용어가 업계 용어로 자리 잡기 훨씬 전인 15개월 전부터 에이전트 시스템 설계를 시작했습니다.
"우리는 디지털 에이전트가 최고의 인간 상담원이 고객과 협업하여 문제를 해결하는 방식을 반영하기를 원했습니다."라고 나파데는 설명합니다. 개발팀은 고객의 불만 사항을 효과적으로 파악하기 위해 성공적인 휴먼 에이전트의 질문 기술과 정보 수집 방식을 면밀히 연구했습니다.
청사진으로서의 조직 구조
캐피탈 원은 자체 기업 프레임워크 내에서 추가적인 디자인 템플릿을 발견했습니다. "우리는 Capital One의 내부 구조에서 상당한 영감을 얻었습니다."라고 나파데는 말합니다. "모든 금융 기관과 마찬가지로 우리도 평가, 감사, 검증 프로세스 등 여러 감독 계층을 갖춘 엄격한 리스크 관리 프로토콜을 유지하고 있습니다."
이러한 다계층 거버넌스 모델은 에이전트 아키텍처에 직접적인 영향을 미쳤습니다. 이 팀은 잠재적인 문제가 발생할 경우 프로세스를 차단하고 재평가할 수 있는 회사 정책 및 규정에 대해 교육을 받은 감독 에이전트를 구현했습니다. 나파데는 이를 "각 구성원이 집단적인 솔루션 구축을 위해 고유한 전문 지식을 기여하는 디지털 전문가 팀"이라고 설명합니다.
금융 기관들은 고객 서비스 운영을 개선하고 문제 해결을 간소화하며 상품 참여를 향상시킬 수 있는 에이전트 시스템의 잠재력을 점점 더 많이 인식하고 있습니다. BNY 멜론을 비롯한 여러 주요 은행이 올해 유사한 솔루션을 구현했습니다.
자동차 부문 구현 사례
대리점 상호 작용 혁신
캐피탈 원은 먼저 자동차 대리점 고객을 지원하는 에이전트 플랫폼을 구축하여 고객에게 차량 선택 및 금융 옵션을 안내할 수 있도록 지원했습니다. 이 시스템은 대리점 재고와 통합되어 시승 가능한 모델의 실시간 가용성을 제공합니다.
나파데는 인상적인 성과 지표를 보고했습니다: "대리점 파트너들은 고객 참여 및 적격 리드 생성을 비롯한 주요 지표에서 55%의 개선 효과를 확인했습니다."
대화형 인터페이스는 특히 유용했습니다. "상담원들은 24시간 내내 자연스럽고 유용한 대화를 유지할 수 있습니다."라고 그는 설명합니다. "한밤중에 차량을 검색하든 긴급 출동 서비스가 필요하든 이 시스템은 즉각적인 지원을 제공합니다."
향후 확장 기회
자동차 부문의 성공에 힘입어 캐피탈 원은 다른 사업 부문에도 상담원 배치를 모색하고 있습니다. 나파데는 은행의 인기 있는 여행 보상 프로그램과 성장하는 공항 라운지 네트워크를 언급하며 "여행 사업부는 흥미로운 가능성을 제시합니다."라고 말했습니다.
하지만 그는 광범위한 적용에 앞서 상당한 내부 테스트가 필요하다고 경고했습니다. "각각의 새로운 애플리케이션은 일관된 품질과 규정 준수를 보장하기 위해 철저한 평가가 필요합니다."
기술 아키텍처 고려 사항
데이터 통합 과제
많은 기업과 마찬가지로 Capital One은 방대한 데이터 리소스를 보유하고 있지만, AI 시스템을 위해 정보를 컨텍스트화할 때 복잡한 구현 과제에 직면해 있습니다. 나파데의 응용 연구자, 엔지니어, 데이터 과학자 팀은 모델 아키텍처와 최적화 기법을 광범위하게 실험했습니다.
"이해 에이전트는 가장 리소스 집약적인 구성 요소입니다."라고 나파데는 설명합니다. "이러한 대규모 모델은 모호성 제거 작업을 처리하므로 증류 방법과 다중 토큰 예측을 사용하여 성능을 유지하면서 효율성을 개선합니다."
선례 없는 개척
개발 프로세스에는 사람의 감독과 강력한 가드레일을 포함하는 반복적인 테스트 주기가 포함되었습니다. 나파데는 "이 새로운 분야에 대한 기존 플레이북이 부족했습니다. 기존 소프트웨어 개발과 달리, 우리는 기존의 모범 사례나 동료 구현 사례 연구를 참조할 수 없었습니다."
이러한 선구적인 접근 방식을 통해 팀은 엔터프라이즈 AI 애플리케이션의 새로운 영역을 개척하면서 평가 및 지속적인 개선을 위한 자체 프레임워크를 구축해야 했습니다.
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"우리는 디지털 에이전트가 최고의 인간 상담원이 고객과 협업하여 문제를 해결하는 방식을 반영하기를 원했습니다."라고 나파데는 설명합니다. 개발팀은 고객의 불만 사항을 효과적으로 파악하기 위해 성공적인 휴먼 에이전트의 질문 기술과 정보 수집 방식을 면밀히 연구했습니다.
청사진으로서의 조직 구조
캐피탈 원은 자체 기업 프레임워크 내에서 추가적인 디자인 템플릿을 발견했습니다. "우리는 Capital One의 내부 구조에서 상당한 영감을 얻었습니다."라고 나파데는 말합니다. "모든 금융 기관과 마찬가지로 우리도 평가, 감사, 검증 프로세스 등 여러 감독 계층을 갖춘 엄격한 리스크 관리 프로토콜을 유지하고 있습니다."
이러한 다계층 거버넌스 모델은 에이전트 아키텍처에 직접적인 영향을 미쳤습니다. 이 팀은 잠재적인 문제가 발생할 경우 프로세스를 차단하고 재평가할 수 있는 회사 정책 및 규정에 대해 교육을 받은 감독 에이전트를 구현했습니다. 나파데는 이를 "각 구성원이 집단적인 솔루션 구축을 위해 고유한 전문 지식을 기여하는 디지털 전문가 팀"이라고 설명합니다.
금융 기관들은 고객 서비스 운영을 개선하고 문제 해결을 간소화하며 상품 참여를 향상시킬 수 있는 에이전트 시스템의 잠재력을 점점 더 많이 인식하고 있습니다. BNY 멜론을 비롯한 여러 주요 은행이 올해 유사한 솔루션을 구현했습니다.
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