한 제조·유통 고객사는 반복적인 RMA(반품·교환)와 환불 문의로 CS 팀의 리소스가 만성적으로 소진되고 있었습니다. 매뉴얼과 정책이 부서별 문서에 흩어져 있어, 상담원이 답을 찾는 데만 평균 수 분이 걸렸습니다. 4주간의 FDE 프로젝트로 이 흐름을 자동화한 과정을 공유합니다.
도전 과제
- check_circleRMA 정책·예외 규정이 6종 이상의 문서와 위키에 분산되어 있었습니다.
- check_circle신규 상담원 온보딩에 시간이 오래 걸리고, 답변 품질이 사람마다 달랐습니다.
- check_circle동일 유형 문의가 전체의 절반 이상으로, 반복 업무 비중이 매우 높았습니다.
접근 방식 — 현장 밀착 FDE
책상 위 설계가 아니라 CS 현장에 직접 들어가 실제 상담 로그를 분석하는 것에서 시작했습니다. 가장 빈도가 높은 문의 유형을 추려 RAG 지식베이스를 구성하고, 상담원이 쓰는 화면 안에서 바로 근거와 함께 답변 초안을 제시하도록 설계했습니다.
- check_circle1주차: 상담 로그·문서 진단, 상위 문의 유형 정의.
- check_circle2~3주차: 하이브리드 RAG 기반 답변 어시스턴트 MVP 구축 및 현장 시연.
- check_circle4주차: 상담원 피드백 반영, 출처 표기·승인 플로우 정비 후 배포.
결과
70%
평균 응대 시간 단축
2~3주
MVP 시연까지 소요
100%
답변 출처 추적 가능
상담원은 더 이상 문서를 헤매지 않고, 시스템이 제시한 근거 기반 초안을 확인·보정하는 방식으로 일하게 됐습니다. 환불 승인처럼 민감한 단계에는 사람 확인 절차를 유지해 통제권을 잃지 않았습니다.
lightbulb
핵심 교훈
자동화의 목표는 사람을 빼는 것이 아니라, 반복을 걷어내고 사람이 판단에 집중하게 만드는 것입니다. 출처가 따라붙는 답변은 상담원의 신뢰를 얻었고, 그것이 실제 도입률을 끌어올린 결정적 요인이었습니다.