브라질금융·보험2025 – 진행 중아지뱅크
세일스포스 에이전트포스 AI 에이전트를 쓴 왓츠앱 고객 상담
아지뱅크의 왓츠앱 AI 에이전트가 대출 제안 문의의 80%를 처리했다고 세일스포스가 밝혔다
문제
아지뱅크는 월 소득이 최대 R$ 3,5 mil인 고객을 상대하며, 상담 대부분이 왓츠앱에서 이뤄진다. 기존 챗봇은 의사결정 트리 방식이었다.
접근 방식
아지뱅크는 의사결정 트리 봇을 세일스포스 에이전트포스 플랫폼의 AI 에이전트 여러 개로 바꾸고 핵심 은행 시스템과 연결했다. 라우팅 에이전트가 요청을 분류한다. FAQ 에이전트는 지식 베이스를 바탕으로 답하고, 대출 이동 에이전트는 대출을 다른 곳으로 옮기려는 고객을 맡는다. 복잡한 건은 상담원이 계속 처리한다.
주요 수치
80%여신 제안 문의 처리율, 세일스포스 발표
30%자주 묻는 질문 처리율, 세일스포스 발표
70 thousand대출 상태 에이전트가 한 달에 처리한 문의 수, 세일스포스 발표
시사점
봇 하나를 용도별 에이전트로 나누자 은행은 용도별로 성과를 측정할 수 있었다. 대출 상태 에이전트와 FAQ 에이전트의 문의 처리율은 크게 달랐다.
분류
- 규모
- 중견·성장기업
- 산업
- 금융·보험
- 경영 기능
- 고객서비스
- 혁신 유형
- 프로세스 혁신
- 도입 방식
- 플랫폼·범용 도구 활용
- 근거
- 공급사 사례
출처
출처 요약
[1]Salesforce2026년 6월 24일
세일스포스 보도자료는 왓츠앱에서 의사결정 트리 챗봇을 대체한 아지뱅크의 멀티 에이전트 구성을 설명했다. 여신 제안 문의 처리율이 80%, FAQ 처리율이 30%이고 대출 상태 에이전트가 한 달에 70 mil건을 처리한다고 밝혔다. 운영 중인 에이전트 수를 두 배로 늘리겠다는 목표도 적었으나 이는 성과가 아니다.
자세한 내용은 원문에서 확인하실 수 있습니다.
등록일 2026년 11월 1일 · 수정일 2026년 11월 1일