미국제조2025 – 진행 중리퍼트
고객 지원용 RAG 어시스턴트와 통화 평가
리퍼트는 생성형 AI 어시스턴트로 신입 상담원 적응 기간을 6개월에서 4주로 줄였다
문제
레저용 차량 부품을 공급하는 제조사 리퍼트는 연간 100만 건 이상의 지원 전화를 처리한다. 관리자가 직접 검토하는 통화는 월 약 100건에 그쳤고, 신입 상담원은 제품을 익히는 데 몇 달이 걸렸다.
접근 방식
리퍼트는 데이터브릭스에 검색 증강 생성(RAG) 챗봇을 구축했다. 챗봇은 제품 설명서, 상담 이력, 현장 전문가 영상을 참고해 통화 중 상담원을 안내한다. 회사는 AI로 통화를 평가하고 녹취와 요약을 만들어 요약본을 세일즈포스로 보낸다. 모델은 합성 테스트 데이터로 데이터브릭스 에이전트 브릭스에서 시험하고 모니터링했다.
주요 수치
85%신입 상담원 적응 기간 단축률, 6개월에서 4주로, 데이터브릭스 기준
33% → 84%모델 정확도, 데이터브릭스 기준
시사점
AI 통화 평가 덕분에 일부 표본이 아니라 모든 통화를 검토할 수 있게 됐다. 어시스턴트는 신입 상담원 교육 도구로도 쓰였다.
분류
출처
출처 요약
[1]Databricks2025년 8월 18일
데이터브릭스는 리퍼트의 검색 증강 생성 기반 지원 어시스턴트와 AI 통화 평가, 요약을 소개했다. 신입 상담원 적응 기간이 6개월에서 4주로 85% 줄었고 모델 정확도는 33%에서 84%로 올랐다고 밝혔다. 월 약 100건만 검토하던 것을 이제 연간 100만 건 이상의 통화를 모두 검토한다고 설명했다.
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등록일 2026년 11월 4일 · 수정일 2026년 11월 4일
