DeepL Agent로 간편한 환불 처리

환불, 반품, 교환은 고객 서비스 팀이 가장 자주 처리하는 지원 요청입니다. 

이러한 문제는 일반적으로 높은 수준의 공감이 요구됩니다. 고객의 금전이 관련된 만큼, 지연이나 오류는 신뢰 하락으로 이어질 수 있습니다. 결국 누구도 돈을 낭비했다고 느끼고 싶어 하지 않기 때문입니다. 

이러한 요청은 일상적으로 발생하지만, 환불 처리에는 여전히 여러 단계가 필요합니다. 담당자는 고객 지원 플랫폼, 청구 및 구독 시스템, 계정 관리, 사내 정책 문서 등 다양한 시스템과 도구를 활용해야 하는 경우가 많습니다. 그 사이에도 고객은 해결책을 기다리며, 티켓 대기열은 계속해서 누적됩니다. 

고객이 보지 못하는 곳에서는 보물찾기와 같은 복잡한 작업이 진행됩니다. 상담원은 다양한 시스템에 흩어진 정보를 수동으로 취합하고, 복잡한 정책 규칙을 적용하며, 개인별 맞춤형 답변을 작성해야 합니다. 이 모든 과정이 단일 요청을 처리하기 위해 이루어집니다. 이러한 업무는 시간이 많이 소모되고, 오류가 발생하기 쉬우며, 부담과 피로도를 높입니다.

시스템 간 연동이 이루어지지 않은 경우, 사람이 그 공백을 메꿔야 합니다. 기존의 자동화 방식은 API에 의존하여 도구 간 연결을 구현하지만, 내부 또는 독점 시스템에 API가 없으면 워크플로가 중단됩니다. API가 존재하더라도 이를 구현하려면 IT 부서의 상당한 노력이 필요합니다. 신속한 IT 지원이 어려운 조직에서는 통합 시스템의 배포 및 유지 관리 자체가 별도의 프로젝트가 되어, 프로세스 속도를 늦추고 자동화의 실질적인 범위를 제한합니다. 따라서, 고객 서비스 리더에게 이는 단순한 운영상의 불편함을 넘어 확장성, 비용, 고객 경험 전반에 영향을 미치는 문제로 이어지며, 티켓 처리량이 증가할수록 이러한 문제가 두드러집니다.

바로 이 지점에서 AI 에이전트가 변화를 만들어 냅니다. 그러나 모든 AI 에이전트가 이러한 역할을 수행할 수 있는 것은 아닙니다.

고객 서비스 팀을 위한 DeepL Agent

AI 에이전트는 챗봇과 달리 추론하고, 계획하며, 실행할 수 있습니다. DeepL Agent는 실제 업무 환경을 위해 특별히 설계되었다는 점에서 차별화됩니다. 엔터프라이즈급 보안과 제어를 기반으로 설계된 DeepL Agent는 일반 사용자와 동일한 방식으로 브라우저를 활용하여 내부 및 독점 시스템을 포함한 다양한 시스템을 오가며, 처음부터 끝까지 작업을 수행합니다. 별도의 코딩이나 통합 작업은 필요하지 않습니다. 

고객 서비스 팀은 시간에 민감한 요청을 처리하며, 단일 시스템 내에서 업무가 처리되는 경우가 드뭅니다. DeepL Agent는 이러한 환경에서도 더 빠르고 원활한 문제 해결을 지원합니다.

사용자가 자연어로 업무를 지시하기만 하면 목표 달성을 위한 단계 설정부터 정보 수집과 정리, 데이터 분석, 문제 해결까지 전체 워크플로를 계획합니다. 또한, 필요한 경우 승인과 검토를 위해 사용자에게 확인을 요청하며, 모든 단계는 기록되어 완전한 투명성을 보장합니다. 

이제 누구나 단 한 줄의 코드를 작성하지 않고도 가장 복잡한 요청까지 자동화할 수 있습니다. DeepL Agent는 철저한 보안을 전제로 설계되었으며, EU AI 법안과 ISO 27001 인증 등 세계에서 가장 엄격한 보안 기준을 충족합니다. 

DeepL Agent가 반품, 환불, 교환을 처리하는 방법

DeepL Agent가 SaaS 구독의 표준 환불 요청을 처리하는 방식을 자세히 살펴보겠습니다. 단계별로 활용하는 시스템은 산업별로 다를 수 있지만, DeepL Agent는 모든 도구를 지원하므로 별도의 통합 작업이 필요하지 않습니다.  

티켓 분석

DeepL Agent는 Zendesk 등의 고객 지원 플랫폼에 접속해 요청을 확인하는 것부터 시작합니다. 이후 프로세스 진행에 필요한 핵심 세부 정보를 식별하여 추출합니다.

계정 및 구독 확인

티켓 세부 정보를 확보한 DeepL Agent는 계정 관리 시스템으로 이동합니다. 이러한 시스템은 일반적으로 API가 없는 내부 전용 도구이지만, DeepL Agent는 사용자와 동일하게 로그인된 브라우저를 통해 시스템에 접근하므로 문제없이 작업을 수행합니다. 고객의 구독 상태를 확인한 후에는 청구 시스템으로 이동해 검증에 필요한 관련 날짜와 플랜 정보를 조회합니다.

정책 검증 및 환불 실행

DeepL Agent는 구독자 정보를 내부 정책 문서와 교차 검토하여 환불 자격 요건을 확인합니다. 검증이 완료되면 환불 절차를 시작하고, 환불 금액을 계산하기 위해 청구 시스템으로 돌아갑니다. 팀은 워크플로를 구성하여 이 단계에서 작업을 일시 중지하고, 진행 전에 사용자의 승인을 받을 수 있도록 명확한 요약본을 표시할 수 있습니다.

명확하고 규정을 준수하는 고객 커뮤니케이션

DeepL Agent는 환불 처리를 완료한 후 지원 플랫폼으로 돌아가 맞춤형 답변을 작성합니다. 답변에는 고객 정보, 구독 상태, 해지 날짜, 환불 금액, 처리 일정 등을 포함한 관련 세부 사항이 포함되며, 발송 전 검토할 수 있도록 스크린샷을 찍습니다.

서브 에이전트를 통한 대규모 요청 처리

기업 환경에서는 이러한 요청이 하나씩 차례대로 처리되는 경우는 드뭅니다. DeepL Agent는 서브 에이전트를 배포하여 여러 티켓을 병렬로 처리할 수 있습니다. 대기열을 필터링하고, 취소 또는 환불 요청을 식별하며, 이를 동시에 처리합니다. 이를 통해 추가 인력 없이도 티켓 대기열을 더 신속하게 처리하고 신속한 응답 시간을 유지할 수 있습니다.

지원팀의 부담을 줄이고 더 많은 업무 처리 역량 확보

DeepL Agent에 환불 및 취소 워크플로를 맡기면 고객 서비스 팀은 고객 충성도와 유지율을 높이는 대화에 집중할 수 있습니다. 이를 통해 상담원은 공감이 필요한 순간 고객의 신뢰를 구축할 수 있게 됩니다.

DeepL Agent가 반복적인 업무를 처리하는 동안에도 상담원은 통제권을 유지합니다. 주요 단계 검토로 정확성을 확보하고, 시스템 전반에서 지속적인 인증을 통해 무단 접근으로부터 민감한 데이터를 보호합니다. 상담원은 더 이상 정보 수집을 위해 여러 탭을 오가며 시간을 소비할 필요 없이, 본질적인 문제 해결에 집중할 수 있습니다.

티켓 요청이 급증하는 상황에서도 부담은 크게 줄어듭니다. DeepL Agent가 함께하기 때문입니다.