서비스 · 에이전트 워크플로우

에이전트 워크플로우

부서 간 검토 사이클을 며칠에서 수 분으로 단축합니다. 감독된 에이전트 프로세스가 일상적인 사례를 자동 처리하고 예외 사항을 담당자에게 에스컬레이션합니다 — 모든 실행이 감사되고, 모든 출시가 단계적으로 이루어집니다.

DEFINITION · 에이전트 워크플로우란

에이전트 워크플로우란 무엇입니까?

에이전트 워크플로우는 감독된 에이전트를 중심으로 설계된 프로세스 자동화 모델입니다. AI 에이전트가 기존 SOP를 따라 명확하고 위험이 낮은 일상적 사례를 자동으로 처리하되, 모든 의사결정 지점에 신뢰도 임계값을 두고, 사례가 경계를 넘거나 신뢰도가 너무 낮은 순간 전체 맥락을 첨부하여 적합한 담당자에게 에스컬레이션합니다. 챗봇과 달리 귀사 시스템 전반을 실제로 읽고 쓰며 여러 단계의 작업을 실행하고, 모든 실행이 완전히 기록되어 재생하고 감사할 수 있습니다. 출시는 트래픽을 단계적으로 늘리는 방식입니다. 처음에는 소량만 사람이 함께 검토하며 운영하고, 안정성이 입증된 후에만 확장합니다.

감독된 에이전트

에이전트에게 무제한 권한을 주지 않습니다. 귀사가 정의한 규칙과 리스크 경계 안에서 작동합니다. 일상적 사례는 자동으로 마무리되고, 예외는 추론 내용과 함께 사람에게 에스컬레이션되어 진짜 판단이 필요한 소수의 사례에만 인력을 씁니다.

신뢰도 임계값 기반

모든 의사결정 지점에 신뢰도 임계값과 리스크 경계가 있습니다. 금액이 너무 크거나, 조건이 비정상이거나, 데이터가 누락되었거나, 신뢰도가 낮으면 에이전트는 확신 없는 판단을 강행하지 않고 멈춰 에스컬레이션합니다.

완전 기록 및 감사 가능

각 실행은 입력 내용, 인용한 데이터, 적용한 규칙, 추론 내용, 그리고 에이전트가 완료했는지 누가 검토했는지를 기록합니다. 모든 사례를 재생할 수 있어 내부 감사, 컴플라이언스, 분쟁 증거 요건을 충족합니다.

단계적 출시

새 워크플로우는 한 번에 완전 자동화로 전환되지 않습니다. 트래픽의 5%에서 사람이 검토하며 시작해 통과 지표에 따라 100%까지 확장하며, 이상 징후가 발생하면 클릭 한 번으로 인간 검토로 되돌릴 수 있습니다.

COMPARISON · 에이전트 워크플로우 vs 전통적 RPA

에이전트 워크플로우는 전통적 RPA / 자동화 스크립트와 어떻게 다릅니까?

전통적 RPA와 규칙 기반 스크립트는 고정된 단계를 반복하는 데는 탁월하지만, 화면이 바뀌거나 문서 형식이 달라지거나 정해진 시나리오를 벗어나는 상황이 생기면 멈추거나 실패합니다. 에이전트 워크플로우는 비정형 콘텐츠를 해석하고, 경계 안에서 판단하며, 확신이 없을 때 사람에게 에스컬레이션할 수 있습니다. 더 빠른 스크립트가 아니라, 추론하고, 감사 추적을 남기며, 필요할 때 도움을 청하는 실행자입니다.

전통적 RPA / 규칙 기반 스크립트

에이전트 워크플로우 (Tenten 제공)

비정형 입력 / 판단

정형 필드와 고정 흐름만 처리; 자유 텍스트나 모호한 조건은 추론 불가

이메일, 계약서, 민원을 읽고 규칙 한도 안에서 판단

예외 처리

시나리오를 벗어나면 오류를 내고 멈춤 — 업무가 막히거나 소리 없이 누락됨

예외를 인식해 전체 맥락과 함께 적합한 담당자에게 에스컬레이션 — 강행하지도, 누락하지도 않음

규칙 변경 / 유지보수 비용

인터페이스나 규칙이 바뀌면 깨짐; 엔지니어가 스크립트를 다시 작성해야 하고 유지보수 비용이 계속 쌓임

에스컬레이션과 검토가 현업이 조정 가능한 규칙이며, 인터페이스 변경에 더 강건함

에스컬레이션 & human-in-the-loop

사람에게 넘기는 기능이 내장되어 있지 않음; 예외는 사후 수동으로만 수습 가능

human-in-the-loop이 설계의 핵심: 에이전트가 일상을, 사람이 예외를 맡고, 인계 시 추론 내용을 첨부

감사 추적 & 감사 가능성

보통 실행 로그만 남음; 왜 그렇게 결정했는지 재구성하기 어려움

입력, 인용 데이터, 적용 규칙, 추론을 기록 — 모든 사례를 증거로 재생 가능

출시 방식 (단계적)

보통 완전 자동화로 일괄 전환; 오류가 광범위하게 번지고 빠르게 통제하기 어려움

5%부터 단계적으로 출시, 이상 징후 시 클릭 한 번으로 인간 검토로 롤백

시스템 통합

화면 스크래핑으로 클릭을 흉내내는 경우가 많아 취약하고 UI 변경에 쉽게 깨짐

기존 권한 내에서 API로 ERP/CRM/티켓/승인 시스템을 읽고 씀 — 더 안정적이고 신뢰할 수 있음

제어권을 잃지 않고 에이전트가 프로세스를 운영하도록 하십시오

대부분의 엔터프라이즈에서 병목은 AI의 부재가 아닙니다. 문제는 사람을 기다리며 대기 중인 업무입니다. 환불, 계약서, 인보이스, 고객 민원이 각각 서너 개 부서를 거치며 매 단계에서 검토를 기다립니다. 각 담당자의 판단이 2분밖에 걸리지 않더라도 사례는 시스템에서 며칠을 보냅니다. 실제 비용은 인건비가 아니라 늘어난 사이클 타임이며, 기다리다 지쳐 떠나는 고객과 거래입니다.

Tenten AI는 단순히 챗봇을 도입하지 않습니다. 전체 워크플로우를 에이전트가 실행할 수 있는 단계로 분해한 후, 각 단계에 명시적인 의사결정 경계를 설정합니다. 일상적이고 위험이 낮으며 규칙이 명확한 사례는 자동으로 처리되고, 금액이 크거나 정책에서 벗어나거나 신뢰도가 낮은 사례는 전체 추론 내용을 첨부하여 적합한 담당자에게 에스컬레이션됩니다. 에이전트가 반복적인 사례의 80%를 흡수하므로, 담당자는 실제로 판단이 필요한 20%만 처리합니다.

저희는 현장 배치 엔지니어(FDE)로 임베드합니다. 엔지니어들이 귀사의 운영 현장에 직접 들어가 이미 운영 중인 ERP, CRM, 티켓 시스템, 승인 시스템에 연결합니다. 모든 에이전트 실행은 재생하고, 감사하며, 책임을 귀속할 수 있는 완전한 감사 추적을 남깁니다. 출시는 단계적입니다. 에이전트는 소량의 트래픽에서 시작하여 사람이 함께 검토하고, 안정성이 입증된 후에만 확장합니다. 사이클은 빨라지고, 에이전트가 내린 모든 결정에는 그 이유가 남습니다.

역량

human-in-the-loop 감독 에이전트

에이전트가 기존 SOP를 기준으로 일상적인 사례를 처리하며, 각 의사결정 지점마다 신뢰도 임계값과 리스크 경계가 있습니다. 사례가 경계를 넘는 순간 — 금액 초과, 정책 위반, 데이터 누락, 신뢰도 낮음 — 전체 맥락을 포함하여 적합한 검토자에게 에스컬레이션합니다.

점진적 카나리 출시

새 워크플로우는 완전 자율 모드로 즉시 전환되지 않습니다. 트래픽의 5%에서 시작하여 에이전트가 처리하고 사람이 검토한 후, 명확한 통과 기준을 충족하면 25%, 50%, 100%로 확장합니다. 이상 징후가 발생하면 워크플로우를 한 단계 롤백하거나 즉시 수동으로 전환합니다.

처음부터 끝까지 완전한 감사 추적

모든 실행은 완전한 추적 기록을 남깁니다. 입력 내용, 인용한 데이터, 적용한 규칙, 결정 이유, 자동 완료 또는 에스컬레이션 여부가 기록됩니다. 모든 사례를 재생하고 추적할 수 있어 내부 감사, 컴플라이언스, 민원 조사에 충분히 대응할 수 있습니다.

실행별 실시간 딜리버리 브리프

각 사이클 후 에이전트가 구조화된 브리프를 생성합니다. 처리된 사례 수, 자동 완료율, 에스컬레이션된 예외 사항과 이유, 절감된 사이클 타임이 포함됩니다. 운영 리더가 로그를 뒤지지 않고도 프로세스의 실시간 상태와 병목 지점을 확인합니다.

기존 시스템에 연결됩니다

에이전트가 이미 사용 중인 ERP, CRM, 티켓 시스템, 승인 시스템, 메시징 시스템(Slack, 이메일 포함)에 API와 기존 권한을 통해 직접 연결하여 읽고 씁니다. 워크플로우가 귀사 환경에서 실행되므로 직원들은 인터페이스를 변경할 필요가 없고 데이터가 이동하지 않습니다.

설정 가능한 에스컬레이션 및 검토 규칙

어떤 사례를 자동 완료할지, 어떤 사례를 에스컬레이션할지, 누가 검토할지, 응답 SLA가 어떻게 되는지는 모두 귀사가 설정하고 원할 때 조정하는 규칙입니다. 하드코딩된 로직이 아닙니다. 에이전트가 안정성을 입증하면 자동화 범위를 단계적으로 확장하고, 리스크 이벤트가 발생하면 클릭 한 번으로 조이면 됩니다.

활용 사례

금융 서비스: KYC/AML 온보딩 심사

에이전트가 신분증, 주소, 실소유자, 제재 목록을 대조하여 위험도가 낮고 서류가 완비된 신청을 바로 통과시킵니다. 감시 목록 조회 결과가 있거나 서류가 불분명하거나 고위험 관할권 출신인 경우에는 전체 매칭 결과와 함께 컴플라이언스팀에 에스컬레이션합니다. 온보딩 심사가 며칠에서 당일 처리로 단축됩니다.

이커머스 & 리테일: 환불 및 분쟁

에이전트가 주문, 배송, 민원을 읽고 정책에 맞는 소액 사례를 승인하여 답변합니다. 임계값 초과, 악용 의심, 정책이 모호한 사례는 지원 리드에게 에스컬레이션하여 대부분의 환불이 수 분 안에 처리됩니다.

제조: 인보이스 3방향 매칭

에이전트가 인보이스를 발주서 및 입고 확인서(PO/MES 데이터)와 대조하여 금액과 수량이 일치하면 자동으로 전기합니다. 가격 차이, 부족분, 초과 입고는 구매팀과 재무팀에 에스컬레이션하여 월말 마감 및 지급 사이클을 단축합니다.

물류: 주문 및 배송 예외 사항 트리아지

에이전트가 TMS/WMS의 주문 상태를 모니터링하여 지연, 품절, 주소 오류 등의 예외 사항에 경로 변경, 알림, 재발행 등의 표준 처리를 적용합니다. 규칙으로 해결할 수 없는 이상 사항은 배차 담당자에게 에스컬레이션하여 현장이 실제로 어려운 사례에만 집중합니다.

보험: 최초 청구 심사

에이전트가 보험 유효성, 서류 완결성, 기본 자격 요건을 검증하여 최초 단계에서 표준 소액 청구를 자동 승인합니다. 고액, 사기 의심, 서류 불완전 청구는 검토 요약과 함께 심사관에게 에스컬레이션하여 리스크 관리를 유지하면서 정산 속도를 높입니다.

딜리버리 일정

1주차

프로세스 분해, 경계 정의

엔지니어들이 임베드하여 운영팀과 함께 대상 프로세스를 분해합니다. 모든 의사결정 지점, 규칙, 예외 사항, 에스컬레이션 담당자를 매핑합니다. 에이전트의 자동화 경계와 신뢰도 임계값을 정의하고, 첫 번째로 출시할 고량 워크플로우를 선정합니다.

2–4주차

구축 및 통합

ERP, CRM, 티켓 시스템, 승인 시스템에 연결하고, 에이전트 워크플로우, 감사 추적, 에스컬레이션 규칙을 구축한 후, 실제 과거 사례를 재생하여 의사결정 정확도를 검증하고 출시 준비 수준으로 보정합니다.

4–6주차

사람 검토를 통한 카나리 출시

트래픽의 5%에서 시작하여 사람이 모든 에이전트 결정을 검토하면서 통과 기준에 따라 확장합니다. 실시간 딜리버리 브리프가 동시에 가동되어 리더가 자동 완료율과 예외 상태를 항상 확인할 수 있습니다.

6주차 이후

전체 출시 및 지속적 튜닝

안정성이 확인되면 전체 규모로 확장하고 운영 매뉴얼과 모니터링 대시보드를 인계합니다. 축적된 사례 데이터에서 에스컬레이션 규칙을 계속 튜닝하고 자동화 범위를 확장한 후, 다음 워크플로우를 도입합니다.

며칠 → 수 분

부서 간 검토 사이클

80%

일상적 사례 자동 처리

5% → 100%

점진적 카나리 출시

FAQ

에이전트가 실수하면 어떻게 됩니까?

에이전트는 신뢰도가 높고 리스크가 범위 내에 있을 때만 자율적으로 결정합니다. 그 외 모든 경우는 사람에게 에스컬레이션됩니다. 모든 사례는 완전한 감사 추적을 남기므로 어떤 단계에서 실패했는지 정확히 재생할 수 있습니다. 카나리 단계에서 사람이 검토하며 이러한 오류를 포착하고 규칙을 재보정합니다. 트래픽은 안정성이 확인된 후에만 확장하여 어떤 오류의 영향 범위도 제한적으로 유지합니다.

문제가 발생했을 때 책임은 어떻게 귀속됩니까?

모든 실행은 입력 내용, 인용한 데이터, 적용한 규칙, 추론 내용, 자동 완료 여부 또는 검토자 정보를 기록합니다. 이 완전한 추적 기록은 내부 감사, 컴플라이언스, 민원 조사에 충분히 대응합니다. 에이전트는 책임을 대체하지 않습니다. 책임이 근거할 증거를 제공합니다.

얼마나 많은 통제권을 포기해야 합니까?

전적으로 귀사의 결정입니다. 어떤 사례를 자동 완료할지, 어떤 사례를 에스컬레이션할지, 누가 검토할지, 자동화 범위를 얼마나 넓힐지는 모두 귀사가 설정하고 언제든지 조정하는 규칙입니다. 출시는 단계적으로 이루어지며, 언제든지 클릭 한 번으로 인간 검토로 되돌릴 수 있습니다. 한 번에 완전한 자율 모드를 강요하지 않습니다.