시스코에서는 세계 각지 기술 지원팀을 보조하는 가상 지원 엔지니어의 규모를 확장해야 했습니다. 시스코에서는 자체 Splunk 기술을 활용하여 AI 어시스턴트가 1백만 개를 넘는 사례를 지원하도록 확장하고, 엔지니어가 여유 시간을 확보해 더 복잡한 사례에 집중할 수 있게 함으로써 고객 만족도 93+%를 달성했습니다. 또한 중요한 지원이 외적으로 아무런 중단 없이 계속 진행되도록 보장했습니다.
시스코에서 지원 사례를 개시해 본 적이 한 번이라도 있다면, 기술 지원 센터(Technical Assistance Center, TAC)의 도움을 받았을 가능성이 큽니다. TAC는 수상 경력을 자랑하는 상시 운영 기술 지원팀으로, 시스코 고객, 파트너, 유통업체 모두를 대상으로 온라인 및 전화 지원을 제공합니다. 사실, 매년 전 세계에서 150만 건의 사례를 다루고 있습니다.
높은 서비스 수준을 유지하고 비즈니스를 성장하는 데 도움이 되는 고객 만족도를 보장하려면 빠르고 정확하며 일관된 지원이 매우 중요합니다. 그런데 중요 취약점이나 중단과 같은 중대한 이벤트가 발생하면 사례 규모가 급증해 응답 시간이 느려지고, TAC 팀에 순식간에 과중한 업무가 부여되기 때문에 결과적으로 고객 만족도가 저하됩니다. 이 블로그에서는 이 문제를 완화하는 데 도움이 되는 AI 기반 지원 어시스턴트를 자세히 알아보고, 시스코에서 자체 Splunk 기술을 사용해 케이스로드의 규모를 조정하고 디지털 회복력을 키우는 방법을 알아봅니다.
AI Assistant for Support 구축
지난 2022년, 혁신을 추구하는 정예 TAC 엔지니어 팀이 고객 문제를 탐지하여 해결하는 엔지니어의 능력을 증강해 문제 해결 시간을 단축하는 솔루션을 구축하는 작업에 돌입했습니다. 이런 점을 염두에 두고 Cisco AI Assistant for Support가 탄생했습니다. 이 어시스턴트는 AI 봇 이상, 사람 이하의 존재로, 사람 엔지니어와 함께 일하도록 고안되었습니다.
그림 1: 모든 사례는 분석되어 해결에 가장 적합한 AI 지원 담당자 또는 인간 엔지니어에게 전달됩니다.
AI Assistant for Support는 유입되는 모든 사례를 분석하기 위해 사례 라우팅 시스템에 직접 연결하여 어시스턴트가 문제를 손쉽게 해결하는 데 도움이 되는 사례는 무엇인지 평가하고(예를 들어 라이선스 트랜잭션, 절차 문제 등) 고객이 선호하는 언어로 고객에게 직접 응답합니다.
이렇게 큰 성공을 거둔 뒤로, 엔지니어와 고객에게 더 많은 지원을 제공하기로 목표를 바꿨습니다. AI Assistant for Support는 원래는 대량의 사례가 유입되는 사태를 초래하는 대규모 이벤트 처리를 돕기 위해 고안된 것이지만, 금세 더 많은 일상적인 고객 문제를 포함해 확장되어 응답 시간을 줄이고 평균 해결 시간(Mean Time to Resolution)을 단축하면서도 고객 만족도 점수는 93%를 웃도는 수준으로 일정하게 유지하는 데 도움이 되었습니다.
하지만 AI 어시스턴트 사용량이 늘어나면서 어시스턴트가 취급하는 사례가 점점 복잡해지고 양도 늘어났습니다. 한때 하루에 10~12개 사례를 처리하던 솔루션이 순식간에 수백 개로 부풀어 원래 워크플로를 모니터링하고 로그 데이터를 추려내려고 마련한 방법론이 더는 감당할 수 없는 수준이 되었습니다.
처음에는 WebEx 공간을 통해 추적하는 일명 “이동 경로(breadcrumbs)”라는 방법론을 만들었습니다. 이런 “이동 경로”는 AI Assistant for Support가 한 사례의 처음부터 끝까지 수행한 작업으로, 이 경로가 남겨져 있어서 우리 팀원들이 워크플로를 수동으로 되짚어 이동해 문제를 해결할 수 있었습니다. 어시스턴트가 하루에 많지 않은 사례를 취급할 때는 이 정도면 충분했습니다.
문제는 이것을 확장할 수가 없다는 사실이었습니다. 어시스턴트가 하루에 수백 개의 사례를 다루기 시작하면서, “이동 경로” 방식으로 효과를 볼 수 있는 규모를 넘어서게 되었고, 이 방법은 더 이상 우리가 개개인 차원에서 관리하기에 현실성이 없었습니다.
문제가 어디에서, 언제, 왜 발생했는지 알아내는 것이 어시스턴트를 운영하는 팀원들의 시간을 많이 빼앗아 가는 문제점이 되었습니다. 우리는 우리가 할 일이 무엇인지 금세 깨달았습니다.
- 운영과 함께 규모를 키울 수 있는 새로운 방법론 구현
- 추적 가능성을 제공하고 규정 준수를 보장해 줄 솔루션 찾기
Splunk로 AI Assistant for Support 확장
우리는 Splunk를 사용한 로깅 방법론을 구축해 로그 메시지를 플랫폼에 드롭하고 사례 번호를 색인으로 삼는 대시보드를 구축하기로 했습니다. “이동 경로”를 수동으로 추려내는 대신, 어시스턴트가 수행한 작업을 추적하는 데 필요한 사례와 워크플로의 위치를 즉각적으로 찾아낼 수 있었습니다. 원래 방법론을 사용했다면 몇 시간은 걸렸을 문제 해결을 Splunk로는 몇 초 만에 완료할 수 있었습니다.
Splunk 플랫폼은 모니터링과 로깅을 위한 강력하고 확장 가능한 솔루션을 제공해 더 효율적인 데이터 관리와 문제 해결에 필요한 용량을 지원했습니다. 이 플랫폼은 빠른 속도로 대량의 데이터를 수집할 수 있었고, 그 점이 우리 작업에 매우 중요했습니다. Splunk는 사례 검색 인덱싱과 데이터 수집 부문의 선도 기업으로서, 이전 방법론으로는 감당할 수 없는 수준으로 늘어난 데이터 흐름과 운영 수요를 손쉽게 관리할 수 있었습니다.
Splunk의 실질적 이점
Splunk는 시스코의 AI Assistant for Support 회복력을 한 차원 끌어 올려 엔지니어, 고객, 비즈니스에 좋은 영향을 미쳤습니다.
그림 2: Splunk 대시보드는 최적화된 성능과 안정성을 보장하기 위해 기능에 대한 명확한 가시성을 제공합니다.
Splunk와 함께한 결과, 이제 다음과 같은 이점을 누리게 되었습니다.
- 확장성과 효율성: Splunk에서 어시스턴트 활동을 모니터링하여 올바로 작동하는지 확인하고, TAC 엔지니어가 워크플로를 모니터링하고 문제 해결할 수 있게 해주어 어시스턴트를 효율적으로 확장할 수 있습니다. AI Assistant for Support는 지금까지 백만 개도 넘는 사례에서 무사히 작동했습니다.
- 가시성 향상: 어시스턴트의 사례 기록과 워크플로 로그에 빨리 액세스할 수 있는 대시보드가 제공되며, 프로세스를 감독 관리하는 TAC 엔지니어가 사례 리뷰에 들이는 시간을 절약해 역대 가장 빠른 속도로 고객 지원을 제공할 수 있습니다.
- 실시간 지표를 사용한 최적화된 프로세스: 리소스 할당에 대한 가시성이 확보되어 비즈니스 프로세스와 워크플로를 최적화할 수 있었고, 실시간 지표를 사용해 솔루션 가치를 입증할 수도 있었습니다.
- 선제적 모니터링: Splunk가 모든 API가 온전히 작동하도록 보장하고 로그를 모니터링하여 AI 어시스턴트의 작동 능력에 영향을 미칠 수 있는 잠재적 문제점이 있으면 시스코에 알려, 고객 경험이 저해되기 전에 신속하게 수정할 수 있습니다.
- 직원 및 고객 만족도 향상: 엔지니어가 많은 케이스로드를 감당할 역량이 갖춰지고 프로젝트 우선순위를 효율적으로 다시 정할 수 있게 되어 번아웃을 줄이면서 고객 경험을 최적화할 수 있습니다.
- 복잡도 완화: 대시보드의 인터페이스가 단순해 신입 직원을 교육하고 온보딩하기 훨씬 쉬워졌습니다. 사용 편의성도 정확도와 효율성을 높여 AI 어시스턴트를 운용하는 사람 사용자의 역량을 향상하는 역할을 합니다.
Splunk는 확장 가능하고 추적 가능한 솔루션을 제공해 규정 준수 상태를 유지하도록 도와줌으로써 AI Assistant for Support를 이용해 탁월한 고객 서비스를 제공하겠다는 약속을 지킬 수 있게 도왔습니다.
기타 리소스:
- 원활한 지원 경험: AI로 강화한 TAC로 가치 창출
- Splunk로 Cisco AI Assistant for Support 확장 사례 연구
- 시스코가 본 시스코(Cisco on Cisco)
- 시스코 TAC의 선제적 지원을 받아 IT 효율과 애질리티 촉진
PS: 6월에 샌디에이고에서 열리는 시스코 라이브에 참석할 예정인가요?
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