주택 구매 경험을 혁신하는 Rocket AI Agent의 Amazon Bedrock Agents 활용 전략

홈 구매 여정을 혁신하는 Rocket AI Agent – Amazon Bedrock Agents를 활용한 자동화 고객 지원

소개

고객 경험 향상을 위한 디지털 전환은 금융 기술(FinTech) 업계의 핵심 과제가 되었습니다. 특히 주택 구매와 같은 복잡한 과정에서는 기술적 지원을 통해 고객의 부담을 줄이고 신속하고 정확한 의사결정을 돕는 것이 중요합니다. 미국 디트로이트에 본사를 둔 Rocket Companies는 이러한 배경 속에서 Amazon Web Services(AWS)의 Amazon Bedrock Agents를 활용해 맞춤형 AI 고객 지원 시스템인 Rocket AI Agent를 구축함으로써 고객 여정 전체를 디지털로 혁신하고 있습니다. 본 포스트에서는 이 솔루션의 핵심 구성과 활용 방안, 그리고 시스템 아키텍처와 구현에 대한 기술 문서 수준의 내용을 자세히 다룹니다.

본문

Rocket AI Agent는 고객이 대면하게 되는 모든 디지털 채널—웹사이트, 모바일 앱, 제3자 중개 플랫폼(Rocket Pro)—을 통해 구현된 대화형 AI 어시스턴트입니다. 이 솔루션은 단순한 정보 제공에 국한되지 않고, 고객 고유의 상황에 맞는 자동화된 업무 처리까지 지원하는 점에서 차별화를 보입니다.

주요 활용 기능 및 자동화 사례

• 24/7 실시간 언어 지원 기능은 Rocket 모바일 및 웹 채널을 통해 전 세계 다양한 고객을 지원합니다.
• 문맥 인지 기능으로 사용자가 현재 어떤 페이지를 보고 있는지 파악하고, 그에 맞는 안내를 제공합니다.
• 모기지 상품 및 금리, 문서 제출, 프로세스 등에 관한 정보에 대해 실시간 응답합니다.
• 자동화된 사전승인 양식 작성, 결제 스케줄 등록 등의 셀프 서비스 기능이 강화되어 고객 편의성과 정확성이 향상됐습니다.

아키텍처 개요와 시스템 구성요소

Rocket AI Agent는 다양한 역할 기반 에이전트들이 단일 API 인터페이스를 통해 유기적으로 응답하는 멀티 에이전트 구조를 따릅니다. 아키텍처는 다음과 같은 요소로 구성됩니다:

• AI Agent API: 고객 요청을 받아 해당 역할에 적합한 Amazon Bedrock Agent로 라우팅
• Bedrock Agents: 각 도메인용 정교한 역할 설정, 데이터 연동, API 실행 등 복합 작업 수행
• Knowledge Base: Amazon Bedrock의 지식베이스는 Rocket의 FAQ, 보안 문서, 서비스 데이터 등을 기반으로 빠른 정보 검색을 가능하게 합니다.
• Action Group과 Agent Memory: 구체적인 자동화 작업(예: 예약된 결제 수행)을 정의하고, 대화 흐름을 기억함으로써 맥락 기반 반응성을 실현합니다.
• Guardrails: 책임 있는 AI 활용을 위한 토픽 제한 및 언어 필터링 정책 적용

성과 및 결과

Rocket AI Agent 도입 이후 다음과 같은 성과가 관찰되었습니다:

• 웹사이트 방문자 중 대화형 지원을 받은 고객의 모기지 계약 성사율이 약 3배 증가
• 영업 외 시간에도 리드를 유입·전환하며 전체 전환율 향상
• 고객센터로의 전환율 85% 감소, 지원 인원의 업무 집중도 증가
• 고객 만족도(CSAT) 68% 이상으로 확인, 주요 평가 요소로는 신속한 응답, 정보의 명확성, 자연스러운 상호작용
• 다국어 지원 확대 및 개인 맞춤형 UX 강화

Rocket은 내부 고객관리 포털, 리셀러 시스템(Rocket Pro) 등에서도 동일한 에이전트를 구축하여 채널 간 일관된 경험을 제공하고 있습니다.

도입 인사이트 및 가이드

Rocket이 얻은 주요 기술적 교훈은 다음과 같습니다:

• 데이터 소스 관리: Bedrock Knowledge Bases와 Amazon Kendra를 통해 기업 지식 기반을 정교하게 구축, 이를 통해 AI 응답의 질을 극대화
• 에이전트 역할 제한: 한 에이전트당 3~5가지 액션 내로 작업 범위를 축소함으로써 성능, 유지보수성과 테스트 용이성이 증가
• 명확한 이관 정책 설정: 불확실성이 높은 대화에서는 AI가 자동으로 전문가 상담으로 연결하는 자동 전환 로직 구현
• 멀티 리전 추론 처리(Cross-Region Inference): 피크 시간 처리량 증대 및 병목 현상 방지를 위해 리전 간 추론 분산 처리 구조 적용

향후 계획: 멀티 에이전트 협업 기반 지능형 워크플로우

Rocket은 단일 역할 기반 에이전트 운영을 넘어서, 다수의 에이전트가 상호 협력하여 업무 흐름 전체를 담당하는 구조로 진화하고 있습니다. 이에 따라 다양한 백엔드 API 호출, 문서 처리 자동화, 중복작업 제거 등 고도화된 자동화 시스템을 구축할 수 있습니다.

이는 사용자 중심의 최적화된 UX와 유연한 백오피스 연동, 기능 간 매끄러운 전환(Context Switching), 다단계 작업 오케스트레이션 등 다양한 고급 기능을 포함합니다. Rocket은 이를 통해 "Help Everyone Home"이라는 기업 미션 구현에 한 걸음 더 다가가고 있으며, 궁극적으로 고객 경험을 인공지능과 자동화 기반으로 재정의하고 있습니다.

결론

Rocket AI Agent는 단순한 챗봇 이상의 가치, 즉 실행 가능한 인텔리전스를 제공하는 새로운 고객 경험의 패러다임입니다. Amazon Bedrock Agents의 강력한 기능과 Rocket의 자산 데이터를 결합하여 24시간 연중무휴, 맞춤형, 자동화된 지원을 가능하게 했습니다. 이러한 접근 방식은 금융업계 뿐 아니라 다양한 산업에 있어 기술 접목을 통한 사용자 경험 혁신의 훌륭한 사례로 작용합니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-rocket-streamlines-the-home-buying-experience-with-amazon-bedrock-agents/