AWS를 활용한 다중 에이전트 고객 지원 시스템 구축 사례

AWS를 활용한 다중 에이전트 고객 지원 시스템 구축 사례

오늘날의 스포츠 베팅 플랫폼에서 고객은 실시간 이벤트 중 즉각적이고 정확한 답변을 기대합니다. 특히 Fanatics Betting and Gaming(FBG)은 AWS 위에 다중 에이전트 고객 지원 시스템을 구축하여 이러한 수요를 충족하고자 했습니다. 이 글에서는 FBG의 시스템 아키텍처, 사용된 AWS 서비스, 그리고 성공적인 구축 사례를 통해 유사한 시스템을 구축하는 방법을 안내합니다.

주요 콘텐츠 및 사례 소개

고객 지원의 복잡성 극복
FBG는 미국 여러 주에 걸쳐 각기 다른 규제와 규칙을 준수해야 하는 복잡한 환경을 해결하기 위해 노력했습니다. 고객의 문의는 계정 문제에서부터 결제 한도, 규제 준수까지 다양하며, 이는 전통적인 챗봇으로는 처리하기 어려웠습니다. 이를 해결하기 위해 FBG는 AWS를 기반으로 한 다중 에이전트 시스템을 도입하여 빠르고 정확한 고객 응대를 구현했습니다.

솔루션 개요 및 아키텍처
FBG의 시스템은 Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS)를 사용하여 각 에이전트를 독립적으로 배포하고 관리할 수 있습니다. Amazon Bedrock을 활용하여 모델에 독립적인 접근을 가능하게 하고, 여러 모델을 API를 통해 쉽게 교체하면서 최적의 성능을 발휘합니다.

성공 사례: 효율적인 시스템 구축 및 운영
이 시스템의 도입으로 고객 문의 해결률이 약 53% 개선되었으며, AI 기반 상호작용을 통해 인력 비용을 크게 절감할 수 있었습니다. 특히 주요 스포츠 이벤트 기간 동안의 높은 트래픽에도 안정적인 성능을 유지하게 되었습니다.

결론

Fanatics Betting and Gaming의 사례는 AWS의 다양한 서비스와 AI 기술을 활용하여 복잡한 고객 지원 문제를 해결할 수 있음을 보여줍니다. 다중 에이전트 시스템을 통해 복잡한 사용자 요구를 효율적으로 처리하며 지속적인 개선을 통해 시스템의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 만약 다중 에이전트 고객 지원 시스템 구축을 고려하고 있다면, 아마존 EKS와 Amazon Bedrock을 활용하여 유연한 아키텍처를 구축하는 것이 좋은 출발점이 될 것입니다.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-fanatics-betting-and-gaming-built-a-multi-agent-customer-support-system/