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Agent Assist 및 생성형 AI 기능
Earned 4월 6, 2026 EDT
대화 설계의 기초
Earned 4월 6, 2026 EDT
스테이트풀(Stateful) 흐름으로 대화형 에이전트 만들기
Earned 4월 5, 2026 EDT
Gemini Enterprise for Customer Experience 설계
Earned 4월 5, 2026 EDT
대화형 인사이트
Earned 4월 5, 2026 EDT
대화형 AI 및 응대 프레임워크
Earned 3월 31, 2026 EDT
생성형 AI의 강력한 기능을 활용하여 지능형 자동화 에이전트를 만듭니다. 이 과정을 수료하면 웹사이트, 문서 또는 정형 데이터에서 정보를 자동으로 추출하고 합성하여 복잡한 질문에 즉시 답할 수 있는 데이터 스토어 에이전트를 개발할 수 있게 됩니다. 더 이상 정적인 FAQ에 의존할 필요가 없습니다. 새로운 에이전트는 간단하고 빠르게 설정할 수 있으며, 동적이고 정확한 답변을 제공하고 원본 소스 URL까지 표시해 줍니다.
이 과정에서는 마치 사람과 대화하는 것 같은 경험을 제공하는 몰입도 높고 효과적인 챗봇 환경을 만드는 데 필요한 대화 설계의 기본 원칙을 살펴봅니다.
대화형 에이전트의 흐름을 살펴보고 언어 모델을 사용해 결정론적 채팅 및 음성 상호작용 경험을 빌드하는 방법을 알아보세요. 요인, 인텐트, 항목과 같은 주요 개념과 이를 사용하여 대화형 에이전트를 만드는 방법을 살펴봅니다.
이 과정에서는 강력한 Gemini Enterprise for Customer Experience(GECX) 솔루션을 설계, 빌드, 유지관리하는 데 필요한 필수 주제를 자세히 살펴봅니다. 기존의 고정관념을 뛰어넘어 고객 만족도를 높이는 아키텍처를 구축할 준비를 시작해 보세요. 이 과정은 GECX의 아키텍처를 소개하기 위해 설계되었습니다. 주요 아키텍처 구성요소와 통합을 포함하여 대화형 AI 솔루션을 빌드하고 구현하기 위한 주요 고려사항을 살펴봅니다. 또한 Gemini Enterprise Agent Platform과의 통합을 살펴보고 GECX의 주요 기능에 대한 개요를 확인합니다.
이 과정에서는 대화 분석 정보를 활용하여 고객센터 데이터에서 숨겨진 정보를 찾아내고 운영 효율성을 높이며 데이터 기반 비즈니스 의사결정을 내리는 방법을 알아봅니다.
Gemini Enterprise for Customer Experience(GECX)와 강력한 생성형 AI 기능에 관한 이 과정을 통해 고객 서비스에 대해 깊이 있게 이해해 보세요. 먼저 고객센터의 지난 여정을 짚어보며 고객센터가 어떻게 발전해 왔고 생성형 AI가 어떤 변화를 가져오고 있는지 알아봅니다. 그런 다음 GECX 솔루션의 핵심 구성요소를 자세히 살펴보고 각 구성요소가 탁월한 고객 경험을 제공하는 데 어떻게 기여하는지 알아봅니다. 마지막으로 GECX의 강력한 비즈니스 사례와 함께 실용적인 사용 사례, 이 혁신적인 솔루션을 활용하는 다양한 사용자 페르소나에 대해 살펴보며 과정을 마무리합니다.