23년 5월 23일 코엑스에서 SalesForce Live Korea가 열렸습니다. 생성형 AI가 확대되는 시기에 혁신의 아이콘이라 불렸던 세일즈포스가 준비를 하고 있는지 확인하고자 행사를 참석하였습니다.
여기는 생성형 AI관련 커뮤니티로 관련사항 중심을 우선 공유 드리겠습니다. (회사 업무 보고보다 여기에 먼저 올리는 건 안비밀)
1. 알면 도움이 될까? 하는 배경지식 - SalesForce는 OpenAi의 2번째 규모의 투자 회사이다.(1빠는 MS) - OpenAI의 내부 협업툴은 Slack 이다.
2. SalesForce의 생성형 AI Einstein GPT 1) 세일즈 포스는 기존 Einstein이라는 AI가 있었습니다 a. 하지만, 기존의 아인슈타인의 로직은 데이터 분석, 혹은 기존 경험을 기반으로 관리자, 컨설턴트가 만들어 놓은 Trigger에 기반한 알람 중심의 AI(단방향 통보?) b. 이번 Einstein GPT는 사용자의 요구사항에 대한 새로운 제안을 하거나, Data flow 상 특이점이 있는 점에 대한 제안/점검 요청 등 양방향 소통이 가능하다는 차이가 있습니다. (여러분에게는 새로운게 없죠?) 2) 세일즈포스는 외부에 있는 Data가 아닌 플랫폼 내부에 있는 고객/제품 등의 기준정보, 영업/서비스 등의 활동 Data 등 외부로 부터 인터페이스하거나 직접 생성된 한정적인 정보 기반의 언어모델입니다.
3. AI Einstein GPT의 모듈별 특이점과 적용 시기 1) Slack With Einstein GPT(적용시기 : 23년 가을) - Slack에게 생성형 AI란 두 가지 관점의 역할을 합니다. "생산성 향상"과 "투명성 확대" a. 생산성 확대(Work Flow 자동화/추천활동제안) - 고객/프로젝트/채널의 최근 활동 기반으로 업무 프로세스를 기본적으로 짜줍니다. - 뿐만 아니라 추가로 수행하면 생산성이 향상될 수 있는 활동의 List를 제안해줍니다 - 각 제안 활동은 Slack 내 기능뿐 아니라 연계되어 있는 SalesForce의 Object/태블로의 데이터도 반영이 됩니다. b. 투명성 확대(Canvas의 적용과 자동화) - Slack의 사용자가 소통 및 활동을 하면 해당되는 활동의 일련의 과정이 Canvas에 반영이 됩니다. - Canvas의 컨텐츠는 배치 타입의 정적인 것이 아닌, 활동에 따라 업데이트가 됩니다. - 일례로, 고객의 상황 최근의 활동을 요약으로 보여주어 나의 보스 및 팀원들이 해당 프로젝트와 고객의 현황에 대해 내가 굳이 전달하지 않더라도 동일한 정보를 가지게 됩니다.
2) 서비스 클라우드(적용시기 23년 9월 ~ 24년 초, 단계별) - 생성형 AI 가 상담 분야에 효과적이라는 점은 세일즈 포스에도 동일하게 되었습니다. a. 각 기능별 적용시기 - 생성형 서비스 응답생성 : 23년 여름, 파일럿 - 자동화된 지식문서(knowledge) 생성 : 24년 초, 파일럿 - 봇빌더 활용 도우미 : 24년 초, 파일럿 - 서비스를 위한 GPT 활용 : 23년 9월
b. 서비스 영역의 업무 flow - 전화(STT활용), 메신저의 텍스트 분석을 통한 "고객의도추천" : 하나의 대화 뭉치에서 대화의 흐름에 따라 고객 의도의 말풍선의 사이즈가 역동적으로 달라지는 UI는 흥미롭습니다.
- 고객 의도추천을 클릭하면 기존에 내재되어 있는 지식문서(knowledge) List 제시 - 지식문서는 정례적인 메뉴얼이 될 수 도 있지만 동료의 유사 Case(문의)에 대한 선례도 포함입니다. - 고객 대응 후 지식문서 등록하며, 실시간 업데이트 - 서비스 클라우드의 자동화에서 추구하는 점은 서비스 유형(정례화-이벤트성)에 따른 차등적인 서비스 경험제공입니다.
3) 세일즈 클라우드 a. 목적은 세일즈의 영업기회를 빨리 찾을 수 있도록 제안함이 있습니다. b. 고객의 퍼넬 상태(비활성도)과 White Space 기반의 가이드 액션을 제안합니다 c. 기회의 활성도 강화, 업셀링/크로스셀링을 위한 컨택관리, Quatation 다양한 제안을 실시합니다.
4) 마케팅 클라우드 - 개인적으로 제일 실망한 영역입니다. - 시연해주는 사례는 커스터마이징된 랜딩페이지를 즉각만들수 있다 정도의 시연만이 있었습니다.
5) 태블로 - 직접 해당 세션을 보지 못했지만 회사 동료에게 전달받은 내용은 아래와 같습니다 - 데이터 전처리에 대한 제안, 데이터 해석의 자연어 처리의 시연이 있었다고 합니다. - 하지만 어젯밤(23일) 파워BI의 코파일럿을 보면 더해야할 것 같습니다 https://youtu.be/wr__6tM5U6I
