// 프로젝트 기록 · 의약품 유통 CS · 2026.08–09

의약품 유통 CS 판단 규칙 체계화 및 상담 보조 에이전트 PoC

약국을 상대로 의약품을 유통하는 B2B 플랫폼의 고객상담(CS) 팀과 5주 동안 진행한 PoC 기록입니다. 가장 큰 문의 갈래인 「주문이 안 돼요」의 판단 순서를 규칙으로 정리했습니다. 그 위에 상담사가 한 화면에서 조회·판정·답변 초안까지 받는 상담 보조 에이전트를 올렸습니다.

AX PoC · 5주 JOSHUA & COMPANY 프로젝트 · FDE 박정근(JAX Lab)

20 / 20현장 비교 정답 (운영팀 채점)

약 5초문의 입력부터 답변 초안까지

52% → 85%기준 부합 답변 (과거 문의 328건 재채점)

12분 → 1분신규 상담사의 답변 채택 시간 (첫날 → 닷새째)

개요

항목	내용
고객	약국 대상 B2B 의약품 유통 플랫폼의 고객상담 팀
기간	2026년 8월 18일 착수 – 9월 21일 마감 보고 (5주)
과제	「주문이 안 돼요」 문의의 판단 규칙 체계화 및 상담 보조 에이전트 구축
원칙	자동 발송 없음 — 에이전트는 초안을 내고, 보내는 결정은 상담사가 합니다

첫 미팅에서 고객사가 먼저 선을 그었습니다.

「고객이 뭔가를 찾아서 해야 된다고 하면, 작동되지 않을 거예요.」
「AI가 하는지 모르게.」— 고객사 참석자, 첫 미팅

그래서 목표를 챗봇이 아니라 상담사 옆에 앉는 도구로 잡았습니다.

현장에서 확인한 것

상담사의 시간은 판단보다 찾기·넘기기·기록에 쓰이고 있었습니다.문의 한 건에 화면 9종을 오갔고, 추가 확인이나 이관으로 넘어가는 비율이 64.6%였습니다(운영팀 자체 측정).
가장 많은 하위 유형이 매뉴얼에 없었습니다.수량 제한 문의가 그랬고, 매뉴얼에 없는 업무가 여섯 가지 더 나왔습니다.
틀린 답의 대부분은 판정이 아니라 고객 말을 해석하는 순서에서 나왔습니다.실사용 9건에서 이슈 31건을 모아 원인을 네 가지로 좁혔습니다.
암묵지는 현장의 한마디에서 나왔습니다.「담당자를 고르는 기준」 같은 것이 현장 발언에서 규칙·문구·기능으로 바뀐 사례가 열 번이었습니다.
느렸던 것은 답이 아니라 확신이었습니다.신규 상담사가 에이전트의 답을 받고도 보내기까지 첫날 12분이 걸렸습니다. 근거를 읽을 수 있게 되자 닷새째 1분 이내가 됐습니다.

구축 내용

흐름도. 고객 문의, 발화 해석, 규칙 판정, 답변 초안을 거쳐 마지막 상담사 채택 단계에서 사람이 확인 후 발송한다. 결과: 현장 비교 20건 전건 정답, 답변 초안까지 약 5초, 기준 부합 답변 52%에서 85%, 신규 상담사 채택 시간 12분에서 1분. — 도식 — 판단은 규칙이 하고, 보내는 결정은 상담사가 합니다.

확인한 것	그래서 만든 것
찾기·넘기기·기록	상담사용 판단 보조 화면 — 조회와 판정을 한 화면에, 이관 기록이 남는 구조
매뉴얼 밖의 업무	표준 룰북 — 판정 룰 18개 · 분기 75개 · 응답 코드 40개. 5주간 27판 개정
해석 순서의 오류	「판단은 규칙이, 해석은 보조」 구조로 재설계
현장의 암묵지	관리자 모드 — 운영팀이 배포 없이 문구·지식 카드를 직접 고침 (문구 편집 · 커스텀 문구 · 미등재 품목 추출 · 판단 내역 조회 · 대시보드)
확신의 부족	판단 근거 풀이와 채택 기록 — 저연차도 근거를 읽고 판단할 수 있게

이 밖에 안내 문구집, 지식 카드 34장, 검증 케이스 32장, 반영 경로표(무엇을 어디서 누가 고치는지), 이용 가이드, API·DB 정의서와 소스, 클라우드 계정 이관까지 인계했습니다. 관리자 모드는 당초 범위에 없었지만, 현장에서 가장 필요한 것이라는 게 확인돼 인도물이 됐습니다.

성과

지표	결과	기준
현장 비교 정확도	20건 중 20건 정답	현장 측정, 운영팀 채점
기준 부합 답변	52.4% → 84.5%, 내용 오답 0건	과거 문의 328건 재채점
답변 초안 생성	약 5초	문의 입력부터 초안 표시까지

표본이 작은 PoC 수치입니다. 건수를 함께 적었습니다. 1차 범위는 해당 문의 갈래의 15.1%, 전체 상담의 3.9%였습니다(운영팀 구분).

추진 경과

주차	내용
1주차	상담 로그 2,970건과 녹화 98분 분석. 병목이 「찾기·이관·기록」임을 확인.
2주차	상담 원문 12,439행 전수 재검, 판단 구조 확정.
3주차	중간 점검, 실제 문의 테스트, 고객 말 해석 순서 재설계.
4주차	검수 기준 다섯 가지 합의, 관리자 모드 추가, 완성본 인도.
5주차	계정 이관, 현장 측정, 마감 보고.

이 기간 동안 배포는 91회, 현장 방문은 8회였습니다. 마감 보고 사흘 전, 고객사는 이번 결과와 함께 처음 제시했던 과제 전체를 어떻게 넓혀 갈지에 대한 제안을 서면으로 요청했습니다.

시사점

AI가 일한 두 층. 1층 AI로 만든다: 제조 문서 14종 대조와 판단 기준 73건 추출, CS 상담 로그 2,970건·녹화 98분·매뉴얼 201조항 분석. 2층 AI가 들어간다: 제조 판단 기준 질의 챗봇과 분석 리포트, CS 상담 보조 에이전트. — 도식 — AI는 두 층에서 일했습니다. 문제 정의를 가능하게 한 1층이 먼저입니다.

하루 만에 상담 로그 2,970건을 다시 읽고, 녹화 98분을 260여 장의 화면으로 쪼개고, 매뉴얼 201조항을 추출했습니다. 이 첫 층, AI로 만드는 일이 없었다면 5주 안에 룰북은 나오지 않았습니다. 상담 화면 안의 에이전트는 그 위에 올라간 두 번째 층입니다.

좋은 CS 에이전트의 조건은 모델이 아니라 규칙이었습니다. 규칙은 매뉴얼이 아니라 현장에 있었습니다.

프로젝트 문의

상담 로그와 매뉴얼은 있는데 판단 기준이 사람마다 다르다면, 로그에서 먼저 시작합니다.

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