Zendesk AI 에이전트가 환불까지 맡는다…승인 경계는 기업이 정한다

Zendesk는 2026년 9월 14일 미국 샌프란시스코에서 고객지원 업무를 처음부터 끝까지 수행하도록 설계한 Specialized AI Agents를 발표했다. Zendesk의 공식 발표 에 따르면 제품군은 산업 공통 업무가 사전 구성된 Industry Agents와 기업별 정책·절차에 맞추는 Custom Agents로 나뉜다.

첫 적용 산업은 커머스다. 에이전트가 상품 탐색과 주문 관리뿐 아니라 반품·교환, 배송 문제, 환불처럼 외부 시스템의 조치가 필요한 업무까지 맡는다는 것이 이번 발표의 핵심이다. 다만 AI가 모든 환불을 독자적으로 승인하는 구조는 아니다. 맡길 업무와 사용할 시스템, 허용할 행동, 사람의 승인을 거칠 지점은 도입 기업이 정의한다.

답변을 생성하는 봇과 업무를 끝내는 에이전트의 차이

기존 답변형 봇은 지식 문서에서 규정을 찾아 설명하거나 문의를 분류하고, 처리할 수 없는 티켓을 상담사에게 넘기는 데 주로 쓰였다. Specialized Agents가 내세우는 차이는 대화 뒤에 남는 운영 작업까지 하나의 흐름으로 연결한다는 데 있다. 고객이 환불을 요청하면 주문 정보를 확인하고 정책과 위험 신호를 검토한 뒤, 허용된 범위에서 환불 절차를 진행하는 식이다.

환불 규정을 안내하는 것과 실제 환불을 실행하는 것은 권한의 무게가 다르다. 실행 단계에서는 주문 이력과 고객 상태를 읽고, 정책상 자격을 판단하며, 결제나 주문 시스템의 상태를 바꿔야 한다. 따라서 운영팀의 관리 대상도 답변 정확도에서 데이터 접근 범위, 판단 근거, 실행 결과와 예외 처리까지 넓어진다.

이는 에이전트가 연결된 모든 시스템을 자유롭게 조작한다는 의미가 아니다. 접근 가능한 정보와 실행 가능한 행동은 기업이 정한 범위로 제한된다. 자동화가 답변을 넘어 실제 조치로 확장될수록 시스템 연결 자체보다 어떤 권한을 어디까지 부여했는지가 더 중요한 통제 기준이 된다.

Industry Agents는 공통 업무, Custom Agents는 기업별 예외를 맡는다

Industry Agents는 같은 산업에서 반복되는 고가치 업무를 미리 구성한 유형이다. 커머스용 에이전트에는 상품 탐색, 주문 관리, 반품·교환, 배송 문제 해결과 환불 처리가 포함된다. 금융 서비스와 미디어, 기술은 향후 확대 대상으로 제시됐으며, 이번에 먼저 소개된 커머스와 동일한 제공 상태라고 볼 수는 없다.

Custom Agents는 한 회사에만 존재하는 정책과 예외, 승인 절차를 반영한다. 기업은 코드 없이 Agent Builder에서 에이전트가 소유할 업무와 연결 시스템, 실행 행동을 설정할 수 있다. 표준 반품 흐름처럼 산업 전반에 공통된 절차는 Industry Agent가 맡고, 고객 등급이나 과거 환불 이력에 따라 판단이 달라지는 절차는 Custom Agent가 처리하는 구성이 가능하다.

두 유형의 차이는 단순히 사전 제작형과 맞춤 제작형이라는 데 그치지 않는다. 고객지원 운영 관점에서는 누가 업무의 기본 흐름을 소유하고, 어느 단계에서 기업별 정책이 개입하는지를 나누는 구조다. 표준 규칙으로 해결되지 않는 사례를 다른 에이전트나 사람에게 넘기는 경로도 이 설계 안에 포함된다.

외부 시스템 연결이 환불 실행의 전제다

에이전트가 요청을 끝까지 처리하려면 Zendesk 안의 대화 기록만으로는 부족하다. IT Brief의 독립 보도 는 커머스 에이전트가 Shopify, Narvar, Stripe, Riskified 같은 시스템에서 정보를 가져오고 같은 워크플로 안에서 조치를 수행하도록 설계됐다고 전했다. Industry Agents와 Custom Agents는 Zendesk뿐 아니라 Salesforce와 ServiceNow 기반 서비스 환경에서도 작동하는 것으로 제시됐다.

그러나 시스템에 연결됐다는 사실과 그 안의 모든 기능을 실행할 수 있다는 뜻은 같지 않다. 기업은 에이전트가 맡는 업무, 사용할 시스템, 실행할 행동을 각각 정하고 사람의 승인이 필요한 위치도 지정한다. 예를 들어 일반 반품은 자동 접수하되 정책 예외나 별도 위험 검토가 필요한 환불은 사람의 결정을 기다리도록 구성할 수 있다.

사람의 역할도 AI가 실패한 티켓을 뒤늦게 인수하는 데 한정되지 않는다. 운영 책임자는 자동 처리 조건과 예외 경로를 사전에 설계하고, 에이전트가 판단에 사용할 정책과 데이터의 범위를 관리한다. 상담사는 기업이 정한 승인 단계에서 결정을 내리거나 판단과 공감이 필요한 사례를 전체 맥락과 함께 넘겨받는다.

‘워크플로 최대 80% 자동화’는 검증된 공통 성적표가 아니다

Zendesk는 Specialized AI Agents가 워크플로의 최대 80%를 자동화할 수 있다고 주장한다. Futurum의 9월 15일 분석 도 이 수치를 Zendesk가 제시한 성능 주장으로 인용했으며, Custom Agents를 만드는 Agent Builder는 조기 접근 단계라고 설명했다.

이 수치는 모든 고객 환경에서 같은 방식으로 재현된 독립 벤치마크가 아니다. 공개 자료에는 어떤 워크플로를 분모로 계산했는지, 산업과 연결 시스템이 달라질 때 결과가 어떻게 변하는지 보여주는 표준화된 측정 방법이 제시되지 않았다. 실제 자동화 비율은 데이터 품질과 정책의 명확성, 허용된 실행 권한, 사람의 승인 대상으로 남겨 둔 예외의 비중에 따라 달라질 수 있다.

제품군 발표와 모든 기능의 일반 제공도 구분해야 한다. Specialized AI Agents와 커머스용 Industry Agents는 이번 발표의 중심이지만, Agent Builder와 Custom Agents에는 조기 접근이라는 조건이 남아 있다. 공개된 세 자료만으로 한국 고객을 포함한 모든 Zendesk 이용자에게 동일한 기능이 즉시 제공된다고 단정할 수 없으며, 한국어 지원 범위와 가격, 구체적인 배포 일정도 확인되지 않았다.

통제의 핵심은 자동화율보다 권한 설계다

이번 발표로 확인된 변화는 고객지원 AI의 역할이 질문에 답하는 단계에서 연결 시스템의 업무를 수행하는 단계로 넓어졌다는 점이다. 환불은 그 차이를 가장 선명하게 보여주는 사례다. 에이전트가 정책을 설명하는 데 그치지 않고 실제 절차를 조정할 수 있지만, 무엇을 조회하고 실행할지는 기업이 설정한 경계를 벗어나지 않는다.

따라서 Specialized Agents의 실질적 효과는 ‘최대 80%’라는 단일 수치보다 각 기업이 업무 소유권과 시스템 접근, 실행 권한, 사람 승인 지점을 어떻게 구성하는지에 달려 있다. 다음으로 확인해야 할 것은 Agent Builder의 일반 제공 일정과 지역·언어별 지원 범위, 실제 고객 환경에서 공개될 자동화율과 오류·예외 처리 결과다.

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