ServiceNow Agent Intelligence: 기업 인공지능 자동화 플랫폼

ServiceNow Agent Intelligence는 기업의 IT 서비스 관리(ITSM) 및 고객 서비스 관리(CSM) 프로세스를 혁신하는 AI 기반 자동화 솔루션입니다. 2025년 현재, 이 기술은 머신러닝을 활용한 티켓 분류 및 업무 자동화 기능으로 주목받으며 기존 AI 서비스와 차별화된 접근 방식을 제시하고 있습니다. ServiceNow 플랫폼에 통합된 이 기술은 조직 내 데이터 사일로를 해체하고 지능형 워크플로우를 구축하는 데 핵심적인 역할을 수행합니다.

기술적 배경 및 핵심 메커니즘

머신러닝 기반 예측 엔진

Agent Intelligence의 핵심은 역사적 데이터를 학습하는 지도학습 모델에 기반합니다. 10,000건 이상의 과거 사례 데이터를 분석하여 티켓 분류, 우선순위 지정, 담당자 배정 패턴을 자동화하는 시스템으로, 자연어 처리(NLP) 기술을 통해 사용자가 입력한 텍스트 설명에서 키워드와 문맥을 추출합니다. 이 시스템은 서비스데스크 인시던트 처리 시간을 40% 단축시키는 것으로 보고되었습니다.

 

데이터 처리 파이프라인은 세 단계로 구성됩니다:

1. 데이터 정제: 중복 레코드 제거 및 비정형 데이터 표준화
2. 특징 추출: 텍스트 벡터화 및 메타데이터 연계
3. 모델 학습: Random Forest와 Gradient Boosting 알고리즘 조합 사용

이 과정에서 생성된 예측 모델은 실시간으로 새 티켓에 적용되며, 정확도 측정을 위해 혼동 행렬(confusion matrix)과 F1-score 지표가 모니터링됩니다.

서비스나우 플랫폼 통합 아키텍처

Agent Intelligence는 ServiceNow의 Now Platform®에 네이티브 통합되어 있습니다. 이 아키텍처의 특징은:

• 데이터 계층: CMDB(Configuration Management Database)와 실시간 동기화
• 처리 계층: 분산 스트림 처리 엔진을 통한 병렬 연산
• API 계층: RESTful 엔드포인트를 통한 타 시스템 연동

특히 MLPredictor API는 예측 모델을 운영 환경에 배포하는 표준 인터페이스를 제공하지만, 2024년 7월 기준으로 deprecated 상태이며 향후 제거될 예정입니다. 현재는 GraphQL 기반의 새로운 예측 API가 도입되었습니다.

경쟁사 대비 차별화 요소

Google Agentspace와의 기술적 비교

Google의 Agentspace가 Gemini LLM과 멀티모달 검색에 중점을 둔다면, ServiceNow Agent Intelligence는 도메인 특화형 머신러닝에 특화되었습니다. Agentspace가 다양한 데이터 소스 통합을 강조하는 반면, ServiceNow는 ITSM/CSM 워크플로우에 최적화된 자동화를 제공합니다.

 

양사의 주요 차이점은:

구분	ServiceNow Agent Intelligence	Google Agentspace
학습 데이터	기업 내부 역사적 티켓 데이터	공개 웹 데이터 + 기업 문서
처리 방식	규칙 기반 + 머신러닝 하이브리드	순수 신경망 기반 접근
출력 형태	구조화된 필드 값 할당	자연어 형식의 자유 텍스트
통합 수준	Now Platform 네이티브 통합	외부 시스템 API 연동 중심

 

Microsoft Copilot Studio와의 기능적 차이

Microsoft의 솔루션이 대화형 챗봇 개발에 집중하는 반면, ServiceNow는 백엔드 프로세스 자동화에 더욱 특화되었습니다. Copilot Studio가 Power Virtual Agents와의 통합으로 사용자 상호작용을 개선한다면, Agent Intelligence는 서비스 데스크 에이전트의 업무 효율성 증대에 초점을 맞춥니다. 실제 사례에서 ServiceNow 사용 기업은 인시던트 분류 정확도를 92%까지 달성한 반면, Copilot Studio 기반 솔루션은 78% 정확도를 보였습니다.

실제 적용 사례 및 성과 분석

금융 서비스 분야 적용

한 국제 은행은 Agent Intelligence 도입 후 다음과 같은 성과를 달성했습니다:

• 티켓 분류 시간: 15분 → 2.3초로 단축
• 우선순위 오류율: 27% → 5% 이하 감소
• 고객 만족도: CSAT 점수 72 → 89 상승

이 기관은 특히 사기 탐지 티켓 처리에서 모델의 정확도가 94%에 달하며, 기존 규칙 기반 시스템 대비 41% 개선된 성능을 보였습니다.

제조업체의 유지보수 프로세스 개선

자동차 부품 제조사는 Agent Intelligence를 통해 예측 정비 티켓을 자동 생성하는 시스템을 구축했습니다. 주요 성과는:

• 계획되지 않은 설비 중단 시간 62% 감소
• 부품 교체 주기 예측 정확도 89% 달성
• 유지보수 비용 연간 230만 달러 절감

이 시스템은 설비 센서 데이터와 서비스 티켓 기록을 연계하여 고장 패턴을 예측하는 방식으로 작동합니다.

보안 및 규정 준수 프레임워크

Agent Intelligence는 GDPR 및 PCI DSS 요구사항을 충족하기 위해 다음과 같은 보안 메커니즘을 구현했습니다:

1. 데이터 암호화: AES-256 및 TLS 1.3 프로토콜 적용
2. 접근 제어: RBAC(Role-Based Access Control) 5단계 계층화
3. 감사 추적: 모든 예측 작업에 대한 변경 이력 기록
4. 데이터 소거권: 예측 모델에서 개인정보 삭제 요청 시 72시간 내 처리

특히 모델 학습 과정에서 차등 프라이버시(Differential Privacy) 기술을 적용하여 개인 식별 정보(PII) 노출 위험을 최소화했습니다.

향후 발전 방향 및 과제

2025년 로드맵에 따르면 ServiceNow는 Agent Intelligence에 다음과 같은 기능 추가를 계획하고 있습니다:

• 실시간 협업 예측: 여러 에이전트가 협업하여 복합 티켓 처리(2025 Q4)
• 도메인 특화 LLM 통합: ITIL 4 표준 기반 자연어 처리 강화(2026 Q1)
• 양자 머신러닝 실험: 큐비트 기반 최적화 알고리즘 연구(2026 Q2)

하지만 데이터 품질 관리와 모델 편향성 문제가 지속적인 과제로 남아있습니다. 2024년 사례 연구에서 훈련 데이터의 7%가 레이블링 오류를 포함하고 있는 것으로 나타났으며, 이는 예측 정확도에 최대 15%까지 영향을 미칠 수 있습니다.

이 기술의 진화는 단순한 자동화를 넘어 기업의 디지털 트랜스포메이션 전략의 핵심 요소로 자리매김할 전망입니다. 특히 MLOps 파이프라인과의 통합 강화를 통해 AI 모델의 지속적인 학습 및 배포 주기를 단축하는 방향으로 발전하고 있습니다.