Oracle Fusion Cloud Service

Oracle Service는 Oracle Fusion Cloud CX 제품군에 포함된 포괄적 서비스 요청 관리 및 현장 인력 관리 플랫폼입니다. 디지털 셀프 서비스와 에이전틱 디지털 어시스턴트부터 복잡한 컨택 센터 사례와 현장 수리에 이르는 엔드투엔드 고객 상호작용을 하나의 연결된 플랫폼에 통합합니다.

Oracle Service는 고객 셀프 서비스, 담당자 지원 서비스, 현장 서비스, 직원 서비스 등이 필요한 전 세계 모든 산업별 기업들을 지원합니다. 이 플랫폼은 고객 서비스 담당자(문의 처리), 현장 기술자 또는 모바일 작업자(현장 업무 수행), 서비스 감독자(팀 성과 관리), 고객(해결책 탐색), 내부 직원(지원 요청) 등 5개 주요 그룹의 서비스 제공을 개선할 수 있도록 설계되었습니다. 최종 고객이 셀프 서비스를 통해 문제를 해결할 수 있는 브랜드 인터페이스도 제공합니다.

Oracle Service는 모든 산업별 B2B 및 B2C 기업을 지원합니다.Oracle Service는 다양한 용도로 활용할 수 있을 뿐만 아니라 제조, 유틸리티, 통신, 하이테크, 리테일 분야의 업계 표준 서비스 요청과 규제 요건에 부합하는 사전 구축된 워크플로를 제공합니다.

자산 중심 산업을 위한 자산 기반 서비스 기능은 Oracle ERP 및 SCM으로 연결되는 사전 구축된 흐름을 제공하여 가치가 높고 내구 연한이 긴 자산에 관한 서비스를 지원합니다(이러한 자산은 주로 하이테크, 제조, 건설, 에너지 등의 분야에서 사용됩니다). 더 복잡하고 장기간 진행되는 조사 또는 프로젝트가 필요한 산업을 위한 Case 모듈은 표준 서비스 요청(SR)과는 별도로 금융 서비스 및 공공 부문에서 흔히 요구되는 복잡한 사례 관리 요구 사항을 지원하도록 설계되었습니다. 유틸리티 업계의 경우 Oracle의 광범위한 CX for Utilities(CX4U) 솔루션에도 포함되어 있는 Fusion Service를 활용할 수 있습니다.

Digital Customer Service는 최종 고객이 서비스 요청을 제출하고, 지식 문서를 확인하고, 자동화된 디지털 에이전트 또는 서비스 담당자와 대화할 수 있는 인터페이스를 제공합니다. 서비스 센터는 전문 서비스 담당자가 서비스 요청을 관리하고, 고객 이력을 확인하고, AI 도구를 사용해 해결책을 찾는 내부 워크스페이스입니다.

Oracle Service는 독립형 CRM 도구와 달리 Oracle ERP(재무), SCM(공급망), HCM(인사), Marketing, Sales와의 네이티브 연결을 이용할 수 있습니다. 따라서 서비스 담당자와 현장 서비스 리소스는 워크스페이스를 벗어날 필요 없이 고객의 청구 현황, 교체 부품의 재고 여부 등을 바로 확인할 수 있습니다.

별도의 AI 라이선스 및 커스텀 서드파티 통합을 요구하는 타사 서비스와 달리 Oracle Service는 Fusion 애플리케이션에 직접 내장된 AI와 자율운영 AI 에이전트를 제공합니다. 단순히 데이터를 읽어들이는 데 그치지 않고 ERP, SCM, HCM, CX 전반의 기업 고유 비즈니스 컨텍스트 및 로직을 이해해 통합 비용 부담 없이 더 정확하고 자동화된 의사 결정을 지원합니다.

AI 기반 컨택 센터 및 셀프 서비스

컨택 센터에서 AI는 1차 응답자이자 서비스 담당자 코파일럿 역할을 수행합니다.

• 자율운영 문제 해결: AI는 자연어를 해석하여 주문 추적, 일정 예약, 문제 해결 등의 빈번한 문의를 사람의 개입 없이 해결합니다. AI는 즉각적인 연중무휴 지원을 제공하고 지식 베이스 리소스에 직접 연결하여 자체 해결률을 높이고 서비스 담당자는 새롭고 복잡한 사례에 집중할 수 있도록 지원합니다.
• 즉각적인 분류 및 지능형 라우팅: AI는 수신하는 이메일 또는 채팅의 의도와 감정을 분석합니다. 우선순위가 높은 청구 문제는 선임 전문가에게 즉시 라우팅하고, 일상적인 주소 변경은 자율운영 에이전트가 사람의 개입 없이 처리하도록 설정할 수 있습니다.
• 실시간 상담원 지원: 상담원이 통화하는 동안 AI가 대화를 듣고 필요한 지식 베이스 문서를 정확히 제시하거나 고객의 구매 이력을 기반으로 답변 초안을 작성합니다.
• 자동 요약: 통화 후 AI가 문제와 해결 방법을 간결하게 요약합니다. 상담원은 후처리에 소요되던 시간을 절약하고 다음 고객을 더 빠르게 지원할 수 있습니다.

현장 서비스 및 자산 유지보수

AI는 1차 방문 해결률을 최적화하여 상당한 비용 절감을 지원합니다.

• 예측 유지보수: 고객이 문제를 인지하기 전에 자산의 잠재적 서비스 문제를 식별하고, AI가 서비스 요청을 자동 생성하고, 부품을 주문하고, 기술자의 일정을 예약합니다.
• 업무 시작 브리핑: 현장 기술자는 AI가 생성한 일일 작업 요약을 받고, 각 예정된 작업에 필요한 정확한 부품을 확인하여 첫 방문에서 각 문제를 해결하는 데 필요한 모든 품목이 차량에 실려 있는지 점검할 수 있습니다.

선제적 및 예측형 지원

기업은 AI를 활용해 고객의 문의를 기다리던 방식에서 문의를 예방하는 방식으로 전환할 수 있습니다.




• 이상 탐지: AI는 특정 제품의 반품이 갑자기 급증하는 등의 비정상적인 패턴을 식별하여 더 많은 고객이 영향을 받기 전에 판매를 중단하고 잠재적인 제조 결함을 조사할 수 있도록 지원합니다.

Oracle은 Oracle AI Agent Studio에서 에이전트의 품질과 성과를 측정, 평가, 추적, 보고, 관찰하는 내장형 프레임워크를 활용해 AI 의사 결정의 정확성을 관리할 수 있도록 지원하는 도구들을 제공합니다. 이 프레임워크는 설계 단계 테스트, 단계별 실행 추적, 런타임 운영 모니터링을 통합하는 엔지니어링 원칙으로 기존의 품질 보증을 대체합니다. Oracle은 의미적 정렬을 위해 LLM-as-a-judge(LaaJ)를 활용합니다. LaaJ는 전문 모델을 사용하여 응답에 점수를 매기고 사람이 평가할 수 있는 점수 산정 근거를 제공합니다. 고정밀 추적은 모든 도구 호출, RAG 소스, 작업자 에이전트 위임을 대화형 타임라인으로 시각화하여 에이전트의 추론을 투명하고 감사 가능하도록 만들고, '무슨 일이 발생했는가'와 '왜 발생했는가' 사이의 격차를 해소합니다. 운영 환경에서는 중앙화된 대시보드가 오류율과 정확성의 중앙값을 추적하므로 경영진은 SLA를 관리하고 엔터프라이즈 포트폴리오 전반의 실패 패턴을 식별할 수 있습니다.

Oracle은 명시적인 지침에 따라 의사 결정하고 실행하는 결정론적 워크플로 에이전트도 제공합니다.

가장 큰 차이는 통합 제품군과 파편화된 에코시스템의 차이입니다. Oracle Service는 공유 데이터 모델을 사용하는 단일 네이티브 클라우드 인프라를 기반으로 구축되었습니다. 반면 Salesforce에서 동일한 엔터프라이즈급 결과를 도출하려면 서로 연결되지 않은 여러 제품을 결합해야 합니다.

• 네이티브 백오피스 vs. 통합 의존성 : 네이티브 백오피스 애플리케이션이 없는 Salesforce와 달리 Oracle Service는 재무, ERP, 공급망 애플리케이션과 동일한 플랫폼에 내장되어 있습니다. Salesforce에서 재고 또는 청구 데이터를 확인하려면 MuleSoft 등의 타사 미들웨어가 필요합니다. 이러한 의존성은 프론트 오피스를 비즈니스 운영과 동기화하기 위해 복잡한 통합을 지속적으로 유지해야 하는 IT 비용, 즉 미들웨어 비용 부담을 발생시킵니다.
• 내장형 AI vs. SKU 난립 : Salesforce는 Agentforce를 통해 AI를 제공하지만 이는 효과적으로 작동하기 위해 Data Cloud(Data 360), MuleSoft 등의 다른 필수 제품이 필요한 추가적인 SKU입니다. 이러한 추가 제품은 SKU 비용, 통합 비용, 유지보수 비용을 추가로 발생시킵니다. Oracle은 AI를 비즈니스 프로세스에 직접 내장하고 네이티브 데이터를 기반으로 구동하므로 추가적인 볼트온 소프트웨어가 필요하지 않습니다.
• 보안 및 ID 파편화 : Salesforce의 여러 제품을 사용하는 접근 방식은 여러 클라우드에서 각자 별도의 보안 모델과 인증을 관리해야 합니다. 반면 Oracle은 전체 스택에 단일 보안 프레임워크를 사용합니다. 이렇게 통합된 접근 방식은 구성 편차를 없애고 컨택 센터부터 현장까지 일관적인 데이터 보호를 지원합니다.
• 예측 가능한 가격 책정 vs. 사용량 기반 가격 책정 : Salesforce는 작업 단위 또는 데이터 크레딧 단위로 요금을 부과하는 사용량 기반 모델로 전환하고 있어 월별 예산을 예측하기가 어렵습니다. Oracle은 안정적인 가치 기반 가격을 제공하므로 사용량 급증에 따른 청구나 예기치 않은 크레딧 소진을 걱정하지 않고 서비스 및 AI 운영을 확장할 수 있습니다.
• 자체 인프라 보유 vs. 서드파티 의존 : Salesforce는 타사 클라우드 호스트에 의존하지만 Oracle은 Oracle Cloud Infrastructure(OCI), 데이터베이스, 애플리케이션에 이르는 전체 스택을 직접 보유하고 있습니다. 이러한 수직 통합을 통해 Oracle은 칩 단위로 성능을 최적화하고, 뛰어난 안정성과 단일 공급업체에 의한 책임 소재 관리를 보장합니다.

가장 큰 차별점은 네이티브 컨텍스트와 모듈식 상호 운용성의 차이입니다. Oracle은 프론트 오피스와 백오피스를 아우르는 하나의 통합 데이터 모델을 보유하고 있습니다. Microsoft는 Dataverse 계층을 사용해 모듈식 애플리케이션 간의 데이터를 동기화하므로 보이지 않는 복잡성이 추가될 수 있습니다.복잡한 글로벌 운영을 수행하는 대기업은 확장성 및 산업별 모델을 갖춘 Oracle을 선택하는 경우가 많습니다.

• '기록 시스템'의 이점 : Oracle Service는 재무, ERP, 공급망 애플리케이션과 동일한 기록 시스템을 기반으로 구축되었습니다. 따라서 에이전트가 고객 레코드를 확인할 때 원본 데이터를 직접 확인할 수 있습니다. Microsoft Dynamics 365는 데이터를 Microsoft Dataverse에 동기화하는 모듈식 애플리케이션 모음입니다. 강력한 기능을 제공하지만 서비스 데이터가 다른 모듈에서 동기화된 복사본인 경우가 많으므로, 대규모 글로벌 환경에서는 지연이나 동기화 오류가 발생할 수 있습니다.
• 인프라 및 플랫폼 소유권 : Microsoft는 Dynamics를 Azure에서 호스팅하지만, Dynamics 플랫폼은 서로 연결해야 하는 별도의 테넌트 또는 환경으로 관리되는 경우가 많습니다. Oracle은 Oracle Cloud Infrastructure(OCI), 데이터베이스, 애플리케이션에 이르는 전체 스택을 보유하고 있습니다. 이러한 수직 통합을 통해 Oracle은 데이터 솔루션뿐만 아니라 해당 솔루션이 실행되는 칩까지 모두 직접 소유하고 더욱 심층적인 성능 최적화와 강화된 보안을 제공할 수 있습니다.
• 네이티브 흐름 vs. 통합 : Microsoft는 서비스 데이터를 다른 비즈니스 로직에 연결하기 위해 Power Platform(Power Apps, Power Automate)에 의존하는 경우가 많습니다. 유연성은 뛰어나지만 관리 및 비용이 한 계층 더 추가됩니다. Oracle은 네이티브 데이터 흐름을 제공하므로 별도의 로우 코드 플랫폼 없이 서비스, 창고, 재무 간에 정보가 이동합니다.
• AI 데이터 그라운딩(Oracle Fusion vs. Microsoft Fabric) : Microsoft는 AI용 데이터를 통합하기 위해 Microsoft Fabric으로 전환 중에 있습니다. 그러나 이는 데이터를 미러링하거나 연결해야 하는 추가 애널리틱스 계층입니다. Oracle의 AI는 Fusion 데이터 모델에 직접 내장되어 있습니다. 고객 생애 가치 또는 보증 상태를 파악하기 위해 별도의 데이터 레이크를 호출할 필요가 없습니다. 해당 정보가 이미 핵심 트랜잭션의 일부이기 때문입니다.
• 보안 및 거버넌스 : Microsoft 솔루션은 모듈식이므로 보안이 애플리케이션, Dataverse, Azure 계층에서 각각 관리되는 경우가 많습니다. Oracle Fusion은 엔터프라이즈 제품군 전체에 단일 통합 보안 및 거버넌스 프레임워크를 제공하여 서비스 애플리케이션의 보안 설정이 백오피스 요건과 일치하지 않는 구성 편차의 위험을 줄입니다.

근본적인 차이는 통합 엔터프라이즈 제품군과 워크플로 오버레이의 차이입니다. Oracle Service는 백오피스 기록 시스템(ERP, 재무, 공급망)과 동일한 환경에 기본 내장되어 있습니다. ServiceNow는 다른 도구 위에 위치하는 실행 시스템으로서 업무 프로세스를 관리하지만 기반 비즈니스 데이터를 소유하지는 않습니다.

• 네이티브 데이터 vs. 미들웨어 세금 : ServiceNow는 네이티브 ERP 또는 공급망 제품군이 없으므로 비즈니스 데이터에 연결하려면 IntegrationHub 또는 타사 미들웨어가 필요합니다. 따라서 서비스 도구를 실제 재무 및 재고 데이터와 동기화하기 위한 API를 유지하는 데 많은 비용과 IT 작업이 필요합니다. 이를 미들웨어 세금(middleware tax)이라고 합니다. Oracle Service는 기본적으로 통합되어 있어 데이터가 한곳에 저장되고 통합 오버헤드가 전혀 없습니다.
• AI 그라운딩 및 컨텍스트 : AI가 근거 있는 답변을 제공하려면 비즈니스 데이터에 실시간으로 액세스해야 합니다. Oracle의 내장형 AI는 청구, 부품, 배송 상태를 포함한 전체 Fusion 스택에 직접 네이티브 액세스할 수 있습니다. ServiceNow의 AI는 워크플로 계층에 동기화된 정보로 제한되는 경우가 많으므로 컨텍스트가 불완전하거나 정보가 지연될 수 있습니다.
• 클라우드 인프라 소유권 : 타사 클라우드 공급업체에서 소프트웨어를 호스팅하는 ServiceNow와 달리 Oracle은 Oracle Cloud Infrastructure(OCI), 데이터베이스, AI, 애플리케이션에 이르는 전체 스택을 보유하고 있습니다. 이러한 수직 통합을 통해 Oracle은 하드웨어 수준에서 성능을 최적화하고 단일 책임 창구를 제공할 수 있습니다.
• 보안 및 ID 모델 : ServiceNow 구현은 워크플로 계층을 여러 외부 백오피스 애플리케이션에 연결하므로 보안 경계가 분절되는 경우가 많습니다. Oracle Fusion Service는 하나의 글로벌 ID 및 보안 프레임워크를 사용합니다. 컨택 센터 또는 현장과 같이 모든 지점에서 이루어지는 상호작용이 하나의 일관된 정책으로 관리되므로 구성 편차 위험을 크게 줄일 수 있습니다.
• 예측 가능한 가격 책정 vs. 사용량 기반 과금 : ServiceNow는 AI 토큰 또는 작업 단위에 요금을 부과하는 사용량 기반 가격으로 전환하고 있지만 Oracle은 더 안정적인 가치 기반 가격을 제공합니다. 따라서 AI 사용량이 늘거나 데이터 볼륨이 증가해도 예상치 못한 비용이 청구되지 않습니다.