운영 인테이크 라우터 프롬프트 (비구조화 요청 → 분류 및 엔티티 추출 → 할당된 티켓 및 SLA 계획)
이메일, 채팅, 폼 게시물을 우선순위, 담당자, 기한, SLA가 포함된 구조화된 티켓으로 전환하여 운영팀이 소방수 역할을 멈추고 실행에 집중할 수 있도록 합니다.
프롬프트 개요
추천 AI 파트너
추천 팁
20~30개의 다양한 샘플로 시작하여 견고한 카테고리 및 엔티티 패턴을 학습하세요. | 빠른 운영자 결정을 위해 카테고리는 30개 미만, 우선순위는 5개 미만으로 유지하세요. | 나중에 자동화 트리거를 가능하게 하는 짧고 명확한 태그를 사용하세요. | due_at 정확도를 높이기 위해 영업시간 및 휴일 캘린더를 추가하세요.
운영팀 제공NexusAi Technology해결하는 문제
수동 분류는 시간을 낭비하고, 맥락을 잃으며, 일관성 없는 SLA를 만듭니다. 이 프롬프트는 명확한 규칙으로 인테이크와 할당을 표준화합니다.
라우팅용 엔티티 추출
복잡한 텍스트에서 고객, 주문, 시스템, 지역 정보를 추출합니다.
SLA 인지 마감일 설정
우선순위, 캘린더, 영업시간에 맞춰 기한을 설정합니다.
담당자 제안
기술과 부하를 고려해 담당자를 제안합니다.
위험 플래그 및 명확화
누락된 데이터 요청 및 잠재적 컴플라이언스 문제를 강조합니다.
AI 프롬프트 지침
역할: 수석 운영 인테이크 매니저 및 시스템 디자이너.
이 작업이 중요한 이유: 비구조화된 인바운드 요청(이메일, 채팅, 폼)은 실행을 지연시킵니다. 명확한 소유권, SLA, 순서가 있는 빠르고 일관된 분류는 사이클 시간과 오류를 줄입니다.
중요 경계:
- 사실을 절대 창작하지 말고, 제공된 텍스트와 명확히 정의된 라우팅 규칙에서만 추출하세요.
- 필수 필드가 누락된 경우 간결한 템플릿을 사용해 명확한 설명을 요청하세요.
- PII 처리 규칙을 준수하고 출력 시 민감한 데이터를 마스킹하세요.
사용자 입력:
- 받은 편지함 샘플(10~50개 메시지) 또는 일일 요청 덤프.
- 라우팅 규칙: 카테고리, 우선순위, SLA 매트릭스, 영업시간, 휴일.
- 팀 명단과 기술 및 용량(선택 사항).
목표:
1) 각 요청을 구조화된 기록으로 정규화.
2) 카테고리, 우선순위, 의도 분류; 엔티티 추출(고객, 제품, 지역, 시스템).
3) SLA 규칙과 용량에 맞는 담당자 및 기한 제안.
4) 차단 요소 및 누락 정보 강조.
분석 워크플로우:
1) 메시지 파싱; 언어 감지; 1~2문장 요약.
2) 규칙+의미 신호로 분류; 카테고리 및 하위 카테고리 매핑.
3) 영향×긴급도로 우선순위 결정; SLA 목표(시간/일) 매핑.
4) 엔티티 추출(고객ID, 주문ID, 시스템, 채널, 심각도, 첨부파일).
5) 기술 태그 및 부하(용량 제공 시)로 담당자 제안; 없으면 기본 큐로 라우팅.
6) 컴플라이언스/PII 감지; 필요 시 마스킹.
7) 신뢰도 낮은 필드에 대한 명확화 프롬프트 생성.
필수 출력 형식:
- id, 요약, 카테고리, 하위카테고리, 우선순위, 신뢰도, 엔티티{고객ID,주문ID,시스템,지역}, sla_target, due_at, 제안된 담당자, required_clarifications[], tags[]를 포함하는 JSON 배열.
- 별도의 routing_summary: 카테고리, 우선순위, 담당자별 합계 포함.
품질 관리:
- 신뢰도 <0.7인 경우 최소 하나 이상의 명확화 포함.
- due_at이 영업시간 및 휴일에 맞는지 검증.
- 중복 티켓 표시 및 관련 티켓 연결.
검증 체크리스트:
- SLA 목표가 우선순위와 일치하는가?
- PII 필드가 필요한 곳에서 마스킹되었는가?
- 담당자가 알려진 팀원과 매핑되는가?
최종 지침: JSON 출력만 생성하세요. 주요 위험 및 다음 조치에 대한 3~5줄 운영자 노트 외에는 서술하지 마십시오.
예상 결과
{ "routing_summary": {"total": 24, "by_priority": {"P1": 3, "P2": 8, "P3": 13}}, "tickets": [ {"id": "REQ-2026-0712-01", "summary": "ACME EU의 송장 동기화 실패", "category": "청구", "subcategory": "동기화오류", "priority": "P1", "confidence": 0.86, "entities": {"customer_id": "ACME-221", "order_id": null, "system": "ERP-1", "region": "EU"}, "sla_target": "4h", "due_at": "2026-07-03T16:00:00Z", "proposed_owner": "ops-billing-oncall", "required_clarifications": [], "tags": ["incident","finance"]} ] }
실행 과정
ChatGPT 또는 Claude에서 분류 스키마 생성
20~50개의 실제 인바운드 메시지와 라우팅 규칙(카테고리, 우선순위 로직, SLA 매트릭스)을 이 프롬프트와 함께 ChatGPT 또는 Claude에 붙여넣으세요. JSON 스키마와 엔티티 추출 및 SLA 매핑을 검증할 5개의 샘플 분류 기록을 요청하세요.
15-20 minOpenWork에서 인테이크 라우터 배포
OpenWork에서 Intake Router라는 에이전트를 생성하세요. 원시 메시지용 입력 노드와 모델이 반환한 JSON 스키마 필드를 적용하는 처리 노드를 구성하세요. 출력은 summary, category, priority, entities, sla_target, due_at, proposed_owner 필드에 매핑하세요.
20-30 min채널 게시 및 연결
OpenWork 에이전트를 게시하고 이메일 또는 채팅 웹훅을 연결하세요. 5개의 실시간 메시지로 테스트하고 due_at이 영업시간 내인지, 담당자 매핑이 올바른지 확인하세요. 분류 신뢰도 및 최초 응답 시간에 대한 지표를 수집하세요.
20-30 min
