
Fini
Fini AI · 마케팅 · 챗봇
Fini는 기업용 AI 고객지원 에이전트다. 음성·채팅·이메일 티켓을 스스로 처리하고, 기존 헬프데스크에 연결되며, 해결한 건마다 정액을 청구한다.

Fini 소개
What Is Fini
Fini는 고객지원을 처음부터 끝까지 맡는 AI 에이전트다. 사람이 승인할 답변을 초안으로 쓰는 대신, 요청을 읽고 사내 시스템에서 맥락을 끌어와 흐름이 허락하면 스스로 건을 닫는다. 공식 발표로는 130개 이상 언어에서 해결률 90%, 정확도 99%다.
출발은 2022년, Uber 출신 팀이 만든 Y Combinator 지원 프로젝트다. 제품은 이미 쓰는 헬프데스크 옆에서 돌아가고, Fini AI 가격도 같은 건당 해결 모델을 따른다. Zendesk나 Intercom, Salesforce를 걷어내야 시험해볼 수 있는 구조가 아니다. 에이전트 이름은 Sophie이며 채팅·이메일·음성을 같은 추론과 같은 감사 기록으로 처리한다.
경계는 적용 범위에 있다. 이건 자율형 지원 에이전트지, 두 번에 한 번은 사람에게 넘기는 챗봇이 아니다. Fini는 실제 티켓 물량이 있는 기업을 위해 만들어졌고 가격도 그 계층을 겨냥한다. 취미 앱을 운영하는 1인 개발자용 저렴한 셀프서비스 등급은 없고, 데이터 레지던시나 서명된 BAA 같은 민감한 기능은 최상위 플랜에 들어간다. 에이전트가 학습하려면 돌아가는 헬프데스크와 어느 정도의 실제 지원 이력도 필요하다.
Getting Started
- 원클릭 OAuth로 헬프데스크를 연결한다. Zendesk, Intercom, Salesforce, Front, LiveChat 등을 지원한다.
- 에이전트가 헬프센터 문서, 문서화 자료, PDF, 지난 티켓 같은 지식 소스를 가리키게 한다.
- 제안된 흐름과 규칙을 검토하고, 실제 티켓 묶음으로 에이전트를 시험한다.
- 채팅부터 운영에 들어가고, 답변에 만족하면 이메일과 음성을 켠다.
- 평가와 피드백 도구로 빈틈을 찾고, 물량이 늘어나는 만큼 에이전트가 스스로 조정하게 둔다.
제품 정보
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사용자
- 기업 지원 책임자
- 핀테크와 규제 산업 팀
- 다국어 지원 팀
작업
- 반복 티켓 해결
- 음성 지원 자동화
- 지식을 최신으로 유지
활용 상황
- 시즌 피크 버티기
- 야간과 주말 대기열 메우기
- 지원 벤더 통합
주요 기능
음성·채팅·이메일을 한 에이전트로
Fini는 세 가지 주요 지원 채널을 한 설정에서 처리한다. 고객이 어디로 오든 같은 정책과 같은 감사 기록을 유지한다. 채널마다 별도 봇을 학습시키거나 세 업체를 꿰맬 필요가 없다.
실제 행동이 따르는 처음부터 끝까지의 해결
에이전트는 답변 초안에서 멈추지 않는다. Stripe나 CRM, 주문 시스템을 읽고 문제를 찾아 중복 청구를 되돌리는 식의 행동을 실제로 실행한다. 모든 단계가 기록에 남아 무엇을 왜 했는지 정확히 보인다. 에스컬레이션은 맥락을 붙여 팀에 도착한다.
RAGless 아키텍처
Fini는 환각을 일으키기 쉬운 임베딩과 벡터 검색 기반 검색 파이프라인을 쓰지 않는다. 자체 툴킷이 신뢰할 수 있는 내부 소스에 정확한 쿼리를 작성한다. 쉽게 말해, 에이전트가 각 답이 어디서 왔는지 알고 지어낸 답이 줄어든다는 뜻이다.
스스로 써지는 지식베이스
Knowledge Atlas는 해결된 티켓으로 헬프 콘텐츠를 쌓는다. Fini가 건을 팀에 넘길 때 그 수정을 지켜보다가 문서를 직접 쓰고, 올바른 브랜치에 넣어 곧바로 검색되게 한다. 고객이 모순에 부딪히기 전에 먼저 잡아내기도 한다.
안전 가드레일과 개인정보 마스킹
모든 쿼리는 실시간 안전 검사를 거쳐 유해하거나 주제에서 벗어난 내용을 막고, 이메일과 전화번호 같은 개인정보를 가린다. 환불 정책 같은 회사 규칙은 답이 나가기 전에 적용된다. 사후 정리가 아니라 사전 필터링이다.
기존 헬프데스크 위에서 작동
Fini는 원클릭 OAuth로 Zendesk, Intercom, Salesforce, HubSpot, Gorgias, Front, Freshdesk, Slack, Discord, Shopify 등에 연결된다. 마이그레이션 프로젝트는 없다. 지금 쓰는 도구를 교체하는 대신 나란히 배포할 수 있다.
추적성과 감사 로그
팀은 에이전트가 무엇을 왜 말했는지, 인용한 정확한 출처까지 확인할 수 있다. 관리 로그와 감사 로그는 최상위 플랜에 있다. 규제 산업에서는 그 기록이 AI 에이전트를 출시할지 아이디어를 접을지를 가르는 경우가 많다.
장단점
장점
- 건당 과금이라 건이 완전히 해결될 때만 돈을 내고, 시도마다 내지는 않는다.
- 한 업체가 채팅·이메일·음성을 덮어, 팀이 다루는 도구 수가 줄어든다.
- 에이전트가 사내 시스템에서 실제 행동을 실행해, 환불 같은 단순 요청은 사람 없이 닫힌다.
- 기업 기준으로 온보딩이 빠르고, 공식 발표로 14일 내 운영 전환에 마이그레이션 프로젝트도 없다.
- 기업 구매자를 위한 90일 파일럿이 실제 트래픽에서 돌아, 해결률 계산을 자체 데이터로 검증할 수 있다.
단점
- 가격이 기업급 티켓 물량을 전제로 짜였다. 월 수백 건을 처리하는 작은 운영에는 진입 비용이 비싸게 느껴진다.
- 서명된 BAA와 데이터 레지던시 같은 가장 민감한 기능은 Enterprise 플랜에 묶여 있다. 규모가 작은 구매자는 접근할 수 없다.
- 에이전트가 배우려면 돌아가는 헬프데스크와 실제 지원 이력이 필요해, 갓 만든 지원 조직은 먹일 것이 적다.
자주 묻는 질문
Fini는 음성·채팅·이메일에서 지원 티켓을 스스로 해결하는 AI 고객지원 에이전트다. 고객 요청을 읽고 사내 시스템에서 맥락을 끌어와 흐름이 허락하면 건을 닫는다. 답을 제안하는 데서 그치지 않는다.
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