대화형 AI란? 고객 참여를 향상시키는 방법

일전에 누군가 나에게 우리가 이상한 시대에 살고 있다고 말했습니다. 우리는 시계에 전화를 걸고 전화기에 시간을 알려달라고 합니다. 어떤 면에서는 그들이 옳았습니다.

지금은 21세기이며 지능형 가상 비서와 대화하여 컴퓨터와 대화하거나 피자를 주문하거나 블라인드를 닫는 것과 같은 훨씬 더 놀라운 일을 할 수 있습니다. 필연적으로 미래가 여기에 있습니다.

사실 챗봇의 진화는 꽤 오래 전부터 시작되었습니다. 보다 구체적으로 1966년에 MIT 교수인 Joseph Weizenbaum은 최초의 대화형 인터페이스인 Eliza를 만들었습니다. 이 컴퓨터 프로그램은 미리 작성된 응답으로 사용자 질문에 응답하여 인간 정신과 의사를 시뮬레이션했습니다.

Eliza는 간단한 규칙 기반 대화형 인터페이스였지만, 그 생성은 현대 대화형 AI 기술의 토대를 마련했습니다. 어떻게 발전했는지, 비즈니스에서 어떻게 활용할 수 있는지 궁금하시다면 계속 읽어보세요.

AI 챗봇, 언어 모델(예: ChatGPT) 또는 음성 비서(예: Siri, Alexa)와 같은 대화형 AI로 구동되는 시스템은 텍스트, 음성, 이미지 및 비디오를 통해 통신할 수 있습니다. 그들은 자연어 처리 및 기계 학습과 같은 고급 알고리즘을 통합하여 사용자와 자유롭게 흐르는 다중 문장 대화를 할 수 있도록 도와줍니다.

한 단계 더 나아가 대화형 AI를 컴퓨터 비전 및 자연어 생성(NLG)과 같은 다른 기술과 통합함으로써 대화형 AI 시스템은 이미지 인식 또는 인간 행동 미러링과 같은 고급 작업을 수행할 수 있습니다.

대화형 AI 도구는 사용자 문제를 해결하고 인간과 같은 경험을 제공하는 것을 목표로 합니다. 전자 상거래, 고객 서비스, 의료 등 다양한 분야에서 사용되고 있습니다.

대화형 AI의 요소

대화형 AI 도구는 컴퓨터가 인간과 같은 방식으로 통신할 수 있도록 하는 인공 지능 알고리즘을 사용합니다. 프로세스에서 이들의 역할을 이해하기 위해 이들을 탐색해 봅시다.

출처: 챗봇

1. 자연어 처리

자연어 처리(NLP)는 언어학 및 데이터 과학 방법을 사용하여 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 그에 따라 응답할 수 있도록 하는 대화형 AI의 방대한 영역입니다.

간단히 말해, NLP를 사용하는 시스템은 서면 또는 음성 단어, 구 및 문장을 포함하여 많은 양의 비정형 데이터를 분석하고 구조화하여 의미를 해석하고 이해할 수 있습니다.

NLP 덕분에 가상 비서는 복잡한 사용자 발화를 이해하고 수신자가 자연스럽게 느끼는 방식으로 창의적으로 응답할 수 있습니다.

2. 기계 학습

기계 학습(ML)은 언어 모델이 인간 언어의 패턴을 인식할 수 있도록 하는 인공 지능의 일부입니다. 나중에 해당 지식을 사용하여 사용자 질문에 자율적으로 답변할 수 있습니다.

ML 알고리즘은 방대한 양의 데이터를 분석하여 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 특정 문제를 해결하고, 예측하고, 결정을 내리는 방법을 학습할 수 있습니다. 이는 ML을 기반으로 하는 대화형 인터페이스가 사용자와 나누는 각 대화에서 정확도를 향상시킬 수 있음을 의미합니다.

3. 자연어 이해

NLU(자연어 이해)는 대화 에이전트가 텍스트 또는 음성의 의도된 의미를 이해하는 데 도움이 되는 NLP의 하위 집합입니다.

NLU 기반 시스템은 구조화된 데이터를 사용하여 사용자 입력의 문법과 컨텍스트를 분석합니다. 덕분에 컴퓨터는 단어와 구 사이의 관계를 이해할 수 있습니다. 또한 NLU를 사용하면 컴퓨터가 사람의 말에서 동음이의어를 구별하거나 언어의 뉘앙스를 이해할 수 있습니다.

4. 자연어 생성

NLG(자연어 생성)는 기계가 인간의 언어로 작성할 수 있도록 하는 NLP 구성 요소입니다. 필요할 때 컴퓨터가 텍스트를 음성 출력으로 변환할 수 있습니다. NLG를 사용하면 대화형 인터페이스가 복잡한 텍스트 입력을 분석하고 압축된 요약을 제공할 수 있습니다.

5. 자동 음성 인식

목록의 마지막 요소는 자동 음성 인식(ASR)입니다. 컴퓨터가 구어를 이해하고 전사할 수 있게 해주는 기술입니다. ASR은 음성 지원, 받아쓰기 소프트웨어 및 음성 인식 기능이 필요한 기타 유사한 프로그램에 사용됩니다.

대화형 AI는 어떻게 작동합니까?

당신은 이미 컴퓨터가 사용자와 인간과 같은 대화를 할 수 있도록 하는 기술에 대해 간략하게 이해하고 있습니다. 이제 대화를 통해 AI 비서에게 권한을 부여하는 방법을 배울 수 있습니다.

출처: 챗봇

1. 프로세스는 입력 생성으로 시작됩니다. 이 단계에서 사용자는 상호 작용을 시작합니다. 기술에 따라 텍스트 또는 음성 인터페이스를 통해 쿼리(키워드, 구문, 질문)를 입력할 수 있습니다.
2. 다음으로 시스템은 입력 분석을 수행합니다. 사용자가 질문을 작성하면 봇은 NLP와 NLU를 사용하여 질문을 풀고 의도한 의미를 정의합니다.
3. 분석이 완료되었습니다. 출력 생성 시간입니다. NLG 덕분에 AI 에이전트는 적절한 응답을 공식화하고 인간 언어로 번역한 다음 텍스트나 음성을 통해 사용자에게 보낼 수 있습니다.
4. 마지막 단계는 강화학습 . 기계 학습을 통해 시스템은 각 사용자와 상호 작용하면서 새로운 것과 패턴을 학습할 수 있습니다. 그런 다음 컴퓨터는 그 지식을 사용하여 시간이 지남에 따라 정확도와 응답을 향상시킬 수 있습니다.

기업에 대화형 AI가 필요한 이유는 무엇입니까?

사람들이 정보를 쇼핑하고 검색하는 방식은 커뮤니케이션을 온라인 메시징으로 전환했습니다. 성공하려면 브랜드는 24시간 다채널 고객 지원을 제공해야 합니다. 이는 달성하기 어렵고 비용이 많이 들 수 있지만 대화형 AI 솔루션이 도움이 될 수 있습니다.

고객 서비스 비용 절감

연중무휴 24시간 인간 지원을 제공하면 높아지는 고객 기대치를 충족하고 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 그러나 필요한 모든 고객 서비스 직책을 24시간 채우려면 비용이 많이 들 수 있습니다.

고객 서비스 팀을 유지하는 것은 기업에게도 지속적인 비용입니다. 고객 서비스 팀의 이직률은 45%로 다른 부서보다 ​​2배 높습니다.

미국 노동통계국에 따르면 지원 에이전트의 평균 재임 기간은 대부분의 경우 2.6년 이하에 불과합니다. 많은 에이전트가 자신의 작업이 힘들거나 스트레스를 많이 받아 반복성이 덜 필요한 작업에 맡깁니다. 인간적인 고객 지원을 제공하는 회사는 채용 프로세스 및 직원 교육에 더 많은 비용을 투자해야 합니다.

흥미롭게도 데이터에 따르면 고객은 문제를 해결하는 동안 반드시 사람에게 연락할 필요가 없습니다. 그들은 브랜드가 요청을 효율적으로 제출하고 문제를 신속하게 해결할 수 있도록 하는 한 만족합니다. 대화형 AI가 뛰어들 수 있는 곳입니다.

AI 기반 챗봇 소프트웨어는 일반적인 사용자 질문에 연중무휴 즉시 답변할 수 있습니다. 지능형 에이전트는 첫 번째 고객 접점 역할을 하며 결제, 제품 또는 주문에 관한 정보를 찾는 질문에 답변할 수 있습니다.

또한 인공 지능이 고객 문제를 해결할 수 없는 경우 더 많은 정보를 제공할 수 있도록 사람을 사용 가능한 상담원에게 라우팅할 수 있습니다. 결과적으로 상담원은 더 까다로운 사례에 집중할 수 있으며 반복적인 작업에 지루해하지 않습니다.

대화형 AI를 고객 서비스 전략에 통합하면 고객이 기대하는 서비스를 제공하고 팀을 만족시키면서 비용을 절감할 수 있습니다.

고객 참여 촉진

소비자의 50% 이상이 브랜드가 개인화된 고객 경험을 제공하기를 원합니다. 대화형 AI는 인간과 같은 상호 작용을 수행하고 고객이 이해받는다고 느낄 수 있습니다.

예를 들어 웹사이트 챗봇을 살펴보겠습니다. 사용자의 관심을 끄는 사전 채팅 초대를 보낼 수 있습니다. 봇이 방문자와 연결되면 쇼핑 여정을 통해 제품에 대한 정보를 제공하고 결제 프로세스 및 배송 규칙에 대해 교육할 수 있습니다.

또한 필요한 쇼핑 정보를 제공하여 웹 사이트 방문자를 육성하는 것 외에도 챗봇은 고객 경험을 개인화할 수 있습니다. 사용자 이름, 위치, 쇼핑 기본 설정 또는 이전 구매와 같은 과거 및 실시간 데이터를 사용하여 개인화된 권장 사항을 제공하고 메시지를 자연스럽게 만들 수 있습니다.

AI 인터페이스는 사용자 질문의 맥락을 이해하고 인간 언어의 뉘앙스를 포착할 수 있으므로 답변이 재치 있고 요점이 될 가능성이 높아져 사용자가 흐름에 더 많이 참여하게 됩니다.

게다가 대화형 AI는 고객에 대한 지식의 보고가 될 수 있습니다. 과거 고객 상호 작용을 분석하여 고객이 말하는 방식과 사용하는 용어를 배우는 것과 같은 고객 질문의 추세를 찾을 수 있습니다. 이를 통해 고객의 요구 사항을 더 잘 이해하고 더 나은 고객 경험을 위해 웹사이트 커뮤니케이션을 최적화할 수 있습니다.

접근성 향상

더 많은 기업들이 제품과 웹사이트의 접근성을 개선하기 위해 대화형 AI를 적용하고 있습니다.

접근성이 무엇을 의미하는지 잘 모르시겠습니까?

간단히 말해서 이 용어는 시각, 청각, 운동 또는 인지 장애가 있는 사용자를 위한 제품, 장치, 서비스 또는 환경의 디자인을 의미합니다. 그러나 이 단어의 넓은 의미에서 접근성은 모든 사용자에게 동등한 기회를 제공하는 것을 의미합니다.

이는 사용자의 능력과 주변 환경, 사용 중인 장치 또는 네트워크 연결의 안정성과 같은 기타 상황을 고려하는 것을 의미합니다. 말할 필요도 없이 대화형 AI는 제품이나 서비스의 접근성을 향상시킬 수 있지만 모든 사용자에게 다른 경우가 있을 수 있습니다.

예를 들어, 대화 도우미를 스마트 홈 장치와 연결하고 이를 사용하여 조명을 전환하고, 날씨를 확인하고, 음식을 주문하거나, 신용 카드를 차단할 수 있습니다. 가장 좋은 것? 당신이 해야 할 유일한 일은 몇 가지 음성 명령을 말하는 것입니다.

하지만 그게 다가 아닙니다. 대화 AI는 텍스트 음성 받아쓰기 및 언어 번역도 제공합니다. 서비스를 제공하는 언어를 입력하거나 알 수 없는 경우에도 사용자가 웹사이트나 앱을 탐색하는 데 도움이 될 수 있습니다. 대화형 AI는 다양한 유형의 사용자에게 큰 편리함이 되었습니다.

서비스 확장

높은 수준을 유지하면서 고객 서비스를 확장하려면 신중한 계획과 노력이 필요합니다. 이미 알고 있듯이 대화형 AI는 비용을 낮추면서 더 많은 청중과 연결할 수 있도록 도와줍니다. 다양한 플랫폼에 통합되어 여러 커뮤니케이션 채널에서 고객을 지원할 수 있습니다.

둘째, AI 봇은 평균 대기 시간도 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 웹사이트 챗봇은 고객 서비스의 일선 역할을 할 수 있으며 모든 고객이 즉시 도움을 받을 수 있도록 도와줍니다.

또한 대화형 인터페이스는 얼마나 많은 고객이 동시에 지원을 필요로 하는지에 관계없이 중단 없는 서비스를 제공할 수 있습니다. 이 기능은 쿼리가 급증하거나 팀이 질문에 휩싸인 쇼핑 시즌에 유용합니다.

인기 있는 대화형 AI 사용 사례

대화형 AI는 고객 문의를 처리하고 개인화된 지원을 제공하며 팀의 효율성을 향상할 수 있는 광범위한 애플리케이션을 보유하고 있습니다. 그들 중 일부를 살펴 보겠습니다.

보건 의료

AI 도우미는 환자 참여를 향상하고 의료 서비스를 개선할 수 있습니다. 분석가들은 의료 챗봇 시장이 2026년까지 미화 5억 4,300만 달러 이상의 가치가 있을 것으로 예측합니다.

증상 확인 및 진단

환자들은 종종 자신의 건강에 대해 긴급한 질문을 합니다. 이러한 질문에는 빠른 답변이 필요할 수 있지만 때로는 사람의 관심이 필요할 뿐입니다. 이 경우 지능형 에이전트가 응답할 수 있습니다.

대화형 AI 솔루션은 초기 증상 평가 및 분류를 제공할 수 있습니다. 그들의 장점은 환자가 집을 떠나 예비 진단을 위해 몇 시간 또는 며칠을 기다릴 필요가 없다는 것입니다. 이는 환자가 의료 시스템에 접근하기 어렵거나, 시골 지역에 거주하거나, 독립적으로 집을 떠날 수 없는 경우에 특히 유용합니다.

AI 봇은 환자를 사전 진단할 수만 있는 것은 아닙니다. 즉각적인 의학적 도움이 필요한 경우 방문하거나 전화해야 하는 시설의 주소를 제공할 수 있습니다. AI 에이전트와 상담함으로써 환자는 자신의 건강 문제를 더 잘 이해하고 더 빠른 조치를 취할 수 있습니다.

추가로 대화형 AI를 사용하여 사전 진단을 수행하는 클리닉은 긴급하지 않은 전화 및 현장 방문 횟수를 줄일 수 있습니다. 이렇게 하면 즉각적인 지원이 필요한 환자를 돕는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

약속 일정

마지막으로 의료 서비스 제공자에게 전화해야 했지만 아무도 응답하지 않았던 때를 기억하십니까? 많은 환자들에게 진료 약속을 관리하는 것은 좌절스러운 일이 될 수 있습니다. 그러나 대화형 AI는 스케줄링과 같은 문제에 대한 해결책으로 등장했습니다.

대화형 AI 시스템을 통해 환자는 사람과 연결하지 않고도 원활하게 방문을 예약, 일정 변경 또는 취소할 수 있습니다. 또한 환자에게 어떤 서류를 가져와야 하는지, 어떻게 준비해야 하는지, 의료 절차는 어떻게 진행되는지 등을 안내할 수 있습니다.

정신 건강 지원

미국에서 정신 문제로 고통받는 환자의 50%만이 전문적인 도움을 받습니다. 대화형 AI는 의료 전문가와 환자 간의 격차를 해소하고 인간 치료사를 보완할 수 있습니다.

환자가 휴대폰을 통해 액세스하는 AI 챗봇은 환자가 의사소통하고 감정을 표현할 수 있는 안전한 공간을 만들 수 있습니다. 예를 들어 인지 행동 치료를 기반으로 하는 봇인 Woebot을 살펴보겠습니다. 치료 대화에 환자를 참여시킵니다. Woebot은 임상의가 환자를 지원하고 정신 건강을 모니터링하며 파괴적인 행동을 감지하는 데 사용됩니다.

출처: Woebot

대화형 AI가 실제 치료를 대체할 수 없다는 점을 기억하는 것이 가장 좋습니다. 그러나 확실히 전문가가 업무 효율성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

금융 서비스

소비자의 45%는 온라인 채널을 통해서만 금융 제공자와 상호 작용합니다. 이는 은행 사용자의 거의 절반이 재무를 관리하는 동안 사람과 연결할 필요가 없음을 의미합니다. 대신 AI 에이전트와 연결할 수 있습니다.

계정 지원

대화형 AI 도구는 고객이 문제를 빠르고 독립적으로 처리할 수 있는 편리한 방법을 제공합니다. 이러한 도구는 모든 사용자에게 예산 및 지출에 대해 교육할 수 있습니다. 지불 일정을 잡고 고객의 신용 점수를 업데이트할 수도 있습니다.

또한 고객은 대화형 AI 도구를 사용하여 간단한 명령으로 신속하게 신용 카드를 차단할 수 있습니다. 이는 고객이 카드를 찾을 수 없거나 카드를 도난당했다고 생각할 때 특히 유용합니다. 연중무휴 24시간 사용 가능한 AI 도우미는 고객에게 안정감을 줍니다.

사기 방지

지불 사기 또는 온라인 절도의 피해를 입은 많은 은행 고객은 은행 계좌를 폐쇄합니다. 대화형 AI는 은행과 금융 기관이 고객의 재정을 보호하도록 도울 수 있습니다.

AI 도우미는 고객의 뱅킹 활동을 모니터링하고 재무 운영 추세에 대해 학습할 수 있습니다. 덕분에 고객 계정에서 의심스러운 거래를 감지하고 이를 알려 주어 도난을 방지할 수 있습니다.

전자상거래

대화형 AI는 고객 지원 요청을 처리할 수 있습니다. 그러나 기업은 이를 사용하여 고객의 쇼핑 활동을 지원하여 전환율을 높일 수도 있습니다.

기계 학습을 통해 개인화된 고객 경험을 제공하는 기능을 통해 대화형 상담원은 고객 선호도에 대해 배울 수 있습니다. 그런 다음 얻은 통찰력을 사용하여 고객이 찾고 있는 제품을 찾고 놓쳤을 수 있는 옵션을 찾는 데 도움을 줄 수 있습니다.

고객 서비스에 대화형 AI를 사용하는 브랜드의 예로 Sephora가 있습니다. 이 브랜드는 챗봇을 사용하여 고객에게 화장품에 대해 교육하고 튜토리얼, 스킨케어 조언 및 온라인 구매를 제공하고 있습니다.

출처: 세포라

또한 Sephora는 어시스턴트에 증강 현실(AR) 기술을 구현하여 고객이 가상으로 메이크업을 시도하여 자신에게 맞는지 확인할 수 있습니다. 이러한 방식으로 브랜드는 온라인 고객 경험을 한 단계 끌어올립니다.

데이터 수집

고객과 채팅하는 동안 AI 도우미는 고객의 요구 사항과 선호도에 대한 많은 정보를 수집할 수 있습니다.

대화 아카이브를 분석하여 고객의 행동과 의도에 대한 추세를 감지할 수 있습니다. 고객에 대한 복잡하고 최신 정보를 확보하면 매장 경험을 최적화하고 커뮤니케이션을 개선할 수 있습니다.

사물 인터넷

사물 인터넷(IoT)은 통신할 수 있는 인터넷 액세스가 있는 장치의 네트워크와 관련이 있습니다. 이러한 장치에는 Google Home과 같은 스마트 스피커, 자율 주행 자동차 또는 사용자 성능을 모니터링하고 데이터를 저장하는 웨어러블 피트니스 트래커가 포함됩니다.

이제 대화형 AI의 인터페이스 역할을 할 수 있는 스마트 스피커에 집중하겠습니다. 일부는 Siri, Alexa 또는 Cortana와 같은 내장 비서와 함께 제공되는 반면 다른 일부는 모바일 장치 내에서 사용 가능한 비서와 연결할 수 있습니다.

대화형 AI에 연결하면 음성 명령으로 스마트 스피커를 활성화하고 다양한 작업을 완료할 수 있습니다. 전화를 찾을 수 없을 때 전화를 걸고, Spotify에서 좋아하는 음악을 재생하고, 자녀의 유치원 공연에 대한 알림을 보낼 수 있습니다.

대화형 AI의 과제

다른 AI 기술과 마찬가지로 대화형 AI에도 문제가 없는 것은 아닙니다. 다음은 주의해야 할 일반적인 사항입니다.

언어

언어는 생각보다 빠르게 발전합니다. 세계화와 문화의 혼합은 방언이나 전문 용어는 말할 것도 없고 단어와 문법의 선택과 같은 사람들이 말하는 방식에 영향을 미칩니다. 한 언어를 사용하는 사람도 세대, 사회적 배경 또는 지역에 따라 다르게 말할 수 있다는 사실을 잊지 말자.

따라서 대화형 AI가 인간의 언어를 이해하는 데 놀라울 정도로 능숙해지고 있지만 지능형 비서가 언어의 뉘앙스, 억양 및 구조적 변화를 파악하려면 여전히 인간의 도움이 많이 필요합니다.

언어 입력의 인적 요소는 특히 음성 비서의 경우 또 다른 문제입니다. 말을 할 때 단순히 말만 하는 것이 아니라 슬픔, 두려움, 역겨움 등의 감정을 전달합니다.

사용자 의도를 완전히 이해하고 그에 따라 반응하기 위해 대화형 에이전트는 컨텍스트 내에서 메시지를 적절하게 정의하고 분위기를 고려해야 합니다.

개인 정보 보호 및 보안

대화형 AI는 사용자 문의에 응답하기 위해 사용자 데이터를 수집해야 합니다. 그러나 방대한 양의 데이터를 처리하는 것은 보안 위험을 수반합니다.

대화형 AI 앱을 만들고 유지 관리하는 동안 브랜드는 보안 기능 및 모니터링 시스템 구현에 집중해야 합니다. 이렇게 하면 사용자의 개인 정보를 보호하고 사용자 신뢰를 구축하는 조치를 취할 수 있습니다.

AI 편향

언어 모델은 학습에 사용되는 데이터만큼 우수합니다. 편향된 데이터를 사용하여 대화형 에이전트를 훈련하면 출력에 상당한 영향을 미칩니다.

그렇기 때문에 AI 에이전트 작성자는 교육 프로세스에 사용되는 데이터가 편향되지 않고 포괄적인지 확인해야 합니다. 이는 많은 시간과 수동 작업이 필요할 수 있으므로 특히 대규모 언어 모델을 개발하는 동안 시간이 많이 소요될 수 있습니다.

사용자 채택

ChatGPT와 같은 대화형 인터페이스의 출현은 대화형 AI에 대한 엄청난 관심을 불러일으켰습니다. 그러나 사용자는 지능형 에이전트 및 언어 모델을 사용하기를 열망하지만 일부는 더 심각한 문제를 해결하기 위해 이를 사용하는 것에 대해 여전히 우려하고 있습니다.

대화형 AI 채택을 늘리려면 기업은 사용자 신뢰를 높이는 데 도움이 될 수 있으므로 정확성과 신뢰성에 대해 작업해야 합니다. 또한 기업은 대화형 AI가 제공하는 이점과 기능에 대해 청중을 교육해야 합니다.

간단히 말해서

대화형 AI는 르네상스를 경험하고 있습니다. 산업, 일자리, 삶을 변화시키고 있습니다.

대화형 AI는 비즈니스에서 많은 노력을 덜 수 있지만 그 과정에서 몇 가지 문제가 발생하고 있습니다. 따라서 대화형 AI는 만능 솔루션이 아니라 다른 솔루션과 연결되고 인간의 전문성과 결합될 때 가장 잘 작동하는 편의성으로 취급되어야 합니다. 그래야만 최상의 결과를 얻을 수 있습니다.

인공 지능의 책임 있는 개발 및 사용은 장기적인 성공의 열쇠입니다. AI의 미래를 형성하기 위한 AI 윤리 및 모범 사례에 대해 자세히 알아보세요.