생성형 AI 기능을 갖춘 차세대 챗봇은 일반적인 언어와 복잡한 쿼리에 대한 이해, 사용자의 대화 스타일에 적응하는 능력, 사용자의 질문에 답할 때 공감 능력을 사용하는 등 훨씬 더 향상된 기능을 제공할 것입니다. 비즈니스 리더들은 이러한 미래를 분명히 알고 있습니다. IBV의 CEO의 생성형 AI 가이드 연구에 따르면, 경영진의 85%가 향후 2년 안에 생성형 AI가 고객과 직접 상호 작용할 것이라고 말합니다. 엔터프라이즈급 인공 지능 솔루션은 기업이 셀프 서비스를 자동화하고 탁월한 사용자 경험 개발을 가속화할 수 있도록 지원합니다.
FAQ 챗봇은 더 이상 정해진 질문에 대한 답변을 미리 프로그래밍할 필요가 없습니다. 조직의 '지식 기반'과 생성형 AI를 함께 사용하면 더 쉽고 빠르게 다양한 질문에 대한 답변을 자동으로 생성할 수 있습니다.
대화형 AI 챗봇은 사용자의 질문이나 댓글을 이해하고 사람과 유사한 답변을 생성할 수 있지만, 생성형 AI 챗봇은 여기서 한 걸음 더 나아가 새로운 콘텐츠를 생성하여 결과물을 만들어낼 수 있습니다. 이 새로운 콘텐츠에는 학습한 LLM을 기반으로 한 고품질 텍스트, 이미지 및 사운드가 포함될 수 있습니다. 생성형 AI가 탑재된 챗봇 인터페이스는 사람의 개입 없이도 사용자의 쿼리에 대한 응답으로 콘텐츠를 인식, 요약, 번역, 예측 및 생성할 수 있습니다.
대화형 AI 플랫폼을 기반으로 구축된 엔터프라이즈급 자가 학습 생성형 AI 챗봇은 지속적으로 자동으로 개선되고 있습니다. 이는 과거의 상호 작용을 통해 질문에 가장 잘 답변하고 대화 흐름 라우팅을 개선하는 방법을 자동으로 학습하는 알고리즘을 사용합니다.
생성형 AI의 주요 이점과 조직이 생성형 AI와 머신 러닝을 비즈니스에 통합할 수 있는 방법을 알아보세요.
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챗봇은 사람의 개입이나 수동 조사 없이도 텍스트 입력, 음성 입력 또는 두 가지 모두를 통해 질문과 요청에 즉각적으로 응답함으로써 사용자가 정보를 쉽게 찾을 수 있게 해줍니다.
챗봇 기술은 이제 가정 내 스마트 스피커, SMS, WhatsApp, Facebook Messenger의 소비자 대상 인스턴스, Slack을 포함한 업무용 메시지 애플리케이션에 이르기까지 모든 곳에서 흔히 볼 수 있습니다. "지능형 가상 어시스턴트" 또는 "가상 상담사"라고도 하는 최신 AI 챗봇은 정교한 언어 모델을 사용하여 자유롭게 진행되는 대화를 이해할 수 있을 뿐만 아니라, 관련 작업도 자동화할 수 있습니다. Apple의 Siri, Amazon Alexa, Google의 Gemini 및 OpenAI의 ChatGPT와 같이 잘 알려진 소비자 대면 지능형 가상 어시스턴트와 함께 가상 상담사는 기업 환경에서 고객과 직원을 지원하는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다.
이미 사용 중인 앱의 성능을 높이기 위해 잘 설계된 챗봇을 조직에서 이미 사용 중인 소프트웨어에 통합할 수 있습니다. 예를 들어 Microsoft Teams에 챗봇을 추가하여 콘텐츠, 도구 및 구성원이 함께 모여 채팅, 모임 및 공동 작업을 수행하는 생산적인 허브를 만들고 사용자 지정할 수 있습니다.
조직의 기존 데이터를 최대한 활용하기 위해 엔터프라이즈급 챗봇을 중요 시스템과 통합하고 CRM 시스템 내외부의 워크플로우를 조율할 수 있습니다. 챗봇은 비밀번호 변경 같은 일상적인 작업부터 여러 애플리케이션에 걸친 복잡한 다단계 워크플로우에 이르기까지 실시간 작업을 처리할 수 있습니다. 또한 대화형 분석은 일반적으로 챗봇과 가상 어시스턴트를 통해 기업과 상호 작용하는 고객 간의 자연어 대화에서 통찰력을 분석하고 추출할 수 있습니다.
인공 지능은 대화형 마케팅 전략을 개발하기 위한 강력한 도구가 될 수도 있습니다. AI 챗봇은 연중무휴 24시간 고객 관리를 제공하는 데 사용할 수 있으며, 고객의 참여 및 구매 패턴에 대한 인사이트를 발견하여 보다 매력적인 대화를 유도하고 웹 및 메시징 채널에서 보다 일관되고 개인화된 디지털 경험을 제공할 수 있습니다.
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초기의 챗봇은 제한된 일반적인 질문 세트에 대해 미리 작성된 답변을 제공하는 대화형 FAQ 프로그램이었습니다. 자연어를 해석할 수 없는 이러한 FAQ는 일반적으로 사용자가 간단한 키워드와 문구 중에서 해당하는 것을 선택해야 대화를 진행할 수 있었습니다. 이러한 초보적인 기존 챗봇은 복잡한 질문을 처리할 수 없고, 개발자가 예측하지 못한 간단한 질문에 대한 답변도 할 수 없습니다.
시간이 지나면서 챗봇 알고리즘은 더 복잡한 규칙 기반 프로그래밍과 자연어 처리까지 가능해져 고객 문의를 대화 방식으로 표현할 수 있게 되었습니다. 이로 인해 상황을 인식하고 머신 러닝을 탑재하여 인간 언어에 점점 더 많이 노출됨에 따라 쿼리를 올바르게 처리하고 예측하는 능력을 지속적으로 최적화하는 새로운 유형의 챗봇이 탄생했습니다.
최신 AI 챗봇은 이제 Natural Language Understanding(NLU)를 활용하여 정해진 답변이 없는 사용자 입력의 의미를 파악하고, 오타부터 번역 문제까지 모든 것을 극복합니다. 그런 다음 고급 AI 도구는 그 의미를 사용자가 챗봇이 행동하기를 원하는 특정 '의도'에 매핑하고 대화형 AI를 사용하여 적절한 응답을 공식화합니다. 이러한 AI 기술은 미묘한 차이를 가진 서로 다른 AI 요소인 머신 러닝과 딥 러닝을 모두 활용하여 사용자 상호 작용에 기반한 질문과 답변으로 점점 더 세분화된 지식 기반을 개발합니다. 대규모 언어 모델(LLM) 의 최근 발전에 힘입은 이러한 정교함은 고객 만족도를 높이고 더욱 다양한 챗봇 애플리케이션으로 이어졌습니다.
AI 챗봇을 구축하는 데 걸리는 시간은 사용 중인 기술 스택과 개발 도구, 챗봇의 복잡성, 원하는 기능, 데이터 가용성, 그리고 다른 시스템, 데이터베이스 또는 플랫폼과 통합해야 하는지 여부에 따라 달라질 수 있습니다. 사용자 친화적인 노코드/로우 코드 플랫폼으로 AI 챗봇을 더욱 빠르게 구축할 수 있습니다.
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챗봇을 구축하는 방법
챗봇, AI 챗봇 , 가상 에이전트라는 용어는 종종 같은 의미로 사용되어 혼동을 일으킬 수 있습니다. 이러한 용어가 지칭하는 기술은 밀접한 관련이 있지만, 미묘한 차이로 인해 각각의 기능에 중요한 차이가 있습니다.
챗봇은 가장 포괄적이고 종합적인 용어입니다. 기존의 딱딱한 의사 결정 트리 스타일의 메뉴 탐색이든 최첨단 대화형 AI를 기반으로 하든, 인간의 대화를 시뮬레이션하는 소프트웨어는 모두 챗봇입니다. 챗봇은 전화 트리에서 소셜 미디어, 특정 앱 및 웹 사이트에 이르기까지 거의 모든 커뮤니케이션 채널에서 찾을 수 있습니다.
AI 챗봇은 시간 경과에 따라 응답을 최적화하는 알고리즘, 기능 및 데이터 세트로 구성된 머신 러닝부터 사용자 질문을 정확하게 해석하고 특정 의도와 일치시키는 자연어 처리(NLP) 및 Natural Language Understanding(NLU)에 이르기까지 다양한 AI 기술을 사용하는 챗봇입니다. 딥 러닝 기능은 시간이 지날수록 AI 챗봇의 정확도를 높여주며, 이를 통해 인간은 AI 챗봇과 오해 없이 보다 자연스럽고 자유로운 방식으로 상호 작용할 수 있습니다.
가상 상담사는 대화와 딥 러닝을 수행하기 위해 대화형 AI를 사용하여 시간이 지남에 따라 스스로 개선할 뿐만 아니라, 이러한 AI 기술을 단일 인터페이스에서 로보틱 프로세스 자동화(RPA)와 결합하여 사람의 추가 개입 없이 사용자의 의도에 따라 직접 작동하는 AI 챗봇 소프트웨어의 진화된 형태입니다.
차이점을 설명하기 위해 사용자가 내일의 날씨를 알고 싶어한다고 가정해 보겠습니다. 기존 챗봇을 사용하는 경우 사용자는 "일기 예보를 알려줘"라는 특정 문구를 사용할 수 있습니다. 챗봇은 비가 올 것이라고 말합니다. AI 챗봇과 대화할 때 사용자는 "내일 날씨가 어때?"라고 물을 수 있습니다. 질문을 올바르게 해석하는 챗봇은 비가 올 것이라고 말합니다. 가상 상담사에게 “내일 날씨가 어때?”라고 물으면 가상 상담사는 내일 비가 온다고 예측할 뿐만 아니라, 아침 출근 시간에 비가 올 경우를 대비해 알람을 더 일찍 설정할 수 있도록 제안합니다.
소비자들은 모바일 앱 사용부터 지능형 온도 조절기나 또는 스마트 주방 가전과 같은 전용 기기 사용까지 다양한 종류의 업무에 AI 챗봇을 사용합니다. 업무상의 용도는 매우 다양합니다. 마케터는 AI 기반 챗봇을 사용하여 고객 경험을 개인화하고 이커머스 운영을 간소화하며, IT 및 HR 팀은 챗봇을 사용하여 직원의 셀프 서비스를 지원하고, 고객 센터는 챗봇을 사용하여 수신 커뮤니케이션을 간소화하고 고객을 리소스로 안내합니다.
대화형 AI 챗봇은 사용자와의 대화를 기억하고 이러한 컨텍스트를 상호 작용에 통합할 수 있습니다. 로보틱 프로세스 자동화(RPA)를 포함한 자동화 기능과 결합하면 사용자는 챗봇 경험을 통해 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다. 또한 사용자가 만족하지 못해 실제 직원과 통화하기를 바라는 경우 원활하게 전환할 수 있습니다. 전환 시, 실시간 지원 상담사는 전체 챗봇 대화 기록을 볼 수 있습니다.
대화형 인터페이스도 다양할 수 있습니다. AI 챗봇은 소셜 미디어 메시징 앱, 독립형 메시징 플랫폼, 전용 웹사이트 및 앱, 심지어 전화 통화(통합 음성 응답 또는 IVR이라고도 함)에서도 일반적으로 사용됩니다.
일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다.
최신 AI 챗봇은 인간의 언어 범위에서 데이터를 처리하여 고도로 개인화된 경험을 제공합니다. 이를 통해 기업과 고객은 확실한 이점을 누릴 수 있습니다.
1. 고객 참여 및 브랜드 충성도 향상
e-커머스 성숙기 이전에는 고객의 질문, 우려, 불만을 전달하려면 기업에 이메일을 보내거나 전화를 걸어서 상담원에게 문의해야 했습니다. 그러나 예측할 수 없는 수요를 충족하기 위해 고객 서비스 부서에 인력을 충원하고 유사하거나 되풀이되는 문의에 상시 일관된 답변을 제공하도록 직원을 재교육하려면 많은 비용을 계속 투자해야 합니다.
이제 챗봇으로 응답 품질을 계속 개선하고 비용을 낮추면서 연중 무휴 24시간 고객 응대를 일관되게 관리할 수 있습니다. 챗봇은 워크플로우를 자동화하고, 반복적인 작업으로부터 직원들을 해방시킵니다. 고객이 전화로 상담을 받으려면 오래 대기해야 할 때가 많습니다. 이메일, 채팅, 웹 기반 지원을 기다리는 시간이 더 길어지기도 합니다. 챗봇은 수많은 사용자가 동시에 몰려와도 이를 즉시 처리할 수 있기 때문에 긴 대기 시간이 필요 없습니다. 이런 사용자 경험에 만족한 고객은 브랜드 충성도를 드러낼 가능성이 더 큽니다.
2. 비용 절감 및 운영 효율성 개선
고객 지원 센터에 인력을 상시 배치하면 비용이 많이 듭니다. HR 팀과 같은 일부 부서는 상시 배치가 불가능할 수 있습니다. 이를 아웃소싱할 수도 있지만, 상당한 비용이 듭니다. 또한 브랜드와 고객의 상호 작용을 통제하기가 쉽지 않습니다.
하지만 챗봇은 질문에 연중무휴 24시간 답변할 수 있습니다. 이는 1차 지원을 제공하거나, 가장 바쁜 시간에 지원을 보강하거나, 추가 지원 옵션을 제공할 수 있습니다. 챗봇을 사용하면 상담원과의 대화를 요구하는 사용자가 줄어듭니다. 결과적으로 수요 증가에 따른 규모 확대나 24시간 지원 인력 배치를 피할 수 있습니다.
3. 리드 창출 및 고객 만족
챗봇은 영업 리드 창출을 돕고 전환율을 높일 수 있습니다. 예를 들어, 웹 사이트에서 제품이나 서비스를 찾아보는 고객이 다양한 기능, 속성 또는 플랜에 대해 질문할 수 있습니다. 챗봇이 여기에 답변함으로써 고객이 구매할 제품이나 서비스를 결정하거나, 최종 구매를 위한 다음 수순으로 진행하도록 도와줍니다. 그리고 판매 경로가 다단계로 이루어진 보다 복잡한 구매에서는 챗봇이 고객을 훈련된 판매 상담사와 연결하기 전에 리드 평가(lead qualification, 잠재 고객 선별)를 수행할 수 있습니다.
잘못된 플랫폼, 프로그래밍 또는 데이터를 사용하면 챗봇의 장점이 단점이 될 수 있습니다. 기존 AI 챗봇은 빠른 고객 서비스를 제공할 수 있지만 한계가 있습니다. 많은 기업이 작업을 자동화하고 고객 문의에 대해 사전 정의된 응답을 제공하는 규칙 기반 시스템에 의존합니다.
새로운 생성형 AI 챗봇은 데이터 유출 위협, 표준 이하의 기밀성 및 책임 문제, 지적 재산권의 복잡성, 소스 데이터의 불완전한 라이선스, 불확실한 개인 정보 보호 및 국제법 준수 등 보안 위험을 초래할 수 있습니다. 적절한 입력 데이터가 부족하면 부정확하거나 관련 없는 답변을 제공하여 고객이 다른 채널로 대화를 에스컬레이션해야 하는 '할루시네이션'의 위험이 지속적으로 존재합니다.
제삼자 또는 회사 내부 민감한 정보가 생성형 AI 챗봇에 입력되면 보안 및 데이터 유출의 위험이 있으며, 이는 챗봇의 데이터 모델의 일부가 되어 관련 질문을 하는 다른 사람들과 공유될 수 있습니다. 이는 데이터 유출로 이어져 조직의 보안 정책을 위반할 수 있습니다.
챗봇 플랫폼 선택은 간단하면서도, 기업과 사용자에게 상당한 보상이 될 수 있습니다. 고객에게 응답형 대화식 채널을 제공하면, 비즈니스 비용은 낮추면서 즉각적이고 항상 사용 가능한 상호 작용에 대한 기대를 충족시키는 데 도움이 됩니다.
예를 들어, e-커머스 회사는 챗봇을 배치하여 고객이 검색할 때 자세한 제품 정보를 제공하고 모델 간 차이점을 부각시키며 사용자 가이드와 사용 방법에 대한 비디오를 제공할 수 있습니다. 이와 마찬가지로, 기업 조직의 HR 부서는 직접적인 소통 없이도 복리후생에 관한 정보를 연중 무휴 24시간 액세스하고 손쉽게 탐색하도록 도와주는 챗봇을 구현하도록 개발자에게 요청할 수 있습니다
케이스나 프로젝트를 불문하고 적용 가능한, 챗봇 플랫폼 선택을 위한 5가지 우수 사례와 팁이 있습니다.
- 당장의 목표를 달성하면서도 향후 확장을 제한하지 않을 솔루션을 선택하세요. 팀이 자체 챗봇을 원하는 이유가 무엇인가요? 이 목표는 현재 어떻게 해결되고 있으며, 어떤 과제에 챗봇이 필요합니까? 어떻게 하면 조직의 다른 그룹도 상담사 지원, 내부 IT 또는 HR 지원, 의료비 보상제도 등록 같은 니즈 해결에 이 기술을 사용할 수 있습니까?
- AI가 고객 경험에 미치는 영향을 파악합니다. 마치 유행어처럼 AI가 여기저기에 쓰이고 있습니다. AI가 어디에 어떻게 사용되는지 알아보세요. 고객의 의도를 이해하는 데 도움이 될 것입니다. 다양한 표현 방식을 습득해야 하고 로봇 화법이 아닌 자연스러운 화법으로 대화를 진행할 수 있어야 합니다. 최종 목표는 고객이 막힘없이 필요한 정보를 얻게 하는 것입니다. 그렇지 않으면 또 하나의 FAQ에 불과합니다.
- 시간이 지남에 따라 챗봇을 구축, 교육 및 개선하는 데 무엇이 필요한지 물어보세요. 과대 광고가 만연하지만 AI가 모든 지식을 담고 오는 것은 아닙니다. 당장 어떤 의도(목표)를 해결하거나 어떤 사전 구축 컨텐츠를 제공하는지 알아보고, 직접 따로 개발해야 하는 것은 무엇인지도 파악합니다. 일부 챗봇은 과거 채팅 로그 및 기록을 사용하여 시간을 절약하면서 이 의도를 달성할 수 있습니다. 머신 러닝을 사용하면 시간이 지나면서 응답을 자동 조정하고 이를 개선할 수도 있습니다.
- 기존 투자를 대체하는 것이 아니라 연계할 방법을 찾으세요. 종종 새로운 채널이나 기술이 기존의 것을 대체할 것처럼 보이곤 합니다. 그러나 결국 조직에서 관리해야 할 매체만 늘어날 뿐입니다. 이러한 채널과 고객 케이스 시스템에 챗봇을 연결하면 두 마리 토끼를 잡을 수 있습니다. 고객 경험을 개선하는 한편 문제 해결에 유용한 정보 및 전문가에게 정확히 연결해 줍니다.
- 챗봇이 배치 , 확장성 및 보안 요구사항을 충족하는지 확인하세요. 조직과 업종마다 고유의 컴플라이언스 요건 및 니즈가 있으므로 이 기준을 명확하게 정의해야 합니다. 많은 챗봇이 클라우드를 통해 다른 고객 대화에서 얻은 학습 성과와 결과를 활용합니다. 따라서 온프레미스 솔루션 또는 단일 테넌트 환경이 필요한 경우에는 이용 가능한 제공업체가 훨씬 줄어듭니다. 특히 규제가 심한 업종이라면 데이터 사용 여부와 사용 방식도 잘 알고 있어야 합니다.
올바른 챗봇 플랫폼을 선택하면 기업과 사용자 모두가 상당한 이점을 누릴 수 있습니다. 사용자는 언제든 즉각적인 지원을 받을 수 있고, 기업은 비용이 많이 드는 직원 점검 없이 기대치를 더 잘 충족할 수 있습니다.
예를 들어, 전자 상거래 회사는 챗봇을 배포하여 검색 중인 고객에게 보고 있는 제품에 대한 자세한 정보를 제공할 수 있습니다. 기업 조직의 HR 부서는 개발자에게 직원에게 모든 셀프 서비스 혜택에 대한 통합 액세스 권한을 제공할 수 있는 챗봇을 찾도록 요청할 수 있습니다. 소프트웨어 엔지니어는 AI 챗봇을 복잡한 제품에 직접 통합하기를 원할 수 있습니다.
사례나 프로젝트가 무엇이든 챗봇 플랫폼을 선택하기 위한 5가지 모범 사례와 팁을 소개합니다.
- 즉각적인 목표를 달성할 수 있으면서 향후 확장을 제한하지 않는 솔루션을 선택하세요. 팀이 자체 챗봇을 원하는 이유는 무엇인가요? 현재 이 목표는 어떻게 진행되고 있으며, 챗봇이 필요하다고 생각되는 과제는 무엇인가요? 조직이 향후 챗봇 서비스를 확장하고 다양화할 수 있도록 템플릿을 제공하나요, 아니면 다른 팀에서 처음부터 직접 개발해야 하나요? 인터페이스가 우수한 챗봇 설계를 지원하나요? 가격 책정이 효율적인 내부 확장을 용납하나요?
- AI가 고객 경험에 미치는 영향을 이해합니다. 챗봇은 브랜드의 표현입니다. 올바른 AI는 고객이 무엇을 필요로 하는지, 그러한 요구가 어떻게 표현되는지 정확하게 이해할 수 있을 뿐만 아니라 비즈니스에 잘 반영되는 비로봇적인 방식으로 대응할 수 있습니다. 올바른 AI 도구를 갖추지 못하면 챗봇은 잘 꾸며진 FAQ에 불과합니다.
- 시간이 지남에 따라 챗봇을 구축, 교육 및 개선하는 데 무엇이 필요한지 물어보세요. 조직에 간단한 기성품이 필요하거나 사용자 지정 구현을 위한 정교한 API 액세스가 필요하신가요? AI는 스스로 학습하지 않습니다. 조직은 어떤 콘텐츠가 사전 구축되고 어떤 콘텐츠가 사내에서 제작되어야 하는지에 대한 명확한 이해가 필요합니다. 일부 챗봇은 과거 채팅 로그와 대화 내용을 사용하여 이러한 의도를 생성하여 시간을 절약할 수 있는 기능을 제공합니다. 또한 머신 러닝을 사용하면 시간이 지남에 따라 자동으로 응답을 조정하고 개선할 수 있습니다.
- 기존 투자를 대체하지 않고 연결하는 방법을 찾으세요. 새로운 채널이나 기술이 기존 채널을 대체할 것처럼 보이는 경우가 있습니다. 그러나 이는 조직이 관리해야 하는 또 다른 매체일 뿐입니다. 이러한 채널과 고객 사례 시스템에 연결되는 챗봇은 고객 경험을 현대화하는 동시에 문제를 해결할 수 있는 정보와 담당자를 보다 정확하게 사용자에게 안내하는 두 가지 장점을 모두 제공할 수 있습니다.
- 챗봇이 배포, 확장성 및 보안 요구 사항을 충족하는지 확인합니다. 모든 조직과 업계에는 고유한 규정 준수 요건과 요구 사항이 있으므로 이러한 기준을 명확하게 정의하는 것이 중요합니다. 많은 챗봇이 클라우드를 통해 제공되어 다른 고객과의 대화에서 얻은 학습과 결과를 활용하므로 온프레미스 솔루션이나 싱글 테넌트 환경이 필요한 경우 사용 가능한 제공업체 목록이 훨씬 짧아집니다. 또한 규제가 엄격한 산업에서는 데이터가 큰 영향을 미칠 수 있으므로 데이터의 사용 여부와 방법을 이해하는 것도 중요합니다.
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