Scalenut, G2 Fall Leader 2022 - 콘텐츠 제작 부문 선정

대화형 AI의 시장 가치는 2020년 말까지 미화 48억 달러를 넘어섰습니다. 2025년 말까지 미화 139억 달러를 넘어설 것으로 예상됩니다.

앨런 튜링이 1960년에 기계가 지능적이라고 할 수 있는지를 알아보는 테스트인 ' 튜링 테스트 '를 만들었지만, 인류는 그것을 이길 무언가를 찾는 데 64년이 걸렸습니다.

그럼에도 불구하고 인간의 명령을 추론할 수 있을 뿐만 아니라 인간과 같은 대화에 참여할 수 있는 자체 두뇌를 가진 제품 및 서비스의 ' 스마트 ' 카테고리를 탄생시켰습니다.

여기에서 논의하려는 그러한 제안 중 하나는 대화형 AI입니다. 이 기사에서는 대화형 AI가 무엇인지, 무엇이 다른지, 이것이 비즈니스에 어떻게 도움이 되는지 설명합니다.

대화형 AI란?

브랜드가 고객의 가장 기본적인 질문에 응하기 위해 여러 명의 직원을 고용해야 했던 시대는 지났습니다. 몇 년 전 우리는 기업의 수많은 문제를 해결하는 의사 결정 트리 봇의 등장을 목격했습니다. 그러나 기업들은 곧 이러한 사전 프로그래밍된 봇이 선형적이며 특정 작업 세트만 수행할 수 있다는 사실을 깨달았습니다. 그래서 더 가치 있고 효율적인 것을 찾기 위한 탐구가 시작되었습니다.

그 탐구는 대화형 AI의 발전으로 이어졌다. 소프트웨어가 다른 인간과 마찬가지로, 즉 가능한 가장 유기적이고 직관적인 방식으로 인간과 상호 작용할 수 있도록 하는 데 중점을 둔 AI(인공 지능)의 한 분야입니다.

이를 위해 기계 학습(ML), 음성 텍스트 인식, 의도 및 도메인 예측, 자연어 처리(NLP)와 같은 기술을 혼합하여 사용합니다. 이제 문제는 대화형 AI의 주요 차별화 요소는 무엇입니까? 대화형 인공 지능은 상호 작용하는 사람들에게 모든 것이 자연스럽게 느껴지도록 서로 대화하는 사람들이 일반적으로 사용하는 여러 가지 원칙을 사용합니다.

대화형 AI는 어떻게 작동합니까?

선형적이지 않고 대화형 AI는 시간에 따라 학습하고 결과를 최적화할 수 있습니다. 운영 능력과 기능을 네 단계로 나눌 수 있습니다.

1. 입력 받기 – 여기에서 사용자는 텍스트 또는 음성을 통해 필요한 정보를 입력할 수 있습니다.
2. 수신된 데이터 분석 – 수신된 입력 유형에 따라 대화형 AI는 NLP 또는 ASR 자동 음성을 사용하여 개별 단어와 문장 전체의 의미를 이해합니다.
3. 회신 구성 – 사용자의 입력을 이해한 후 대화형 AI는 이에 대한 응답을 준비합니다.
4. 강화 학습 – 응답 후 수신된 입력을 저장하고 분석하여 응답이 사용자 쿼리의 주제와 일치하는지 확인합니다.

대화형 AI의 예는 무엇입니까?

챗봇은 대화형 AI의 가장 일반적인 예입니다. 우리 모두는 수많은 웹사이트에서 그것들을 접했습니다. 이들은 특정 고객 쿼리 집합에 응답하도록 프로그래밍된 봇입니다.

이들은 대화형 AI의 가장 기본적인 유형의 예이지만 다음 단계는 Google Assistant, Alexa 및 Siri와 같은 보다 복잡한 가상 개인 비서 또는 VPA입니다.

이들은 훨씬 더 강력하지만 선형적이어서 한 대화에서 다른 대화로 컨텍스트를 전달할 수 없습니다. 이러한 솔루션은 쿼리가 올 때 응답하고 ASR과 NLP를 혼합하여 사용하여 정확도를 높입니다.

가장 복잡한 형태의 대화형 AI는 가상 직원 비서(RPA 또는 로보틱 프로세스 자동화라고도 함)와 가상 고객 비서입니다. 이러한 솔루션은 조직의 데이터 허브 내에 깊숙이 자리 잡은 확장 가능하고 매우 유연한 솔루션으로, 필요한 정보를 그릴 수 있습니다. 또한 대화에 대한 컨텍스트를 제공하고 인간 비서와 유사하게 고객과 직원에게 솔루션을 제공하는 데 도움이 됩니다.

대화형 AI에는 어떤 원칙이 적용되나요?

대화형 AI를 운영에 통합하려는 기업의 경우 최적화된 성능을 위한 일련의 지침 원칙을 갖는 것이 필수적입니다. 새롭고 패셔너블하다는 이유만으로 무기고에 추가하는 것이라면 한 발 앞서서 다음 원칙을 이해하는 것이 좋습니다.

유효성

대화형 AI는 고객이 귀하에게 연락하기 위해 사용하는 매체에 관계없이 고객이 사용할 수 있어야 합니다. 편재하면 솔루션이 컨텍스트를 더 잘 이해하고 방문자의 쿼리에 대해 실행 가능한 솔루션을 제공할 수 있습니다.

의도를 더 잘 이해

대화형 AI 솔루션은 트랜잭션, 행동 및 외부와 같은 여러 데이터 포인트를 결합하여 대화의 의도를 측정하고 그에 따라 고객에게 응답하는 것이 필수적입니다.

상담원 혼합 및 최적화된 에스컬레이션

대화형 AI를 시스템에 통합하는 주요 목표는 상담원이 처리하는 작업을 줄이는 것입니다. 그러나 고객이 완전히 만족하는 것을 희생해서도 안 됩니다.

따라서 기업은 이러한 봇이 적시에 상담원에게 문제를 에스컬레이션하도록 하는 것이 필수적입니다. 또한 상황이 정상화되면 회사가 이러한 봇을 다시 유도할 수 있는 유연성을 가질 수 있어야 합니다.

보안 규범

대화형 AI는 기능을 최적화하기 위해 광범위한 데이터를 수집합니다. 그러나 이로 인해 보안 위반 가능성에 취약합니다. 절반의 고객이 스마트 도우미를 다루는 동안 데이터 보안과 관련된 질문을 가지고 있기 때문에 회사는 데이터 안전을 보장하기 위해 엄격한 규범과 지침을 구축해야 합니다.

이것이 비즈니스에 어떻게 도움이 됩니까?

Accenture 보고서에 따르면 기업의 56%가 대화형 AI 기반 봇이 비즈니스 수행 방식을 방해하고 있다고 믿고 있습니다.

대화형 AI의 통합은 하나 이상의 방식으로 모든 비즈니스를 돕고 있습니다. 다음은 그 중 일부입니다.

• 웹 사이트 방문자에게 실시간으로 직관적인 솔루션을 제공하여 기업이 리드 생성 비율을 향상시킬 수 있습니다.
• 또한 고객을 흥분시키고 회사의 제품을 사용해 보고 싶은 호기심을 불러일으키는 질문을 적극적으로 함으로써 비즈니스의 리드 전환율을 최적화하고 있습니다.
• 빠른 처리 속도 덕분에 응답을 기다리는 것을 싫어하는 고객도 만족시킬 수 있으며 회사와의 경험을 향상시킬 수 있습니다.
• 또한 고객이 문의 사항을 기반으로 관련 부서에 연락할 수 있도록 도와줍니다. 또한 기업이 급증하는 통화량을 더 잘 처리하고 문제를 더 빨리 해결할 수 있게 되었습니다.
• 대화형 AI는 비서 업무 프로필의 단조로운 부분을 줄였을 뿐만 아니라 대부분의 다른 쿼리를 전환하는 데 중요한 역할을 했습니다. 이를 통해 인간 비서는 가장 중요한 측면에 집중하고 생산성을 높일 수 있습니다.
• 분석 회사인 주니퍼 리서치(Juniper Research)의 보고서에 따르면 대화형 AI는 기업이 2022년까지 연간 80억 달러 이상을 절약하는 데 도움이 될 것이라고 합니다. 필요한 시간과 리소스를 최적화하기 위해 수동 프로세스를 자동화함으로써 그렇게 할 것입니다.

비즈니스에 적합한 대화형 AI 플랫폼을 선택하는 방법은 무엇입니까?

대화형 AI 솔루션이 최고라고 선전하는 수많은 플레이어가 있습니다. 이러한 과대 광고로 인해 기업은 비즈니스 모델에 적합한 기술을 선택하기가 어려워졌습니다. 귀하도 어떤 서비스를 선택해야 할지 결정을 내리지 못한 경우 솔루션이 귀하의 회사에 적합한지 판단하는 데 도움이 되는 몇 가지 기준이 있습니다.

확장 가능

모든 비즈니스는 고객 기반을 확장하고 늘리려는 동기를 가지고 운영됩니다. 따라서 현재 어떤 단계에 있든 원활하게 확장할 수 있는 대화형 인공 지능 솔루션을 선택하는 것이 적합합니다.

채널 숙련도

동일한 고객이 다양한 요구에 따라 다른 채널을 사용할 수 있습니다. 따라서 가치를 창출하고 인간과 기계 기반 지원 사이의 격차를 줄이기 위해서는 솔루션이 채널 전반에 걸쳐 동일한 숙련도를 보유해야 합니다.

직관적

오늘날 점점 더 많은 대화형 AI 솔루션이 비기술 인력도 쉽게 관리하고 사용할 수 있도록 하고 있습니다. 따라서 직원이 고객 경험을 원활하게 최적화할 수 있는 솔루션을 선택해야 합니다.

보고 기능

대화형 AI는 방대한 데이터를 수집합니다. 그러나 비즈니스 기능을 개선하고 필요한 변화를 가져오기 위해 동일한 기능을 활용할 수 있도록 하는 것이 더 중요합니다.

대화형 AI는 탁월한 고객 참여를 위한 길입니다.

날이 갈수록 세계는 AI와 NLP의 새로운 사용 사례를 발견하고 있습니다. 따라서 오늘날 브랜드는 AI를 자신의 이익을 위해 사용할 방법을 찾는 동시에 AI가 통제 범위를 벗어나지 않도록 하는 수수께끼에 처해 있습니다.

대화형 AI가 주류를 이루면서 고객 상호 작용에 대한 새로운 지평을 열었습니다. 동시에 고객도 변화하는 커뮤니케이션 방식에 적응하고 있으며 행동 패턴을 바꾸려고 합니다. 기업이 대화형 AI와 같은 패러다임 변화를 무시하면 여러 가지 방식으로 비즈니스에 해를 끼칠 수 있습니다.