비즈니스에서의 대화형 AI: AI를 작동시키는 요소

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

1960년 앨런 튜링(Alan Turing)이 ' 튜링 테스트 (Turing Test)'라는 기계를 지능이라고 부를 수 있는지 여부를 판단하는 테스트를 만들었지만 인류가 이를 능가하는 것을 찾는 데 64년이 걸렸다.

그럼에도 불구하고 자체 두뇌를 갖고 인간의 명령을 추론할 수 있을 뿐만 아니라 인간처럼 대화에 참여할 수 있는 ' 스마트 ' 제품 및 서비스 범주가 탄생했습니다.

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

대화형 AI란?

브랜드가 고객의 가장 기본적인 질문을 처리하기 위해 여러 직원을 고용해야 했던 시대는 지났습니다. 몇 년 전 우리는 회사의 수많은 문제를 해결하는 의사결정 트리 봇의 등장을 보았습니다. 그러나 기업들은 이러한 사전 프로그래밍된 봇이 선형적이며 특정 작업 세트만 수행할 수 있다는 것을 곧 깨달았습니다. 그래서 더 가치 있고 효율적인 것을 찾기 위한 탐구가 시작되었습니다.

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

이를 위해 머신 러닝(ML), 음성-텍스트 인식, 의도 및 도메인 예측, 자연어 처리(NLP)와 같은 기술을 혼합하여 사용합니다. 이제 질문은 대화형 AI의 핵심 차별화 요소가 무엇입니까? 대화형 인공 지능은 대화하는 사람들이 일반적으로 사용하는 여러 원칙을 사용하여 대화하는 사람들에게 모든 것이 자연스럽게 느껴지도록 합니다.

대화형 AI는 어떻게 작동합니까?

선형이 아닌 대화형 AI는 시간이 지남에 따라 학습하고 결과를 최적화할 수 있습니다. 운영 능력과 기능을 4단계로 나눌 수 있습니다.

1. 입력 수신 – 여기에서 사용자는 텍스트 또는 음성을 통해 필수 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. 답변 구성하기 – 대화형 AI는 사용자의 입력을 이해한 후 이에 대한 응답을 준비합니다.
4. 강화 학습 – 회신 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 쿼리에 응답하도록 프로그래밍된 봇입니다.

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

이것들은 훨씬 더 강력하지만 선형적입니다. 즉, 한 대화에서 다른 대화로 컨텍스트를 전달할 수 없습니다. 이러한 솔루션은 질의에 응답하고 ASR과 NLP를 혼합하여 사용하여 정확도를 높입니다.

대화형 AI의 가장 복잡한 형태는 가상 직원 비서(RPA 또는 로봇 프로세스 자동화라고도 함)와 가상 고객 비서입니다. 이러한 솔루션은 조직의 데이터 허브에 깊이 통합되어 필요한 정보를 끌어낼 수 있는 확장 가능하고 매우 유연한 솔루션입니다. 또한 대화에 컨텍스트를 제공하고 인간 비서와 유사한 솔루션을 고객과 직원에게 제공하는 데 도움이 됩니다.

대화형 AI에는 어떤 원칙이 적용되나요?

대화형 AI를 운영에 통합하려는 기업의 경우 최적화된 성능을 위한 일련의 기본 원칙이 있어야 합니다. 새롭고 유행한다는 이유로 단순히 무기고에 추가하는 경우 다음 원칙을 이해하고 한 걸음 더 나아가는 것이 좋습니다.

유효성

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

의도를 더 잘 이해하기

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

에이전트 혼합 및 최적화된 에스컬레이션

대화형 AI를 시스템에 통합하는 주요 목표는 인간 에이전트가 처리하는 작업을 줄이는 것입니다. 그러나 고객이 완전히 만족하는 데 방해가 되어서는 안 됩니다.

따라서 기업에서는 이러한 봇이 적시에 상담원에게 문제를 에스컬레이션하도록 해야 합니다. 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 이는 또한 보안 침해 가능성에 취약하게 만듭니다. 고객의 절반이 스마트 비서를 처리하는 동안 데이터 보안과 관련된 질문을 하기 때문에 기업은 데이터 안전을 보장하기 위해 엄격한 규범과 지침을 만들어야 합니다.

이것이 비즈니스에 어떻게 도움이 됩니까?

Accenture 보고서에 따르면 56%의 기업이 대화형 AI 기반 봇이 비즈니스 수행 방식을 방해하고 있다고 생각합니다.

대화형 AI의 통합은 다양한 방식으로 모든 비즈니스에 도움이 됩니다. 다음은 그 중 일부입니다-

• 기업은 웹사이트 방문자에게 실시간으로 직관적인 솔루션을 제공하여 리드 생성 비율을 향상시킬 수 있습니다.
• 또한 고객을 흥분시키고 회사 제품을 사용해 보고자 하는 호기심을 유발하는 질문을 적극적으로 함으로써 비즈니스의 리드 전환율을 최적화하고 있습니다.
• 빠른 처리 속도 덕분에 응답을 기다리는 것을 꺼리는 고객에게도 서비스를 제공하고 회사에 대한 경험을 향상시킬 수 있습니다.
• 또한 고객이 쿼리를 기반으로 관련 부서에 연락할 수 있도록 도와줍니다. 또한 기업은 통화량 급증을 더 잘 처리하고 문제를 더 빠르게 해결할 수 있습니다.
• 대화형 AI는 인간 비서의 직업 프로필에서 단조로운 부분을 줄였을 뿐만 아니라 대부분의 다른 쿼리를 전환하는 데 중요한 역할을 했습니다. 이를 통해 인간 비서는 가장 중요한 측면에 집중하고 생산성을 높일 수 있었습니다.
• 분석 회사인 Juniper Research의 보고서에 따르면 대화형 AI는 기업이 2022년까지 연간 80억 달러 이상을 절약하는 데 도움이 될 것이라고 합니다. 필요한 시간과 리소스를 최적화하기 위해 수동 프로세스를 자동화함으로써 이를 달성할 것입니다.

비즈니스에 적합한 대화형 AI 플랫폼을 선택하는 방법은 무엇입니까?

대화형 AI 솔루션이 최고라고 선전하는 플레이어가 많이 있습니다. 이러한 과대 광고로 인해 기업은 비즈니스 모델에 적합한 기술을 선택하기가 어려워졌습니다. 당신도 어떤 서비스를 선택해야 할지 고민이라면 솔루션이 당신의 회사에 적합한지 판단하는 데 도움이 되는 몇 가지 기준이 있습니다.

확장 가능

모든 비즈니스는 고객 기반을 확장하고 늘리려는 동기로 운영됩니다. 따라서 현재 단계에 관계없이 원활하게 확장할 수 있는 대화형 인공 지능 솔루션을 선택하는 것이 적합합니다.

채널 숙련도

동일한 고객이 다양한 요구에 따라 다른 채널을 사용할 수 있습니다. 따라서 솔루션이 가치를 제공하고 인적 지원과 기계 기반 지원 간의 격차를 줄이기 위해 채널 전반에 걸쳐 동일한 숙련도를 가져야 합니다.

직관적

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

보고 기능

대화형 AI는 광범위한 데이터를 수집합니다. 그러나 비즈니스 기능을 개선하고 필요한 변화를 가져오기 위해 동일한 것을 활용할 수 있어야 한다는 것이 더 중요합니다.

대화형 AI는 탁월한 고객 참여를 위한 방법입니다.

하루가 다르게 전 세계는 AI 및 NLP의 새로운 사용 사례를 발견하고 있습니다. 따라서 오늘날 브랜드는 AI가 통제를 벗어나지 않도록 하는 동시에 AI를 활용하는 방법을 찾는 데 어려움을 겪고 있습니다.

대화형 AI가 주류가 되면서 고객 상호 작용에 대한 새로운 시각이 열렸습니다. 동시에 고객은 변화하는 커뮤니케이션 방식에 적응하고 행동 패턴을 바꾸려고 합니다. 기업이 대화형 AI와 같은 패러다임 전환을 무시하면 비즈니스에 여러 가지 해를 끼칠 수 있습니다.