대화형 AI란? 알아야 할 모든 것

높은 운영 비용과 함께 높아지는 고객 기대치는 성공적인 대기업에게도 문제를 일으킬 수 있습니다.

귀하의 비즈니스는 현재 추가 팀원을 고용할 여력이 없지만 낮은 고객 만족도 평가로 인한 결과도 감당할 수 없습니다.

그렇기 때문에 오늘날의 많은 비즈니스 소프트웨어는 대화형 AI 솔루션을 사용하여 비즈니스 프로세스를 원활하게 자동화하고 개인화된 고객 경험을 제공합니다.

대화형 AI가 무엇인지, 작동 방식과 주요 구성 요소에 대해 알아보고, 대화형 AI가 가져오는 이점과 과제에 대해 알아보세요. 또한 다양한 산업 분야에서 널리 사용되는 대화형 AI 사용 사례를 다룰 것입니다.

빠른 링크:

• 대화형 AI란?
• 대화형 AI는 어떻게 작동합니까?
• 대화형 AI의 구성 요소
• 대화형 AI 대 챗봇: 차이점은 무엇입니까?
• 대화형 AI의 이점
• 대화형 AI 사용 사례
• 대화형 AI의 과제
• 자주 묻는 질문

대화형 AI란?

대화형 AI(인공 지능)는 고급 기계 학습 및 자연어 처리를 사용하여 화자 언어, 컨텍스트 및 의도를 이해하고 분석하여 음성 및 텍스트 기반 애플리케이션이 자연스러운 양방향 대화에 참여할 수 있도록 하는 자동화된 비즈니스 커뮤니케이션 기술입니다. 사용자와 함께.

다른 유형의 비즈니스 AI 및 자동화와 달리 대화형 AI 지원 응용 프로그램에 연결하는 사용자는 "로봇"과 상호 작용하는지 아니면 라이브 에이전트와 상호 작용하는지 결정하는 데 훨씬 더 많은 시간을 할애합니다.

Conversational AI는 인간이 실제로 말하는 방식을 지속적으로 연구하여 동일한 일련의 미리 준비된 답변을 제공하는 대신 자연스러운 대화의 흐름을 평가하고 모방하는 것을 목표로 하기 때문입니다.

Amazon의 Alexa 및 Apple의 Siri와 같은 가상 개인 음성 비서는 대화형 AI를 활용하는 가장 잘 알려진 IoT(사물 인터넷) 장치 중 일부입니다.

그러나 오늘날 기업은 다음과 같은 일반적인 비즈니스 프로세스를 자동화하고 지원하기 위해 대화형 AI 소프트웨어에 점점 더 의존하고 있습니다.

• 고객 지원(FAQ)
• 고객 서비스(상품 추천, 과금, 약속 관리 등)
• 주문 추적 및 재고 관리
• 대화형 마케팅(리드 필터링, 데이터 수집 등)
• 고객 설문 조사, 피드백, 직원 성과 모니터링

대화형 AI는 어떻게 작동합니까?

대화형 AI는 일련의 분석 프로세스를 시작하여 사용자 의도를 이해하고 관련성 있는 컨텍스트 기반 응답을 생성한 다음 사용자 응답, 작업 및 강화를 기반으로 지속적으로 자체 개선하는 방식으로 작동합니다.

한마디로?

대화형 AI를 더 많이 사용할수록 더 정확하고 개인화되고 관련성 있고 더 똑똑해지고 더 인간과 비슷해집니다.

이 모든 것은 최고의 AI 기반 대화 이면의 워크플로 및 아키텍처인 Conversation Design이 만들고 개선한 알고리즘 덕분입니다.

짐작하셨겠지만 대화 디자인은 데이터 수집, 언어 및 의도 분석, 음성 패턴, 심리학, KPI 및 고객 여정 매핑, 구매자 페르소나, 기술 등을 포함하는 엄청나게 복잡한 주제입니다. 목록은 계속됩니다.

하나의 기사에서 이 모든 것을 다룰 수는 없으므로 아래에서 대화형 AI의 주요 구성 요소를 살펴보겠습니다.

대화형 AI의 구성 요소

대화형 AI는 기계 학습(ML)과 자연어 처리(NLP)의 두 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다.

자연어 처리(Natural Language Processing)는 인간이 음성이나 텍스트를 통해 AI 도구와 상호 작용할 때 인간이 말하는 단어와 대화에서 원하는 것을 모두 분석하는 AI 기술입니다.

NLP는 "자연어" 연구에 전념하고 있습니다. 즉, 컴퓨터가 대화를 구성하는 모든 것을 이해하는 데 도움이 됩니다. 이전 커뮤니케이션의 컨텍스트, 음성 인식, 화자 감정 분석, 명명된 개체 인식, 단어 의미 명확화, 음성 분석의 일부 등 .

기계 학습은 인간의 수동 입력 및 업데이트가 아닌 데이터 입력, 통계 및 알고리즘의 반복 및 강화에 의존하여 컴퓨터에 가능한 가장 정확하고 유용한 정보를 제공하는 방법을 지속적으로 "가르침"하는 AI의 구성 요소입니다.

머신 러닝은 대화형 AI 애플리케이션이 시간이 지남에 따라 개선될 수 있게 해주는 것입니다.

기계 학습과 자연어 처리에는 각각 대화형 AI 프로세스를 성공적으로 실행하고 개선하는 역할을 하는 여러 개의 작은 구성 요소가 포함되어 있습니다. 아래에서 대화형 AI가 어떻게 작동하는지 자세히 살펴보겠습니다.

1단계: 입력 생성

입력 생성 단계에서 사용자는 대화형 AI를 사용하여 애플리케이션(또는 웹사이트, 소셜 미디어 메시지 등)에 초기 문구, 댓글 또는 질문을 말/대화 또는 문자/입력합니다.

2단계: 입력 분석

사용자가 말하거나 타이핑을 마치면 입력 분석 단계가 시작됩니다.

이 단계는 듣기와 이해 모두에 초점을 맞춥니다.

첫째, 자연어 처리(듣기 단계)는 사용된 언어, 말했거나 입력했는지 여부, 말한 내용의 일반적인 의미를 결정합니다.

그런 다음 자연어 이해 또는 NLU(이해 단계)는 표준 정의뿐만 아니라 사용자가 선택한 단어 뒤에 숨겨진 의도와 대화의 맥락을 평가합니다.

음성 기반 상호 작용은 NLU와 자동 음성 인식(ASR)을 모두 사용하여 사용자가 말한 내용과 의도를 분석하고 이해합니다. ASR은 사용자가 말한 내용을 정확히 해독한 다음 컴퓨터가 "이해"할 수 있도록 단어를 텍스트로 번역합니다.

3단계: 대화 관리

대화 관리 단계에서 대화형 AI 애플리케이션은 말한 내용에 대한 가장 정확한 이해에 따라 사용자에게 적절한 응답을 공식화합니다.

4단계: 자연어 생성

응용 프로그램은 NLP의 다음 부분인 NLG(자연어 생성)에 의존하여 사용자가 쉽게 이해할 수 있는 응답을 생성하고 제공합니다.

사용 중인 통신 채널에 따라 이러한 응답은 텍스트, 텍스트 음성 변환 또는 음성 합성(자동으로 생성된 음성)을 통해 보낼 수 있습니다.

5단계: 강화 학습

대화형 AI의 마지막 단계는 "딥 러닝"이라고도 하는 강화 학습입니다.

이것은 프로세스의 기계 학습 구성 요소로, 애플리케이션에서 제공하는 정보에 대한 사용자의 응답과 반응을 평가하고 저장하여 미래의 인간-AI ​​고객 상호 작용을 개선합니다.

대화형 AI 대 챗봇: 차이점은 무엇입니까?

챗봇을 일종의 "대화형 AI"로 간주해야 하는지 여부는 AI 및 비즈니스 소프트웨어 분야에서 인기 있는 논쟁거리입니다.

우리는 대화형 AI를 표준 챗봇보다 더 정교하고 "실제"라고 봅니다.

챗봇은 대부분 미리 준비된 답변에 의존하고 기본 자연어 처리를 사용하여 "유발 단어 및 구문"에 응답합니다. 반면 대화형 AI 솔루션은 전체 대화를 분석하고 맥락화하여 챗봇보다 더 정확하고 개인화된 응답을 제공합니다.

위 이미지는 챗봇의 한계를 보여줍니다.

그러나 일부 챗봇은 대화형 AI를 사용하여 고객 서비스와 지원을 제공하지만 전부는 아닙니다. 아래 표에는 챗봇과 대화형 AI의 주요 차이점이 요약되어 있습니다.

대화형 AI의 이점

마케팅 및 영업 비즈니스 리더의 약 34%는 인공 지능을 활용하는 것이 전반적인 고객 경험을 개선하는 가장 큰 요인이 될 것이라고 말합니다.

무엇보다도 대화형 AI의 이점은 사용자 경험뿐만 아니라 브랜드 인지도, 영업 전략, 팀 생산성 등을 강화하기 위해 함께 작동합니다.

연중무휴 가용성

소비자의 80%는 고객 서비스의 가장 큰 문제가 필요할 때 즉각적인 지원을 받을 수 없다는 점이라고 말했습니다.

휴먼 에이전트는 휴식, 휴일, 휴일 및 주말이 필요합니다. 즉, 고객이 연락할 때 항상 대기할 수 있는 것은 아닙니다. 서로 다른 시간대에 근무하는 지리적으로 다양한 에이전트를 고용하는 것은 확실히 가능하지만 막대한 비용이 들기도 합니다.

대화형 AI 제공업체는 즉각적이고 항상 사용 가능한 고객 서비스와 실시간 지원을 제공합니다. 또한 이러한 도구는 언제든지 양질의 리드와 함께 콜백 및 기타 후속 조치를 예약할 수 있으므로 판매 기회를 절대 놓치지 않습니다.

옴니채널 고객 서비스

대화형 AI 도구는 다른 자동화 기능과 달리 단일 채널이나 인터페이스로 제한되지 않습니다.

대화형 AI는 텍스트 및 음성 기반 커뮤니케이션 전반에 걸쳐 작동하므로 옴니채널 고객 서비스 및 판매를 간소화할 수 있습니다.

고객은 다음과 같은 옵션에서 선호하는 커뮤니케이션 채널을 선택할 수 있습니다.

• SMS 문자 메시지
• VoIP 음성 통화
• 웹사이트 채팅 메시징
• 소셜 미디어 메시징

고객 상호 작용은 여러 채널에서 계속될 수 있으므로 훨씬 더 유연합니다.

고객 셀프 서비스

고객 셀프 서비스는 실제 상담원을 고용할 필요 없이 인간과 유사한 상호 작용 및 고객 지원을 제공하기 때문에 대화형 AI의 또 다른 주요 이점입니다.

이렇게 하면 실제 상담원은 영업 통화나 더 큰 프로젝트에 집중할 수 있을 뿐만 아니라 고객 쿼리 및 문제에 대한 더 빠른 해결을 의미합니다. 소비자는 필요한 지원을 받기 위해 콜백을 기다리거나 긴 대기 시간을 견딜 필요가 없습니다.

대신 선호하는 커뮤니케이션 채널에 접근하고 대화형 AI로 구동되는 봇과 상호 작용할 수 있으므로 결과적으로 첫 번째 접촉 해결률이 높아집니다.

개인화 된 대화 경험

고객의 요구를 정확하게 이해하고 예측하는 동시에 자연스러운 대화 흐름을 만드는 대화형 AI의 능력은 고객 참여를 극적으로 증가시킵니다.

소비자가 애플리케이션과 상호 작용하는 데 더 많은 시간을 할애하고 있습니까? 당신은 그들에 대해 더 많이 배울 것입니다.

이는 데이터 수집 및 보다 정확한 대상 시장 조사를 위한 기회 증가로 이어집니다. 곧 자세한 구매자 페르소나를 만들고 연령, 관심분야, 성별, 소득, 위치 등과 같은 인구통계에 따라 보다 정확한 시장 세분화를 만들 수 있습니다.

이는 더 높은 수준의 개인화를 의미하며 모든 고객이 인정받고 우선순위에 있다고 느끼게 합니다. 이는 또한 고객 유지율 증가, 상향 판매 및 교차 판매 기회 증가, 그리고 전반적으로 더 많은 판매를 의미합니다.

실제로 최고의 고객 서비스 기술에 대한 연구에 따르면 개인화는 온라인 전환율을 8% 이상 증가시킵니다.

무엇보다도?

이를 수행하기 위해 추가 에이전트를 고용할 필요도 없습니다.

항상 진화하는

인간의 언어는 우리의 필요, 필요 및 영향과 마찬가지로 항상 유동적입니다.

대화형 AI 도구는 인간 상호 작용에 대한 최신 데이터를 지속적으로 수집, 분석 및 조정하기 때문에 고객과 함께 성장합니다.

다른 비즈니스 소프트웨어는 현재 고객의 구매 경향과 소비자 행동을 기반으로 할 수 있습니다. 지금은 도움이 되지만 미래에는 구식이 되어 결국에는 쓸모가 없게 됩니다.

대화형 AI는 문화적 영향, 지정학적 변화, 시사 문제, 언어가 진화하는 방식 등 훨씬 더 넓은 맥락에서 정보를 얻습니다. 또한 간접 조사 및 분석을 통하지 않고 소스(가상 비서 및 AI 챗봇을 사용하는 사람들)에서 직접 데이터를 수집합니다.

한마디로?

대화형 AI 기반 애플리케이션은 항상 실시간 활동과 소비자 행동의 영향을 받기 때문에 최적화하기 쉽습니다.

대화형 AI 사용 사례

대화형 AI를 처음 시도하는 것에 대해 생각하고 있지만 그것이 당신의 산업에 적합한지 확신이 서지 않습니까?

아래에서 이 솔루션이 실제로 얼마나 다양한지 보여주는 가장 인기 있는 대화형 AI 사용 사례를 간략하게 설명했습니다.

금융 서비스

금융 서비스는 대화형 AI를 사용하여 고객이 대출 또는 신용 카드 신청을 완료하도록 돕고 주요 연락처 및 소득 정보를 수집하고 그에 따라 추천할 수 있습니다.

채권 추심자와 신용 카드 회사는 고객이 자동 지불 및 인출을 설정 및 조정하도록 돕고, 잔고가 높아지면 알림을 보내거나 고객에게 알릴 수 있습니다.

실시간 계좌 잔고, 지출 패턴 분석, 저축 제안도 고객 지원을 제공할 수 있습니다.

은행은 Conversational AI를 사용하여 실시간 사기 또는 의심스러운 계정 활동 경고를 전송함으로써 높은 수준의 고객 관리를 제공할 수 있으며, 이를 통해 고객은 언제 어디서나 모든 장치에서 구매를 승인하거나 즉시 카드를 끌 수 있습니다.

연락 센터

연락처 및 콜 센터는 특히 리드 필터링 및 대화형 AI 플랫폼이 제공할 수 있는 육성의 이점을 누릴 것입니다.

이러한 도구는 웹사이트 방문자 활동 또는 소셜 미디어 참여에 따라 시장 세분화를 자동화하고 리드를 검증하고 고가치 대상을 식별할 수 있습니다. 그들은 관련 광고 콘텐츠를 보여주거나 웹사이트나 페이지를 계속 방문하는 동안 즐길 가능성이 높은 제품을 보여줌으로써 리드에 대한 후속 조치를 취할 수 있습니다.

결국 그들은 리드 연락처 정보를 수집하고 아웃바운드 전화 통화, SMS 대량 문자, 이메일 또는 채팅 메시지를 자동화할 수 있습니다.

CCaaS 관리자 및 에이전트는 대화형 AI를 사용하여 직원 성과에 대한 피드백을 받을 수도 있습니다.

쇼핑객은 제공된 지원 품질, 제품/서비스에 대한 관심 수준에 대한 통찰력을 제공하고 고객이 개선 영역에 대한 제안을 제공하도록 하는 인앱 고객 설문조사를 신속하게 완료할 수 있습니다.

전자 상거래 및 소매

대화형 AI는 주문 추적 및 배송 업데이트와 관련하여 소매 및 전자 상거래 분야에서 큰 도움이 됩니다. 고객은 실시간으로 패키지를 추적하고, 패키지 목적지를 변경하거나 배송 지침을 업데이트하고, 주문 분실에 대한 지원을 받고, 반품 프로세스를 자동화할 수 있습니다.

챗봇은 고객의 사이즈 및 제품 권장 사항을 지원하고 장바구니 알림을 보내고 구매 프로세스 전반에 걸쳐 고객이 가진 기타 질문에 답변할 수 있습니다. 그들은 또한 과거 구매에 따라 제안을 할 수 있으며 고객이 채팅 인터페이스 내에서 직접 전체 체크아웃 프로세스를 완료하도록 할 수 있습니다.

또한 대화형 AI는 자동화된 후속 조치 및 감사 메시지 전송, 보상 잔액 업데이트, 판매 알림 및 가격 인하 알림 전송, 쿠폰 코드 제공을 통해 고객 충성도 프로그램을 개선하는 데 사용할 수 있습니다.

보건 의료

대화형 AI는 특히 원격 환자 모니터링, 진단 및 자동 공급자 경고를 허용하는 IoT(사물 인터넷) 의료 기기 덕분에 의료 산업에 실질적으로 혁명을 일으켰습니다.

사용자는 또한 의료 양식을 미리 작성하고, 증상을 설명하고, 약속을 예약하고, 보험을 업데이트하고, 약 재충전을 요청할 수 있습니다. 의료비 납부 및 납부 알림도 자동으로 처리할 수 있습니다.

일부 정신 건강 전문가는 대화형 AI를 사용하여 정신 건강 위기를 겪고 있는 사람들에게 긴급 실시간 지원을 제공하기도 합니다. 대화형 AI 봇은 기존 치료를 대체할 수는 없지만 연중무휴 지원을 제공하고 위기에 처한 사람들을 인근 리소스로 안내하거나 의료 전문가에게 응급 상황을 알릴 수도 있습니다.

인적 자원

대화형 AI는 특히 HR과 관련하여 우수한 내부 회사 지원 및 워크플로 관리를 제공합니다.

직원은 자동으로 휴가를 요청하거나 예약하고, 사용 가능한 교대 중에서 선택하고, 급여를 추적하고, 일정의 갑작스러운 변경에 대한 업데이트를 받을 수 있습니다.

대화형 AI 도구는 회사 지식 기반 및 문서의 저장소 역할을 할 수 있으므로 팀 구성원이 주요 정책 질문에 대한 즉각적인 답변을 얻을 수 있습니다. 이러한 도구는 회사 전체에 경고나 업데이트를 보낼 수도 있으며, 특히 직장 비상 상황에서 특히 유용합니다.

이러한 도구는 또한 온보딩 및 채용 프로세스를 간소화하여 직원 교육 자료에 대한 액세스를 제공하고 이력서를 필터링하여 적격한 지원자를 찾을 수 있습니다.

대화형 AI의 과제

대화형 AI가 할 수 있는 모든 놀라운 일에도 불구하고 이 기술은 몇 가지 문제에 직면해 있습니다.

첫째, AI와 관련하여 다양한 형태로 나타나는 단순한 인간의 회의론이 있습니다.

많은 사람들이 개인 정보 보호 및 보안 표준이 부족하다는 인식 때문에 대화형 AI 사용을 꺼릴 수 있으며 앱이나 보조자가 이를 잘못 해석하고 승인하지 않은 조치를 취하는 것을 우려할 수 있습니다. 어떤 사람들은 "로봇이 우리의 일자리를 빼앗는다"는 생각을 두려워하는 반면, 다른 사람들은 언젠가는 지각이 있어 세상을 지배하게 될 것이라고 확신합니다.

기계 학습 및 고급 NLP 기술을 사용하더라도 대화형 AI는 필연적으로 낯선 억양, 배경 소음, 방언, 언어, 현지 속어 또는 새로운 단어 또는 이해할 수 없는 고객 응답에 직면하게 됩니다. (그 일이 일어났을 때 "죄송합니다. 잘 모르겠습니다." 또는 "나는 당신을 이해할 수 없습니다."와 같은 응답을 받았을 것입니다.)

일부 사용자는 자신의 질문을 다시 표현하거나 다른 곳에서 도움을 찾는 반면, 다른 사용자는 필요한 도움을 받지 못한 채 동일한 쿼리를 좌절스럽게 반복합니다. 일부 대화형 AI 플랫폼은 어조의 미묘한 변화를 인식하거나 불만의 단어/구를 식별할 수 있기 시작했지만 이 기술은 아직 초기 단계입니다. 그 동안에는 실제 상담원과 이야기할 기회를 제공하는 것이 해결책을 제공할 수 있습니다.

대화형 AI FAQ

아래에서 대화형 AI FAQ에 대한 답변을 살펴보았습니다.