챗봇: 그것이 무엇이며 왜 중요한가

빠르게 증가하는 B2C 및 B2B 비즈니스에서 챗봇 을 사용하여 비즈니스 프로세스에서 간단한 작업을 실행하고 있습니다. 챗봇 어시스턴트는 지원 직원의 시간을 확보하는 동시에 조직이 업무 시간 외 시간에 특정 수준의 고객 서비스를 제공할 수 있도록 하는 추가 이점이 있습니다.

• 챗봇 정의
• 진화
• 챗봇은 무엇을 하나요?
• 알아야 할 유형
• 챗봇의 일반적인 사용 사례
• 챗봇이 고객 경험을 변화시키는 방법
• 장점
• 단점
• 미래

챗봇이란?

챗봇 은 음성 또는 텍스트 상호 작용을 통해 사람의 대화를 모방하도록 프로그래밍된 컴퓨터입니다. 챗봇이 회사의 서비스 또는 영업 부서에 통합되기 위해서는 코딩이 적거나 전혀 필요하지 않습니다. 이 도구는 사람들의 의사 소통을 도울 뿐만 아니라 원활한 비즈니스 운영에 도움이 됩니다.

챗봇의 진화

최근 몇 년 동안 챗봇 이 주목을 받았지만 개념 자체는 꽤 오랫동안 존재해 왔습니다. 개인용 컴퓨터가 등장하기도 전에 최초의 챗봇인 Eliza는 Joseph Weizenbaum이 이끄는 MIT 인공지능 연구소에서 1966년 개발했으며 뮤지컬 My Fair Lady에서 Eliza Doolittle의 이름을 따서 명명되었습니다.

그 후 스탠포드 대학의 의사인 Kenneth Colby는 편집증 정신 분열증을 가진 사람을 모방하기 위해 차세대 챗봇인 Parry를 만들었습니다. 나중에 ALICE는 1995년에 소개되었습니다. Richard Wallace가 만들었습니다.

이에 따라 여러 가상 비서가 나타났습니다. 대화형 보조자를 처음 도입한 것은 Apple의 Siri였습니다. Google이 Android용 Google 어시스턴트를 도입한 직후 이 개념은 더 큰 인기를 얻었습니다. Microsoft는 경쟁자를 에뮬레이트하여 Cortana에 생명을 불어넣는 것으로 시작했습니다.

챗봇은 무엇을 하나요?

챗봇을 성공적으로 개발하기 위해서는 자연어 처리(NLP) 엔진을 신중하게 선택해야 합니다. 예를 들어 음성을 사용하여 사용자가 말하는 경우 음성 인식 엔진이 필요합니다. 구조화 또는 비구조화 토론을 원하는지 여부에 대한 결정이 있어야 합니다. 잘 프로그래밍된 것은 스크립팅 자체가 줄어들기 때문에 스크립팅되지 않은 것과 대화하는 것보다 일반적으로 설계 및 구축이 더 간단합니다.

B2B 상황에서 일반적으로 스크립팅되는 방식 때문에 일반적으로 정기적인 질문에 답하거나 단순하고 반복적인 행동 유도를 수행하는 데 사용됩니다. 전화번호를 더 빨리 얻을 수 있으므로 시간이 부족한 영업 전문가에게 유용할 수 있습니다.

그 이후로 챗봇 은 정말 먼 길을 왔습니다. 자연어 처리, 딥 러닝 및 머신 러닝(ML) 기술을 통합한 AI 기반 플랫폼이며 대규모 데이터 입력이 필요합니다. 음성 인식은 적절한 응답을 결정하는 데 더 좋아질수록 사람이 봇과 더 많이 상호 작용합니다.

다양한 유형의 챗봇

• 빠른 응답 또는 스크립트 봇: 이러한 봇은 즉석에서 응답하거나 스크립트를 사용합니다. 그것들은 결정의 트리 계층 구조로 기능하는 가장 단순합니다. 이러한 봇은 사용자의 질문에 대한 답변이 완료될 때까지 미리 결정된 쿼리에 예측 가능한 방식으로 응답하여 사용자에게 응답합니다.
• 키워드 인식 기반: 이 챗봇 은 이전 상호 작용에서 감지된 키워드를 사용하여 사용자가 입력하는 내용을 이해하고 그에 따라 응답합니다. 이 봇에서는 사용자별 키워드와 AI가 포함된 개인화된 메시지를 사용하여 사용자의 요청에 응답합니다.
• 하이브리드: 메뉴 기반 챗봇과 키워드 인식 기반 챗봇이 하이브리드화된 경우입니다. 사용자는 질문에 인라인으로 응답하도록 결정할 수 있지만 키워드 감지 프로세스가 실패하면 챗봇 메뉴를 방문하여 선택할 수 있습니다.
• 데이터 중심: 이 챗봇 은 위에 나열된 다른 챗봇보다 훨씬 더 복잡한 것으로 보입니다. 그들은 기계 학습 및 인공 지능을 사용하여 고객과의 대화 및 상호 작용을 기록한 다음 이러한 저장된 대화 및 상호 작용을 사용하여 시간이 지남에 따라 개발 및 확장합니다. 이 봇은 키워드를 사용하지만 키워드에만 의존하는 대신 고객이 검색하는 내용과 응답 방법에 중점을 둡니다.
• 음성 지원 챗봇: 챗봇 기술의 미래에는 음성 지원 챗봇이 포함됩니다. 음성 지원 챗봇은 사용자의 음성 대화와 사용자에게 응답 또는 작업을 제공하는 데 도움이 되는 프롬프트의 조합으로 구성됩니다. TTS(텍스트 음성 변환) 및 음성 인식 API(응용 프로그램 인터페이스)를 사용하여 구성할 수 있습니다. Apple의 Siri와 Amazon의 Alexa는 오늘날 그러한 지능형 비서의 좋은 예입니다.

챗봇의 일반적인 사용 사례

다양한 유형의 챗봇 이 온라인 대화형 게임 및 인스턴트 메시징 앱에 사용된 지 꽤 오래되었지만 최근에는 B2C 및 B2B 서비스 및 판매로 이동했습니다.

온라인 쇼핑객이 배송 및 배송 비용과 같은 제품 정보를 찾는 데 사용됩니다. 서비스 부서에서도 챗봇을 도입하여 서비스 직원이 자주 묻는 질문에 답변할 수 있습니다. 서비스 담당자에게 넘어가기 전에 대화에서 어느 정도의 복잡성만 처리할 수 있습니다.

이 외에도 가상 비서로 자주 활용되는 챗봇의 예가 몇 가지 있습니다. Apple, Amazon, Google 및 Microsoft의 가상 비서가 있습니다. Alexa가 포함된 Amazon Echo, Google Home과 같은 제품과 Siri와 같은 기타 서비스는 개인 챗봇을 활용합니다.

챗봇이 고객 경험을 변화시키는 방법

챗봇 은 고객이 보다 쉽게 ​​긍정적인 고객 경험을 할 수 있도록 합니다. 빠르게 성장하는 디지털 세상에서 고객의 기대치는 변화하고 증가하고 있습니다. 고객은 기업의 연중무휴 가용성을 기대하게 되었으며 제공되는 제품 또는 서비스의 품질만큼 고객 서비스가 중요하다고 생각합니다. 다음은 고객 경험을 혁신할 수 있는 가능성을 보여줍니다.

• 고객이 대기해야 하는 시간을 줄이고 즉각적인 답변을 제공하며,
• 고객에게 24시간 고객 지원을 제공합니다.
• 영업 또는 서비스 담당자와 고객 모두의 감정과 기분에 의해 야기되는 크루즈 조잡한 인간 대 인간 상호 작용의 위협 제거
• 대화를 간소화하고 대기 시간을 줄여 결과적으로 일부 고객이 직면하는 좌절과 스트레스를 최소화합니다.
• 개인화 된 측면을 통합하여 브랜드의 개성을 홍보합니다.
• 인공 지능을 활용하여 각 고객 경험을 개인화합니다.

챗봇의 장점

• 비용 효율성 – 지정된 교차 플랫폼 앱을 구축하거나 더 많은 직원을 모집하는 것보다 하나의 챗봇에 투자하는 것이 더 빠르고 저렴합니다.
• 불필요한 노동 제거 – 정기적으로 특정 시간에 수행해야 하는 작업을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 직원은 보다 중요한 책임에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.
• 사전 예방적 고객 참여 – 기업은 고객에게 반응하는 대신 고객이 연락하기를 기다렸습니다. 이제 조직은 웹 사이트 사용을 모니터링하고 관리하는 데 도움이 되는 챗봇을 사용하여 고객과 능동적으로 소통할 수 있습니다.
• 소비자 데이터 모니터링 및 분석 – 이를 사용하여 얻은 각 상호 작용의 피드백을 사용하여 서비스 및 제품을 개선하거나 웹 사이트를 최적화할 수 있습니다. 사용자의 행동을 수집하는 것 외에도 사용자 데이터를 추적하여 고객 행동 및 구매 패턴을 모니터링할 수도 있습니다.
• 고객 참여 향상 – 소셜 미디어를 사용하면 소비자 참여가 향상됩니다. 기업은 프로세스의 일부로 챗봇을 통합하여 이러한 참여를 높일 수 있습니다.

챗봇 사용의 과제

고객 서비스 혜택은 주요 특전 중 하나이지만 여러 가지 문제가 있습니다. 가장 큰 어려움은 기술이 어리고 시장에 자리 잡을 시간이 충분하지 않다는 것입니다. 그러나 AI 지원 봇은 실수에서 배울 수 있기 때문에 각 상호 작용으로 자신의 행동을 향상시킬 수 있습니다. 불행히도 고객이 이탈하고 외면하게 만드는 첫 만남은 기업에 많은 비용을 초래할 수 있습니다.

챗봇 보안은 극복해야 할 또 다른 문제입니다. 사용자가 개인 데이터를 공유하려면 신뢰해야 합니다. 해커가 사용자 인터페이스에 액세스하지 못하도록 설계가 안전하고 해킹 방지되어야 합니다.

사용되는 다양한 방법으로 인해 챗봇이 인간의 의사 소통 방식을 이해하는 것은 어려울 수 있습니다. 다른 사용자는 단어를 축약하고 속어와 두문자어를 오용할 수 있습니다.

챗봇의 미래

가까운 장래에 챗봇이 대중화될 것으로 예상됩니다. Oracle에서 실시한 설문 조사에 따르면 브랜드의 80%가 2021년까지 이를 사용할 계획입니다.

인공 지능과 머신 러닝이 성장함에 따라 소비자 경험을 지속적으로 혁신하고 있는 새로운 기능과 향상된 텍스트 및 음성 지원 사용자 경험이 도입될 것입니다.

마지막 생각들

수년에 걸쳐 최고의 챗봇 은 정말 먼 길을 왔습니다. 딥 러닝, 자연어 처리, 머신 러닝(ML) 알고리즘을 포함한 AI 기술은 챗봇 학습 시스템의 현재 반복을 생성하는 데 사용됩니다. 최종 사용자가 봇과 더 많이 상호 작용할수록 적절한 응답을 예측할 때 음성 인식이 향상됩니다.

음성 기술에 대한 의존도가 높아지는 것은 IT 생태계의 공통적이고 필수적인 측면이 될 것으로 예상됩니다. 다국어를 이해하는 대화형 에이전트를 구축해야 할 필요성 외에도 만능 대화형 에이전트 역할을 할 수 있는 음성 기반 챗봇을 만드는 데 관심이 높아지고 있습니다.

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