기업은 오늘날의 경쟁적인 비즈니스 환경에서 서비스 비용을 줄이면서 고객 경험을 향상시키려 합니다. 많은 기업이 이러한 목표를 달성하기 위해 챗봇과 대화형 AI로 눈을 돌리고 있습니다. 업계 전문가들은 글로벌 챗봇 시장이 2024년까지 1TP4조 940만 개에 이를 것으로 예측합니다. 그러나 고객 서비스 리더는 이 두 기술의 차이점과 이들이 고객과 수익에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 이해해야 합니다. 챗봇과 대화형 AI 기능 간의 차이점을 학습함으로써 내부 프로세스와 프로세스를 최적화하는 데 가장 적합한 기술을 결정할 수 있습니다. 고객 경험 (CX).
챗봇 대 대화형 AI: 챗봇과 대화형 AI의 차이점
챗봇과 대화형 AI는 기업에서 고객 경험을 개선하기 위해 사용하는 두 가지 인기 있는 기술입니다.
챗봇은 인간의 대화를 시뮬레이션하고 미리 정의된 대화 흐름을 기반으로 작동할 수 있는 컴퓨터 프로그램입니다. 그들은 인공 지능을 사용할 수 있고 자연어 처리 (NLP) 사용자 질문을 이해하고 실시간 자동 응답을 제공합니다.
대화형 AI는 AI 기반 커뮤니케이션 기술을 포함하는 보다 광범위한 용어입니다. 이러한 기술에는 챗봇과 Siri 또는 Amazon Alexa와 같은 가상 도우미가 포함됩니다. 대화형 AI 플랫폼은 데이터, 기계 학습(ML) 및 NLP를 활용하여 음성 및 텍스트 입력을 모두 인식합니다. 그것은 인간의 상호 작용을 모방하고 대화 흐름을 촉진합니다. 챗봇과 달리 대화형 AI 시스템은 복잡한 대화를 처리하도록 설계되었습니다. 이전 상호 작용을 기반으로 응답을 조정할 수 있습니다.
조직에 가장 적합한 기술을 결정할 때 고려해야 할 두 가지 사항이 있습니다. 여기에는 자동화해야 하는 작업의 복잡성과 촉진해야 하는 고객 상호 작용 유형이 포함됩니다. 간단한 작업의 경우 챗봇은 비용 효율적인 옵션입니다. 그러나 인간의 손길이 필요한 보다 복잡한 상호 작용에는 대화형 AI가 더 나은 선택일 수 있습니다.
자주 묻는 질문에 대한 스크립트 응답을 제공하도록 챗봇을 프로그래밍할 수 있습니다. 대기 시간을 줄이고 응답 시간을 개선하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 소매 웹사이트의 챗봇은 고객이 제품을 찾거나 주문을 처리하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 챗봇은 또한 일정 예약이나 기술 지원 제공과 같은 일상적인 작업을 자동화할 수 있습니다.
반면에 대화형 AI는 고객 서비스 문의 및 의료 진단과 같은 보다 복잡한 상호 작용을 처리할 수 있습니다. 대화형 AI는 고객의 고유한 요구와 선호도에 적응할 수 있습니다. 고객에게 보다 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다. 예를 들어 대화형 AI 가상 도우미는 고객이 새 계정을 개설하도록 도울 수 있습니다. 또한 고객이 자금을 이체하거나 투자 조언을 받는 데 도움이 될 수 있습니다.
다음은 대화형 AI와 챗봇의 주요 차이점을 요약한 표입니다.
| 주요 차별화 요소 | 대화형 AI | 챗봇 |
|---|---|---|
| 자연어 처리 | 고급 NLP를 활용하여 자연어 형식의 복잡한 쿼리를 이해하고 응답합니다. | 제한된 NLP 기능, 미리 정의된 규칙 또는 알고리즘에 의존 |
| 머신 러닝 | ML 알고리즘을 사용하여 사용자 상호 작용에서 학습하고 시간이 지남에 따라 성능을 개선합니다. | 제한된 기계 학습 기능 |
| 개인화 | 사용자 컨텍스트 및 선호도를 이해하여 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다. | 제한된 개인화 기능 |
| 비용 | 일반적으로 더 많은 개발 시간과 리소스가 필요하므로 비용이 더 많이 듭니다. | 일반적으로 개발 및 유지 비용이 저렴합니다. |
| 복잡성 | 복잡한 쿼리 및 작업을 처리할 수 있습니다. | 복잡한 쿼리 또는 작업을 처리하기 위한 제한된 기능 |
| 적당 | 다양한 비즈니스 요구 및 사용 사례에 적합 | 모든 비즈니스 요구 또는 사용 사례에 적합하지 않을 수 있음 |
대화형 챗봇이란?
챗봇은 사용자와의 대화를 시뮬레이션하도록 설계된 컴퓨터 프로그램입니다. 챗봇은 부동산에서 의료에 이르기까지 다양한 산업에서 사용됩니다. 그들은 고객에게 정보를 제공하고 약속을 잡거나 다른 작업을 수행합니다. 물론 챗봇이 인간 에이전트를 완전히 대체할 수는 없습니다. 그러나 그들은 기업이 대규모로 좋은 전반적인 고객 경험을 유지하도록 도울 수 있습니다. 실제로 전 세계 디지털 챗봇 시장은 2028년까지 1000억 달러 이상에 달할 것으로 예상됩니다.
모든 챗봇이 대화형 AI를 사용하는 것은 아닙니다. "AI"라는 용어는 일반적으로 인간 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 모든 컴퓨터 시스템을 설명하는 데 자주 사용됩니다. 그러나 일부 개발자는 규칙 기반 챗봇을 진정한 대화형 AI로 간주하지 않을 수 있습니다. 최첨단 ML 알고리즘이나 자연어 처리를 사용하지 않기 때문입니다.
챗봇에는 규칙 기반 봇과 AI 봇의 두 가지 주요 유형이 있습니다. 규칙 기반 챗봇은 사전 정의된 규칙에 따라 사용자 입력에 응답합니다. 이러한 챗봇은 의사 결정 트리를 사용하여 질문에 대한 구체적인 답변을 제공합니다. 그들의 대답은 고정적이고 반복적인 경향이 있습니다.
반면 AI 챗봇은 인공지능과 자연어 이해(NLU) 알고리즘을 사용해 사용자 입력을 해석하고 응답을 생성한다. 이러한 챗봇은 사용자의 말의 의미를 인식하고 새로운 정보를 동적으로 생성할 수 있습니다. 이러한 기능은 규칙 기반 챗봇보다 더 유연합니다.
두 가지 유형의 챗봇 모두 장점이 있지만 AI 챗봇은 종종 더 발전된 것으로 간주됩니다. 보다 자연스럽고 개인화된 대화 경험을 제공할 수 있기 때문입니다. 그러나 규칙 기반 챗봇은 종종 더 비용 효율적이고 간단한 작업을 위해 배포하기 쉽습니다.
챗봇은 목적과 작동하도록 설계된 플랫폼에 따라 분류할 수 있습니다. 각 챗봇 유형은 특정 요구 사항을 충족하기 위해 고유한 설계 및 개발 접근 방식이 필요합니다.
가장 일반적인 유형의 챗봇은 지원 챗봇입니다. 채팅 위젯 또는 메시징 애플리케이션을 통해 고객 서비스를 제공합니다. 이러한 봇은 고객 질문에 신속하게 답변할 수 있습니다. 가격 및 가용성과 같은 제품 또는 서비스에 대한 정보를 고객에게 제공합니다. 지원 챗봇은 즉각적인 지원을 제공하여 고객 경험을 개선하려는 기업에 이상적입니다.
다른 유형의 챗봇은 다음과 같습니다.
- 소셜 미디어 봇: 이러한 봇은 Instagram 또는 Facebook과 같은 소셜 미디어 플랫폼에서 사용자와 상호 작용합니다. 이를 통해 기업은 여러 채널에서 고객과 소통할 수 있습니다.
- 인스턴트 메시징 봇: 이 봇은 WhatsApp 또는 Messenger와 같은 메시징 앱 내에서 작동합니다. 고객에게 옴니채널 지원을 제공하고 기업이 고객이 있는 곳에서 고객에게 도달할 수 있도록 합니다.
- 챗봇 앱: Replika와 같은 챗봇 인터페이스가 있는 Android 또는 iPhone 앱입니다. 이를 통해 기업은 모바일 장치에서 사용자에게 개인화된 고객 경험을 제공할 수 있습니다.
- 온라인 챗봇: 이들은 전용 웹 사이트 또는 랜딩 페이지에 포함된 대화형 성격입니다. 그들은 고객에게 도움을 제공하고 비즈니스가 리드를 생성하도록 돕습니다.
대화형 AI란?
대화형 AI는 음성 및 텍스트 입력을 인식하고 응답하는 강력한 기술입니다. 사람과 같은 방식으로 구매자와 상호 작용하는 데 사용되며 고객 서비스에서 개인화된 경험을 대규모로 제공합니다. 이 기술은 메시징 봇 또는 전화의 음성 도우미를 통해 배포할 수 있으므로 고객이 가장 적합한 방식으로 브랜드와 상호 작용할 수 있습니다.
대화형 AI는 기계 학습, 자연어 처리 및 딥 러닝 알고리즘을 결합하여 인간의 언어를 더 잘 이해합니다. 대규모 교육 데이터 세트는 시간이 지남에 따라 응답의 정확성과 관련성을 개선하는 통찰력을 제공합니다.
대화형 AI와 챗봇의 장단점
챗봇의 장점:
- 연중무휴 이용 가능 – 챗봇은 24시간 고객 문의에 답변할 수 있습니다. 상시 접근성을 통해 편리함을 제공합니다.
- 더 높은 응답 속도 – 챗봇은 몇 초 안에 고객 메시지에 응답할 수 있습니다. 이 빠른 응답 속도는 고객 경험을 향상시킵니다.
- 비용 절감 – 챗봇은 급여, 수당 또는 휴식이 필요하지 않습니다. 효과적으로 배포하면 일상적인 고객 쿼리를 처리하기 위한 인건비를 줄일 수 있습니다.
- 개인화된 경험 – 사용자 데이터와 통합되면 챗봇은 개별 고객 요구에 맞는 맞춤형 응답 및 권장 사항을 제공할 수 있습니다.
챗봇의 단점:
- 복잡한 추론 부족 – 챗봇은 현재 단순, 규칙 기반 또는 텍스트 유사성 기반 응답에만 적합합니다. 그들은 복잡한 언어적 추론과 미묘한 대화로 어려움을 겪습니다.
- 자연어 이해 부족 – 챗봇은 자연어 처리 및 의미 분석 기술의 한계로 인해 소비자 쿼리를 잘못 이해하는 경우가 많습니다. 이것은 좌절감으로 이어집니다.
- 진화하는 언어를 다룰 수 없음 – 챗봇은 교육 데이터와 프로그래밍된 응답에 의존하므로 소비자가 사용하는 언어의 지속적인 진화를 따라갈 수 없습니다.
- 인간의 감독에 의존 – 대부분의 챗봇은 비일상적 쿼리를 식별 및 처리하고, 오류를 수정하고, 시간이 지남에 따라 응답을 개선하기 위해 여전히 인간 에이전트가 필요합니다.
- 개인 정보 및 보안 위험 – 적절한 예방 조치 없이 구축된 챗봇은 지속적인 연결로 인해 고객 데이터를 노출하고 해커의 표적이 될 수 있습니다.
대화형 AI의 장점:
- 향상된 고객/사용자 경험 – 챗봇과 가상 비서를 통한 대화형 AI는 고객과 사용자에게 보다 자연스럽고 인간적인 인터페이스를 제공할 수 있습니다. 24/7 가용성과 즉각적인 응답을 제공하여 전반적인 경험을 향상시킵니다.
- 효율성 및 생산성 향상 – 대규모 데이터 세트로 교육을 받으면 대화형 AI 시스템은 인적 오류 없이 정확하고 일관되게 대응할 수 있습니다. 그 결과 운영 효율성이 높아지고 생산성이 향상되며 비용이 절감됩니다.
- 단순/일상적인 업무 처리 능력 – 챗봇과 가상 도우미는 단순하고 반복적인 고객 쿼리, 데이터 기반 작업 및 일상적인 프런트 오피스 작업을 처리하는 데 매우 적합합니다. 이것은 보다 복잡한 작업을 위해 인간 에이전트를 자유롭게 합니다.
대화형 AI의 단점:
- 데이터 및 교육 과제 – 대화형 AI 시스템은 교육을 위해 언어 및 응답의 가능한 모든 변형을 다루는 방대한 데이터 세트가 필요합니다. 데이터 문제와 훈련의 깊이 부족은 부정확성을 초래할 수 있습니다.
- 맥락 이해의 한계 – 개선에도 불구하고 대화형 AI는 여전히 컨텍스트를 완전히 이해하고, 복잡한 쿼리를 해석하고, 다양한 목소리와 억양에 적응하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이것은 실패와 좌절로 이어집니다.
- 인간 에이전트에 대한 의존성 – 대부분의 대화에는 특히 복잡한 쿼리 및 문제의 경우 어느 시점에서 여전히 사람이 필요합니다. 이는 대화형 AI의 영향과 이점을 제한합니다.
- 감성 지능 부족 – 현재 대화형 AI는 인간의 감정과 감정을 인식, 처리 및 대응할 수 없습니다. 이는 진정으로 공감하는 방식으로 사용자를 참여시키는 기능을 제한합니다.
챗봇과 대화형 AI 관계
챗봇과 대화형 AI는 관련 기술이지만 모든 챗봇이 대화형 AI를 기반으로 구축되는 것은 아닙니다. 규칙 기반 챗봇은 키워드 및 기타 언어 식별자를 사용하여 미리 작성된 응답을 트리거합니다. 이것은 대화형 AI 챗봇보다 덜 정교합니다.
챗봇과 대화형 AI는 비즈니스에 유용한 도구이지만 상담원을 대체할 수는 없습니다. 라이브 에이전트는 특히 공감과 감성 지능이 필요한 복잡한 문제에 대해 탁월한 고객 서비스를 제공하는 데 여전히 중요한 역할을 합니다.
챗봇과 대화형 AI: 고객 서비스 사례
챗봇과 대화형 AI는 기업이 빠르고 효율적인 고객 지원을 제공하는 데 사용할 수 있는 강력한 도구입니다. 다음은 기업이 고객 서비스에서 이러한 기술을 사용하는 방법에 대한 몇 가지 예입니다.
도미노는 더 나은 고객 경험을 제공하기 위해 챗봇 기술을 활용합니다.
Domino's Pizza는 Dom이라는 챗봇을 사용하여 고객이 주문을 하고 배송을 추적하도록 돕습니다. Dom은 대화형 AI를 사용하여 고객 요청을 이해하고 자연스럽고 인간적인 방식으로 응답합니다. Dom을 사용하면 고객은 메시징 인터페이스를 통해 주문을 하고, 배송을 추적하고, 자주 묻는 질문에 대한 답변을 얻을 수 있습니다.
Bank of America, AI Financial Advisor로 고객 역량 강화
미국 최대 은행 중 하나인 Bank of America는 대화형 AI 비서인 Erica를 사용합니다. Erica는 고객에게 맞춤형 재무 조언을 제공하고 계정 잔액, 거래 내역 및 소비 습관에 대한 질문에 답할 수 있습니다. 고객은 메시징 인터페이스 또는 모바일 앱을 통한 음성 명령을 통해 Erica와 상호 작용할 수 있습니다.
American Express, AI 챗봇을 활용하여 고객 서비스 향상
글로벌 금융 서비스 회사인 American Express는 Amex Bot이라는 챗봇을 구현했습니다. Amex Bot은 빠르고 쉬운 고객 지원을 제공하고 NL 처리를 사용하여 고객 요청을 이해합니다. 계정 잔액, 최근 거래 및 보상 프로그램에 대한 관련 정보를 제공합니다. 고객은 Amex Bot을 사용하여 보상 잔액을 확인하고 지출을 추적하며 분실 또는 도난 카드를 신고할 수 있습니다.
H&M, 스타일리시한 고객 경험 제공을 위해 AI 챗봇 제작
H&M은 Kik이라는 챗봇을 사용하여 고객이 옷을 쇼핑하고 스타일 조언을 받을 수 있도록 돕습니다. Kik은 대화형 AI를 사용하여 고객의 선호도와 스타일을 이해하고 응답을 기반으로 개인화된 추천을 제공합니다. 고객은 메시징 인터페이스를 통해 Kik과 상호 작용할 수 있습니다.
Airbnb는 챗봇을 활용하여 예약 관리 및 서비스를 개선합니다.
Airbnb는 Airbot이라는 챗봇을 사용하여 고객이 숙박 시설을 예약하고 예약에 대한 질문에 답변하도록 돕습니다. 에어봇은 대화형 AI를 활용해 고객의 요청을 이해하고 유용한 답변을 제공합니다. 고객은 메시징 인터페이스를 통해 Airbot과 상호 작용할 수 있습니다.
대화형 AI와 챗봇의 주요 차별화 요소
대화형 AI의 주요 차별화 요소는 대화의 맥락을 이해하고 보다 자연스럽게 응답하는 능력입니다. 기존의 챗봇은 미리 결정된 응답만 되풀이할 수 있지만 대화형 AI 시스템은 NLP를 사용하여 인간의 감정과 의도를 더 잘 이해할 수 있으므로 더 복잡한 대화를 할 수 있습니다.
비즈니스 리더는 챗봇이 사용자 입력을 포괄적으로 이해할 수 없다고 자주 걱정합니다. 그러나 인공 대화 지능은 의도 분석을 활용하여 커뮤니케이션 이면의 목적이나 목적을 식별합니다. 예를 들어 개인이 "새 노트북에 대한 권장 사항 찾기"라고 입력하면 노트북 컴퓨터를 구입하려는 의도일 가능성이 높습니다. 반대로 누군가 "새 노트북을 구입했지만 문제가 발생했습니다."라고 입력하면 고객 서비스 지원을 찾는 것이 의도일 가능성이 있습니다.
의도 분석은 시스템이 사용자 입력을 해석하고 적절한 응답을 정확하게 제공할 수 있도록 하는 대화형 AI의 중요한 측면입니다. 이 기술은 자연어 처리 및 기계 학습 알고리즘을 사용하여 메시지 이면의 기본 의도를 식별하고 그에 따라 분류합니다. 또한 메시지의 감정을 분석하여 사용자의 감정 상태를 파악하고 필요한 경우 공감하는 응답을 제공할 수 있습니다.
의도 분석의 해석
대화형 AI도 사용자의 감정을 감지하고 적절하게 대응할 수 있습니다. 예를 들어, 제품에 대해 흥분한 고객이나 사과를 기대하는 화난 고객을 상대하는지 이해할 수 있습니다. 이러한 기능은 대화형 AI를 기존 챗봇보다 훨씬 정교하게 만들고 더 나은 고객 경험을 제공합니다.
콜센터나 고객 지원 부서에서 대화형 AI 기술을 구현하면 비즈니스에 도움이 될 수 있습니다. AI가 고객과 사용자 상호 작용을 처리하는 동안 비즈니스 소유자는 보다 복잡한 문제를 처리할 수 있습니다. 대화형 AI 기술이 발전함에 따라 고객 서비스 대화를 완전히 장악할 수 있는 능력이 더욱 향상될 것입니다.
챗봇 대 대화형 AI: 귀하의 비즈니스에 적합한 것은 무엇입니까?
챗봇과 대화형 AI는 종종 같은 의미로 사용되지만 서로 다른 기술입니다. 이상에서 챗봇과 대화형 AI의 기능을 요약하면 다음과 같다.
- 챗봇:
- 사전 정의된 스크립트 및 워크플로를 통해 특정 명령 및 쿼리에 응답하는 규칙 기반 시스템입니다.
- 자연어 처리(NLP) 및 기계 학습을 사용하여 고객 메시지를 해석합니다.
- 좁은 작업 집합에 대한 단순하고 반복적인 대화를 처리하는 데 중점을 둡니다.
- 일상적인 고객 문의를 처리하고 기본 제품 정보를 제공하는 데 가장 적합합니다.
- 대화형 AI:
- 가상 비서 및 대화 시스템을 포함하여 챗봇을 넘어 다양한 기술을 포함합니다.
- 고급 NLP, 기계 학습 및 딥 러닝을 사용하여 언어를 더 인간처럼 해석합니다.
- 고객의 의도를 이해하고 다양한 주제에 걸쳐 자유로운 대화를 나누는 것을 목표로 합니다.
- 고객에게 보다 직관적이고 인간적인 상호작용을 제공하고자 합니다.
언제 챗봇과 대화형 AI를 사용해야 할까요?
단순하고 빈번한 고객 문의 및 거래를 자동화하려는 경우 챗봇이 적합한 솔루션일 수 있습니다. 챗봇은 다음에 이상적입니다.
- 고객 서비스 – FAQ, 주문 상태 확인 및 간단한 요청을 처리합니다.
- 전자상거래 – 제품 정보 제공, 주문 상태 확인 및 결제 설명.
- 약속 예약 – 예약 회의, 예약 및 약속.
다양한 작업에서 보다 직관적이고 사람과 같은 고객 경험을 제공하려는 경우 대화형 AI가 더 적합할 수 있습니다. 대화형 AI 솔루션은 다음에 적합합니다.
- 씨복잡한 고객 상호 작용 – 뉘앙스를 해석하고 다른 주제에 적응합니다.
- 맞춤 추천 – 고객 프로필을 기반으로 맞춤형 제안을 제공합니다.
- 많은 작업 – 예약, 결제 등과 같은 다양한 상황별 기능 수행
고객 서비스에서 AI의 부상: 챗봇이 고객 경험을 변화시키는 방법
대화형 AI는 고객 서비스의 새로운 표준이 되었으며 COVID-19 전염병으로 인해 채택이 가속화되었습니다. 최근 PwC 연구에 따르면 기업의 52%는 팬데믹에 대응하여 대화형 AI 및 기타 자동화 솔루션의 채택을 늘렸습니다. 또한 연구 응답자의 86%는 AI가 조직 내에서 주류 기술이 되었다고 말했습니다.
컨택 및 콜센터에 AI 기술을 성공적으로 구현한 기업은 시장에서 경쟁력을 확보했습니다. Zendesk의 Answer Bot과 같은 AI 챗봇은 고객 서비스에서 점점 더 인기를 얻고 있습니다. 신속하고 효율적인 고객 지원을 제공하여 실시간 상담원이 보다 복잡한 문제에 집중할 수 있도록 합니다. AI 챗봇은 간단한 문의를 처리하고 대기 시간을 줄이며 고객에게 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다.
주요 테이크 아웃
챗봇과 대화형 AI는 종종 같은 의미로 사용되지만 둘 사이에는 미묘한 차이가 있습니다. 챗봇은 특정 작업을 자동화하도록 설계되었으며 대화형 AI는 보다 발전된 방식으로 인간의 대화를 시뮬레이션하는 데 더 중점을 둡니다. 대화형 AI는 NLP 및 기타 기계 학습 기술을 사용하여 보다 개인화되고 매력적으로 사용자 입력을 이해하고 응답합니다.
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