AI 챗봇이란 무엇인가요?

인공 지능 

인공 지능은 인간 수준의 지능을 가진 기계를 만드는 데 초점을 맞춘 컴퓨터 과학의 한 분야입니다. 인공지능이 수행하는 작업의 유형은 일반적으로 학습, 추론, 문제 해결, 자연어 이해와 관련이 있습니다.

자연어 처리(NLP)

자연어 처리(NLP)는 AI의 한 분야인 자연어 이해(NLU)의 한 분야입니다.

NLP는 기계가 인간의 언어를 이해하고 해석하며 의미 있게 반응할 수 있게 해줍니다. AI 챗봇뿐만 아니라 언어 번역 및 음성 인식 기술에도 사용됩니다.

Generative AI

생성형 AI는 텍스트, 이미지, 동영상 또는 기타 출력을 생성할 수 있는 AI 시스템을 말합니다.

대화형 AI

대화형 AI는 컴퓨터가 인간처럼 대화할 수 있도록 하는 데 초점을 맞춘 AI의 한 분야입니다. 대화형 AI는 머신러닝과 자연어 처리의 조합을 통해 텍스트나 음성을 통해 인간과 대화할 수 있도록 설계되었습니다.

AI 에이전트

AI 챗봇은 AI 에이전트의 개념과 겹칩니다. AI 에이전트는 사용자를 대신하여 작업을 수행하는 소프트웨어입니다. 프로세스를 자동화하고, 의사 결정을 내리고, 주변 환경과 지능적으로 상호 작용할 수 있습니다.

AI 챗봇과 AI 에이전트 모두 NLP, LLMs, 벡터 데이터베이스를 사용합니다. 하지만 그 목적과 기능이 다릅니다. 챗봇은 인간과 상호 작용하도록 설계된 반면 에이전트는 자율적으로 작업을 완료하도록 설계되었습니다.

많은 AI 챗봇은 자율적인 작업을 수행할 수 없으며, 일부 AI 에이전트는 텍스트 기반의 사용자 대면 형태로 존재하지 않습니다.

1. 사용자 입력

사용자는 종종 텍스트나 음성으로 질문을 하여 AI 챗봇에게 질문을 던집니다. 

그러나 AI 챗봇은 특정 발신자로부터 이메일을 받거나 KPI가 목표 수치에 도달하는 등 다른 이벤트에 의해 트리거되도록 설계할 수 있습니다.

2. 자연어 처리 

트리거를 수신한 후 챗봇은 NLP를 사용하여 사용자의 메시지를 구성 요소로 분류하고 사용자의 의도를 파악한 후 요청에서 중요한 정보를 추출합니다.

3. 의도 인식

입력을 처리한 후 챗봇은 제품 추천, 비밀번호 재설정, 이력서 작성에 대한 조언 등 사용자가 원하는 것이 무엇인지 판단합니다.

4. 응답 생성

그러면 AI 챗봇이 머신 러닝 모델을 사용하여 응답을 생성합니다. 

5. 컨텍스트 관리

챗봇은 사용자와 상호작용할 때 맥락을 유지하기 위해 대화를 추적하여 관련성 있는 응답을 제공합니다.

6. 데이터 가져오기

사용자가 제품 가격, 다른 사용자의 리뷰, 휴가 일수에 대한 회사의 인사 정책 등 특정 정보를 요청하는 경우 AI 챗봇이 관련 데이터를 가져옵니다. 

데이터베이스에 연결하거나 지식창고에서 정보를 검색하거나 API 호출을 통해 이를 수행할 수 있습니다.

7. 응답 보내기

가장 적절하고 도움이 되며 관련성이 높은 응답을 식별한 후 AI 챗봇은 생성된 응답을 사용자에게 보냅니다. 이 과정은 대화가 해결될 때까지 반복됩니다.

통합 기능

챗봇이 진공 상태로 존재한다면 그 목적은 크게 제한될 수밖에 없습니다. 챗봇의 핵심 목적은 기존 시스템에 조치를 취할 수 있는 능력입니다.

예를 들어, 리드 생성 챗봇은 회사의 고객 관계 관리(CRM) 시스템과 통합되어 새로운 리드를 찾고 자격을 부여할 때 기록을 업데이트할 수 있어야 합니다.

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액세스는 항상 무료입니다.

또는 이커머스 챗봇의 경우 현재 재고, 반품 정책, 개별 품목 또는 모델에 대한 정보가 포함된 지식창고와 통합되어야 합니다.

대부분의 챗봇 플랫폼에는 통합 기능이 사전 설치되어 있습니다. 그리고 유연한 플랫폼을 통해 챗봇 빌더는 모든 시스템이나 플랫폼에 통합을 구축할 수 있습니다. 

LLM 라우팅

최고의 챗봇은 투박한 규칙 기반 챗봇이 아니라 LLM 구동되는 봇인 LLM 에이전트입니다.

LLM '두뇌'는 챗봇이 다양한 고급 기능으로 시작할 수 있도록 합니다. 모든 LLM 봇은 자연어 처리 챗봇으로, 사람이 말하려는 내용을 (오타가 있더라도) 자연스럽게 이해할 수 있습니다.

옴니채널 배포

가장 유용한 AI 챗봇은 여러 채널에서 사용할 수 있습니다. 조직은 웹사이트뿐만 아니라 WhatsApp 또는 Facebook Messenger 에도 챗봇을 배포할 수 있습니다. 

항상 사용자가 있는 곳에서 만나는 것이 가장 좋으므로 이메일이나 SMS 메시지를 보낼 수 있을 때 AI 챗봇이 특히 유용합니다. 

고급 분석

리드 생성 증대, 매출 증대, 고객 지원 전화 처리 등의 목표를 달성하기 위해 챗봇을 배포하는 경우에는 성공 지표가 필요합니다.

조직이 처음부터 자체 챗봇을 구축하든 플랫폼을 사용하든, 챗봇의 결과를 측정하기 위해 애널리틱스를 설정해야 합니다. 

일반적인 분석에는 상호작용의 수와 길이가 포함되며, 고급 분석은 챗봇의 워크플로우의 모든 측면을 측정할 수 있습니다.

데이터 보안

다른 소프트웨어 프로젝트와 마찬가지로 AI 챗봇도 대중에게 배포하기 전에 적절한 보안 및 개인정보 보호 장치가 필요합니다. 

데이터 보안은 이름, 전화번호, 주소 등 개인 데이터를 처리하는 챗봇의 경우 특히 중요합니다. 챗봇이 EU 내 개인의 데이터를 처리하는 경우 GDPR을 준수해야 합니다.

멀티모달리티

챗봇은 텍스트 전용이었습니다. 하지만 우리는 더 이상 텍스트만 존재하는 세상에 살고 있지 않습니다.

챗봇 소프트웨어는 종종 인공지능 음성 어시스턴트와 풍부한 커뮤니케이션 서비스 (RCS)를 제공해야 합니다. 고객이 마음에 드는 재킷 사진을 업로드하고 비슷한 제품을 요청하는 경우와 같이 이미지 기반 검색 기능을 제공해야 합니다.

일부 챗봇은 사용자가 원하는 자동차의 색상을 변경하는 대리점의 판매 봇처럼 더 나은 커뮤니케이션을 위해 이미지나 동영상을 생성하기도 합니다.

고객 지원 챗봇

요즘은 누구나 고객 서비스 챗봇을 가지고 있습니다. 인공지능 챗봇은 고객 지원 사용 사례에 완벽하게 적합한 데에는 그럴 만한 이유가 있습니다. 

고객 서비스 챗봇은 고객의 질문에 답변하고, 정보를 제공하거나, 제품에 대한 동영상을 공유할 수 있습니다. AI 티켓팅을 사용하여 지원 티켓의 우선 순위를 지정하고 라우팅할 수 있습니다.

AI 챗봇은 콜센터로 걸려오는 전화의 상당 부분을 다른 곳으로 돌릴 수 있어 가장 일반적인 사용 사례 중 하나입니다. 

내부 직원용 챗봇

대부분의 AI 챗봇은 외부를 대상으로 하지만, 기업 내에서도 내부 챗봇의 도입이 증가하고 있습니다. HR 챗봇이 휴가 요청을 받고, IT 챗봇이 직원의 기술 문제를 해결하는 경우가 점점 더 많아지고 있습니다.

사내 챗봇은 종종 내부 절차에 대한 정보를 찾는 직원들을 위한 첫 번째 지원 단계의 역할을 합니다. 직원들은 챗봇과 상호작용하여 휴가 일정을 잡거나, 병가를 신청하거나, 복리후생에 대해 자세히 알아보거나, 절차상의 업무에 대한 지원을 받을 수 있습니다.

인사 요청과 같은 내부 프로세스는 직원과 인사 담당자 두 명의 시간이 소요되므로 AI 챗봇을 사용하면 내부 운영 비용을 크게 절감할 수 있습니다.

영업 챗봇

저희 플랫폼에 배포된 대부분의 챗봇은 조직의 영업 프로세스의 일부입니다.

영업 챗봇은 질문에 답하고, 모델을 비교하고, 가격 정보를 제공할 수 있습니다. 이러한 챗봇은 일반적으로 리드 생성부터 구매 후 후속 조치에 이르기까지 AI로 강화된 판매 퍼널의 일부입니다.

판매 봇은 고객의 구매 내역을 기반으로 제품을 추천하는 리테일 챗봇이나 고객의 결제 거래를 용이하게 하는 웹사이트 위젯처럼 보일 수 있습니다.

리드 생성 챗봇

리드 생성 챗봇은 AI 챗봇의 가장 일반적인 사용 사례 중 하나입니다. 이들은 종종 이메일이나 메시지를 WhatsApp 또는 Facebook Messenger 으로 보내거나 CRM(고객 관계 관리) 시스템과 정보를 동기화합니다.

리드 제너레이션 챗봇은 법적 분쟁과 관련된 법률을 설명하거나 사용자의 관심사에 따라 여행하기 가장 좋은 국가를 제안하는 등 사용자에게 조언이나 정보를 제공하고 사용자의 반응에 따라 추가 서비스를 제공할 수 있습니다.

또한 영업 미팅을 예약하기 전에 웹사이트 방문자와 채팅을 주고받으며 리드를 검증할 수도 있습니다.

예약 챗봇

예약은 일반적으로 간단한 프로세스입니다. 예약 챗봇은 직원이 필요 없이 처음부터 끝까지 전체 예약 흐름을 처리할 수 있습니다.

레스토랑 챗봇의 경우 고객이 이름과 연락처 정보를 입력하고 시간과 요일을 선택하기만 하면 됩니다. 간단한 FAQ 봇으로 구축할 수도 있습니다.

하지만 일부 예약은 더 복잡합니다. 호텔 예약을 하세요: 고객은 이용 가능한 객실 옵션을 조사하고, 편의시설과 서비스를 살펴본 후 객실을 예약할 수 있습니다. 이 작업은 AI 챗봇에게 쉽게 오프로드할 수 있는 작업입니다.

예약을 처리하고 하우스키핑 요청을 간소화하며 추가 서비스를 판매할 수 있는 호텔용 챗봇의 인기가 급증하고 있는 이유도 바로 이 때문입니다. 저희의 파트너 기관에서는 AI 챗봇을 사용하여 사람의 개입 없이 75%의 고객 요청을 해결하고, 호텔에 도착하기 전에 20%의 고객에게 추가 서비스를 판매하고 있습니다.

정부 챗봇

정부 서비스는 전통적으로 민간 서비스의 속도와 품질에 비해 뒤처져 왔으며, 일부는 AI 챗봇을 통해 그 격차를 개선하고자 합니다.

정부 챗봇은 시민들에게 양식과 신청서를 안내하고, 현황 업데이트를 제공하고, 유권자 등록 및 선거 정보를 제공하고, 공중 보건 또는 대중교통에 관한 정보를 제공하기 위해 배포되었습니다.

Chatbots 의료용

의료 분야는 챗봇을 빠르게 도입하고 있는 또 다른 산업입니다. 의료 챗봇은 기본적인 의료 질문에 답하고, 진료 일정을 예약하고, 증상과 치료법에 대한 정보를 제공함으로써 환자를 지원하는 경우가 많습니다.

최고의 의료 챗봇은 일상적인 문의를 처리함으로써 의료진의 업무 부담을 줄이는 동시에 환자의 정보 접근성을 개선할 수 있습니다.

금융 챗봇

뱅킹 챗봇은 새로운 것이 아닙니다. 뱅크 오브 아메리카의 에리카는 2018년부터 구독을 모니터링하고, 지출 행동을 안내하며, 계좌 및 이체 정보를 지원하는 등 다양한 서비스를 제공하고 있습니다.

하지만 모든 금융 챗봇이 은행에만 국한된 것은 아닙니다. 일부 금융 챗봇은 금융 전문가를 위한 규정 준수 모니터링을 지원하거나 기업의 비용을 추적하거나 고객을 핀테크 앱에 온보딩하는 데 도움을 줍니다. 보험 챗봇은 보험금 청구 처리, 정책 안내 또는 사기 탐지에 도움을 줄 수 있습니다.

부동산 챗봇

부동산은 대화량이 많고 지속적인 최신 정보가 필요하기 때문에 업계 전반에서 가장 널리 채택률이 높은 분야 중 하나입니다. 

부동산 챗봇은 매물을 추천하고, 서류 작업을 추적하고, 고객 관계를 관리할 수 있습니다. 또한 부동산 중개인에게 개별 매물이나 인근 지역을 소개하는 방법을 지도하고, 부동산 중개인과 미팅을 잡기 전에 리드의 자격을 검증할 수 있습니다.

연중무휴 24시간 가용성

AI 챗봇의 뛰어난 기능 중 하나는 24시간 내내 작동할 수 있다는 점입니다. 인간 직원과 달리 챗봇은 휴식이나 수면, 휴가가 필요하지 않습니다. 챗봇은 항상 켜져 있으며 낮이든 밤이든 언제든 고객을 지원할 준비가 되어 있습니다. 

24시간 연중무휴로 운영되는 지원팀은 필요할 때 언제든지 지원을 제공하여 고객 만족도를 높이고 문의에 대한 답변이 누락되지 않도록 보장합니다.

비용 효율적

AI 챗봇은 일상적인 작업을 자동화함으로써 조직을 운영하거나 확장하는 데 드는 비용을 절감할 수 있습니다. 

대규모 고객 서비스 팀의 필요성을 절감할 수 있습니다. 따라서 기업은 인건비를 절감하면서도 고품질의 서비스를 제공할 수 있습니다.

AI 챗봇은 다양한 작업을 효율적으로 처리할 수 있으므로 인간 직원은 더 복잡한 문제에 집중할 수 있습니다. 그 결과? 운영 비용이 절감되고 워크플로우가 더욱 간소화되어 모든 규모의 비즈니스에서 AI 챗봇을 현명한 투자로 활용할 수 있습니다.

확장성

비즈니스가 성장함에 따라 고객 서비스 수요도 증가하고 있습니다. AI 챗봇은 확장성이 뛰어나 성능 저하 없이 늘어나는 고객 상호작용을 처리할 수 있습니다. 

기업이 수십 명의 고객을 상대하든 수천 명의 고객을 상대하든 챗봇은 효율적으로 부하를 관리하여 모든 고객이 적시에 지원을 받을 수 있도록 보장할 수 있습니다.

일관성

챗봇은 인간과 달리 나쁜 날이 없습니다. 챗봇은 어조나 정확성에 변화가 없이 항상 고품질의 표준 서비스를 제공할 수 있습니다. 

일관된 서비스를 통해 사용자는 언제든(또는 동시에 얼마나 많은 사용자가 필요로 하든) 안정적인 지원을 받을 수 있습니다. 이는 강력한 브랜드 이미지를 구축하고 사용자와의 신뢰를 높여 전반적으로 만족도를 높입니다.

데이터 수집 및 분석

AI 챗봇은 단순히 고객과 상호작용하는 것뿐만 아니라 모든 상호작용에서 귀중한 데이터를 수집합니다. 이 데이터를 분석하여 고객 행동, 선호도, 불만 사항에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 

기업은 이러한 인사이트를 활용하여 전략을 개선하고, 제품을 개선하고, 고객 경험을 개인화할 수 있습니다.

1. 범위 정의

AI 챗봇을 만드는 첫 번째 단계는 범위 설정입니다. 챗봇으로 무엇을 달성할 것인가? 구축하기 전에 팀은 챗봇의 예상 ROI를 포함하는 챗봇 전략을 개발해야 합니다.

AI 챗봇의 목적에 따라 필요한 기능이 결정되며, 이에 따라 사용하는 플랫폼이 결정됩니다.

확장 가능한 플랫폼을 사용한다면 전 세계가 당신의 오이스터입니다. 잘 설계된 AI 챗봇은 여러분이 상상할 수 있는 모든 대화형 AI 작업을 수행할 수 있습니다. 

범위가 정해졌다면 이제 플랫폼을 선택할 차례입니다.

2. 플랫폼 선택

모든 요구 사항이나 사용 사례에 맞는 무료 AI 챗봇 플랫폼이 많이 있습니다. 9가지 최고의 AI 챗봇 플랫폼 목록에서 자세한 내용을 확인할 수 있습니다.

프로젝트에 사용할 플랫폼을 선택할 때 염두에 두어야 할 몇 가지 고려 사항이 있습니다. 플랫폼을 선택해야 합니다:

• 다양한 교육 리소스를 제공합니다. 학습 곡선은 항상 존재하므로 이에 대한 준비가 되어 있는지 확인하세요.
• 의도와 일치합니다. 영업 봇을 원한다면 고객 서비스에 특화된 대화형 AI 플랫폼을 선택하지 마세요.
• 무료 티어가 포함되어 있어 금전적 약정을 하기 전 또는 약정 없이 테스트해 볼 수 있습니다.

3. AI 챗봇 구축하기

챗봇에 대한 아이디어를 정했고, 플랫폼을 찾았으며, 자신만의 AI 챗봇을 구축할 준비가 되었습니다. 

여러분이 구축하는 AI 챗봇은 여러분만의 비전과 요구사항에 따라 완전히 고유하게 만들어질 것입니다. 이 과정의 일부에는 플랫폼에 익숙해지고 이해한 내용을 고유한 로드맵에 적용하는 것이 포함됩니다. 

4. 통합

AI 챗봇을 다른 시스템이나 플랫폼(예: Hubspot, WhatsApp, 또는 웹사이트)에 연결하려는 경우 구축 과정의 일부에는 봇을 필요한 시스템과 통합하는 작업이 포함됩니다.

AI 챗봇이 회사에 어떤 제품이 재고가 있는지에 대한 정보를 제공하려면 일반적으로 지식창고라고 하는 내부 정보 소스에 연결해야 합니다. 

지식창고는 AI 챗봇이 참고할 정보가 포함된 표, 문서 또는 웹사이트가 될 수 있습니다. 

예를 들어 HR 챗봇은 회사의 주요 정책 문서를 지식 베이스로 사용할 수 있습니다. 직원이 특정 상황을 처리하는 방법을 문의하면 챗봇은 정책 문서를 사용하여 답변을 알려줄 수 있습니다.  

5. 테스트 및 반복

AI 챗봇을 구축했다면 이제 더 나은 챗봇을 만들어야 할 때입니다. 일부 빌더는 테스트와 반복 시간을 고려하지 않는 경우가 있는데, 이는 성공적인 챗봇을 배포하는 데 있어 매우 중요한 단계입니다.

어떤 AI 챗봇 플랫폼을 선택하든 스튜디오 내에 챗봇과의 대화를 연습할 수 있는 시뮬레이터가 있어야 합니다. 이는 빌드 프로세스 전반에 걸쳐 사용되는 첫 번째 테스트 단계입니다.

빌드가 완료되면 URL을 사용하여 친구나 동료에게 AI 챗봇의 샘플 버전을 보낼 수 있습니다. 봇을 공식적으로 배포하기 전에 봇의 기능을 테스트하기 위해 이 작업을 수행해야 합니다.

6. 배포

봇의 최종 형태가 완성되면 세상에 공개할 수 있습니다. 다음은 AI 챗봇 배포를 위한 몇 가지 옵션입니다:

• 가장 일반적인 배포 방법 중 하나는 일반적으로 회사 웹사이트에 있는 webchat일반적으로 회사 웹사이트에서 찾을 수 있습니다.
• 문자 메시지를 보낼 수 있는 SMS 챗봇
• 메시지를 보내고, 받고, 요약하는 이메일 챗봇
• 같은 플랫폼 Slack 또는 Microsoft Teams
• 와 같은 메시징 채널 Telegram, WhatsApp, Instagram, 또는 Facebook Messenger

7. 모니터

AI 챗봇 프로젝트는 배포 후 끝나는 것이 아니라, 사실 배포는 시작에 불과합니다. 일단 세상에 공개되면 AI 챗봇이 본격적으로 작동하기 시작합니다. 

가치 있는 AI 챗봇 플랫폼이라면 사람들이 챗봇을 사용하는 시간, 질문 주제, 참여율, 사람들이 챗봇에 참여하는 데 사용하는 플랫폼 등 지속적인 챗봇 분석 정보를 제공할 것입니다.

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