- AI는 작업을 자동화하고 연중무휴 24시간 지원을 가능하게 함으로써 고객 서비스를 혁신합니다.
- 고객 서비스의 AI는 챗봇을 넘어 주문 업데이트나 반품과 같은 전체 워크플로우를 사람의 입력 없이도 처리할 수 있도록 지원합니다.
- 성공적인 AI 도입을 위해서는 명확한 목표, 양질의 데이터, 통합 도구가 필요합니다.
- 실제 기업에서는 AI를 통해 상당한 비용을 절감하고 지원을 빠르게 확장하고 있으며, 최소한의 인력으로 매월 수백만 건의 티켓을 해결하는 기업도 있습니다.
고객 서비스는 힘들어요. (음료에 얼음이 얼마나 들어 있느냐고 소리를 지르는 고객이 몇 번이나 있었는지 셀 수 없을 정도였어요.)
하지만 AI를 위한 무르익은 시기입니다.
지난 몇 년 동안 75만 명 이상의 AI 에이전트 배포를 도왔기 때문에 잘 알고 있습니다.
AI 플랫폼의 가장 인기 있는 애플리케이션은 무엇일까요? 바로 고객 서비스입니다.
저는 포춘 500대 기업부터 소규모 스타트업에 이르기까지 AI가 고객 서비스를 얼마나 획기적으로 변화시키는지 보았습니다.
이미 많은 조직이 AI를 도입하고 있는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 실제로 의사 결정권자의 83%가 내년에 고객 서비스를 위해 AI에 대한 투자를 늘릴 계획이라고 답했습니다.
고객 지원을 위해 AI를 탐색하고 있다면 여러분은 혼자가 아닙니다. 고객 서비스 챗봇이나 엔터프라이즈 챗봇을 시작하는 것은 도약처럼 느껴질 수 있습니다.
이 글에서는 고객 서비스에서의 AI가 어떤 모습인지, 어떤 기술이 있는지, 팀 규모에 관계없이 어떻게 활용할 수 있는지 안내해 드리겠습니다.
고객 서비스를 위한 AI란 무엇인가요?
고객 서비스용 인공지능은 인공지능을 사용하여 챗봇, 가상 에이전트 및 스마트 워크플로우를 통해 고객 지원을 자동화하고 개선하는 것입니다.
고객을 위해 수십 개의 AI 에이전트를 배포한 수석 개발자 에르멕 바르마셰프는 다음과 같이 설명합니다: "AI 에이전트는 반복적인 작업을 자동화하기 위해 존재합니다. 하지만 사람을 대체하는 것은 아닙니다. AI 에이전트는 공감, 창의력, 판단력이 필요한 실제 문제를 해결할 수 있도록 인간 상담원의 업무 부담을 덜어줍니다."라고 설명합니다.
고객 서비스를 위한 AI에는 어떤 유형이 있나요?
물론 모든 사람이 "AI를 하라"고 지시하지만, 이는 챗봇을 말하는 건지, 자동화된 티켓 분류를 말하는 건지 등 다양한 의미로 해석될 수 있습니다. 자동화된 티켓 분류 시스템? 스마트 검색창?
하지만 고객 서비스의 경우 AI는 일반적으로 몇 가지 익숙한 형태로 나타납니다.

AI chatbots
AI 챗봇은 오늘날 고객 서비스에서 가장 많이 사용되는 AI 형태입니다.
팀의 기존 도구에 연결되기 때문에 반복적인 질문을 처리하고 대기열이 쌓이는 것을 방지하는 데 탁월합니다.
또한 헬프 센터에서 답변을 가져오거나 주문 상태를 확인할 수도 있습니다.
또한 잠을 자지 않기 때문에 고객은 필요할 때 언제든지 도움을 받을 수 있습니다.
Generative AI
생성형 AI는 이름 그대로 기존 데이터에서 패턴을 학습하여 텍스트, 이미지, 음악 또는 코드와 같은 새로운 콘텐츠를 생성합니다.
대규모 언어 모델과 같은 딥러닝 모델을 사용하여 구조와 스타일을 이해한 다음 프롬프트에 대한 응답으로 독창적인 결과물을 생성합니다.
ChatGPT, DALL-E 또는 MusicLM과 같은 도구에 익숙하실 텐데요, 모두 실제 사용 중인 제너레이티브 AI의 예시입니다.
고객 서비스에서 생성형 AI는 주로 문서 작성에 사용됩니다. 즉, 챗봇이 보다 자연스러운 답변을 내놓도록 돕거나 긴 내용을 간략하게 요약하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.
일부 팀에서는 이 기능을 사용하여 일반적인 질문을 도움말 문서로 전환하기도 합니다.
AI 에이전트
작년에 기술 관련 헤드라인을 읽으셨다면 인공지능 에이전트에 대해 들어보셨을 것입니다.
이러한 유형의 소프트웨어는 단순히 콘텐츠를 생성하거나 프롬프트에 응답하는 것이 아니라 특정 목표를 향해 의도적인 조치를 취하도록 설계되었습니다.
유연한 AI 플랫폼을 기반으로 구축하는 경우 고객 서비스 워크플로우에 AI 상담원을 적용하는 방법에는 제한이 없습니다.
도구 전반에서 다단계 작업을 처리할 수 있는 지능형 프로세스 자동화 및 AI 워크플로 자동화의 핵심 요소입니다.
사람의 입력 없이도 고객의 메시지를 읽고, Shopify에서 주문 상태를 확인하고, 업데이트를 전송하는 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다.
또는 고객에게 반품 정책을 안내하고 반품 레이블을 생성한 다음 Zendesk 티켓을 업데이트하는 AI 상담원도 있습니다.
AI 에이전트의 활용 범위는 무궁무진합니다. 여기에서 AI 에이전트의 다른 사례에 대해 읽어보세요.
챗봇의 명령에 의존하는 챗봇과 달리 에이전트 AI는 자율성을 특징으로 합니다. 에이전트 AI는 무엇이 필요하고 어떻게 해야 하는지 파악하여 결과에 따라 행동을 조정할 수 있습니다.
음성 어시스턴트
고객 서비스는 대화가 중심이므로 대부분의 AI 음성 비서가 서비스 지원을 위해 배치되는 것이 당연합니다.
음성 인식을 통해 상대방의 말을 파악하고, 텍스트 음성 변환을 통해 실시간으로 대화에 응답합니다.
채팅이 잘 작동하는데 왜 굳이 음성을 사용하냐고 생각할 수도 있습니다. 좋은 질문입니다.
일부 기업은 은행이나 지원팀에 전화하는 등 고객이 이미 음성으로 소통하기를 기대하기 때문에 음성을 사용합니다.
이러한 경우에는 필요한 내용을 입력하는 것보다 그냥 말하는 것이 더 빠른 경우가 많습니다. 또한 디지털 인터페이스에 익숙하지 않은 사람들에게는 음성이 더 자연스럽게 느껴질 수 있습니다.
또한 90%의 사람들이 온라인 검색보다 음성 검색이 더 쉽다고 생각하는 것으로 보아 음성 사용에 대한 수요가 분명히 존재합니다.
고객 서비스 환경에서는 음성 어시스턴트가 일상적인 질문에 답하고 비밀번호 재설정이나 계정 잔액 확인과 같은 셀프 서비스 작업을 사용자에게 안내합니다.
머신 러닝
"머신 러닝"이라는 단어가 많이 사용되다 보니 다소 유행어가 된 것은 사실입니다. 하지만 그 과대 광고 뒤에는 고객 지원에서 실제적이고 가시적인 방식으로 머신 러닝이 활용되고 있습니다.
머신러닝의 핵심은 누군가가 모든 규칙을 프로그래밍해서가 아니라, 충분한 사례를 통해 패턴을 파악함으로써 시스템이 패턴을 더 잘 찾아내는 것입니다.
스팸 필터가 무엇을 잡을지, 넷플릭스가 다음에 무엇을 시청할지 추측하는 방법이기도 합니다.
예를 들어 고객 서비스 분야에서 머신 러닝 모델은 고객 서비스 팀이 어떤 티켓이 에스컬레이션될 가능성이 가장 높은지 예측하거나 고객 불만이 더 큰 문제가 되기 전에 패턴을 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.
Botpress 같은 많은 플랫폼에서 팀의 과거 지원 데이터로 사용자 지정할 수 있는 플러그 앤 플레이 도구를 제공하므로 직접 모델을 구축할 필요는 없습니다.
고객 서비스에 AI를 활용한 실제 사례에는 어떤 것이 있나요?
AI 챗봇으로 복잡한 지원 자동화하기
모기지나 은퇴 플랜에 대한 고객 지원은 규제가 엄격하고 수작업으로 진행되기 때문에 쉽지 않습니다. VR 뱅크의 경우, 이는 리소스와 팀 대역폭을 잡아먹는 일이었습니다.
VR Bank는 이러한 업무를 처리하기 위해 AI 챗봇을 구축했습니다. 자연어 이해와 챗봇 설계를 결합하여 사용자에게 민감한 금융 결정을 안내하고 CRM에 직접 데이터를 공급하는 챗봇을 만들었습니다.
이 챗봇 한 대만으로도 VR Bank는 연간 53만 유로 이상의 비용을 절감하고 있습니다.
AI 에이전트를 통한 확장 지원
수십만 명의 사용자를 지원하다 보면 사소한 질문도 빠르게 쌓일 수 있습니다.
지원팀이 지치거나 응답 시간을 희생하지 않으면서 증가하는 수요를 따라잡는 방법, 이것이 바로 익스텐디드가 직면한 과제였습니다.
그래서 저희는 가상 지원 담당자처럼 작동하는 AI 에이전트를 구축하여 사용자의 질문을 이해하고 스스로 티켓을 생성하거나 문제를 에스컬레이션하는 등의 조치를 취할 수 있도록 지원했습니다.
상담원은 CRM 및 내부 도구에 연결되어 있으며, 과거 대화를 통해 학습하면서 계속 더 똑똑해집니다.
이를 통해 팀의 인력을 두 배로 늘리지 않고도 40만 명의 사용자를 지원할 수 있었습니다.
고객 서비스를 위해 어떤 유형의 AI를 구현해야 하나요?
정답은 없습니다. 그리고 그것은 좋은 점입니다.
팀의 규모, 지원 규모, 도구 및 목표에 따라 적합한 AI 유형이 달라집니다.
한꺼번에 '인공지능'을 시도하기보다는 가치를 빠르게 입증할 수 있는 집중적인 사용 사례부터 시작하는 것이 더 현명합니다.
이를 통해 시간이 지남에 따라 더 복잡한 자동화를 반복하고 확장하기가 더 쉬워집니다.
이에 대해 생각하는 방법은 다음과 같습니다:
고객 서비스를 위한 AI 솔루션의 비용은 얼마인가요?

고객 서비스를 위한 AI 솔루션은 연간 0달러에서 15,000달러 이상까지 다양하지만, 필요한 것이 무엇인지에 따라 달라집니다.
시험 삼아 사용하는 경우, 스타터 플랜은 무료이거나 월 30~90달러 정도인 경우가 많습니다. 일반적으로 하나의 채널에 대한 기본 챗봇, 몇 가지 템플릿, 제한된 사용량으로 구성되어 있어 큰 부담 없이 FAQ에 답변하거나 AI를 사용해 보기에 좋습니다.
일반적으로 월 $200~$1,000의 중간급 플랜은 Zendesk 또는 Intercom 같은 도구와의 연동, 여러 채널에 걸친 지원 및 분석 대시보드 등 더 많은 기능을 제공합니다. 개인화를 잃지 않으면서 자동화를 원하는 성장하는 팀에게 적합합니다.
엔터프라이즈 솔루션은 연간 약 15,000달러부터 시작하며 그 이후부터 확장할 수 있습니다. 이러한 솔루션에는 보안, 확장성, 세분화된 제어가 필요한 기업을 위해 구축된 심층적인 NLU, 규정 준수 기능, 온보딩 지원, 맞춤형 SLA 및 전담 기술 지원이 함께 제공됩니다.
고객 서비스에 AI를 사용할 때의 이점

연중무휴 서비스
휴일 새벽 3시든 쇼핑 성수기든, AI는 고객의 질문을 즉시 처리할 수 있습니다.
이러한 상시 지원은 기업이 전 세계 고객에게 서비스를 제공하고 24시간 내내 고객을 만족시킬 수 있도록 도와줍니다. 또한 모든 시간대에 대응하기 위해 더 이상 스트레칭을 하지 않아도 되므로 직원들의 부담도 줄어듭니다.
고객 만족도 향상
가트너는 고객 서비스 팀의 80%가 고객 경험을 개선하기 위해 제너레이티브 AI를 사용할 것으로 예상합니다.
고객이 대기하거나 반복해서 문의할 필요 없이 더 빠르고 정확한 도움을 받을 수 있기 때문입니다.
직원 생산성 향상
AI는 반복적이고 시간이 많이 걸리는 작업을 대신해 효율성을 높여줍니다. 보고서 생성, 메시지 예약, 워크플로 관리, 후속 조치 트리거 등 모든 작업을 수작업 없이도 수행할 수 있습니다.
그 결과, 팀원들은 미세한 업무 관리에서 전략 추진으로 초점을 전환할 수 있습니다. AI를 사용하는 기업의 63%가 운영 전반의 효율성이 향상되었다고 보고한 것은 놀라운 일이 아닙니다.
비용 효율성
AI를 사용하는 기업은 인건비가 52% 절감되었다고 보고합니다.
데이터 입력이나 일반적인 고객 요청 처리와 같이 시간이 많이 소요되는 작업을 AI가 자동화하기 때문입니다. 팀에서는 이러한 업무를 관리하기 위해 더 많은 인력을 고용하는 대신 AI를 활용하여 24시간 내내 쉬지 않고 즉각적으로 업무를 처리할 수 있습니다.
초개인화된 고객 경험
고객 기록, 선호도 및 행동에 대한 액세스를 통해 AI는 실시간으로 상호작용을 맞춤화할 수 있습니다.
이와 같은 개인 맞춤형 지원은 신뢰를 구축하기 때문에 현대 지원팀의 주요 차별화 요소가 되고 있습니다.
고객 서비스에서 AI를 활용하는 6가지 방법

1. 엔드투엔드 고객 지원 자동화
제 소견으로는 AI가 고객 서비스를 개선하는 가장 비용 효율적인 방법은 일반적인 요청을 처음부터 끝까지 처리하는 챗봇을 이용하는 것입니다.
호텔용 가상 버틀러와 스태프 어시스턴트를 구축하는 Botpress 파트너인 HostifAI는 이를 완벽하게 수행합니다.
게스트는 챗봇 내에서 체크인, 저녁 식사 예약, 현지 투어 예약을 도와주는 다국어 지원 도우미와 24시간 연중무휴로 연결할 수 있으며, WhatsApp, Messenger 또는 Telegram 통해 여러 호텔에 메시지를 보낼 수 있습니다. 어시스턴트는 각 단계를 안내하고 예약을 확인하며 내부 시스템을 업데이트합니다.
이러한 대화 중 75%는 상담원의 도움이 전혀 필요하지 않습니다.
이것이 바로 훌륭한 고객 서비스 챗봇이 해야 할 일입니다.
2. 맞춤형 제품 추천
제가 넷플릭스를 자주 이용하는 이유 중 하나는 제가 보고 싶은 것을 이미 알고 있는 것처럼 느껴지기 때문입니다.
알고 보니, 제가 이전에 했던 일을 학습하여 실제로 '재생'을 누르고 싶은 콘텐츠를 찾아내는 데 도움을 주는 것이 바로 AI였습니다.
고객 서비스에도 동일한 접근 방식이 적용됩니다. AI는 대화에서 사용자의 행동이나 선호도를 학습하여 사용자에게 적합한 제품이나 서비스를 안내할 수 있습니다.
AI는 사용자가 끝없는 옵션 카탈로그를 스크롤하도록 강요하는 대신, 몇 가지 목표에 맞는 질문을 한 다음 요금제를 추천함으로써 유용한 가이드처럼 작동합니다.
3. 고객 감정 분석
고객이 브랜드에 대해 어떻게 느끼는지 이해하는 것은 매출 증대와 충성도 구축의 핵심입니다.
그리고 좋은 소식! 고객 리뷰와 소셜 미디어 게시물을 분석하여 고객의 감정을 파악하는 AI 도구가 많이 있습니다.
자연어 처리 도구는 이러한 종류의 작업을 위해 만들어졌습니다. 이러한 도구는 고객 리뷰, 채팅 기록, 소셜 미디어 게시물과 같은 비정형 텍스트를 선별하여 인사이트를 도출합니다. 감정, 반복되는 불만 사항, 제품 피드백 등이 그 예입니다.
(현실을 직시하자. 몇 시간 동안 그 내용을 검색하는 데 시간을 소비하고 싶어하는 직원은 없습니다.)
제가 자주 사용하는 도구로는 Instagram, WhatsApp, Facebook과 같은 채널의 대화를 한곳으로 모아주는 Qualtrics Social Connect가 있습니다.
더 심층적으로 분석할 준비가 되었다면 NLP로 구축된 AI 에이전트가 실시간 지원 대화를 자동으로 처리하여 실행 가능한 인사이트로 전환할 수 있습니다.
4. 예측 분석
사용자가 잊어버리기 직전에 갱신 알림을 보내는 서비스를 본 적이 있나요? 또는 누군가가 문제를 보고하기 전에 플랫폼이 비정상적인 활동을 표시하는 것을 본 적이 있나요? 이것이 바로 예측 분석입니다.
사용 패턴과 일반적인 다음 단계 등 과거 행동을 분석함으로써 AI는 사용자에게 필요한 것이 무엇인지 예측하고 사용자가 묻기도 전에 조치를 취할 수 있습니다. 지원 플로우를 트리거하거나 문제가 에스컬레이션되기 전에 선제적으로 해결할 수도 있습니다.
실물 제품을 보유한 조직의 경우 예측 AI를 통해 수요를 예측하고 '품절'이라는 끔찍한 순간을 줄일 수 있습니다.
팀은 과거 매출, 계절별 추세 및 기타 외부 변수를 고려하여 더 스마트하게 계획을 세울 수 있습니다.
5. 통화 녹음 및 분석

음성 AI는 대화를 팀이 실제로 사용할 수 있는 데이터로 전환하여 전화 기반 지원을 재편하고 있습니다.
예를 들어 고객이 최근 구매를 확인하기 위해 전화를 걸었다고 가정해 보겠습니다.
AI 기반 상담원이 응답하여 신원을 확인하고 배송 세부 정보를 공유하며, 추가 지원이 필요한 문제인 경우 이미 논의된 내용을 빠르게 요약하여 실제 상담원에게 전화를 연결합니다.
6. 대량의 내부 지원 작업 자동화
수백만 명의 사용자를 지원해야 하는 과제에 직면한 루비 랩스는 내부 고객 서비스 워크플로우를 자동화하기 위해 AI 에이전트를 구축했습니다.
이러한 상담원은 구독 취소를 자율적으로 관리하고, 환불을 처리하고, 기술적 문제를 해결하고, 결제 내역을 평가하여 잠재적 사기를 표시할 수도 있습니다.
Stripe 같은 외부 도구와 통합하고 사용자 행동에 따라 개인화된 플로우를 제공함으로써 에이전트는 지능형 디지털 직원 역할을 수행합니다.
궁극적으로 루비 랩은 매달 4백만 건 이상의 지원 세션을 98%의 해결률로 자동화했습니다.
고객 서비스에서 AI를 구현하는 방법

1. 명확한 목표 설정
기술을 선택하기 전에 해결하고자 하는 문제를 명확히 파악하세요. 물어보세요:
- 팀의 시간을 잡아먹는 작업은 무엇인가요?
- 어떤 결과를 개선해야 하나요?
- 현재 프로세스의 마찰은 어디에서 발생하나요?
가정은 건너뛰세요. 지원팀, 운영 책임자 및 애널리스트와 대화하세요. 채팅 로그, 티켓 태그 및 사용자 피드백을 분석하여 실제 문제점을 정확히 파악하세요.
거기에서 문제를 적합한 AI 솔루션과 매칭하세요.
명확한 목표가 없으면 아무것도 해결하지 못하는 값비싼 도구를 구축할 위험이 있습니다. 문제점을 파악하고 이를 바탕으로 AI 구현을 시작하세요.
2. 플랫폼 선택
목표가 정해지면 이를 지원하는 도구를 찾아보세요.
이미 사용하고 있는 것부터 시작하세요. 많은 CRM, 헬프 데스크 및 지원 플랫폼에는 이미 자동 태깅, 티켓 라우팅 또는 감정 분석과 같은 AI 기능이 포함되어 있습니다.
이러한 도구가 필요를 충족시키지 못한다면 전용 AI 도구를 살펴보되, 팀이 이미 사용하고 있는 도구와 쉽게 통합되는지 확인하세요.
올바른 플랫폼은 새로운 워크플로를 만드는 것이 아니라 기존 워크플로에 연결해야 합니다.
유지 관리가 쉽고 사용자가 실제로 나누는 대화 유형을 처리할 수 있도록 구축된 도구를 우선적으로 고려하세요.
최고의 AI 플랫폼은 기업이 보유한 시스템과 함께 작동하고 성장에 따라 확장할 수 있는 플랫폼입니다.
3. 데이터 준비
AI는 사용자가 제공하는 데이터만큼만 똑똑해집니다.
시작하기 전에 채팅 대화 내용, 티켓 로그, 지식창고 콘텐츠, CRM 기록 등 현재 보유하고 있는 자료가 무엇인지 살펴보세요.
중복을 정리하고, 불일치를 수정하고, AI가 이해할 수 있는 방식으로 모든 항목에 레이블을 지정하세요.
이를 통해 AI가 실제로 학습하고 시간이 지남에 따라 개선되도록 설정할 수 있습니다.
4. 솔루션 구축
목표가 정의되고 데이터가 준비되면 다음 단계는 실행입니다.
대부분의 경우 기업은 a) 공급업체와 파트너 관계를 맺거나, b) 내부 개발자와 협력하거나, c) 로우코드 플랫폼을 사용하여 많은 개발 작업 없이 AI를 배포합니다.
AI 챗봇, AI 에이전트, 예측 모델 중 어떤 것을 시작하든 사용 사례의 복잡성과 팀의 기술적 편의 수준을 반영하여 설정해야 합니다.
챗봇 및 가상 상담원의 경우 이 단계에는 다음이 포함됩니다:
- 환영 흐름 및 주요 의도(주문 상태, 반품, 취소, FAQ) 정의하기
- 상담원 지원을 위한 핸드오프 규칙 설정하기
- 에지 케이스에 대한 재시도 및 폴백 처리하기
- 실시간 데이터(예: 배송 업데이트, CRM 조회, 캘린더 가용성)를 위해 API에 연결하기
- 주문 번호, 환경 설정 또는 대화 기록과 같은 컨텍스트 저장
통합도 잊지 마세요.
고객 서비스 분야의 AI는 나머지 stack 연동할 때 가장 효과적입니다: 지원은 Zendesk , 결제는 Stripe , 주문은 Shopify 또는 사용자 지정 API를 통한 내부 시스템과 연동할 때 가장 효과적입니다.
재능 있는 동료들이 챗봇을 Zendesk 연결하는 방법에 대한 무료 튜토리얼을 만들었습니다:
5. 테스트 및 반복
라이브를 시작하기 전에 AI를 통제된 테스트를 거칩니다.
실제 시나리오를 사용하여 시뮬레이션을 실행하고 엣지 케이스를 테스트하여 성능을 확인합니다.
의도를 잘못 이해하거나 막다른 길로 가는 등의 마찰 지점을 찾아보세요. 출시 전에 조정하세요.
이 단계를 사용하여 빠른 피드백을 수집하고 로직을 개선하세요. 테스트 환경에서 일관되게 작동하는 경우에만 전체 배포로 이동해야 합니다.
6. 배포 및 모니터링
솔루션이 출시되면 어떤 것이 효과가 있고 어떤 것이 효과가 없는지 빠르게 파악할 수 있습니다.
사용량 데이터는 가장 가치 있는 피드백 루프입니다. 시스템이 실제 변화를 처리하는 방식, 성공적인 부분, 미세 조정이 필요한 부분을 파악할 수 있습니다.
출시 후 모니터링해야 할 몇 가지 메트릭은 다음과 같습니다:
- 대부분의 트리거된 작업 또는 의도
- 실패 지점(예: 폴백 로직, 신뢰도가 낮은 예측)
- 해결 또는 작업 완료까지 걸린 시간
- 정확도 대 인간 벤치마크 비교
- 에스컬레이션 또는 핸드오프 비율
챗봇을 사용 중이라면 챗봇 애널리틱스를 자세히 살펴볼 가치가 있습니다. 무엇이 효과가 있고 어디에서 문제가 발생하고 있는지에 대해 많은 것을 알려줄 것입니다.
전문가 팁: AI 시스템과 관련된 문제와 학습 내용을 추적할 수 있는 간단한 실행 문서인 AI 개선 로그를 작성하세요. 정기적으로(2주마다 권장) 검토하여 변경 사항을 추적하고 새로운 패턴을 기록하세요.
마지막으로, AI로 CX를 개선하는 데 집중하든 AI 티켓팅과 같은 내부 업무를 자동화하든 비즈니스에 미치는 영향을 추적하는 것이 중요합니다.
ROI 계산부터 시작하세요. 고객 서비스 챗봇의 ROI를 측정하는 방법은 다음과 같습니다.
여기서 목표는 능동적인 자세를 유지하는 것입니다: AI는 지속적인 피드백 없이는 스스로 개선되지 않습니다.
무료로 고객 서비스 AI 에이전트 구축하기
AI는 현재 사람들이 더 원활하고 더 나은 고객 경험을 만들기 위해 사용하고 있는 도구입니다.
Botpress 누구나 지능형 에이전트를 구축하고 배포할 수 있는 도구를 제공하는 AI 에이전트 플랫폼입니다.
기본 제공 디자인 도구, 재사용 가능한 템플릿, 강력한 NLU 엔진을 갖춘 Botpress 사용하면 코드 없이도 실제로 작동하는 무언가를 쉽게 시작할 수 있습니다.
↪CF_200D↩↪CF_200D↩지금바로 시작하세요. 무료입니다.
자주 묻는 질문
AI 고객 서비스 솔루션을 처음부터 끝까지 배포하는 데 일반적으로 얼마나 걸리나요?
AI 고객 서비스 솔루션을 배포하는 데는 복잡성에 따라 몇 주에서 몇 달이 걸릴 수 있습니다. 기본적인 FAQ 챗봇은 하루 안에 가동할 수 있지만, 완전히 통합된 AI 상담원은 2~3개월이 걸릴 수 있습니다. 사용자 지정 시스템과 규정 준수 요구 사항이 있는 대규모 엔터프라이즈 배포에는 6개월이 걸릴 수 있습니다.
AI 고객 서비스 도구가 다양한 언어와 문화권에서 동일하게 잘 작동할까요?
인공지능 고객 서비스 LLMs 영어와 같은 언어에 대해 더 광범위하게 학습되어 학습 데이터가 적은 언어에서는 정확도가 떨어지기 때문에 언어에 따라 효율성이 달라집니다. 문화적 뉘앙스와 속어 또한 오해를 유발할 수 있으므로 다양한 시장을 지원하는 기업은 일반적으로 품질을 보장하기 위해 각 언어권에서 다국어 교육 및 테스트에 투자해야 합니다.
AI가 매우 감정적이거나 민감한 고객 상호작용을 효과적으로 처리할 수 있을까요?
AI는 고통이나 부정적인 감정을 감지하는 감정 분석 덕분에 많은 감정적이거나 민감한 상호작용을 처리할 수 있습니다. 일반적으로 에스컬레이션 로직이 전문적인 대응을 유지하는 서비스 장애와 같은 문제에 효과적입니다. 하지만 AI는 진정한 공감이 부족하기 때문에 격한 감정을 수반하는 매우 개인적인 대화에는 여전히 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 경우에는 여전히 인간 상담원이 필수적입니다.
고객과의 대화에서 브랜드 고유의 목소리와 어조를 반영하도록 AI를 훈련시키려면 어떻게 해야 하나요?
AI를 브랜드의 목소리와 어조에 맞추려면 브랜드별 데이터로 AI를 훈련시켜야 합니다. 기업은 종종 스타일 가이드나 기존 대화 녹취록을 제공하여 AI가 브랜드 스타일로 소통하는 방법을 학습할 수 있도록 합니다. 많은 AI 플랫폼은 구성 가능한 톤 설정을 지원하여 AI의 반응 방식을 조정할 수 있습니다. 또한 실제 상호작용에 대한 지속적인 검토를 통해 시스템을 개선하여 시간이 지나도 브랜드의 개성과 일관성을 유지할 수 있습니다.
AI 고객 서비스 시스템 출시 후 어떤 종류의 유지 관리가 필요하나요?
AI 고객 서비스 시스템은 새로운 제품이나 정책을 반영하기 위해 학습 데이터를 업데이트하고, 대화 로그에서 오류나 격차가 있는지 모니터링하며, 정확도가 떨어지면 모델을 재학습하는 등 출시 후에도 지속적인 유지 관리가 필요합니다. 또한 기업은 해결율, 고객 만족도 등의 성과 지표를 추적하고 변화하는 고객의 기대에 맞춰 대화 흐름을 지속적으로 개선해야 합니다.