- AI 음성 어시스턴트는 음성을 텍스트로 변환하고, 의도를 해석하고, 정보를 검색하고, 텍스트 음성 변환을 통해 응답합니다.
- 주요 기술에는 작업 실행과 동적 대화를 위한 ASR, NLP, RAG 및 API 통합이 포함됩니다.
- 음성 봇은 산업 전반에 걸쳐 속도, 접근성, 개인화, 핸즈프리 인터페이스를 제공합니다.
- 사용 사례는 의료, 은행, 고객 지원, 소매업에 걸쳐 있으며 효율성과 사용자 경험을 개선합니다.
나는 내 것을 바꿔야 했다 ChatGPT 짜증 난 영국 남자에게 들려주는 목소리. 목소리가 너무 친절하면 사랑에 빠질까 봐 걱정돼.
그 남자처럼요. 그 영화에 나오는 남자처럼요.
음성 비서에 대해 이야기해 보겠습니다.
Siri는 한때 웃음거리였습니다. 하지만 우리가 Siri에게 시체를 숨기는 방법을 묻느라 바쁠 때, 음성 AI는 조용히 시장 구석구석을 파고들었습니다. 2025년 기준, 기업의 67%가 음성 AI를 비즈니스의 핵심 으로 생각합니다.
이러한 조직들은 AI 에이전트가 음성 기능을 사용하는 것이 더 좋다는 것을 깨닫습니다.
아, 그리고 제가 언급했던 그 영화 말인가요? 그렇게 큰 차이는 없겠죠. Open AI가 최근 io를 인수한 것은 비침습적이고 상시 인지 가능한 음성 비서를 개발하려는 의도일 것으로 예상됩니다.
아시죠, 항상 귀에 쏙 들어오는 작은 친구 같은 거죠.
이제 우리는 이 지경에 이르렀습니다. Alexa는 사람 이름보다는 제품으로 더 잘 알려져 있고, AI 회사의 CEO들은 함께 약혼 사진을 찍고 있으며, 기업의 3분의 2는 이미 결혼 날짜를 예약했습니다 .
그리고 만약 당신이 그것을 제대로 이해하지 못한다면, 자매여, 당신은 뒤처진 것 입니다.
이해는 갑니다. 이 기술은 수수께끼 같고, 작동 원리를 설명하는 사람도 많지 않거든요. 그런데 엄지 두 개에 음성 기술 석사 학위까지 있는 사람이 누가 있을까요?
(보이지 않지만 엄지손가락을 치켜세우고 있어요.)
(...눈으로 볼 수 없는 사람이 또 누가 있을까요? 음성 조수입니다.)
(이야기는 이렇습니다.)
이 글을 통해 여러분께 최신 소식을 전해드리고자 합니다. AI 음성 비서에 대해 자세히 알아보겠습니다. AI 음성 비서의 작동 방식, 활용 방법, 그리고 많은 기업이 AI 음성 비서를 운영에 통합하는 이유에 대해 알아보겠습니다.
AI 음성 비서란?
AI 음성 비서는 음성 입력을 처리하고, 이해하고, 작업을 실행하고, 사용자에게 답변을 제공하는 AI 기반 소프트웨어입니다. 이러한 비서는 다양한 산업 및 사용 사례에서 활용되어 작업 관리 및 고객 지원에 개인화된 기능을 더합니다.
AI 음성 비서는 어떻게 작동하나요?
AI 음성 비서는 AI 기술이 복잡하게 결합된 시스템 입니다. 사용자의 음성 입력을 포착하고 응답을 생성하는 몇 초 사이에 여러 프로세스가 작동하여 원활한 상호작용을 제공합니다.
자동 음성 인식(ASR)
자동 음성 인식은 때때로 음성-텍스트 변환이라고도 불리는데, 그 기능이 바로 음성-텍스트 변환이기 때문입니다.
사용자가 휴대폰, 홈 어시스턴트, 자동차 대시보드 등 어떤 기기에 대고 말을 하면 음성이 텍스트로 변환됩니다. 이를 위해 심층 신경망은 오디오 클립의 전사본을 예측 하도록 훈련됩니다.
다양한 화자, 악센트, 소음 조건을 포함하는 수백만 개의 서로 다른 클립에서 수천 시간 분량의 음성 데이터를 학습한 후, 이러한 AI 모델은 필사 작업에 매우 능숙해졌습니다.
중요한 점은 다층 시스템의 첫 번째 단계가 견고해야 한다는 것입니다.
자연어 처리(NLP)
음성 입력이 전사되면 모델은 이를 해석하는 단계로 넘어갑니다.
NLP는 사용자의 질의(필사된 텍스트)를 의도와 의미 있는 단위로 구문 분석하는 데 사용되는 모든 기술의 포괄적인 개념입니다.
의도 인식
텍스트는 구조화되어 있지 않으며, 의미를 끌어내는 작업은 결코 쉬운 일이 아닙니다. 다음 몇 가지 질문을 살펴보겠습니다.
- "화요일 오후 1시에 아니카와 통화 일정을 잡아."
- "셰어를 연주할 수 있나요?"
- "염소 치즈와 잘 어울리는 건 뭐예요?"
AI 비서는 내부에 유한한 일련의 인텐트를 가지고 있습니다. 저희 봇의 경우, 여기에는 다음이 포함됩니다.
- 약속 예약
- 미디어 재생
- 아마도 웹을 검색하고 ,
- 캐주얼하게 대화하다
의도 인식은 각 사용자 쿼리를 이러한 범주 중 하나로 분류하는 역할을 합니다.
그러면, 각각의 예는 어느 것에 해당할까요?
"통화 예약해 줘..."는 명령형으로 표현됩니다. 비교적 간단합니다. "~할 수 있어?"는 질문형으로 표현됩니다. 하지만 이전 질문처럼 명령형이기도 합니다. 두 경우 모두 원하는 동작을 직관적으로 이해하지만, 형식화하기는 쉽지 않습니다.
"무엇이 ...와 잘 어울리는가?"는 간단합니다.
우리는 어떤 답을 원하는지 알고 있습니다. 바로 음식이죠. 하지만 어디서 답을 얻어야 할지는 명확하지 않습니다.
웹을 검색해야 할까요? 그렇다면 몇 개의 답변을 제공해야 할까요? 첫 번째 결과는 그다지 상세하지 않겠지만, 너무 많은 답변을 제공하면 간단한 작업도 너무 복잡해질 수 있습니다.
반면에, 어쩌면 내부 지식을 바탕으로 파헤칠 수도 있겠지만, 우리가 너무 앞서나가는 것 같습니다.
결론은 이렇습니다. 선택은 항상 간단한 것은 아니며, 이 작업의 복잡성은 사용자의 질의뿐만 아니라 봇의 디자인이나 성격과도 많은 관련이 있습니다.
명명된 엔터티 인식
봇은 어떤 작업을 수행해야 하는지 아는 것 외에도 제공된 정보를 인식해야 합니다.
개체명 인식은 비정형 텍스트 에서 의미 있는 단위 , 즉 개체명을 추출하는 것과 관련이 있습니다. 예를 들어, 사용자 쿼리에서 사람 이름, 음악가 또는 날짜를 식별하는 것입니다.
첫 번째 쿼리를 다시 살펴보겠습니다.
- "화요일 오후 1시에 아니카와 통화 일정을 잡아."
아니카 는 사람이고, 쿼리를 통해 사용자가 그녀를 알고 있다는 것을 알 수 있습니다. 따라서 그녀는 – 아마도 – 연락처일 것입니다.
이 경우, "연락처"는 엔티티로 미리 프로그래밍되며, 봇은 사용자의 연락처에 접근할 수 있습니다.
이는 사용자 쿼리에 숨겨져 있을 수 있는 시간, 위치 및 기타 의미 있는 정보에 적용됩니다.
정보 검색
음성 비서는 사용자의 요구를 파악한 후, 관련 정보를 검색하여 응답해야 합니다. 좋은 봇은 사용자의 요구를 충족하는 데 도움이 되는 다양한 확장 기능을 갖추고 있어야 합니다.
우리는 앞서 내부 지식에 대해 이야기했습니다. 여러분도 대규모 언어 모델 에 깜짝 놀라셨을 겁니다. LLM )과 그들의 폭넓은 지식. 인상적이긴 하지만, 질문이 더욱 전문화될수록 틈이 보이기 시작합니다.
검색 증강 세대(RAG)
훌륭한 조수는 외부 지식 소스에 접근할 수 있습니다. 훈련 과정에서 습득한 지식에만 의존하지 않습니다 . RAG는 이러한 지식을 바탕으로 AI의 반응을 조절합니다.
이 경우 지식이란 문서, 표, 이미지 등 기본적으로 디지털로 처리할 수 있는 모든 것을 말합니다.
이 기능은 문서를 검색하여 사용자 질의와 가장 관련성이 높은 항목을 끌어내고 이를 사용하여 모델의 응답을 알려줍니다 .
- 때로는 LLMs 정보를 날카롭게 하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 연구를 할 때 학술 문헌을 참조하는 것이 좋습니다.
- 때로는 모델이 다른 방법으로는 얻을 수 없는 고객 데이터와 같은 정보에 대한 액세스 권한을 제공하는 경우도 있습니다.
어느 경우든 출처를 명시하여 응답의 신뢰성과 검증 가능성을 높이는 이점이 있습니다.
API 및 통합
같은 방식으로 LLM 외부 정보와 상호 작용할 수 있으며, API와 통합을 통해 외부 기술과 상호 작용할 수 있습니다.
Google Meets 약속을 예약하려면 다음을 수행하세요. Calendly Clearbit 인리치먼트로 평가된 HubSpot 리드에 대한 후속 조치를 취해야 할까요? 캘린더, 화상 회의 기술, CRM, 분석 도구(절대 권장하지 않음)를 직접 구축하지 않았다면 🔌통합⚡️이 필요합니다.
이러한 타사 도구에는 일반적으로 다른 자동화 기술(예: 에이전트)에서 작업을 수행할 수 있도록 작업을 공개하는 API가 있습니다.
통합을 통해 봇이 타사 기술과 더욱 쉽게 연동할 수 있습니다. API를 기반으로 구축되어 복잡한 작업을 간소화하여 에이전트를 손쉽게 연결할 수 있습니다.
응답 및 텍스트 음성 변환(TTS)
사용자 입력이 기록되고, 의도가 분석되고, 관련 정보가 검색되고, 작업이 실행되었습니다.
이제 응답할 차례입니다.
사용자의 질문에 답하든, 요청된 작업을 수행했는지 확인하든, 음성 봇은 거의 항상 응답을 제공합니다.
텍스트 음성 변환(TTS)
음성 인식과 동일하고 반대되는 개념으로 음성 합성, 즉 텍스트-음성 변환이 있습니다.
이러한 모델 역시 음성-텍스트 쌍을 통해 훈련되었으며, 종종 화자, 억양, 감정에 따라 조절되어 인간과 같은 발화를 제공합니다.
TTS는 인간(-oid)의 말로 시작하고 끝나는 루프를 닫습니다.
음성 비서의 이점
AI 기능에 음성 레이어를 추가하면 전반적인 사용자 경험이 향상됩니다. 개인화되고 직관적인 것은 물론, 비즈니스 측면에서도 이점을 제공합니다.
음성은 텍스트보다 빠릅니다
챗봇이 널리 보급되면서 사용자들은 빠른 응답에 익숙해졌습니다. 음성 AI 비서를 통해 입력 시간도 단축되었습니다.
음성 AI 에이전트는 우리가 정확한 문장을 만들어낼 필요 없이, 의식의 흐름을 그대로 말해주면 봇이 알아들을 수 있도록 도와줍니다.
답변도 마찬가지입니다. 읽는 게 좀 지루할 수 있다는 건 저도 인정합니다. 하지만 답변을 읽어주는 방식으로 하면 전혀 문제없습니다.
24/7 응답
또 다른 종류의 속도입니다. 사람들이 원격으로 일하고 여러 대륙에서 비즈니스 거래가 이루어지는 상황에서, 모든 시간대와 근무 시간을 고려하는 것은 불가능합니다.
음성 상호작용은 특정 근무 시간에만 이용 가능한 것이 아니라 모든 사람이 이용할 수 있어야 합니다. 그리고 음성 AI 비서가 있다면 그것이 현실이 될 수 있습니다.
더욱 개인화된 상호작용
대화는 단순히 말만 하는 것보다 훨씬 더 중요합니다. 음성 봇은 사용자에게 더욱 개인적인 경험을 제공하여 신뢰감을 심어줍니다. AI 챗봇 의 인간적인 특성과 더불어 음성 레이어는 더욱 강력한 연결을 제공합니다.
간편한 통합
음성 비서가 핸즈프리라는 것은 UI가 없다는 것을 의미합니다. 화면이나 눈을 사용할 필요가 없기 때문에 자동차에서 인기가 많은 것입니다.
사실, 마이크를 연결할 수 있는 곳이라면 어디든 통합할 수 있습니다. 마이크가 매우 작을 뿐만 아니라 컴퓨터, 스마트폰, 심지어 유선 전화까지 이미 어디에나 존재하기 때문에 이는 매우 낮은 장벽입니다.
회전식 전화기를 통해 접근할 수 있는 최첨단 기술을 또 하나 말해 보세요.
더 쉽게 접근 가능
"핸즈프리"는 단순히 편리함만을 위한 것이 아닙니다. 다양한 니즈를 가진 사람들에게는 필수품이 될 수 있습니다.
음성 지원 기능은 기존 AI 인터페이스를 사용하는 데 어려움을 겪는 이동성, 시력, 문해력의 다양성이 있는 사람들에게 제공됩니다.
산업 전반의 음성 봇 사용 사례
음성 봇에 푹 빠졌군요. 좋습니다. 그런데 어떻게 활용해야 할까요?
좋은 소식은 거의 모든 산업이 음성 AI로 개선될 수 있다는 것입니다.
헬스케어
의료 시술은 매우 지루하기로 악명 높습니다. 그럴 만한 이유가 있습니다. 위험성이 높은 작업이기 때문에 제대로 진행되어야 합니다. 이 분야는 신뢰성과 효율성을 갖춘 AI 자동화를 간절히 필요로 합니다.
우리는 이미 의료 분야에서 AI가 응용되는 것을 보고 있으며, 음성은 개선을 위한 많은 새로운 기회를 제공합니다.
이에 대한 좋은 예로는 의료 설문지를 들 수 있습니다. 여기에는 개인 정보, 병력 등이 포함됩니다.
지루하긴 하지만 중요한 내용이죠.
속도와 생산성의 향상으로 과로한 의료 전문가의 업무 부담이 줄어들고, 사람과 같은 대화 흐름으로 인해 질문에 답하는 단조로움이 사라집니다.
접근성이 고려되었으며, 앞서 논의한 강력하고 다층적인 파이프라인에 따라 이 기술은 안정적이라고 확신합니다.
뱅킹
위험 부담이 크고 지루한 것에 대해 말하자면.
계좌 잔액 확인이나 정보 업데이트와 같은 일은 비교적 간단한 거래이지만, 오류와 사기를 줄이기 위한 여러 단계의 안전 장치가 마련되어 있습니다.
NatWest의 음성 에이전트는 일반적인 거래를 처리하므로 인간 상담원은 민감하거나 복잡한 상호작용에 더 많은 시간을 할애할 수 있으며, 보안을 손상시키지 않고도 고객 만족도를 150% 높일 수 있습니다 .
고객 지원
일상적인 통화를 자동화하는 주제에서 Vodafone의 음성 AI 비서인 SuperTOBI는 순추천점수(NPS)를 14에서 64로 향상시켰 습니다.
고객 서비스 상호작용은 반복적이며, 고객의 문의에 대한 답변은 담당자를 통해 이루어지든 상담원을 통해 이루어지든 동일하게 이루어지기 때문입니다. 이러한 접근 방식은 예외적인 상황에서도 타협하지 않고, 이러한 문제들을 담당자에게 전달합니다.
소매
저는 영업사원과 대화하던 시절이 그리워요.
문제는 그들이 매장의 카탈로그와 정책을 익힐 시간이 너무 없다는 것입니다. 게다가 개별 고객을 상대하는 데 걸리는 시간은 말할 것도 없습니다.
Lowe's의 MyLow와 같은 음성 판매 도우미가 등장했습니다. 제품 세부 정보, 재고 및 정책에 대한 정보를 제공하는 가상 판매 직원입니다 .
LLMs ' 일반화된 지식이 여기서 빛을 발합니다. 로우즈 특정 정보를 제공하는 것을 넘어, 인테리어 디자인 지식을 활용해 고객에게 집 장식에 대한 조언을 제공합니다.
일부 고객은 여전히 사람과 직접 소통하기를 원합니다. 다행히 MyLow는 영업 사원에게도 서비스를 제공합니다. 직원들은 MyLow에서 필요한 정보를 얻고 직접 고객을 도울 수 있습니다.
AI 음성 비서 제공 시작
음성 AI 비서가 바로 그 해답입니다. 효율성과 개성을 모두 갖추면서도 인간성을 훼손하지 않는 윈윈(win-win) 전략입니다.
Botpress 사용자 정의 가능한 드래그 앤 드롭 빌더, 루프 내 인간 감독, 다양한 사전 빌드 통합을 제공하며, 이를 극대화하기 위해 에이전트 위에 완벽하게 탑재되는 음성 래퍼가 있습니다.
우리의 봇은 깔끔하고 직관적이지만, 결코 기본적이지는 않습니다.
지금 바로 구축을 시작하세요. 무료입니다.
자주 묻는 질문
AI 음성 어시스턴트는 다양한 억양이나 언어 장애를 얼마나 정확하게 이해하나요?
AI 음성 비서는 글로벌 데이터 세트에 대한 학습 덕분에 다양한 억양에 대해 점점 더 정확해지고 있지만, 강한 지역 억양, 특이한 발음 또는 언어 장애가 있는 경우에는 여전히 정확도가 떨어집니다. Google이나 Microsoft와 같은 일부 시스템에서는 악센트별 모델을 제공하지만 언어 장애가 심한 사용자의 경우 오류율이 높아 맞춤형 튜닝이나 전문 솔루션이 필요할 수 있습니다.
AI 음성 어시스턴트는 오프라인에서도 작동할 수 있나요, 아니면 항상 인터넷 연결이 필요한가요?
AI 음성 비서는 장치 내 음성 인식 및 언어 모델을 사용하는 경우 오프라인에서 작동할 수 있지만, 일반적으로 간단한 작업으로 제한되며 실시간 외부 데이터 액세스는 불가능합니다. 대부분의 고급 비서는 클라우드 기반 처리와 최신 정보 검색을 위해 인터넷에 의존합니다.
특히 의료 및 은행과 같은 민감한 산업에서 AI 음성 비서와 공유되는 데이터는 얼마나 안전할까요?
의료 및 은행과 같은 민감한 산업에서 AI 음성 비서와 공유하는 데이터는 암호화 및 HIPAA, GDPR 또는 PCI DSS와 같은 규정 준수를 통해 안전하게 보호됩니다. 하지만 기업은 강력한 보안 인증을 받은 공급업체를 신중하게 선택해야 하며, 개인 식별 정보를 전송하지 않아야 합니다.
기존 챗봇에 음성 인터페이스를 추가하는 데 비용이 많이 드나요?
기존 챗봇에 음성 인터페이스를 추가하는 것은 비교적 저렴한 비용(Google Text-to-Speech 또는 Botpress 음성 래퍼와 같은 클라우드 API 사용)부터 맞춤형 개발이나 독점 시스템에 통합해야 하는 경우 비용이 많이 드는 경우까지 다양합니다. 현재 많은 플랫폼이 음성 통합을 기능으로 제공하여 적당한 사용량의 경우 월 수백 dollars 비용을 절감할 수 있지만, 맞춤형 음성 또는 보안이 필요한 대규모 배포의 경우 수만 dollars 엔터프라이즈 가격 수준에 도달할 수 있습니다.
기업에서 AI 음성 어시스턴트를 처음부터 얼마나 빨리 배포할 수 있을까요?
기업은 노코드 플랫폼이나 사전 구축된 템플릿을 사용하여 몇 시간 만에 기본적인 AI 음성 비서를 배포할 수 있으며, 특히 FAQ나 통화 라우팅과 같은 간단한 작업의 경우 더욱 그렇습니다. 백엔드 시스템과 통합되고 자연스러운 대화를 지원하는 보다 복잡한 음성 어시스턴트는 일반적으로 개발하는 데 몇 주에서 몇 달이 걸립니다.
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