알렉사와 구글 어시스턴트가 비즈니스의 미래가 아닌 이유 Chatbots

Chatbots 는 적어도 가정과 전화에서는 이미 보편화되어 있습니다: 최근 보고서에 따르면 미국인의 4분의 1에서 3분의 1이 이미 음성 어시스턴트가 탑재된 스마트 스피커를 소유하고 있으며, 이는 역사상 가장 빠르게 채택된 신기술 중 하나로 꼽힙니다.

그리고 사용량도 증가할 것입니다: 2019년에는 소비자의 48%가 Amazon Echo, Google Home, Apple HomePod와 같은 스마트 스피커를 소유할 것으로 예상됩니다. 아직은 아니지만 기술이 거의 완벽하게 작동하면 채택률이 100%에 가까워질 뿐만 아니라 각 소비자는 음성을 지원하는 여러 대의 디바이스(저렴하고 상품화된 디바이스 포함)를 소유하게 될 것입니다.

대부분의 사람들이 챗봇을 경험하는 방식은 전화나 스피커 장치를 통한 것이지만, 현재 챗봇( chatbots )이 작동하는 방식은 미래, 특히 비즈니스 맥락에서 작동하는 방식이 아니라는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 현재 소비자를 대상으로 하는 스마트 비서는 매우 광범위하고 얕은 수준입니다. 일회성 명령과 질문으로 제어되기 때문에 일부 작업(Spotify에서 음악 재생, 날씨 확인, 타이머 설정 등)에는 유용하지만 비즈니스 업무의 복잡한 작업을 처리하는 데는 사용할 수 없습니다.

소비자 chatbots 와 비즈니스의 주요 차이점 chatbots

소비자 chatbots 는 주어진 초기 명령을 이해하는 데 집중합니다. 사용자와 챗봇 사이에는 농담을 하는 등 기계적인 상호작용을 하는 드문 경우를 제외하고는 사용자와 챗봇 사이에 '대화'(사용자가 챗봇이 말한 내용에 응답하고 상황에 맞는 추가 답변을 얻을 수 있는)가 없습니다.

그러나 대화는 비즈니스 봇의 핵심입니다. 비즈니스 chatbots 봇은 여러 번의 대화가 필요한 더 복잡한 작업과 더 높은 가치의 고객 작업에 중점을 둡니다. 이는 비즈니스 chatbots 봇이 소비자 봇보다 더 좁은 주제 영역에 집중하기 때문에 가능하며, 이는 주어진 컨텍스트 내에서 더 정확할 수 있음을 의미합니다. 특히 자연어 처리 및 대화 관리와 관련하여 현재 인공 지능이 직면한 한계를 고려할 때 좁은 주제 영역에 집중하는 것은 매우 중요합니다. 컨텍스트를 제한하여 봇이 이해해야 하는 잠재적인 질문과 문장을 제한할 수 있다는 이점은 비즈니스 chatbots 가 소비자 chatbots 보다 훨씬 더 똑똑하고 유용해 보일 수 있음을 의미합니다. 잘 작동하면 거의 마법처럼 보일 수 있습니다.

다음은 비즈니스 봇이 상황으로부터 컨텍스트를 도출하는 방법을 보여주는 (명백한) 예시입니다:

• 신규 고객이 인쇄소에 연락하여 인쇄 주문, 가격 등에 대한 요청을 합니다.
• 고객이 도서 회사의 고객 지원팀에 연락하여 주문, 배송, 결제 등에 대한 도움을 요청합니다.
• 고객이 회계 소프트웨어에 내장된 기술 지원 봇에 액세스하여 방금 발생한 오류, 현재 실행 중인 화면, 현재 실행 중인 화면과 관련된 회계 관련 질문 등에 대한 도움을 요청합니다.

물론 비즈니스 chatbots 봇이 "더 똑똑한" 이유는 단순히 토픽에 더 집중하기 때문이 아니라, 개발하는 데 더 많은 수동 개발 노력이 필요하기 때문입니다. Google 검색용 봇과 같은 소비자 봇은 주제 범위의 규모를 고려할 때 이해 구축을 거의 완전히 자동화해야 합니다. 그러나 비즈니스 봇은 특정 작업을 위해 특별히 제작되었기 때문에 디자이너가 수작업으로 이해의 구멍을 메울 수 있습니다. 이는 봇의 최초 설정과 봇이 가동되고 성과 분석이 가능한 이후에 이루어진 디자인 수정에 적용됩니다.

그렇다고 비즈니스 봇이 최신 머신 러닝 기술을 사용하여 자동으로 이해를 구축하지 않는다는 뜻이 아닙니다. 이는 현재 음성 어시스턴트에서 매우 명백하게 드러나는 인공 지능의 단점을 신중한 설계를 통해 극복할 수 있다는 의미입니다.

물론 챗봇 개발 플랫폼은 AI를 사용하여 인간 디자이너가 봇에 대한 이해를 최대한 쉽게 구축할 수 있도록 하는 데 중점을 두지만, 인간 디자이너를 없애는 것을 목표로 하지는 않습니다. 최종 사용자에게 원활한 경험을 제공하기 위해서는 인간 디자이너가 필요합니다. 많은 경우 비즈니스 봇에 인간 지원 에이전트를 봇의 백업으로 둘 수 있습니다( 휴먼 인 더 루프라고 함). 봇이 질문이나 문장을 이해하지 못하면 인간 상담원에게 에스컬레이션할 수 있습니다. 소비자 봇의 규모를 고려할 때 이는 불가능합니다. 비즈니스 봇이 인간 상담원으로부터 얻은 정보는 머신 러닝을 사용하여 비즈니스 봇을 더 똑똑하게 만드는 데 사용할 수 있으며, 이는 비즈니스 봇의 또 다른 이점입니다.

비즈니스 chatbots (및 일반적으로 봇)에 대한 더 나은 고객 경험은 텍스트나 음성에만 국한될 필요가 없습니다. 봇이 웹사이트, 웹 양식, 웹 앱과 같은 그래픽 UI를 사용하거나 이들과 양방향 통합이 가능하다면 봇의 최종 사용자는 이점을 누릴 수 있습니다. 인간 상담원은 고객의 문자나 음성에 응답할 수 있는 방식에 제한이 있지만 봇은 제한이 없습니다. 그래픽 인터페이스가 더 나은 최종 사용자 경험을 제공하는 경우 봇은 에이전트와 달리 채팅창, 앱 또는 웹사이트에서 사용자에게 그래픽 UI를 적절하게 표시할 수 있습니다. 에코 쇼와 유사한 디바이스를 넘어 소비자 봇도 스크린과 더 많이 통합될 것으로 예상됩니다.

비즈니스에서 대화 전환이 어떻게 작동하는지에 대한 좋은 예는 chatbots Google Duplex 데모입니다. 물론 이 데모는 시도된 많은 통화 중에서 가장 좋은 예시를 골라낸 것이지만, 그래도 기술이 어디로 향하고 있는지에 대한 아이디어를 제공합니다. 그러나 실제로 필요한 것은 매번 이런 종류의 최종 사용자 경험입니다.

가까운 미래에 chatbots 가 발전하는 방법

chatbots 의 많은 기술 발전은 비즈니스 봇과 소비자 봇 모두에 적용됩니다. 모든 봇에는 봇이 거의 인간에 가까운 정확도로 의미를 파악하고 이해할 수 있도록 하는 기능인 자연어 이해(NLU)가 개선되어야 합니다. 향후 봇과 AI 연구는 더 많은 문맥적 NLU, 더 나은 음성 인식, 더 빠른 응답 시간을 만들어 인간과 봇 간의 더 원활하고 매끄러운 상호 작용을 만드는 데 초점을 맞출 것입니다.

비즈니스 chatbots 는 사용성 연구와 소비자 챗봇 분야의 발전을 활용하겠지만, 이러한 발전은 훨씬 더 복잡한 상호작용에 적용될 것입니다. 컨텍스트를 이해하는 데 있어 비즈니스 chatbots 가 소비자 봇보다 훨씬 더 나은 성능을 보일 것으로 기대합니다.

음성 기술은 개선되어야 합니다. 음성 인터페이스가 제대로 작동하려면 핫워드에 의존하지 않고 음성을 지속적으로 처리해야 합니다. 지금처럼 "Alexa, 내일 오전 8시에 [...]라고 알려줄래?"와 같이 새로운 문장에서 Alexa를 명시적으로 언급할 필요 없이 직장에서 진행 중인 대화 중에 "아, 그리고 Alexa, 내일 오전 8시에 알려주세요"라고 말할 수 있게 될 것입니다. 이는 기업이 사내에서 음성을 완전히 처리하거나, 계속 스트리밍하지 않고 cloud 처리를 위한 오프라인 음성 버퍼 메커니즘을 마련함으로써 달성할 수 있습니다.

앞으로는 값싸고 상품화된 음성 디바이스가 출시되어 모든 방에 디바이스를 배치할 수 있게 될 것입니다. 기업에서는 이러한 기기가 사무실 내 모든 대화를 녹음하지 않고 개인 정보 보호를 위해 오프라인 기술을 적절히 사용하는 것이 중요할 것입니다. 자연어 처리 데이터와 기타 필요한 AI 데이터의 크라우드소싱 개발 및 공유는 스마트 비즈니스 봇의 개발 속도를 높일 것입니다. AI 기반 촉진 도구(예: 동의어 제안)가 추가되어 목적에 맞게 제작된 기계식 터크를 생각해보세요. 적어도 이 기술이 나아가고 있는 방향입니다.

최종 요약

고객이든 직원이든 앞으로는 비즈니스 봇과 상호 작용하여 질문에 대한 답변을 얻고, 작업을 완료하고, 필요한 정보를 추적하고 얻는 것이 점점 더 보편화될 것입니다.

주니퍼 리서치에 따르면 2020년까지 챗봇( chatbots )은 모든 유형의 비즈니스-고객 상호 작용의 85%에 관여할 것이라고 합니다. Aspect Software Research의 연구에 따르면 소비자의 44%가 인간 고객 서비스 담당자보다 챗봇과의 상호작용을 선호한다고 합니다. 웹사이트 문의나 전화에 항상 즉각적으로 응답할 수 없는 기업의 경우, chatbots 구현의 효과는 매우 큽니다. InsideSales 연구에 따르면 응답이 10분만 지연되어도 기업의 리드 확보 가능성은 최대 400%까지 감소합니다.

소비자 봇은 이미 보편화되어 있지만 비즈니스 봇은 이제 막 태동하기 시작했습니다. 비즈니스 봇이 의사 결정 트리와 AI 기반 접근 방식을 결합하여 알렉사나 구글과 같은 소비자 봇이 할 수 없는 방식으로 인간과의 상호작용을 거의 모방할 수 있다는 사실을 알게 되면 이러한 추세는 더욱 가속화될 것입니다.