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Chatbots 은 단순한 메시징 애플리케이션에서 진화하여 가장 혁신적인 인공 지능 구현 중 하나가 되었습니다. 이 챗봇 가이드에서는 최신 chatbots 의 기능과 비즈니스 또는 조직 내에서 수행할 수 있는 다양한 역할에 대해 알아볼 수 있습니다.
인공지능 챗봇이란 무엇인가요?
인공지능 챗봇은 인간의 의사소통을 이해하고 복제할 수 있는 컴퓨터 프로그램입니다. 인공지능 챗봇( chatbots )은 모든 주요 메시징 애플리케이션을 통해 사용할 수 있으며, 한 번에 여러 고객과의 상호작용을 처리할 수 있습니다.
챗봇 대화는 현대 고객 서비스의 근간이 되었습니다. 구글, 페이스북, 아마존과 같은 주요 기술 기업들은 chatbots 을 사용하여 최고의 사용자 경험을 제공하고 있습니다.
챗봇의 목적은 무엇인가요?
Chatbots 인간의 언어를 시뮬레이션합니다. 이를 통해 사람들은 실제 사람과 대화하는 것처럼 컴퓨터 시스템과 상호 작용할 수 있습니다.Chatbots 광범위한 서비스에 맞게 프로그래밍할 수 있으며 모든 종류의 산업에서 매우 유용합니다.
챗봇 서비스를 구현하면 다음과 같은 다양한 방식으로 사용자에게 도움을 줄 수 있습니다:
- 온디맨드 고객 지원을 통해 불만 및 문제 해결
- 긴급 상황 시 빠른 답변 제공
- 복잡한 주제에 대한 자세한 설명 받기
- 최종 사용자와 상담원 연결
- 아이템 구매 및 청구서 결제
- 단일 소프트웨어 솔루션을 사용하여 여러 브랜드와의 커뮤니케이션 지원
- 메일링 리스트 및 뉴스 서비스에 쉽게 액세스하기
- 레스토랑, 호텔 및 유사 업체에서 예약하기
- AI 주도 건강 chatbots 교육을 제공하고 건강한 습관을 장려할 수 있습니다.
- 사용자의 개인 선호도에 따라 추천을 제공하세요.
AI의 유형 chatbots
규칙 기반 chatbots
버튼 또는 메뉴 기반 chatbots, 규칙 기반 chatbots 이라고도 하는 챗봇 소프트웨어는 오늘날 AI 시장에서 가장 간단한 유형입니다. 이러한 chatbots 은 의사 결정 트리를 통해 고객 상호 작용을 처리합니다. 이 방식은 사용자가 목록에서 옵션을 선택하여 의사 결정을 내릴 수 있도록 사용자에게 지시를 내리는 방식으로 구성됩니다. AI 자체는 대화하는 개념을 이해하지 못할 수도 있지만, 사용자 입력에 따라 어떻게 반응해야 하는지에 대한 지침이 주어져 있습니다.
배포하기는 쉽지만 규칙 기반 chatbots 은 기능이 매우 제한적입니다. 이러한 chatbots 은 더 스마트한 방식에 비해 속도가 느리고 안정성이 떨어집니다. 규칙 기반 chatbots 과의 대화에서 사용자가 원하는 답변을 얻지 못해 좌절과 불만을 초래하는 경우가 많습니다. 잘못 구현된 규칙 기반 챗봇은 고객 만족에 심각한 장애가 될 수 있습니다.
키워드 인식 기반 chatbots
키워드 인식 기반 챗봇은 특정 키워드를 인식하여 작동합니다. 이러한 chatbots 챗봇은 사용자 대화를 어느 정도 읽고 이해할 수 있습니다. 그런 다음 AI 기술을 사용하여 적절한 응답이 무엇인지 결정합니다. 키워드 인식 기반 chatbots 의 정확도는 이해하려는 고객 대화의 복잡성에 따라 달라집니다. 유사한 질문 사이에 키워드 중복이 많으면 챗봇이 만족스럽지 못한 답변을 생성할 수 있습니다.
컨텍스트 chatbots
최신의 최고의 AI 기반 chatbots 입니다. 컨텍스트 chatbots 는 머신 러닝으로 알려진 고급 AI 기술을 사용하여 자연어 처리 (NLP)를 활용할 수 있습니다. 이 기능은 AI 봇에 음성 인식, 음성-텍스트 변환 및 기타 여러 가지 혁신적인 기능을 제공합니다.
기업과 조직은 상황별 챗봇 기술을 통해 최종 사용자에게 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다. 또한 다양한 분야의 전문가에게 지시를 따르고 일상적인 작업을 처리할 수 있는 최첨단 가상 비서를 제공합니다. 이러한 봇은 사람과 같은 대화를 할 수 있을 뿐만 아니라 머신 러닝 기능을 통해 채팅 로그 및 기타 데이터를 학습하여 시간이 지남에 따라 AI를 개선할 수 있습니다.
AI chatbots 가 중요한 이유는 무엇인가요?
AI chatbots 는 통신이 시작된 이래로 존재해 온 문제에 대한 확실한 솔루션을 제공합니다. Chatbots 는 정보의 가용성을 개선하는 동시에 사람의 개입 없이도 실시간 지원을 제공합니다. 지능형 대화형 AI는 온라인 비즈니스 대화의 미래입니다.
Chatbots 는 속도 및 가용성 향상 등 다른 커뮤니케이션 채널에서는 얻을 수 없는 이점을 제공합니다. chatbots 를 통해 기업은 사용자에게 24시간 고객 서비스를 제공하는 동시에 운영 개선, 마케팅 전략 등에 활용할 수 있는 고객 데이터를 수집할 수 있습니다.
AI 챗봇은 어떻게 작동하나요?
인공지능( chatbots )은 자연어 처리(NLP) 기술을 구현하여 지식을 해석하고, 문장 구조를 인식하고, 질문에 답합니다. Chatbots 이 수행해야 하는 작업과 관련된 데이터를 공급받아 학습하고 기능을 개선하는 데 사용합니다.
1단계: 고객 데이터 활용
챗봇 서비스를 구축하기 전에 먼저 어떤 종류의 고객 경험을 만들어야 할지 결정해야 합니다. 이를 위한 가장 좋은 방법은 잠재 고객에 대한 데이터를 수집하는 것입니다. 고객이 누구인지, 고객의 니즈가 무엇인지, 자신을 표현할 때 어떤 단어를 더 많이 사용하는지 파악하는 것이 중요합니다. 고객의 요구와 욕구에 대한 지식은 가장 정확하고 신뢰할 수 있는 고객 서비스 소프트웨어를 만드는 데 도움이 됩니다.
기존 기업들은 이미 풍부한 고객 데이터를 보유하고 있습니다. 사용자들은 소셜 미디어와 기타 커뮤니케이션 채널을 통해 자신에 대한 귀중한 인사이트를 공유합니다. 이러한 데이터를 활용하여 고객의 의도를 파악하고 고객 여정 맵을 개발할 수 있습니다. 고객 여정의 여러 단계에 대한 분석을 통해 기업은 AI와 고객 간의 대화에서 매력을 극대화할 수 있는 방법을 더 잘 이해할 수 있습니다.
여정 맵에서 수집한 고객 의도 데이터는 설정에 도움이 됩니다:
- 고객을 이탈하게 만드는 반복적인 문제 또는 불편 사항
- 인간 상담원의 도움 없이 AI가 처리할 수 있는 과제
- 고객 만족도를 극대화하는 대화 경험 유형
- 고객이 가장 많이 요청할 가능성이 높은 요청 유형
- 고객이 인시던트를 보고하는 방법
- 고객이 브랜드 제품 또는 서비스에 대해 갖는 주요 질문
- 가장 많은 고객 상호작용을 생성할 수 있는 제품
2단계: 이상적인 챗봇 플랫폼 결정하기
필요한 고객 대화 유형이 명확해지면 챗봇이 어떻게 고객의 요구를 충족시킬지 계획하고 결정할 차례입니다. Chatbots 챗봇은 고객 여정 전반에 걸쳐 잠재 고객을 안내하는 역할을 하므로 다양한 작업을 원활하게 처리할 준비가 되어 있어야 합니다.
챗봇이 고객의 기대치를 충족할 수 있는 방법은 다음과 같습니다:
- 범위를 좁히세요: AI의 대화 잠재력을 고려할 때, 더 적은 것을 더 많이 사용하는 접근 방식이 더 유리합니다. 챗봇은 항상 정답을 제공하고 적절한 대화 흐름을 따라야 합니다. 챗봇이 정보의 홍수 속에 고객을 빠뜨리지 않고 긍정적인 고객 경험을 유지하려면 범위를 좁혀야 합니다.
- 일관성: 가상 에이전트는 사람의 음성을 시뮬레이션할 수 있기 때문에 사람처럼 보이게 할 수도 있습니다. 하지만 챗봇의 성향은 브랜드 가치와 일치해야 합니다. 인공지능의 어조와 단어 선택은 가짜처럼 느껴지거나 일관성이 없는 느낌을 주지 않도록 세심하게 구성해야 합니다.
- 연중무휴 24시간 가용성: 기존 고객 서비스 팀과 비교했을 때 대화형 AI가 갖는 주요 장점 중 하나는 소프트웨어가 상시 가동 상태를 유지할 수 있다는 점입니다. 고객들은 브랜드와 소통하기 위해 업무 시간을 기다리다 참을성이 없어질 수 있기 때문에 24시간 내내 도움을 제공할 수 있는 고객 서비스 담당자를 보유하는 것은 모든 기업의 주요 자산입니다.
- 고객 의도 파악: Chatbots 고객의 문의를 정확하게 해독하도록 훈련받았습니다. 또한 chatbots 고객과의 상호작용을 통해 학습하여 고객과 더 많이 대화할수록 더 효과적입니다.
- 고객 경험 간소화: 인공지능 chatbots 은 즉각적인 답변을 제공하고 시종일관 전문적인 어조를 유지할 수 있습니다. 고객은 원활한 대화 흐름을 선호하며, chatbots 와 대화하는 시간이 즐거우면 브랜드와 상호작용할 의향이 더 커집니다.
- 다국어 지원: 오늘날과 같이 글로벌화된 시장에서 기업들은 여행을 가거나 제2외국어를 배울 필요 없이 새로운 비즈니스 기회에 접근할 수 있습니다. 고급 AI 플랫폼은 다양한 언어로 소통할 수 있습니다. 해외 고객들은 자신의 모국어로 대화하는 브랜드와 거래하는 것을 선호하며 chatbots 는 현지인처럼 유창하게 대화할 수 있습니다.
3단계: 챗봇 효과 평가 및 개선 계획 세우기
산수를 이해하지 못하면 삼각함수를 할 수 없는 것처럼, 챗봇은 통제된 환경에서 작동하는 방법을 배워야 실제 사람과의 대화를 처리할 수 있습니다. 실제 시나리오에 배포하기 전에 직원과 일부 사용자를 대상으로 봇 메트릭을 테스트해야 합니다. 챗봇 테스트는 사용자 경험에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 요인을 발견하는 데에도 유용합니다. 허점, 버그, 새로운 의도를 발견할 수 있으며, 이를 통해 챗봇 빌더가 창작물을 개선하는 데 사용할 수 있습니다.
4단계: 챗봇 서비스 배포하기
챗봇 서비스는 페이스북, 메신저, 왓츠앱, 텔레그램 등 다양한 커뮤니케이션 채널에서 배포할 수 있습니다. 자체 웹사이트에 챗봇을 통합할 수도 있습니다. Chatbots 전 세계가 볼 수 있도록 새 챗봇을 출시하는 것은 신나는 순간일 수 있지만, 챗봇의 활동을 모니터링하고 관리해야 하는 것은 이것이 마지막이 아닙니다. 즉, 챗봇의 지속적인 개선에 투자하기로 결정한 기업은 상당한 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
chatbots 에서는 어떤 AI를 사용하나요?
최신 chatbots 에서 사용하는 특정 AI 하위 집합을 자연어 처리(NLP)라고 합니다. 이 역량은 언어학과 컴퓨터 과학을 결합하여 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 사용하는 능력을 향상시킵니다.
NLP의 언어적 직관은 언어 모델 생성을 통해 개발됩니다. 머신러닝 알고리즘을 훈련하기 위해 수백만 개의 데이터 포인트가 동시에 사용됩니다. 채팅 기록의 데이터를 구현하여 AI가 완료해야 할 가상의 작업을 부여할 수 있습니다. 예를 들어, 누락된 단어가 있는 문장을 AI에게 제시하면 소프트웨어가 이를 완성해야 합니다.
NLP에는 두 가지 주요 하위 집합이 있습니다:
자연어 이해(NLU)
이는 데이터의 의미를 찾기 위해 구문 분석과 의미 분석을 사용하는 것을 이해합니다. AI는 NLU를 사용하여 구체적인 단어, 구문 및 문장 구조를 설정합니다. '현재', '오른쪽', '펜', '책'과 같은 특정 단어는 사용되는 문장에 따라 매우 다른 의미를 가질 수 있습니다. 사람은 이러한 단어를 아무 생각 없이 사용하지만, 챗봇 대화 결과에 영향을 미치는 오해를 불러일으킬 수 있습니다.
자연어 처리(NLU)를 통해 AI는 소비자의 태도를 파악하고 감정 분석을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 브랜드는 고객 피드백을 더욱 정확하게 모니터링할 수 있습니다. NLU를 통해 기업은 다양한 제품 및 서비스의 성공 여부와 평판을 측정할 수 있습니다.
자연어 생성(NLG)
기계가 학습하고 적응할 수 있도록 하는 것이 NLU의 역량이라면, NLG는 기계가 소통할 수 있는 능력을 부여합니다. NLG는 텍스트 음성 변환부터 문서 자동 요약에 이르기까지 다양한 애플리케이션에 활용되고 있습니다.
챗봇 개발 도구
를 사용하여 가장 빠르고, 스마트하고, 안정적인 chatbots Botpress. 이 올인원 AI 챗봇 도구를 사용하면 챗봇 빌더가 가장 강력한 가상 비서를 설계하고 제작할 수 있습니다. Botpress 사용자는 메시징 채널과 원활하게 연결하고 아방가르드한 내장 AI를 배포할 수 있습니다 chatbots.
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