기존 챗봇은 한때 존재감을 드러내지 못했지만, 요즘은 대부분 사용자와 복잡한 대화를 이해하고 수행할 수 있는 NLP 챗봇입니다.
NLP 챗봇은 인공 지능(AI)을 기반으로 하여 제품 판매나 기술 솔루션 문제 해결과 같은 목표를 달성하기 위해 딱딱한 질문식 대화 방식 대신 유연한 대화를 수행할 수 있습니다.
이 개요에서 다룰 내용입니다:
- NLP 챗봇과 규칙 기반 챗봇 비교
- 일반적인 NLP 용어
- NLP 챗봇의 이점
- 일반적인 사용 사례
- 나만의 NLP 챗봇을 구축하는 방법
NLP 챗봇이란 무엇인가요?
NLP(자연어 처리) 챗봇은 사용자와 인간과 유사한 대화를 모방하도록 설계된 AI 기반 대화 소프트웨어입니다.
NLP 챗봇은 텍스트 기반 또는 음성 기반이 될 수 있습니다. 자연어 처리를 사용하여 메시지의 의도를 이해하고 필요한 정보를 추출하여 유용한 응답을 생성합니다.
NLP 챗봇과 규칙 기반 챗봇의 차이점은 무엇인가요?
NLP 챗봇은 AI(인공 지능)를 사용하여 사람의 대화를 모방합니다. 규칙 기반 챗봇이라고도 하는 기존 챗봇은 AI를 사용하지 않으므로 상호 작용의 유연성이 떨어집니다.
규칙 기반 챗봇은 제작자가 설정한 대화 규칙을 엄격하게 따르도록 설계되었습니다. 사용자가 특정 명령을 입력하면 규칙 기반 챗봇이 미리 준비된 답변을 제공합니다.
그러나 이러한 규칙을 벗어나는 사용자 쿼리는 규칙 기반 챗봇이 답변할 수 없습니다.
자연어를 이해하는 NLP 챗봇
물론 NLP 챗봇은 자연어를 이해하고 해석할 수 있습니다.
사용자가 다른 사람과 대화하듯 메시지를 보내면 NLP 챗봇이 그 의미를 해독할 수 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:
- 맞춤법 및 문법 오류 이해하기
- 메시지가 질문인지 의도인지 판단하기
- 언어를 기반으로 사용자의 감정 등록하기
이를 통해 NLP 챗봇은 자연스러운 인간 상호작용의 영역에 훨씬 더 가까워졌습니다. 규칙 기반 챗봇은 정해진 명령어에 대해서만 정확하게 응답할 수 있습니다.
NLP 챗봇은 단순한 설문이 아닌 대화를 촉진합니다.
챗봇 사용자가 규칙 기반 챗봇과 상호작용할 때 예기치 않은 입력이 있으면 대화가 막히게 됩니다.
엄격한 프로그래밍으로 인해 규칙 기반 챗봇과의 대화는 종종 설문지처럼 느껴지기도 합니다: 오늘은 무엇을 도와드릴까요? 어떤 모델에 관심이 있으신가요? 예산은 얼마인가요?
규칙 기반 챗봇은 잘 문서화된 FAQ 페이지로 대체할 수 있는 경우가 많습니다. 하지만 NLP 챗봇은 대화 단서에 적응할 수 있기 때문에 사용자와 완전하고 복잡한 대화를 나눌 수 있습니다.
NLP 챗봇의 지속적인 개선
규칙 기반 챗봇이 개선되는 유일한 방법은 프로그래머가 규칙을 더 추가하는 것입니다. 하지만 NLP 챗봇은 사용자가 제공한 데이터를 사용하여 개선됩니다.
개선 능력은 NLP 챗봇이 질문이나 의도를 공식화하는 다양한 방법을 더 잘 이해할 수 있도록 합니다. 사용자와 더 많은 대화를 나눌수록 질문을 더 잘 이해하고 대화를 이어갈 수 있습니다.
NLP, NLU, NLG, 오 마이 갓!
NLP 챗봇을 이해하려면 다양한 약어를 알아야 합니다. 모두 서로 연관되어 있지만, 각각은 기계와 인간 간의 특정 커뮤니케이션 측면을 나타냅니다.
자연어 처리
가장 광범위한 용어인 자연어 처리(NLP)는 기계와 인간 간의 자연어 상호 작용에 초점을 맞춘 AI의 한 분야입니다.
NLP는 기계가 의미 있고 유용한 방식으로 인간의 언어를 해석하고 이에 응답할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. NLP를 언급할 때는 NLU와 NLG의 하위 분야를 포함합니다.
자연어 이해
자연어 이해(NLU) 는 NLP의 하위 분야입니다. NLU는 사람의 입력 뒤에 숨은 의도를 이해하는 기계의 능력에 중점을 둡니다.
NLU에는 소프트웨어가 사람이 제공한 텍스트를 이해할 수 있도록 하는 구성 요소인 의도 인식, 엔티티 추출, 감정 분석과 같은 작업이 포함됩니다.
자연어 생성
자연어 생성(NLG)은 NLP의 또 다른 하위 분야입니다. 이는 기계의 응답을 가능한 한 일관성 있고 상황에 맞게 만드는 데 중점을 둡니다.
NLG에는 콘텐츠 결정(쿼리에 응답할 방법 결정), 문장 계획, 소프트웨어에서 최종 텍스트 출력 생성 등이 포함됩니다.
NLP 챗봇의 이점
직원 지원
조직에서 NLP 챗봇을 사용하면 직원이 직접 처리해야 하는 작업을 자동화할 수 있습니다.
챗봇은 고객 지원 전화를 받고, 회의를 예약하고, 분석을 수행한 다음 그 결과를 보고서로 전달할 수 있습니다.
직원들이 반복적인 업무에 소요되는 시간을 줄이면 더 높은 수준의 전략, 공감 또는 창의성이 필요한 고차원적인 프로세스에 더 많은 시간을 집중할 수 있습니다.
무료 번역
NLP 챗봇의 언어 기능에는 번역이 포함되어 있어 조직은 추가 비용 없이 모든 언어로 사용자에게 서비스를 제공할 수 있습니다.
NLP 챗봇은 일반적으로 여러 언어에서 작동할 수 있는 대규모 언어 모델(LLMs)로 구동되며, ChatGPT 만 80개 이상의 언어로 사용할 수 있습니다.
봇 빌더가 플랫폼을 사용하여 AI 챗봇을 구축할 때 맞춤형 번역 기능도 구축할 수 있습니다.
연중무휴 24시간 지원
모든 챗봇의 장점 중 하나는 상시 가용성입니다. 하지만 nLP 챗봇은 단독으로 쿼리를 해결할 수 있기 때문에
NLP 챗봇은 처음부터 끝까지 많은 상호작용을 처리할 수 있으므로 직원이 항상 개별 문의를 지원할 필요는 없습니다.
엔터프라이즈 챗봇은 항상 살아 있기 때문에 기업은 하루 중 언제라도 리드 목록을 작성하거나 고객에게 서비스를 제공할 수 있습니다.
확장성
NLP 챗봇은 대부분의 사용자 대화를 대신함으로써 기업은 직원에게 의존할 때는 불가능한 수준으로 확장할 수 있습니다.
NLP 챗봇은 많은 수의 동시 문의를 처리하고, 프로세스 속도를 높이며, 다양한 작업을 안정적으로 완료할 수 있습니다. 기업의 확장을 목표로 할 때 AI 자동화는 필수입니다.
통합 기능
가장 높은 가치를 지닌 챗봇을 구축하려면 기업의 기존 시스템 및 플랫폼과 통합되어야 합니다.
NLP 챗봇은 CRM 업데이트, 이메일 전송, 직원 알림 등 시스템으로 조치를 취할 수 있다면 훨씬 더 유용합니다.
기존 비즈니스 프로세스에 원활하게 통합하려면 a) 개발자가 챗봇과 시스템 간에 이러한 통합을 구축하거나 b) 공통 플랫폼에 기본 제공되는 통합 기능을 제공하는 챗봇 플랫폼을 사용해야 합니다.
비용 절감
NLP 챗봇의 가장 큰 장점은 비용 효율성이며, 이를 통해 기업은 비용을 크게 늘리지 않고도 운영을 구축할 수 있습니다.
제대로 구현하면 NLP 챗봇을 통한 대화형 작업 자동화는 사용 사례에 관계없이 항상 긍정적인 ROI로 이어집니다.
NLP 챗봇의 모범 사용 사례
NLP 챗봇은 유연한 특성으로 인해 다양한 사용 사례에 사용될 수 있습니다. NLP 챗봇이 사용된 사례를 확인할 수 있습니다:
하지만 대화 유연성 덕분에 NLP 챗봇은 어떤 대화 상황에도 적용할 수 있습니다. D&D 롤플레잉 게임을 실행하거나 수학 숙제를 도와주거나 여행 가이드 역할을 하도록 맞춤 설정할 수 있습니다.
고객 지원 챗봇
가장 먼저 널리 채택된 챗봇의 사용 사례 중 하나는 고객 지원 봇이었습니다.
고객 지원은 연중무휴 24시간 다국어 서비스를 제공하는 NLP 챗봇의 자연스러운 사용 사례입니다. 기존의 규칙 기반 챗봇 시절부터 고객 지원팀은 가장 간단한 통화는 챗봇에게 떠넘겼습니다.
NLP 챗봇을 도입하면 구매 지원부터 기술적 문제 해결에 이르기까지 점점 더 복잡해지는 고객 문의를 AI 자동화로 처리할 수 있습니다.
리드 생성 챗봇
리드 생성 및 리드 검증을 포함하여 AI로 강화된 영업 퍼널 내에서 NLP 챗봇의 많은 사용 사례가 존재합니다.
영업 및 마케팅 팀이 분류해야 하는 방대한 양의 적격 대화를 고려할 때 NLP 챗봇은 리드 생성에 매우 적합합니다. 챗봇은 웹사이트 방문자와 상호작용하거나 이메일이나 기타 메시징 채널을 통해 연락처에 메시지를 보낼 수 있습니다.
NLP 챗봇의 잠재력을 최대한 발휘하려면 관련 내부 시스템과 통합되어야 합니다. 리드 세대 챗봇은 회사의 CRM, 캘린더 예약 시스템(예: Calendly)과 통합되어야 하며 가장 적합한 메시징 채널(이메일, 웹사이트 또는 WhatsApp).
내부 직원 챗봇
대부분의 NLP 챗봇은 고객 응대용이지만, 내부 프로세스를 위해 NLP 챗봇을 도입하는 기업도 점점 더 많아지고 있습니다. 여기에는 HR, IT 지원 또는 문서 작성과 같은 내부 업무 지원이 포함될 수 있습니다.
이러한 유형의 챗봇은 직원 수가 많은 기업에서 가장 많이 사용됩니다. 대화 능력이 뛰어나기 때문에 인사 담당자의 업무 부담을 덜어줄 수 있습니다,
NLP 챗봇을 구축하는 방법
개발자가 처음부터 자체 NLP 챗봇을 구축할 수도 있지만, 대부분의 조직은 챗봇 플랫폼을 사용하여 AI 챗봇을 구축합니다.
플랫폼을 사용하면 기본 제공 통합, 추가 보안 및 사전 구축된 기능을 지원하여 팀이 NLP 챗봇을 사용자 지정할 수 있습니다.
나만의 NLP 챗봇을 구축하기 위한 단계별 가이드는 다음과 같습니다:
1단계: 플랫폼 선택
많은 기업이 처음부터 자체 NLP 챗봇을 구축하기로 결정했습니다. 모든 권한, 백지 상태, 월 구독료 없음 등 매력적인 선택이 될 수 있습니다. 하지만 이 길을 오래 지속하는 기업은 거의 없습니다.
챗봇을 처음부터 구축하는 것은 시간과 노동력이 많이 소요됩니다. Plus 즉, 챗봇을 구축하는 데 훨씬 더 오래 걸리거나 품질이 훨씬 떨어지거나 둘 다 해당됩니다.
플랫폼을 선택할 때는 회사의 고유한 요구 사항을 염두에 두세요. 챗봇의 가능성을 제한하지 않는 플랫폼을 원한다면 개방형 표준과 확장성을 갖춘 엔터프라이즈 챗봇 플랫폼( stack)을 찾아보세요.
데이터 프라이버시가 가장 큰 관심사라면 높은 보안 기준을 자랑하는 플랫폼을 선택하세요. 초보 개발자 팀이라면 사용자 친화적인 인터페이스를 갖춘 플랫폼을 선택하세요.
영감이 필요하다면 9가지 최고의 챗봇 플랫폼 목록을 살펴보세요. 그리고 내일 전화를 걸어보고 싶다면 영업팀에 문의하세요.
2단계: 데이터 수집
인사 정책이나 고객 지원 기록과 같은 회사 정보에 대해 챗봇을 훈련시키려는 경우 챗봇이 훈련시킬 정보를 수집해야 합니다.
모든 기업이 챗봇을 학습시킬 때 원본 데이터를 사용하는 것은 아닙니다. 종종 고급 프롬프트만으로도 챗봇의 흐름을 설계하는 데 충분합니다.
그러나 회사의 서비스를 맞춤화하기 위해 추가 단계를 거치는 챗봇을 원한다면 데이터를 수집하고 이를 사용하여 챗봇을 학습시키는 것도 한 가지 방법입니다.
3단계: 챗봇 구축하기
챗봇 플랫폼을 선택할 때는 빌드 프로세스 전반에 걸쳐 팀을 지원할 수 있는 충분한 교육 자료가 제공되는 플랫폼을 선택해야 합니다.
예를 들어, 저희는 아카데미 강좌, 일일 라이브 스트림, 광범위한 YouTube 튜토리얼 모음을 제공합니다. 봇 구축은 학습 곡선에 직면했을 때 어려운 작업이 될 수 있지만, 손끝에 리소스가 있으면 그렇지 않은 경우보다 훨씬 원활하게 진행할 수 있습니다.
봇 구축이 처음인 팀의 경우, 대부분의 엔터프라이즈 챗봇 플랫폼에는 워크플로우를 쉽게 시각화할 수 있는 드래그 앤 드롭 방식의 시각적 플로우 빌더가 있습니다.
4단계: 통합 및 사용자 지정
챗봇은 진공 상태에서 존재하지 않습니다. 챗봇의 목적은 단순히 고객과의 상호작용이나 하나의 정책을 설명하는 것이 아닙니다.
엔터프라이즈에 가장 유용한 NLP 챗봇은 회사의 시스템과 플랫폼에 통합되어 있습니다.
여기에는 표와 문서, 웹사이트 또는 기타 타사 서비스(예: Hubspot, AWS, Google Analytics, Intercom, Calendly, Microsoft Teams, Slack, Stripe, Mixpanel, Telegram, WhatsApp, 또는 Zendesk 과 같은 플랫폼)가 포함될 수 있습니다.
AI 챗봇 플랫폼을 사용하는 경우, 팀의 구축 시간 대부분은 챗봇 자체를 구축하는 것이 아니라 챗봇의 통합을 완성하는 데 소비됩니다.
또한 강력한 플랫폼을 선택하면 챗봇의 어조와 개성을 맞춤 설정할 수 있습니다. 특정 단어를 선택할 필요는 없지만 챗봇이 사과할 때나 제품을 설명할 때 어떤 유형의 언어를 사용해야 하는지 지시할 수 있습니다.
6단계: 배포
챗봇의 가장 큰 장점 중 하나는 모든 플랫폼이나 메시징 채널에 쉽게 배포할 수 있다는 점입니다.
많은 기업이 웹사이트뿐만 아니라 소셜 미디어 채널이나 내부 메시징 플랫폼에도 챗봇을 배포합니다.
NLP 챗봇은 성공적인 옴니채널 전략을 실행할 수 있는 간소화된 방법입니다. 사용자는 여러 채널에서 동일한 서비스를 경험하고 플랫폼별 도움말을 받을 수 있습니다.
예를 들어 WhatsApp 에서 오는 고객 커뮤니케이션은 내부 시스템에서 비밀번호 변경을 요청할 수 있습니다. 챗봇은 사용자와 시스템 간의 원활한 통합을 지원합니다.
다음 달에 사용자 지정 NLP 챗봇 배포하기
향후 5년 동안 살아남는 기업은 AI로 강화된 기업이 될 것입니다.
기업은 NLP 챗봇을 통해 이전에는 불가능했던 비용 효율성으로 비즈니스 프로세스를 확장할 수 있습니다.
Botpress 를 통해 기업은 LLM 기반의 맞춤형 챗봇과 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다. 저희 에이전트는 모든 사용 사례에 배포되며 모든 시스템 또는 채널과 통합됩니다.
지금 바로 구축을 시작하세요. 무료입니다.
또는 영업팀에 문의하여 자세히 알아보세요.
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