2025년 NLP 챗봇을 위한 궁극의 가이드

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 개선될 수 있는 유일한 방법은 프로그래머가 규칙을 더 추가하는 것입니다.

그러나 NLP 챗봇은 사용자가 제공한 데이터를 사용하여 개선할 수 있습니다. 

개선된 기능을 통해 NLP 챗봇은 질문이나 의도를 공식화하는 다양한 방법을 더 잘 이해할 수 있습니다.

사용자와 더 많은 대화를 나눌수록 질문을 더 잘 이해하고 대화를 이어갈 수 있습니다.

자연어 처리

가장 광범위한 용어인 자연어 처리(NLP)는 기계와 인간 간의 자연어 상호 작용에 초점을 맞춘 AI의 한 분야입니다. 

NLP는 기계가 인간의 언어를 의미 있고 유용한 방식으로 해석하고 반응할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

NLP를 언급할 때는 NLU 및 NLG의 하위 필드를 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.

기계의 응답을 최대한 일관성 있고 맥락에 맞게 만드는 데 중점을 둡니다.

NLG에는 콘텐츠 결정(쿼리에 응답할 방법 결정), 문장 계획, 소프트웨어에서 최종 텍스트 출력 생성 등이 포함됩니다.

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

챗봇의 장점 중 하나는 상시 가용성이라는 점입니다.

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.

엔터프라이즈 확장을 목표로 할 때 AI 자동화는 필수입니다.

통합 기능

AI 교수인 피터 겐쉬는 그의 저서에서 다음과 같이 말합니다. 마케팅, 영업 및 서비스 분야의 AI: "사용자 입장에서는 챗봇이 정보를 제공하는 기술 때문에 '지능적'인 것처럼 보입니다. 하지만 챗봇은 기반이 되는 데이터베이스만큼만 지능적입니다."

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

AI를 사용하는 기업은 인건비가 52% 절감되었다고 보고합니다.

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. 

고객 지원 챗봇

가장 먼저 널리 채택된 챗봇의 사용 사례 중 하나는 고객 지원 봇이었습니다. 

그리고 그 인기는 계속 높아지고 있습니다. 실제로 의사 결정권자의 83%가 내년에 고객 서비스를 위해 AI에 대한 투자를 늘릴 계획이라고 답했습니다.

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

잠재 고객 자격 검증 및 AI 잠재 고객 생성을 포함하여 AI로 강화된 영업 퍼널 내에 NLP 챗봇의 많은 사용 사례가 존재합니다.

영업 및 마케팅 팀이 분류해야 하는 방대한 양의 적격 대화를 고려할 때 NLP 챗봇은 잠재 고객 창출에 매우 적합합니다.

챗봇은 웹사이트 방문자와 상호작용하거나 이메일 또는 기타 메시징 채널을 통해 연락처에 메시지를 보낼 수 있습니다.

NLP 챗봇의 잠재력을 최대한 발휘하려면 관련 내부 시스템과 통합해야 합니다.

리드 생성 챗봇은 회사의 CRM, Calendly 예약 시스템(예: Calendly)과 통합되어야 하며, 가장 적합한 메시징 채널(이메일, 웹사이트 또는 다음과 같은 채널)에 배포되어야 합니다. WhatsApp).

내부 직원 챗봇

대부분의 NLP 챗봇은 고객 대면용이지만, 내부 프로세스를 위해 NLP 챗봇을 도입하는 기업도 점점 더 많아지고 있습니다.

여기에는 인사, IT 지원 또는 문서 작성과 같은 내부 업무 지원이 포함될 수 있습니다.

이러한 유형의 챗봇은 직원 수가 많은 기업에서 가장 많이 사용됩니다.

1단계: 플랫폼 선택

처음부터 자체 NLP 챗봇을 구축하기로 결정한 많은 기업이 있습니다.

월 구독료가 없고, 모든 권한이 주어지며, 백지 상태이므로 매력적인 선택이 될 수 있습니다. 하지만 이 길을 오래 지속하는 사람은 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 확장 가능한 stack 갖춘 엔터프라이즈 챗봇 플랫폼을 찾아보세요. 

데이터 프라이버시가 가장 큰 관심사라면 높은 보안 기준을 자랑하는 플랫폼을 선택하세요.

초보 개발자 팀이라면 사용자 친화적인 인터페이스를 갖춘 플랫폼을 선택하세요. 

영감이 필요하다면 최고의 챗봇 플랫폼 목록을 살펴보세요.

내일 전화 상담에 관심이 있으시면 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, 아카데미 강좌, 일일 라이브 스트리밍, 광범위한 YouTube 튜토리얼 모음을 제공합니다.

봇 구축은 학습 곡선에 직면했을 때 어려운 작업이 될 수 있지만, 리소스를 손쉽게 이용할 수 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.

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.

5단계: 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 챗봇에서 오는 고객 커뮤니케이션은 내부 시스템에서 비밀번호 변경을 요청할 수 있습니다.

1. NLP 챗봇 플랫폼을 평가할 때 어떤 기준을 사용해야 하나요?

팀의 기술 수준에 맞고, 견고한 통합을 제공하며, LLMs 지원하고, 확장할 수 있는 공간을 제공하는 플랫폼을 찾으세요. 훌륭한 문서와 신속한 지원은 보너스 포인트입니다.

2. NLP 챗봇의 가장 일반적인 통합 과제는 무엇인가요?

레거시 시스템에 연결하고, 실시간 데이터를 동기화하고, 안정적인 API를 유지하는 일은 특히 백엔드에서 경고 없이 상황이 변경되는 경우 까다로울 수 있습니다.

3. NLP 챗봇 개발을 위한 오픈 소스 플랫폼과 상용 플랫폼은 어떻게 다른가요?

오픈소스는 완전한 제어와 유연성을 제공하지만 더 많은 개발 인력이 필요합니다. 상용 플랫폼은 일반적으로 속도, 지원, 기본 제공 기능 등을 통해 삶을 더 쉽게 만들어 줍니다.

4. 이미 챗봇을 구축한 후 플랫폼을 전환할 수 있나요?

할 수는 있지만 이사는 집 이사하는 것과 비슷합니다. 플로우를 다시 구축하고, 데이터를 마이그레이션하고, 모든 것을 다시 통합해야 할 수도 있습니다. 약간의 수고로움만 감수하면 가능합니다.

5. NLP 챗봇은 사용자 데이터 프라이버시를 어떻게 보장하나요?

좋은 플랫폼은 데이터를 암호화하고, 대화를 익명화하며, 저장 또는 공유되는 내용에 대한 규칙을 설정할 수 있습니다. 필요에 따라 GDPR 또는 HIPAA와 같은 규정을 준수하는지 항상 확인하세요.