봇, 챗봇, 자연어 처리 챗봇과 다른 모든 챗봇의 차이점은 무엇인가요?

Chatbots 는 기업이 고객과 직원의 상호 작용을 간소화할 수 있도록 지원하는 효과적인 도구입니다. 최고의 chatbots 챗봇은 사람과 대화하는 느낌을 모방한 자연스러운 방식으로 사용자와 소통합니다. 챗봇이 이를 성공적으로 수행할 수 있다면 단순한 규칙 기반 봇이 아닌 인공지능 챗봇일 가능성이 높습니다.

하지만 인공지능 챗봇이란 인공 지능 챗봇? 인공지능 챗봇은 기본적으로 대화형 인공지능을 사용하여 사용자와의 상호작용을 강화하는 챗봇입니다. 인공지능 챗봇( chatbots )은 하루 중 언제든 사용할 수 있고 한 번에 여러 고객과 상호작용할 수 있으므로 고객 서비스를 개선하고 브랜드 충성도를 높일 수 있는 좋은 방법입니다.

NLP 챗봇이란 무엇인가요?

자연어 처리 챗봇은 인공지능 챗봇을 보다 정확하게 설명하는 방법이지만, 인공지능 기반의 chatbots 이 중요한 이유와 작동 방식을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 기본적으로 NLP는 chatbots 에서 사용되는 특정 유형의 인공 지능입니다.

NLP는 자연어 처리의 약자입니다. 이 기술은 chatbots 사람들이 자신의 언어로 사람들과 소통할 수 있게 해주는 기술입니다. 즉, 챗봇을 사람처럼 느끼게 하는 기술입니다. NLP는 chatbots 가 사람처럼 인간의 언어를 해석하고 문장의 문맥과 같은 중요한 뉘앙스를 파악하도록 지원함으로써 이를 달성합니다.

좀 더 기술적인 의미에서 NLP는 텍스트를 컴퓨터가 이해할 수 있는 구조화된 데이터로 변환합니다. 이를 위해서는 대량의 언어 데이터를 처리해야 합니다. 이러한 데이터를 추적하고 해석함으로써 chatbots 은 사람처럼 유동적이고 포괄적인 방식으로 고객의 문의를 이해하고 응답할 수 있습니다.

NLP 챗봇은 봇과 어떻게 다른가요?

방금 살펴본 것처럼 NLP chatbots 는 인공 지능을 사용하여 사람의 대화를 모방합니다. 일반 봇은 AI를 사용하지 않기 때문에 상호작용이 자연스럽고 인간적인 느낌이 덜합니다.

대부분의 표준 봇은 "규칙 기반" 봇입니다. 이러한 봇은 제작자가 설정한 대화 규칙을 엄격하게 따르도록 설계되어 있습니다. 사용자가 특정 명령을 입력하면 규칙 기반 봇은 미리 준비된 응답을 제공합니다. 그러나 이러한 규칙을 벗어나면 표준 봇은 사용자에게 유용한 정보를 제공하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 사람과의 대화에서 매우 중요한 부분인 유연성이 결여되어 있는 것입니다.

그렇다면 NLP chatbots 가 차별화되는 점은 무엇일까요? 다음은 기존 봇보다 우위를 점할 수 있는 NLP chatbots 의 몇 가지 특징입니다:

• 자연어를 이해할 수 있습니다. 자연어 처리(NLP) 챗봇은 자연어를 이해하고 해석할 수 있습니다. 하지만 이것이 정확히 무엇을 의미할까요? NLP를 사용하면 chatbots 맞춤법 및 문법 오류가 포함된 사용자 입력과 상호 작용할 수 있습니다. 심지어 입력이 의도인지 질문인지 판단할 수 있어 사용자의 요구를 정확하고 시의적절하게 충족하는 데 큰 도움이 될 수 있습니다. 자연어의 다른 측면에는 다른 사람과 얼굴을 마주보고 대화할 때 자연스럽게 알아차릴 수 있는 감정적인 내용이나 강조점도 포함됩니다.

• 설문이라기보다는 대화처럼 느껴집니다. chatbots 에서 직면한 가장 큰 과제 중 하나는 챗봇 사용자가 문자 그대로 무엇이든 입력할 수 있다는 것입니다. 사용자가 규칙 기반 봇과 상호작용할 때 예상치 못한 입력을 하면 대화가 막힐 수 있습니다. 이 때문에 표준 봇과의 대화는 종종 설문지처럼 느껴질 수 있으며, 이는 실망감을 줄 수 있습니다. 결국, 이 경우 FAQ를 스크롤하여 원하는 정보를 찾을 수 있습니다. NLP 챗봇은 대화 단서에 적응하여 자연스러운 대화처럼 느껴지는 환경을 조성할 수 있기 때문에 다릅니다.

• 지속적으로 개선됩니다. 규칙 기반 봇이 개선되는 유일한 방법은 규칙을 더 추가하는 것입니다. NLP 챗봇은 최종 사용자가 제공한 데이터를 사용하여 개선됩니다. 이를 통해 질문이나 의도를 공식화하는 다양한 방법을 더 잘 이해할 수 있을 뿐만 아니라 챗봇이 대답할 수 없는 내용을 파악하여 기능을 확장할 수 있습니다.

NLP chatbots 가 제공하는 혜택은 고객에게 더 나은 결과를 가져다주는 것만이 아닙니다. 고객이 더 편안하고 가치 있는 존재로 느끼게 해줄 것입니다.

NLP 챗봇 또는 AI 챗봇이 필요한 이유

앞서 지적했듯이 단순한 봇으로는 한계가 있습니다. 간단한 봇은 간단한 명령을 처리할 수 있지만 대화는 복잡하고 유동적입니다. 사용자가 자신의 문제가 무엇인지, 무엇을 찾고 있는지 완전히 확신하지 못한다면 단순한 봇으로는 충분하지 않을 가능성이 높습니다.

자연어 처리 챗봇은 상담원과 동일한 방식으로 고객에게 서비스를 제공할 수 있습니다. 자연어 처리 chatbots 사용자에게 더 나은 경험을 제공하여 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 그 자체로도 충분히 좋은 목표이지만, 비즈니스를 위한 자연어 처리 챗봇을 만들기로 결정한 후에는 이 챗봇이 제공할 수 있는 다른 많은 이점이 있습니다.

예를 들어 NLP chatbots 는 고가의 앱을 효과적으로 대체할 수 있어 개발 비용 측면에서 비즈니스 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. 또한 고객 지원 외에도 대화형 마케팅을 위해 NPL chatbots 을 배포하여 고객의 의도를 인식하고 원활하고 즉각적인 거래를 제공할 수 있습니다. 분석 플랫폼과 통합하여 비즈니스의 데이터 수집 및 집계를 간소화할 수도 있습니다.

하지만 저희의 말을 믿으실 필요는 없습니다. Amazon과 Google과 같은 거대 기술 기업들은 지난 몇 년 동안 Alexa와 Google Home과 같은 가정용 비서에 막대한 투자를 해왔습니다. 잘 모르시겠지만, 이러한 어시스턴트는 대화형 AI를 사용하여 소유자와 상호 작용하며 사용자에게 역동적이고 무엇보다도 사람처럼 느껴지는 대화를 제공합니다.

기업들은 chatbots 을 사용하지 않을 수 없습니다.

인공 지능 chatbots 은 어떻게 작동하나요?

특정 기술

chatbots Chatbots 일반적으로 조직의 요구와 선호도에 따라 개인화되므로 챗봇에 어떤 기능을 부여할 것인지는 기업이 직접 결정합니다. 이 기술을 활용하는 기업은 챗봇의 핵심 역량을 정의하기 위해 다음과 같은 질문을 스스로에게 던져야 합니다:

• 챗봇의 목적은 무엇인가요?
• 어떤 사용자 문제를 해결하고자 하나요? (이는 궁극적으로 고객 만족도 향상에 도움이 됩니다.)
• 어떤 기능이 있나요?
• 챗봇이 해결해 주기를 원하지 않거나 필요하지 않은 것은 무엇인가요? (사용자의 불만을 피하는 데 도움이 됩니다.)

인지 능력

AI 챗봇은 인공 지능 기술을 사용하여 사용자가 입력한 텍스트가 챗봇의 역량 중 하나에 해당하는지 여부를 이해합니다. NLP chatbots 가 이해할 수 있는 일련의 요소가 있습니다:

• 의미적 변형: Chatbots 단어 간의 관계를 분석하여 의미를 도출합니다. 사용자가 같은 질문을 얼마나 다양한 방식으로 할 수 있을까요?
• 키워드: 문구에 어떤 키워드가 포함되어 있나요? 기업은 철저한 키워드 분석을 통해 어떤 키워드를 포함시켜야 하는지 결정해야 챗봇이 어떤 유형의 질문을 받고 있는지, 그리고 쿼리를 해결할 수 있는 리소스가 있는지 파악할 수 있습니다.
• 언어: 주어진 스킬에 대해 미리 정해진 단어 목록이 있나요? 질문은 다양한 방식과 다양한 언어(및 언어 변형)로 구성될 수 있습니다. 챗봇은 서면 텍스트에만 인지 능력이 적용되는 것이 아닙니다. 숫자, 이미지의 텍스트, 동영상 속 정보를 이해하고, 사람의 성별과 나이를 파악하고, 메시지의 감정 수준을 이해하고, 텍스트에서 키워드를 추출할 수 있습니다.

대화 용량

사용자와 대화를 시작하려면 기업은 사용자를 가장 효율적으로 안내할 수 있는 방법을 개발해야 합니다. 챗봇이 대화의 맥락을 이해하여 적절한 답변을 제공할 수 있도록 해야 합니다. 이를 위해 조직은 다음을 정의해야 합니다:

• 사용자를 답변으로 안내하는 데 필요한 단계 수
• 다음 상호작용을 유도하기 위해 유지해야 하는 컨텍스트
• 마케팅 활동을 위해 어떤 대화 기회를 발견했는지 파악합니다.

채널

이는 챗봇 설계의 핵심 부분입니다. 기업은 봇이 사용자와 상호 작용할 채널을 정의해야 합니다. Facebook과 같은 애플리케이션을 통해 대화하는 사용자와 웹사이트의 봇을 통해 상호작용하는 데스크톱 사용자는 상황이 다릅니다. 채널에는 여러 가지가 있으므로 해당 채널의 사용자가 어떻게 행동하는지 파악하는 것이 중요합니다.

교육 및 머신 러닝

머신러닝은 인공지능(AI)의 하위 분야로, 기계가 학습할 수 있는 방법론과 기술을 개발하는 것을 목표로 합니다. 학습은 데이터를 인간의 경험과 동일시하여 분석하는 알고리즘과 휴리스틱을 통해 수행됩니다. 이를 통해 데이터의 패턴을 식별할 수 있는 프로그램을 개발할 수 있습니다.

머신 러닝 덕분에 인공 지능 chatbots 은 미래의 행동을 예측할 수 있으며, 이러한 예측은 높은 가치를 지니고 있습니다. 머신 러닝의 가장 중요한 요소 중 하나는 자동화, 즉 프로그래머의 개입 없이 시간이 지남에 따라 기계가 예측을 개선하는 것입니다.

지능형 chatbots 은 머신 러닝에 의존하지만, 기업은 또한 chatbots 을 훈련시켜야 합니다. 최상의 응답을 제공하기 위해서는 지속적인 관심이 필요합니다. 데모와 사용자 테스트를 통해 조직은 개선이 필요한 부분을 파악할 수 있습니다. 다음은 기업이 가상 비서를 개선하기 위해 스스로에게 물어봐야 할 몇 가지 주요 질문입니다:

• 어떤 질문이 정답을 제공하나요?
• 사용자들은 어떤 새로운 질문을 하나요?
• 어떤 새로운 통합에 집중해야 하나요?

NLP, NLG, NLU, NLI의 차이점은 무엇인가요?

인공 지능의 세계에서는 네 가지 주요 약어가 사용되며, 이는 chatbots 을 이해하는 데 도움이 됩니다:

• 자연어 처리(NLP): 인간과 기계 간의 자연어 사용을 통한 상호작용을 연구하는 인공 지능 및 응용 언어학의 한 분야입니다. 보다 구체적으로, 인간의 커뮤니케이션을 처리하여 여러 부분으로 나누고 가장 관련성이 높은 메시지 요소를 식별하여 인간의 언어를 이해, 해석 및 조작하는 데 중점을 둡니다.
• 자연어 이해(NLU): 머신 러닝 분류 알고리즘, 단어의 순서와 빈도에 대한 통계 분석, 풍부한 학습 데이터에 의존하여 사용자의 메시지 뒤에 숨겨진 의도를 이해하는 자연어 처리의 한 분야입니다. NLU는 기계가 텍스트 뒤에 숨겨진 의미를 이해하는 데 중점을 둡니다.
• 자연어 생성(NLG): 자연어 처리의 한 분야이기도 합니다. 구조화된 데이터를 사람이 쉽게 이해할 수 있도록 텍스트나 음성과 같은 자연어로 변환하는 AI 프로세스를 말합니다. 사용자의 쿼리에 대한 응답을 생성하는 챗봇 기술입니다.
• 자연어 상호 작용(NLI): NLP의 또 다른 분야입니다. 이름에서 알 수 있듯이 인간과 기계 간의 상호 작용 및 커뮤니케이션을 의미합니다. NLI는 프로그래밍 언어를 인간의 언어로 또는 그 반대로 번역할 수 있는 일련의 프로세스입니다.

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