AI 가상 어시스턴트 vs. 챗봇

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AI 가상 어시스턴트 vs. 챗봇

챗봇이 무엇인지, 챗봇이 고객 환경을 어떻게 개선하고 구축할 수 있는지에 대한 모범 사례에 대해 알아보세요.

가상 어시스턴트는 인공지능(AI)과 자연어 처리(NLP)를 사용하여 고객 질문을 파악하고 이의 답변을 자동화함으로써 인간의 대화를 시뮬레이션하는 애플리케이션입니다. 가상 어시스턴트는 사용자가 인간의 개입 없이도 텍스트 입력, 음성 입력 또는 둘 모두를 통해 질문과 요청에 응답함으로써 자신에 필요한 정보를 손쉽게 찾을 수 있도록 합니다.

귀하는 Apple의 Siri, Google Assistant 및 Amazon Alexa 등의 음성 입력을 사용하는 가상 어시스턴트에 대해 알고 있을 것입니다. 일부 가상 어시스턴트는 웹 사이트에 임베드되어 있으며 텍스트 채팅으로 상호작용합니다. 어떤 방식이든 가상 어시스턴트를 이해하는 핵심은, 대화를 통해 필요한 사항에 대한 질문을 할 수 있으며 가상 어시스턴트가 답변과 후속 질문을 통해 검색의 세분화에 도움을 줄 수 있다는 점입니다.

귀하는 "지능형 가상 어시스턴트" 또는 "가상 에이전트" 라고 하는 가상 어시스턴트에 대해 들어 보았을 수 있습니다. 종종 이 둘을 '챗봇'이라고도 하지만, 이러한 두 용어는 혼동해서 사용하면 안 됩니다. 이들 간의 기술에 주요 차이점이 있기 때문입니다.

가상 어시스턴트와 챗봇: 주요 차이점

역사를 살펴보면 챗봇은 텍스트 기반이었으며, 이는 제한된 단순 질문 세트에 대해 챗봇 개발자들이 사전에 작성한 답변으로 응답하도록 프로그래밍되어 있습니다. 이는 마치 대화식 FAQ처럼 작동했으며, 훈련을 받은 특정 질문과 답변에 대해서는 잘 작동했습니다. 하지만 복잡한 질문이나 개발자가 미처 예측하지 못했던 질문을 하면 제대로 작동하지 않았습니다.

간단히 말해서, 챗봇과 가상 어시스턴트의 주요 차이점은 챗봇의 학습 능력 부재에 있습니다.

반면에, 가상 어시스턴트는 자연어 인식 능력을 사용하여 사용자의 요구사항을 구분합니다. 그리고 이는 고급 AI 툴을 사용하여 사용자가 무엇을 얻고자 하는지를 판별합니다. 이러한 기술은 AI의 요소인 머신 러닝딥러닝(뉘앙스에 약간 차이가 있음)에 의존하여 사용자 상호작용을 기반으로 하는 질문과 답변에 대한 점점 더 세분화된 지식 기반 데이터베이스를 개발하며, 이는 사용자 요구사항을 정확하게 예측하고 시간이 지나면서 정확하게 답변할 수 있는 능력을 개선합니다.

예를 들어, 사용자가 내일의 날씨에 대해 묻는 경우 단순 챗봇은 비가 올 것인지 여부에 대해서만 단순하게 대답할 수 있습니다. 그러나 가상 어시스턴트는 사용자가 정말로 알고 싶은 내용이 실은 우비를 입고 우산을 들고 외출해야 하는지 여부임을 판별할 수 있습니다.

그럼에도 불구하고, 점점 더 스마트해지는 챗봇

귀하는 가상 어시스턴트와 챗봇이라는 용어가 종종 혼동되어 사용되고 있음을 알아챘을 수 있습니다. 또한 일부 챗봇이 이제는 복잡한 알고리즘을 사용하여 보다 상세한 응답을 제시하고 있다는 것도 사실입니다.

하지만 가상 어시스턴트의 딥 러닝 기능 덕분에 시간이 지나면서 상호작용이 보다 정교해지고 있으며 인간과의 상호작용을 통해 응답들에 대한 웹이 구축되고 있다는 사실은 충분히 주목할 만합니다. 가상 어시스턴트가 보다 오래 운용될수록 이의 응답은 보다 강력해집니다. 따라서 딥 러닝을 사용하는 가상 어시스턴트는 특히 최근의 통합 알고리즘 기반 지식을 갖춘 챗봇보다 질의에 대한 보다 상세하고 정확한 응답을 제시할 수 있으며, 특히 질의 이면의 의도까지도 파악하고 있습니다.

가상 어시스턴트의 용도

모바일 앱과의 연동에서부터 특수 제작된 디바이스(예: 지능형 온도계 및 스마트 주방 기기)에 이르기까지, 소비자들은 다양한 종류의 태스크에 가상 어시스턴트를 사용합니다. 대화형 인터페이스도 다양할 수 있습니다. 이는 소셜 미디어 메시징 앱, 독립형 메시징 플랫폼 또는 웹 사이트의 애플리케이션에서 사용될 수 있습니다. 몇 가지 일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다.

  • 지역 식당 및 가는 길 찾기
  • 양식 및 재무 애플리케이션 내의 필드 정의
  • 스포츠 경기의 최신 득점 보기
  • 선호하는 브랜드에서 일반 고객 서비스 받기
  • 시간 또는 위치 기반 태스크를 수행하도록 리마인더 설정
  • 실시간 날씨 상황과, 연관된 의류 추천 제공

가상 어시스턴트를 사용하는 이유

고객 참여와 브랜드 충성도 개선

전자상거래 시대가 성숙해지기 전에는 고객들에게 질문, 염려 또는 불만이 있는 경우 상담원의 응답을 받기 위해 기업에 이메일을 보내거나 전화를 해야 했습니다. 그러나 예측 불가능한 수요에 대처하기 위해 고객 서비스 부서에 직원을 두거나 밤낮으로 유사한 혹은 반복적인 질문에 일관된 답변을 제시하도록 직원들을 재훈련시키는 일은 많은 기업들에게  지속적으로 비용이 많이 드는 일이었습니다.

오늘날의 가상 어시스턴트는 지속적으로 연중무휴 하루 24시간 내내 고객과의 상담을 관리하면서도 지속적으로 응답 품질을 개선하고 비용을 절감할 수 있습니다. 또한 가상 어시스턴트는 전화를 통한 고객 상담 시의 긴 대기 시간을 없앨 수 있으며 이메일, 채팅 및 웹 양식을 통한 지원에 소요되는 이보다 긴 대기 시간까지도 없앨 수 있습니다. 수많은 사용자가 동시에 몰려와도 이를 즉시 처리할 수 있기 때문입니다. 이는 대단한 사용자 경험이며, 사용자 만족도가 높아질수록 브랜드 만족도와 충성도 역시 높아집니다.

비용 절감

고객 지원 센터에 직원들이 24시간 상주하면 비용이 많이 듭니다. 인사과와 같은 일부 부서의 경우에는 24시간 지원이 가능하지 않을 수 있습니다. 이러한 기능의 아웃소싱을 처리하기 위한 업종이 생겼지만, 이는 상당한 비용이 수반되며 고객과의 브랜드 상호작용에서 기업의 통제권이 제한됩니다.

그러나 가상 어시스턴트는 하루 24시간, 일주일 내내 질문에 답변할 수 있습니다. 이는 새로운 첫 번째 지원 라인을 제공하거나, 가장 바쁜 시간에 지원을 보강하거나, 추가 지원 옵션을 제공할 수 있습니다. 적어도 가상 어시스턴트를 사용하면 상담원과 대화를 나누어야 하는 사용자의 수를 줄일 수 있으며, 그 덕분에 기업들은 수요 증가에 따라 직원들을 보강하거나 24시간 보조 직원을 두어야 할 필요성이 사라집니다.

리드 생성 및 육성

가상 어시스턴트는 영업을 지원하고 전환율을 개선함으로써 안내서와 주요 정보를 구매자들에게 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 웹 사이트에서 제품이나 서비스를 찾아보는 고객은 다양한 기능, 속성 또는 플랜에 대해 질문할 수 있습니다. 가상 어시스턴트는 해당되는 답변을 제시함으로써 고객이 구매할 제품 또는 서비스를 결정하거나 이러한 최종 구매를 위한 다음의 논리적 단계를 진행할 수 있도록 지원합니다. 그리고 다단계 판매 경로를 통한 보다 복잡한 구매의 경우 가상 어시스턴트는 고객을 훈련된 판매 에이전트와 연결하기 전에 주도권을 얻을 수 있습니다.

가상 어시스턴트 선정을 위한 우수사례와 팁

가상 어시스턴트의 선택은 매우 간단하지만, 기업과 사용자들이 얻는 보상은 엄청날 수 있습니다. 고객들에게 응답형의 대화식 채널을 제공함으로써 기업은 비용을 절감하면서도 즉각적이고 언제나 가능한 상호작용에 대한 기대치를 충족할 수 있습니다.

예를 들어, 전자상거래 기업의 한 디지털 전략가는 가상 영업 어시스턴트를 선텍하여 배치함으로써 제품을 찾아보는 고객에게 제품에 대한 보다 자세한 정보를 제공하고 모델 간의 차이점을 강조해서 설명하며 추가적인 사용자 안내서와 사용법 동영상을 제공할 수 있습니다. 이와 마찬가지로, 기업 조직의 HR 부서는 인적 교류가 없이도 직원들에게 장점 관련 정보에 대한 연중무휴 24시간 액세스를 제공하고 해당 정보의 탐색을 용이하게 해주는 가상 어시스턴트를 찾아주도록 개발자에게 요청할 수 있습니다.

어떤 경우든 혹은 어떤 프로젝트든, 가상 어시스턴트를 선택하기 위한 다섯 가지 우수사례와 팁들은 다음과 같습니다.

  1. 당면한 목표를 성취하면서도 향후 확장을 제한하지 않는 솔루션을 선택하세요. 가상 어시스턴트를 요구하는 그룹은 단기적으로 무엇을 성취하고자 할까요? 이러한 목표는 현재 어떻게 해결되고 있나요? 그리고 가상 어시스턴트의 요구사항을 해결하는 과제는 무엇인가요? 에이전트 지원, 내부 IT 또는 HR 지원 및 심지어는 의료 보험 가입을 포함하여, 기업의 다른 그룹들 역시 자체 요구사항에 맞게 이 기술을 어떻게 사용할 수 있나요?
  2. AI가 가상 어시스턴트와 고객 경험에 미치는 영향을 파악하세요. 많은 유행어들처럼 AI에도 많은 의문점들이 제기되고 있으므로, AI의 정확한 사용처와 그 방법을 알아보세요. 이는 자연스럽고 로봇이 아닌 방식으로 대화를 관리할 수 있도록 지원함은 물론, 고객들이 수행하고자 하는 바를 이해할 수 있도록 지원하고 표현 가능한 다양한 방법들을 제시할 수 있어야 합니다. 최종 목표는 고객이 어려움 없이 필요한 정보를 즉시 얻을 수 있도록 하는 것입니다. 이러한 기능이 없다면, 이는 단지 또 하나의 챗봇에 불과합니다.
  3. 시간이 지나면서 어시스턴트를 구축, 훈련 및 이를 개선하는 데 무엇이 필요한지 물어보세요. 대대적인 광고에도 불구하고, AI는 자신이 수행해야 할 모든 것들을 알지는 못합니다. 따라서 어떤 의도(목적) 혹는 사전 구축된 콘텐츠가 바로 제공되는지와 함께 자신이 무엇을 직접 구축해야 하는지를 확실히 알아두세요. 일부 가상 어시스턴트는 히스토리 챗로그와 대본을 사용하여 해당 의도를 구축하여 시간을 절감하는 기능을 제공합니다. 또한 머신 러닝을 사용하는 사람들은 시간이 지나면서 응답을 자동으로 조정하고 이를 개선할 수도 있습니다.
  4. 기존 투자를 대체하지 않고 이를 연계할 수 있는 방법을 찾으세요. 종종 신규 채널이나 기술들은 마치 이전의 것들을 대체할 수 있을 것처럼 보일 수 있습니다. 하지만 그 대신에, 이는 단지 기업이 관리할 수 있는 또 하나의 다른 매체에 불과합니다. 이러한 채널과 고객 케이스 시스템에 연결되는 가상 어시스턴트는 두 최상의 세계를 제공할 수 있습니다. 즉, 고객 경험을 현대화하는 동시에 해당 문제점을 해결할 수 있는 개인과 정보에 사용자를 보다 정확하게 라우팅할 수 있습니다.
  5. 가상 어시스턴트가 배치, 확장성 및 보안 요구사항을 충족하는지 판별하세요. 모든 기업과 업종에는 고유한 규제 준수 요건과 요구사항이 있습니다. 따라서 이러한 기준을 명확히 정의하는 것이 중요합니다. 많은 가상 어시스턴트는 다른 고객 대화에서 얻은 결과와 학습 성과를 활용할 수 있도록 클라우드를 통해 제공됩니다. 따라서 온프레미스 솔루션이나 싱글 테넌트 환경이 필요한 경우에는 가용한 제공자의 목록이 훨씬 줄어듭니다. 또한 고도로 규제된 업계에서 중요한 영향을 미칠 수 있으므로, 데이터가 사용되는 경우와 그 사용 방법을 파악하는 것도 매우 중요합니다. 예를 들어, IBM Watson® Assistant는 보다 엄격한 데이터 개인정보 보호를 위한 선택적 데이터 격리는 물론 IBM cloud Pak® for Data를 통한 SaaS, 온프레미스 및 퍼블릭 클라우드 등의 다양한 배치 옵션을 제공합니다.

가상 어시스턴트와 IBM

Watson 활용

IBM Watson Assistant는 고객 문제를 처음으로 해결하는 데 도움이 되는 클라우드 기반 AI 어시스턴트입니다. 이는 애플리케이션, 디바이스 및 채널에서 빠르고 일관적이며 정확한 답변을 제공합니다. AI를 사용하는 Watson Assistant는 고객 대화를 통해 학습함으로써 오랜 대기 시간, 지루한 검색 및 도움이 안 되는 챗봇을 줄이면서도 처음부터 문제를 해결할 수 있는 능력을 개선합니다. IBM Watson Discovery와 결합하면 AI 기반 검색을 사용하여 문서와 웹 사이트의 정보를 통해 사용자 상호작용을 개선할 수 있습니다.

Watson Assistant는 고객에게 해당 문장에 대한 맥락을 요구함으로써 상호작용을 최적화합니다. 이는 질문을 재차 바꾸어 말해야 하는 번거로움을 줄임으로써 보다 긍정적인 고객 경험을 제공합니다. 또한 Watson Assistant는 해당 질문에 대한 답변에서 고객들에게 다양한 옵션을 제공합니다. 특히나 복잡한 고객 문제를 해결할 수 없는 경우, 이는 바로 동일 채널에서 해당 고객을 상담 직원에게 자연스럽게 연결해 줄 수 있습니다.

Watson Assistant는 고객 서비스 에코시스템에 연결함으로써 플랫폼 및 툴과 통합하고 시작부터 끝까지 모든 고객 경험을 보다 스마트하고 단순하게 만들 수 있도록 설계되었습니다. 이로 인해 기업과 고객의 상호작용은 낮선 사람들과의 일련의 무분별하고 단편적인 대화처럼 느껴지기보다는 진정으로 배려하는 사람들과의 보다 의미 있는 관계처럼 느껴집니다.

IBM은 또한 고객 경험이 단순한 대화 이상임을 이해하고 있습니다. 이는 민감한 데이터의 보호와도 밀접한 관련이 있습니다. 그래서 우리는 모든 Watson 제품의 디자인에 세계 최고 수준의 보안성, 신뢰성 및 규제 준수 전문 지식을 제공하고 있습니다. 또한 IBM은 IBM Cloud Pak for Data를 통해 IBM Cloud 혹은 자체 선정한 기타 클라우드 제공자에 Watson Assistant 온프레미스를 배치할 수 있는 유연성을 제공함으로써 자체 투자를 보호할 수 있도록 지원합니다.

최종 결론

챗봇과 가상 어시스턴트는 별개의 솔루션일 수 있지만, 이들 모두는 모두 오늘날의 비용 절감, 리소스 최적화 및 상호작용 자동화 요구사항에서 중요한 역할을 합니다. 기업의 요구사항을 파악하고 해당 옵션을 평가함으로써 목표를 달성하고 최상의 장점을 구현하는 데 도움이 되는 AI 솔루션을 선택할 수 있도록 보장하는 것이 중요합니다.

이 5분 분량의 평가를 받으면 고객 만족도 개선, 비용 절감 및 수익 창출을 위해 AI를 사용하여 고객 서비스 상호작용을 최적화할 수 있는 부분을 찾을 수 있습니다.

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