개요
적응력이 뛰어난 AI 챗봇으로 한 번에 정확하게 작동
IBM Watson Assistant는 질문을 이해하고 최상의 답변을 찾거나 검색하며 사용자가 의도한 조치를 완료할 수 있도록 딥 러닝, 머신 러닝 및 자연어 처리(NLP) 모델을 기반으로 빌드되었습니다. Watson은 또한 의도 분류와 엔티티 인식을 사용하여 컨텍스트에 맞게 고객을 보다 잘 이해하고, 필요하면 이들을 담당 직원에게 연결해 줄 수 있습니다.
IBM Watson Assistant는 질문을 이해하고 최상의 답변을 찾거나 검색하며 사용자가 의도한 조치를 완료할 수 있도록 딥 러닝, 머신 러닝 및 자연어 처리(NLP) 모델을 기반으로 빌드되었습니다. Watson은 또한 의도 분류와 엔티티 인식을 사용하여 컨텍스트에 맞게 고객을 보다 잘 이해하고, 필요하면 이들을 담당 직원에게 연결해 줄 수 있습니다.
운영 효과
보다 효율적으로 작동하는 AI 챗봇 빌드
자신만의 방식으로 자신만의 용어로 말하면서도, 고객들이 간편하게 가급적 최소의 단계로 보다 많은 조치를 완수할 수 있도록 지원합니다.
이해하는 AI 챗봇
요구사항 이해
단지 몇 개의 예제 문장만으로도 어떤 언어로든 신규 주제를 이해할 수 있도록, 동급 최강의 NLP를 빠르게 훈련시킬 수 있습니다.
사용자 도메인에 적응
딥 러닝 모델은 훈련 데이터로 제공하는 문장을 기반으로 비즈니스 도메인에 자동으로 적용됩니다.
답변이 불필요한 시점 알기
비관련성 감지 모델은 시스템이 자신 있게 "참여(buzz-in)"할 시점과 지원 문서나 담당 직원에게 인계할 시점을 알 수 있도록 도와줍니다.
일반 언어 응답의 인식
강력한 엔티티 검출 모델은 동의어, 날짜, 시간, 숫자 등 고객의 일반적인 언어 응답을 인식할 수 있습니다.
중복해서 질문하지 않음
이전 요청에서 수집된 정보를 사용하여 단계를 건너뛰고 대화를 간소화하여 불만사항을 줄입니다.
중단 없는 자연스러운 대화 처리
추가 설정 없이도 고객 상호작용 중에 모호한 요청, 주제 변경, 맞춤법 오류 및 오해 등을 적절하게 처리합니다.
기존 콘텐츠에서 답변 찾기
특정 의도나 조치를 통해 명확히 훈련을 받지 않은 경우에도, IBM Watson Discovery로 구동되는 이 지능형 검색 기능은 기존 문서, 웹 사이트 및 지식 기반 데이터베이스에서 고객 요청에 대한 정확하고 간결한 답변을 찾습니다.
인사이트를 찾는 AI
의도 추천
Watson Assistant는 머신 러닝을 사용하여 기존 로그에서 인식할 수 없는 주제 클러스터를 식별하여 시스템에 새 주제로 추가할 항목의 우선 순위를 지정하는 데 도움이 됩니다.
엔티티 추천
때때로 기존의 주제에서는 보다 다양한 훈련 예제가 필요합니다. 이러한 이유로 인해, Watson Assistant는 기존의 주제에 추가해야 할 문장을 추천합니다.
의도 충돌 해결
어시스턴트의 성능에 악영향을 줄 수 있는 훈련 데이터의 잠재적 오버랩을 자동으로 감지하여 사용자에게 경보를 제시합니다.
FAQ
일반적인 챗봇 플랫폼 유스케이스는 무엇일까요?
고객 지원이 가장 일반적인 챗봇 유스케이스입니다. 챗봇은 고객 질문에 답변하고 간단한 문제점 해결을 고객에게 안내하며 필요한 리소스에 고객을 연결함으로써 탁월한 사용자 경험을 제공하고자 모색 중인 제품 및 서비스 관련 회사 모두에 유용합니다. 챗봇은 리드 생성을 지원하는 툴을 찾고 있는 영업 팀에서도 종종 사용합니다. 챗봇은 이들이 묻는 질문에 기반하여 잠재적 리드를 빠르게 검증한 후에 이를 영업 담당자에게 전달하여 거래를 마감할 수 있습니다. 챗봇은 디지털 영업사원의 역할을 수행함으로써 전자상거래에서도 사용할 수 있으며, 이는 마치 고객들이 오프라인 매장에서 경험하는 상황과 매우 유사합니다. 전자상거래 챗봇은 수동적인 방문자를 관심도가 높은 잠재 고객으로 전환시키는 맞춤형 쇼핑 경험을 제공할 수 있습니다.
챗봇을 사용하여 어떻게 고객 지원 워크플로우를 자동화할 수 있나요?
웹 사이트에서 제품이나 서비스를 찾아보는 고객은 다양한 기능, 속성 또는 플랜에 대해 의문점을 가질 수 있습니다. 챗봇은 이러한 답변을 제공함으로써, 구매할 제품이나 서비스를 고객이 결정하거나 이러한 최종 구매를 위한 다음의 논리적 단계를 진행할 수 있도록 지원합니다. 그리고 다단계 판매 경로를 통한 보다 복잡한 구매의 경우, 챗봇은 고객을 훈련된 판매 에이전트와 연결하기 전에 주도권을 얻을 수 있습니다.
챗봇 솔루션이 어떻게 고객 만족도를 향상시킬 수 있나요?
오늘날, 챗봇은 지속적으로 응답 품질을 개선하고 비용을 절감하면서도 연중무휴 24시간 고객 응대를 지속적으로 관리할 수 있습니다. 챗봇은 워크플로우를 자동화하고, 반복적인 작업으로부터 직원들을 해방시킵니다. 챗봇은 또한 전화를 통한 고객 상담 시에 긴 대기 시간을 없앨 수 있으며, 심지어는 이메일, 채팅 및 웹 양식의 지원에 소요되는 이보다 긴 대기 시간도 제거할 수 있습니다. 수많은 사용자가 동시에 몰려와도 이를 즉시 처리할 수 있기 때문입니다. 이는 대단한 사용자 경험이며, 이에 만족하는 고객들은 브랜드 충성도를 표현할 가능성이 더욱 높습니다.
가상 에이전트 또는 챗봇이 실시간으로 고객들에게 응답하나요?
챗봇은 하루 24시간, 일주일 7일 내내 질문에 답변할 수 있습니다. 이는 새로운 첫 번째 지원 라인을 제공하거나, 가장 바쁜 시간에 지원을 보강하거나, 추가 지원 옵션을 제공할 수 있습니다. 챗봇을 사용하면 최소한 사람과 대화하는 사용자 수를 줄일 수 있으며, 이로 인해 수요 증가 또는 24시간 지원 직원 채용으로 인한 기업 확장을 피할 수 있습니다.
API란 무엇인가요?
API는 두 개의 애플리케이션이 자체 데이터와 기능을 공개함으로써 서로 간 통신할 수 있도록 해주는 소프트웨어 중개자입니다. 앱 개발자는 API의 인터페이스를 사용하여 다른 제품 및 서비스와 통신함으로써 일반 사용자가 요청한 정보를 리턴합니다. 전화기나 컴퓨터에서 애플리케이션(예: 가상 어시스턴트)을 사용하는 경우, 애플리케이션은 인터넷에 연결하여 API를 통해 서버로 데이터를 전송합니다. 그러면 API는 필요한 조치를 취할 수 있도록 서버의 데이터 해석을 지원합니다. 마지막으로, 서버는 요청된 데이터를 API를 통해 다시 디바이스로 전송합니다. API에서 해당 데이터는 애플리케이션에 의해 해석되어 판독 가능한 형식으로 사용자에게 제시됩니다. API가 없다면, 우리가 사용하는 많은 온라인 애플리케이션은 가능하지 않을 것입니다.
모바일 앱에서 고객 서비스 챗봇과 상호작용할 수 있나요?
예, 실제로 모바일 앱에 챗봇을 배치하는 것은 일반적인 유스케이스입니다. 영국의 최대 소매 은행인 Lloyds Banking Group은 다수의 가상 어시스턴트를 보유하고 있습니다. 가장 특징적인 것은 소매 모바일 뱅킹 앱으로서, 여기서는 1천만 명 이상의 모바일 고객들이 자신이 원하는 시간에 은행과 교신할 수 있습니다.
내 AI 봇을 Facebook Messenger, Whatsapp, Slack 또는 Amazon Alexa 등의 소셜 미디어 채널에 배치할 수 있나요?
예, Twilio 및 WhatsApp을 사용하여 자신의 챗봇을 Facebook Messenger, Intercom, Slack, SMS에 배치할 수 있습니다. 심지어는 Amazon Alexa에도 배치할 수 있습니다. Watson Assistant 통합에 대해 자세히 알아보세요.
챗봇 템플릿을 사용할 수 있나요?
기본적으로, 온라인 채팅 창은 사용자가 시작할 수 있는 홈 화면을 표시하고 어시스턴트와 상호작용하는 방법을 이들에게 알려줍니다. 홈 화면 스타일의 변경에 사용할 수 있는 CSS 헬퍼 클래스에 대한 정보는 사전 빌드된 템플리트 문서를 참조하세요.
내 AI 챗봇 소프트웨어를 FAQ의 지식 기반 데이터베이스에 연결할 수 있나요?
Watson Assistant의 Search Skill은 Salesforce, SharePoint, Box 및 IBM Cloud Object 스토리지를 포함한 기존 문서, 웹 사이트, 지식 기반 데이터베이스 및 엔터프라이즈 애플리케이션에서 고객 문의에 대한 정확한 답변을 찾을 수 있습니다.
Watson Assistant 대화 드래그 앤 드롭 편집기는 어떻게 작동하나요?
대부분의 툴에서, 대화 플로우의 수정은 불안정하고 오류를 유발하기 쉽습니다. 하지만 Watson Assistant의 끌어서 놓기(drag-and-drop) 편집기를 사용하면 추가적인 문제점에 대해 염려하지 않고도 콘텐츠, 조건 또는 단계적 우선순위를 빠르게 변경할 수 있습니다.