새로운 생성형 AI 기능이 적용된 대화형 AI 챗봇 구축
복잡한 쿼리를 이해하고 사람의 대화를 쉽게 탐색하는 생성형 AI 기반 챗봇과 음성 어시스턴트를 사용하여 대화 경험을 향상하세요.
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자연어 AI는 다양한 소스에서 사람의 대화를 이해할 수 있습니다.
모든 가상 어시스턴트에 생성형 AI 기능 도입 

IBV의 CEO를 위한 생성형 AI 연구 가이드에 따르면, 경영진의 85%는 향후 2년 안에 생성형 AI가 고객과 직접 소통할 것이라고 이야기합니다. 

watsonx Assistant에서 지능형 가상 구상담사를축하세요. watsonx Assistant는 watsonx.ai를 기반으로 구축된 IBM의 대화형 AI 플랫폼으로, 코드 작성이 필요 없거나 거의 필요 없으며 맞춤화된 대형 언어 모델(LLM - Large Language Models)을 임베드할 수 있습니다. 기업은 IBM의 인공 지능 솔루션을 사용하여 셀프 서비스 조치와 답변을 자동화하고 탁월한 사용자 경험의 개발을 가속화할 수 있습니다. 

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첫 번째 챗봇 대화 설계
특집 콘텐츠 블로그

대화형 검색을 통한 생성형 AI 혁신 추진

구성 항목
생성형 AI로 대화 검색  대화 검색은 RAG(retrieval-augmented generation, 검색 증강 생성)에 대형 언어 모델(LLM - Large Language Model)을 활용하여 귀사의 콘텐츠에 기반한 정확도 높고 자연스러운 대화형 답변을 생성하도록 설계되었습니다. 이제 더 이상 규칙 기반 FAQ 챗봇을 수동으로 구축하지 마세요. 생성형 AI를 귀사의 지식 데이터베이스와 병용하여 고객이 할 수 있는 다양한 질문에 대한 답변을 자동으로 생성하는 것이 훨씬 더 쉽고 빠릅니다. 지금 watsonx Assistant의 단계별 스타터 키트와 코드 작성이 거의 필요 없는 맞춤형 확장 프레임워크를 사용하여 시작해 보세요. watsonx Assistant가 AI로 콘텐츠를 혁신적으로 변화시키는 방법 알아보기

향상된 추론과 사용자 의도 인식  IBM의 NLU(Natural Language Understanding) 엔진은 변환 아키텍처에 기반한 새로운 모델을 사용하여 인간의 언어를 보다 정확하게 이해하고 이전에 비해 훨씬 더 적은 훈련으로도 요청을 분류할 수 있습니다. watsonx Assistant를 기반으로 구축된 AI 봇은 주제당 평균 5개의 훈련 예시만으로도 탁월한 분류 정확도를 달성할 수 있습니다. 이로 인해 워크플로가 간소화되며 기존에는 가상 어시스턴트가 고객의 말을 이해할 수 있도록 훈련하는 데 소요되었던 수 시간, 수일 또는 수 주 동안의 데이터 분석을 단축할 수 있습니다.  watsonx Assistant의 새로운 트랜스포머 아키텍처 알아보기

자동 학습 AI 기술 가상 어시스턴트와 상호 작용하는 사용자는 다양한 해결 방법 중에서 선택하는 경우가 많습니다. IBM의 대화형 AI 플랫폼을 기반으로 구축된 자가 학습 생성 AI 챗봇은 질문에 최적으로 답변하고 대화 흐름 유도를 향상하기 위해 이전의 상호 작용에서 자동으로 학습하는 알고리즘을 채택합니다. 자동 학습에 대해 자세히 알아보기
이점

IBM의 혁신적인 대화형 AI 솔루션의 이점을 활용하세요.

최첨단 연구를 통해 지속적으로 보완되는 AI 기술

Assistant는 IBM Research와 파트너십을 맺고 인공 지능, 머신 러닝, 딥 러닝, NLP(자연어 처리) 및 이해, 대화형 AI, 생성형 AI와 자동화를 혁신하여 이러한 혁신 사항을 Assistant에 바로 적용합니다.

맞춤형 watsonx LLM을 이용하며 자체 LLM을 사용할 수 있는 유연성을 누리세요.

Assistant는 전체 데이터 추적 기능을 포함하고 방대한 양의 데이터 세트를 이용하여 훈련되었으며, 질문에 대해 회사별 정보에 기반한 정확하고 추적 가능한 답변을 제공할 수 있도록 설계된 IBM 파운데이션 모델을 활용합니다. 자체 LLM을 활용하여 귀사의 사용 사례에 최적화된 생성적 기능을 갖춘 가상 어시스턴트를 맞춤화하세요.

막힘 없이 사용자를 안내할 수 있는 개인화된 챗봇

watsonx 챗봇은 모호한 요청, 주제 변경, 오타나 기타 어려움이 있는 커뮤니케이션 등에 구애받는 일 없이 깔끔하지 않은 고객 상호 작용도 문제없이 처리합니다. 강력한 AI 엔진은 확정적으로 답변할 때, 거래에 관한 지원을 제공해야 할 때 또는 인간 상담사와 연결해야 하는 때를 인지합니다.

자주 묻는 질문(FAQ)

생성형 AI는 학습된 데이터를 기반으로 텍스트, 이미지, 오디오, 코드 및 기타 콘텐츠를 생성할 수 있는 딥 러닝 모델입니다.

watsonx는 IBM의 엔터프라이즈급 클라우드 네이티브 AI 및 데이터 플랫폼으로서, 비즈니스 운영에 인텔리전스를 제공하며 AI를 구축하는 사람들이 위치와 관계없이 모든 데이터를 책임감 있고 투명하게 활용하는 생성형 AI를 훈련하고 검증하며, 조정하고 배포할 수 있도록 지원합니다.

비기술직 직원들조차 탁월한 디지털 경험을 제공하는 강력한 가상 상담사를 구축할 수 있도록 지원하는 watsonx Assistant처럼 IBM의 AI로 강화된 제품을 사용하여 생성형 AI와 파운데이션 모델의 이점을 누릴 수도 있습니다.

대화형 인공 지능(AI)은 사용자가 대화할 수 있는 챗봇이나 음성 어시스턴트 등의 기술을 말합니다. 대량의 데이터, 딥 러닝머신 러닝과 자연어 처리를 사용하여 사람의 대화를 모방하고, 실시간으로 질문에 답변하고 최종 사용자와의 상호 작용을 최적화하여 사용자가 인간 상담사와 상담하지 않고도 정보를 찾거나 복잡한 작업을 완수할 수 있도록 지원합니다.

고객 서비스

고객 서비스는 다른 부문을 제치고 CEO들이 가장 우선시하는 생성형 AI 부문(IBV)으로 부상했습니다. 고객은 맞춤형 답변을 빠르고 쉽게 얻기를 바라며, 기업이 새로운 기술을 더 빨리 도입하기를 요구합니다. 생성형 AI 고객 서비스 챗봇은 유용할 뿐 아니라 표준적인 고객 상호 작용을 관리하는 데 필수적이기도 합니다. 고객 서비스 챗봇을 살펴보세요.

인사팀

생성형 AI는 직원 경험을 새롭게 창조하기 위한 장을 마련합니다(IBV). 가상 에이전트는 직원에게서 자주 묻는 질문에 답변하는 부담을 덜어 주고 고된 수동 작업을 자동화하여 HR 전문가들이 일상적인 처리 업무에서 진정으로 중요한 인재 양성에 집중할 수 있도록 합니다. HR 챗봇을 살펴보세요.

마케팅 및 영업

많은 경우 기업은 대화형 AI 챗봇을 활용하여 구매자를 연중무휴 24시간 지원하고 복잡한 옴니채널 여정을 안내합니다. 브랜드는 강력한 분석 기능을 활용하여 더욱 효과적인 대화를 유도하고 수동적인 방문자를 참여도가 높은 잠재 고객으로 전환하는 개인화된 쇼핑 경험을 제공할 수 있습니다. 마케팅 챗봇을 살펴보세요.

AI 어시스턴트는 끊임없이 진화하는 웹 앱의 세계에서 원활하게 정보를 불러오고 가져와야 합니다. API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)는 두 애플리케이션이 데이터와 기능을 개방하여 서로 통신할 수 있도록 하는 소프트웨어 중개자입니다. 앱 개발자는 API의 인터페이스를 사용하여 다른 제품 및 서비스와 통신하여 최종 사용자가 요청한 정보를 반환합니다. watsonx Assistant를 사용하면 서드 파티 API에 간편하게 연결하여 채널, CRM 시스템, 데이터베이스, 검색 툴, 서비스 플랫폼으로서의 연결 센터와 고객 지원 툴 등과 손쉽게 통합하고 워크플로를 간소화할 수 있습니다. watsonx Assistant 통합을 살펴보세요.

예, watsonx Assistant를 사용하면 옴니채널 고객 경험을 제공할 수 있습니다. 여러 채널과 앱에 가상 에이전트를 배포하여 고객 참여를 증대할 수 있습니다. IBM은 웹 채팅, 전화, SMS, 모바일 앱, Facebook Messenger, WhatsApp, Intercom, Amazon Alexa 등의 소셜 미디어 메시지 앱을 위한 기본 제공 통합과 확장 프로그램을 제공합니다. watsonx Assistant 통합을 살펴보세요.

예, Watson Discovery, Coveo, Google Custom Search, Magnolia와 같은 검색 툴과 함께 통합을 활용하여 가상 상담사가 귀사의 기존 문서, 웹사이트와 엔터프라이즈 애플리케이션(Salesforce, SharePoint, Box, IBM Cloud Object storage 등)을 검색해, 고객 문의에 알맞은 정확한 답변을 제공하도록 할 수 있습니다. watsonx Assistant 검색 통합을 살펴보세요.

예, IBM의 템플릿 카탈로그에 산업 카테고리(의료 및 금융 서비스), 확장 스타터 키트 등이 추가되었습니다. 이러한 카테고리와 키트 및 로우코드/노코드 대화형 인터페이스를 활용하여 챗봇 스킬을 더 빠르게 구축하고 대화형 AI 챗봇의 배포를 가속화할 수 있습니다.

챗봇은 오늘날 고객과의 상호 작용을 24시간 연중무휴로 일관되게 관리하며, 동시에 응답 품질을 지속적으로 개선하고, 비용을 절감할 수 있습니다. 챗봇은 워크플로를 자동화하고 직원들이 반복적인 작업에서 벗어날 수 있도록 도와줍니다. 또한, 챗봇은 한 번에 여러 사용자가 즉각적으로 사용할 수 있기 때문에 전화를 기반으로 하는 고객 지원의 오랜 대기 시간이나 이메일, 채팅 및 웹 기반 지원의 더 긴 대기 시간을 줄일 수 있습니다. 이는 뛰어난 사용자 경험이며, 만족한 고객은 브랜드에 대한 충성도를 나타낼 가능성이 더 큽니다. 고객 서비스 챗봇을 살펴보세요.

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