고객 서비스에서의 AI 미래

생성형 AI, 머신 러닝, 에이전틱 AI는 이제 고객 경험 에코시스템의 필수 구성 요소로 자리 잡았으며, 기업이 더 빠르고 정확하며 개인화된 고객 서비스 상호 작용을 제공할 수 있도록 지원합니다. 전 세계적으로 기업들은 AI의 힘을 인식하고 있습니다. 성숙한 AI 도입 기업(AI 기반 고객 서비스를 운영하거나 최적화하는 조직)은 고객 만족도가 17% 더 높은 것으로 나타났습니다.¹

오늘날의 고객 서비스는 단순한 AI 기반 챗봇과 정적 도움말 페이지를 훨씬 뛰어넘습니다. 이러한 시스템은 자연어 처리(NLP)를 사용하여 의도를 이해하고, 실시간으로 감정 분석을 수행하고, 컨텍스트와 기록에 따라 응답을 조정합니다. 기본 알고리즘은 상호 작용을 통해 지속적으로 학습하여 시간이 지남에 따라 정확성과 관련성을 개선합니다.

AI 도구는 고객 관계 관리(CRM) 플랫폼과 통합되어 고객 지원을 개인화하고, 문제를 사전에 해결하고, 맞춤형 권장 사항을 생성하며, 이는 종종 고객이 묻기도 전에 이루어집니다.

이러한 사후 대응 서비스에서 예측 서비스로의 전환은 효율성만 개선하는 데 그치지 않으며, 이를 통해 고객 이탈을 줄일 수 있습니다. 고객이 지속적으로 이해받고 지원받는다고 느낄 때 브랜드를 쉽게 전환할 수 있는 시대에 충성도를 유지할 가능성이 훨씬 더 높습니다.

모든 발전에도 불구하고 인간 관계는 여전히 중요합니다. 하지만 상담원을 지원하는 방식은 진화하고 있습니다. AI는 더 이상 단순한 도구가 아니라 실시간 파트너로 거듭나며 상담원이 더 빠르고 정확하게 공감할 수 있도록 지원합니다.

생성형 AI는 응답을 제안하고, 과거 상호 작용을 요약하며, 후속 조치에 플래그를 지정하는 반면, 에이전틱 AI는 워크플로를 트리거하고 일반적인 고객 문제를 자율적으로 해결할 수 있습니다. 이를 통해 인간 에이전트는 자신이 가장 잘하는 일, 즉 감성 지능으로 복잡한 문제를 해결하는 데 집중할 수 있습니다.

AI가 계속 발전함에 따라 AI를 사용하여 고객 서비스를 인간적으로 유지하는 조직이 주도하게 될 것입니다.

앞으로 전체 고객 여정에서 더 나은 고객 서비스를 제공하는 데 도움이 될 6가지 AI 기반 고객 서비스 트렌드를 소개합니다.

고객 서비스의 미래는 에이전틱 AI에 의해 형성되고 있으며, 이는 스크립트로 작성된 응답을 넘어 복잡한 작업을 독립적으로 관리하고 해결하는 자율 시스템입니다. 특정한 프롬프트가 필요한 기존 AI 비서와 달리 AI 에이전트는 최소한의 인간 개입으로 높은 수준의 목표를 해석하고 이를 달성하기 위해 필요한 단계를 결정할 수 있습니다.

고객 서비스 분야에서 AI 에이전트는 일반적인 자동화를 넘어섰습니다. 생성형 AI 기능을 활용하여 실제와 같은 대화에 참여하여 상황에 맞는 맞춤형 응답을 제공합니다. 의사결정을 내리고, 애플리케이션을 설계하고, 애플리케이션 프로그램 인터페이스 (API) 및 데이터베이스와 같은 다양한 도구와 상호 작용할 수 있습니다. 예를 들어 고객이 청구 문제를 신고하면 에이전틱 AI 시스템이 계정을 분석하고, 불일치를 식별하고, 수정 사항을 적용하고, 고객에게 알리고, 일반적인 문제 해결 에이전틱 AI 워크플로우를 자동화할 수 있습니다.

에이전틱 AI는 청구, 일정 관리 또는 기술 지원과 같은 특수 기능을 처리하여 반복적인 작업의 부담을 줄이고 인간 에이전트가 보다 미묘한 고객 상호 작용에 집중할 수 있도록 합니다. 이러한 진화는 고객 서비스 운영 및 자동화의 상당한 도약을 의미하며, 이를 통해 더 빠른 해결과 보다 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다.

셀프 서비스는 정적인 FAQ 페이지에서 고객의 요구 사항을 예측하고 실시간 지원을 제공하는 지속적으로 업데이트되는 동적인 AI 기반 경험으로 빠르게 발전하고 있습니다.

미래에는 챗봇을 포함하되 이에 국한되지 않는 AI 기반 봇이 채널 전반에서 더 광범위한 상호 작용을 처리하여 보다 직관적이고 사람과 유사한 지원을 제공할 것입니다. AI는 기존의 질문에만 응답하지 않습니다. 전화, 이메일 및 소셜 미디어 전반에서 고객 상호 작용을 선제적으로 분석하여 발생하는 새로운 문제와 지식 격차를 식별할 것입니다.

그런 다음 생성형 AI는 고객 관리 플레이북과 함께 이러한 인사이트를 사용하여 필요에 따라 유용하고 개인화된 응답을 생성하고 업데이트합니다. 이렇게 하면 수동 개입 없이 일반적인 고객 문의에 대한 셀프 서비스 콘텐츠를 최신 상태로 유지하고 관련성을 유지할 수 있습니다. 이러한 지속적인 진화는 불만을 줄이고 응답 시간을 단축하여 고객 여정을 간소화합니다. 일상적인 업무가 자율적으로 해결됨에 따라 상담원은 공감과 창의성이 필요한 복잡한 사례에 전문성을 집중할 수 있습니다.

실제 사례로 은행의 모바일 앱을 통해 이용할 수 있는 AI 기반 대화형 비서인 Virgin Money의 Redi는 IBM Consulting® AI 전문가의 도움을 받아 개발되었습니다. Redi는 출시 이후 Virgin Money 고객과 2백만 건 이상의 상호 작용이 이루어졌으며, 설문조사에 참여한 고객 중 94%의 고객 만족도를 기록했습니다.²

생성형 AI는 스크립트 응답을 넘어 동적이고 개인화된 상호 작용으로 대화형 AI의 차세대 물결을 주도하고 있습니다. 향후 시스템은 사용자 의도, 감정 어조, 과거 상호 작용 및 최근 구매 또는 계정 상태와 같은 실시간 데이터를 기반으로 대화를 원활하게 조정할 것입니다.

대화형 음성 응답 (IVR) 시스템과 고객 센터에서는 불필요한 단계를 건너뛰고 불만을 품은 고객을 실제 상담원에게 직접 라우팅하여 대기 시간을 크게 줄이고 전반적인 경험을 개선할 수 있습니다. 인간 상담원의 경우 AI가 실시간 제안을 제공하고, 과거 대화를 요약하며, 감정 분석 기반 안내를 제공합니다. 이러한 능력은 상담원이 더 자연스럽고 공감하는 방식으로 반응하는 데 도움이 됩니다.

이러한 진화는 개인적이고 직관적으로 느껴지는 더 부드럽고 스마트한 지원을 제공합니다. 또한 비용 효율성: 외부 고객과 직접 상호 작용하는 대화형 AI는 컨택당 비용을 23.5% 절감하고 연간 수익을 평균 4% 증가시키는 것으로 나타났습니다.³

생성형 AI는 고객 서비스 상담원이 지식 기반, 고객 기록 및 상호작용 중 권장 조치에 즉시 액세스할 수 있도록 지원하는 실시간 파트너로 진화하고 있습니다. 대화 외에도 AI가 자동으로 채팅을 요약하고, 기록을 업데이트하고, 후속 조치에 플래그를 지정하여 효율성을 높이고 상담원의 번아웃을 줄입니다.

실제로 IBM 기업가치연구소(IBV)의 연구에 따르면, AI를 도입한 성숙한 기업은 인간 에이전트 만족도 점수가 15% 더 높은 것으로 나타났습니다.¹

AI는 인간 상담원을 대체하는 것이 아니라 상담원의 능력을 향상시키는 것입니다. AI는 감정을 인식하는 실시간 제안과 컨텍스트를 제공하여 민감하거나 복잡한 문제를 처리할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 상담원은 공감과 판단력, 미묘한 지원을 제공하는 등 자신이 가장 잘하는 일에 집중할 수 있습니다.

AI 기반 개인화는 실시간 고객 행동, 감정 및 컨텍스트를 기반으로 서비스, 어조 및 메시지를 조정하는 초개인화된 고객 서비스 경험으로 발전하고 있습니다. AI를 최적화하는 글로벌 고객 서비스 관리자의 66%가 생성형 AI를 사용하여 개인화를 강화합니다.⁴

미래의 시스템은 과거의 고객 데이터를 기억하는 데 그치지 않고 고객이 지금 당장 필요로 하는 것에 대응하여 완벽한 순간에 선제적으로 지원할 것입니다. 생성형 AI는 검색 습관 및 선호도와 같은 실시간 인사이트를 사용하여 맞춤형 메시지와 여정을 실시간으로 제작함으로써 이러한 기능을 더욱 향상시킬 것입니다. 이를 통해 고객 충성도와 관계를 강화하는 보다 진정성 있고 시기적절한 상호 작용이 가능합니다.

이러한 시스템이 고객 경험에 더욱 깊숙이 통합됨에 따라 강력한 데이터 개인 정보 보호 관행을 유지하는 것이 필수가 될 것입니다.

고객 서비스는 사후 대응적 문제 해결에서 사전 예방적 문제 예방으로 전환되고 있습니다. 고급 머신 러닝과 예측 분석을 통해 AI는 문제가 확대되기 전에 제품 사용 방식의 변화, 새로운 문제 패턴, 고객 감정의 변화와 같은 조기 경고 신호를 감지할 수 있습니다. 실제로 전 세계 고객 서비스 관리자 중 70%가 생성형 AI를 사용하여 여러 고객에 대한 고객 감정을 분석하고 있습니다.⁴

이러한 인사이트를 사용하여 지원팀은 선제적으로 연락하거나, 적시에 팁을 제공하거나, 백그라운드에서 자율적으로 문제를 해결할 수도 있습니다. 이 접근 방식은 마찰을 줄이고 이탈을 방지할 뿐만 아니라 신뢰를 구축하고 고객 만족도를 높여 상담원이 복잡하고 가치가 높은 상호 작용에 집중할 수 있도록 합니다.

훌륭한 고객 서비스를 제공하려면 조직은 모든 도구를 마음대로 사용할 수 있어야 합니다. AI와 같은 새로운 기술이 널리 보급됨에 따라 조직은 모든 사업부와 고객 서비스 팀에 AI를 도입하는 것을 고려해야 합니다.

IBM은 10년 이상 기업이 이 분야에 신뢰할 수 있는 AI를 적용할 수 있도록 다양한 사용 사례에 걸친 솔루션을 개발해 왔습니다. 생성형 AI는 고객의 복잡한 문의를 이해하고 인간적인 요소를 유지하는 대화형 답변을 생성할 수 있는 기능을 통해 고객 및 현장 서비스를 크게 혁신할 수 있는 큰 잠재력을 가지고 있습니다.

IBM은 경험 설계와 서비스, 데이터 및 AI 혁신 분야에서 엔드투엔드 컨설팅 기능을 제공합니다. IBM은 AI 제품으로 구성된 watsonx® 포트폴리오와 시장을 선도하는 대화형 AI 솔루션인 watsonx Assistant®를 사용하여 AI 가치 창출 프로세스를 통해 고객과 협력합니다. 이를 통해 대화형 AI를 강화하고, 상담원 경험을 개선하고, 콜센터 운영 및 분석을 최적화할 수 있습니다.