6가지 유형의 챗봇과 비즈니스에 적합한 챗봇을 선택하는 방법

고객 지원을 받거나 제품을 구매하는 방식부터 일상적인 업무를 처리하는 방식에 이르기까지, 다양한 유형의 챗봇 기술이 오늘날 우리 생활에서 점점 더 많은 역할을 하고 있습니다. 많은 사람들이 휴대폰, 메시지 앱 또는 가정용 기기(예: Apple의 Siri, Amazon의 Alexa, Google Assistant)를 통해 이러한 챗봇 또는 가상 어시스턴트와 상호 작용한 경험이 있습니다. SMS 문자 메시지, 소셜 미디어 또는 직장 내 메신저 애플리케이션을 통해서도 이를 접할 수 있습니다.

챗봇은 상담원과 대화하기 위해 기다릴 필요 없이 질문에 대한 답변을 적시에 제공하여, 우리의 삶을 더 편리하게 만들어 주었습니다. 이 블로그에서는 다양한 수준의 기술적 정교함을 갖춘 챗봇 유형을 짚어보고, 비즈니스에 가장 적합한 챗봇 솔루션을 살펴보겠습니다. 이러한 질문을 다루기에 앞서, 챗봇의 작동 방식에 대한 기본 사항부터 알아보겠습니다.

챗봇은 고객 문의를 간소화하고 자동으로 응답하는 대화형 도구로, 사람의 문자 또는 음성 대화를 모방하여 작동합니다. 일부 챗봇은 사용자가 클릭할 수 있는 간단한 메뉴 옵션만 제공하는 가장 기초적인 수준입니다. 그러나 고급 챗봇은 인공 지능(AI)과 자연어 처리(NLP)를 활용하여, 사용자의 입력을 이해하고 복잡한 인간 대화를 쉽게 관리할 수 있습니다. 

메뉴 기반 또는 버튼 기반 챗봇은 가장 기본적인 챗봇의 종류입니다. 사용자는 자신의 요구를 가장 잘 나타내는 스크립트 메뉴에서 버튼 옵션을 클릭하여 챗봇과 상호 작용합니다. 사용자가 클릭하는 내용에 따라, 이 간단한 챗봇이 가장 적합하고 구체적인 옵션을 찾을 때까지 추가 선택지를 제시할 수 있습니다. 기본적으로 이러한 챗봇은 의사 결정 트리처럼 작동하며 특정 업무 처리를 위한 작업에 적합합니다.

이러한 챗봇은 간단한 기능을 제공하며 반복적이고 간단한 질문에 답하는 데 유용하지만, 미리 정의된 답변 옵션이 제한되어 있어 미묘한 요청에는 어려움을 겪습니다. 고객의 요구 사항을 파악하는 데 시간이 더 걸릴 수 있으며, 사용자가 최종 옵션에 도달하기까지 여러 단계의 메뉴 버튼을 거쳐야 할 경우 특히 그렇습니다. 또한 사용자의 요구 사항이 메뉴 옵션에 없으면, 챗봇은 자유 입력 필드를 제공하지 않아 무용지물이 될 수 있습니다.

메뉴 기반 챗봇의 간단한 의사 결정 트리 기능을 기반으로 하는 규칙 기반 챗봇은 조건부 'if, then' 로직을 사용하여 대화 자동화 흐름을 개발합니다. 규칙 기반 봇은 기본적으로 대화형 FAQ처럼 작동하며, 대화 디자이너가 사전 정의된 질문과 답변 조합을 프로그래밍하여 챗봇이 사용자의 입력을 이해하고 정확하게 응답할 수 있도록 합니다.

이러한 챗봇은 기본적인 키워드 감지를 기반으로 작동하므로 비교적 쉽게 학습할 수 있으며, 가격이나 기능과 같은 미리 정의된 일반적인 질문에 잘 응답합니다. 그러나 메뉴 기반 챗봇처럼 유연성이 부족하여, 이러한 챗봇도 복잡한 질문에는 한계를 보입니다. 응답은 챗봇 개발자가 프로그래밍한 사전 작성된 콘텐츠에 의존하기 때문에, 대화 디자이너가 예상하지 못한 질문에는 제대로 답하기 어렵습니다.

대화 디자이너가 가능한 모든 쿼리에 대해 챗봇을 사전 프로그래밍할 수 없기 때문에, 규칙 기반 챗봇은 사용자의 요청을 이해하지 못하면 멈추는 경우가 많습니다. 이때 중요한 세부 정보를 놓치거나, 사용자에게 이미 제공한 정보를 반복해서 입력하도록 요구하여, 불만족스러운 사용자 경험을 초래할 수 있습니다. 일반적으로 챗봇은 사용자를 실시간 상담원에게 연결해 주지만, 해당 기능이 활성화되지 않은 경우 챗봇이 오히려 게이트키퍼 역할을 하며 사용자의 불편을 가중시킬 수도 있습니다.

규칙 기반 챗봇의 대화 흐름은 사전 정의된 질문과 답변 옵션만 지원하지만, AI 챗봇은 사용자가 어떤 방식으로 질문하더라도 이를 이해할 수 있습니다. AI 및 Natural Language Understanding(NLU) 기능을 갖춘 AI 봇은 사용자가 공유한 모든 관련 컨텍스트 정보를 빠르게 파악하여, 대화를 보다 원활하고 자연스럽게 진행할 수 있습니다.

AI 기반 챗봇은 사람이 무엇을 묻는지 확실하지 않거나 요청을 이행할 수 있는 두 가지 이상의 해결책을 발견할 경우, 요청자에게 무엇을 원하는지 질문할 수 있습니다. 또한 사용자가 자신의 필요에 맞는 옵션을 선택할 수 있는 가능한 작업 목록을 표시할 수 있습니다. 

AI 챗봇을 뒷받침하는 머신 러닝 알고리즘을 통해 챗봇은 자체 학습하고, 사용자 상호 작용을 기반으로 점점 더 지능적인 질문 및 응답 지식 기반을 구축할 수 있습니다. 딥러닝을 활용하면 AI 챗봇이 운영될수록 사용자 목표를 더 잘 파악하고, 알고리즘 기반 지식을 최근에 통합한 챗봇에 비해 더욱 세밀하고 정확한 답변을 제공할 수 있습니다.

대화형 AI 챗봇은 사용자와의 대화를 기억하고 이러한 컨텍스트를 상호 작용에 통합할 수 있습니다. 로보틱 프로세스 자동화(RPA)와 같은 자동화 기능과 결합하면 사용자는 챗봇 경험을 통해 작업을 수행할 수 있습니다.

예를 들어 피자를 주문할 때 레스토랑의 챗봇은 재방문하는 단골 고객을 인식하여, 이름을 부르며 인사하고, '단골' 주문을 기억한 후, 저장된 배송 주소와 신용 카드를 사용하여 주문을 완료할 수 있습니다. 비즈니스 시스템과 긴밀하게 통합된 AI 챗봇은 고객 주문 내역이 포함된 여러 소스에서 정보를 가져와 간소화된 주문 프로세스를 만들 수 있습니다. 

사용자가 불만족스러워 인간 상담원과 통화해야 하는 경우 원활하게 전환할 수 있습니다. 전환 시 실시간 지원 상담원은 챗봇 대화 내역을 확인하고 대화를 시작할 수 있습니다.

AI 챗봇을 구축하는 데 걸리는 시간은 여러 가지 요인에 따라 다를 수 있습니다. 이러한 요소에는 기술 스택 및 개발 도구, 챗봇의 복잡성, 필요한 기능, 데이터 가용성, 그리고 다른 시스템, 데이터베이스 또는 플랫폼과의 통합 필요 여부가 포함됩니다. 사용자 친화적인 노코드 또는 로우코드 플랫폼을 사용하면 AI 챗봇을 더 빠르게 구축할 수 있습니다. 

IBM watsonx Assistant를 사용하면 적은 데이터로도 챗봇을 훈련시켜 사용자를 정확하게 이해하게 할 수 있으며, 검색 기능을 추가하면 기존 콘텐츠를 선별하여, 챗봇 대화 디자이너가 처음에 프로그래밍한 범위를 넘어서는 질문까지 처리할 수 있도록 개선할 수 있습니다. 

IBM watsonx Assistant는 다음을 제공하여 가상 에이전트의 배포를 가속화합니다.

• 대규모 언어 모델(LLM)과 고급 NLP 및 NLU를 사용하여 의도 인식 개선.
• 기본 제공 검색 기능.
• 스타터 키트 또는 채널, 타사 앱, 비즈니스 시스템 또는 서비스형 고객 센터 플랫폼(예: Nice CXone)과의 기본 제공 통합 기능.

2023년 Forrester 연구, The Total Economic Impact Of IBM Watson Assistant(IBM Watson Assistant의 총 경제적 영향)에 따르면, IBM의 로우코드 또는 노코드 인터페이스를 통해 비기술직 직원들도 대화형 AI 기술을 개발하고 개선할 수 있습니다. 이에 따라 해당 복합 조직은 맨 처음부터 개발을 시작할 때보다 20% 더 빠르게 기술을 구축하여 생산성 향상을 경험했습니다.

음성 챗봇은 사용자가 입력하는 대신 봇에게 말을 걸어 대화할 수 있는 또 다른 대화 도구입니다. 일부 음성 챗봇은 더 초보적인 수준일 수 있습니다. 일부 사용자는 대화형 음성 응답(IVR) 기술을 불편하게 느낄 수 있습니다. 사전 프로그래밍된 메뉴 옵션에서 요청된 정보를 찾지 못해 사용자가 대기해야 하는 경우에는 특히 그렇습니다. 그러나 이 시스템은 인공 지능과 함께 발전하며 고객 만족도를 향상하고 있습니다.

AI 기반 음성 챗봇은 AI 챗봇과 동일한 고급 기능을 제공할 수 있지만, 음성 채널에 배포되며 Text to Speech 및 Speech to Text 기술을 사용합니다. 이제 음성 챗봇은 NLP의 도움과 컴퓨터 및 전화 통신 기술과의 통합을 통해 음성으로 하는 질문을 이해하고, 사용자의 비즈니스 요구 사항을 분석하여 자연스러운 대화체로 관련 답변을 제공할 수 있습니다. 이러한 요소들은 고객 참여도와 상담원의 만족도를 높이고, 통화 해결률을 높이며 대기 시간을 줄일 수 있습니다.

챗봇과 음성 봇 모두 사용자 요구 사항을 파악하고 유용한 응답을 제공하는 것을 목표로 합니다. 그러나 음성 챗봇은 드롭다운 메뉴 옵션을 통해 입력하거나 클릭하지 않고도 실시간으로 답변을 쉽게 얻을 수 있기 때문에, 더 빠르고 편리한 커뮤니케이션 방법을 제공할 수 있습니다.

생성형 AI 기능을 갖춘 차세대 챗봇은 훨씬 더 향상된 기능을 제공할 수 있습니다. 이 챗봇은 일반적인 언어를 이해하는 데 능숙하고, 사용자의 대화 스타일에 적응할 수 있으며, 질문에 답할 때 공감 능력을 발휘합니다. 대화형 AI 챗봇은 사용자의 질문이나 댓글을 이해하고 사람과 유사한 답변을 생성할 수 있지만, 생성형 AI 챗봇은 여기서 한 걸음 더 나아가 새로운 콘텐츠를 생성하여 제공할 수 있습니다.

이 새로운 콘텐츠는 학습된 LLM을 기반으로 한 고품질 텍스트, 이미지, 사운드처럼 보일 수 있습니다. 새로운 챗봇 소프트웨어는 사용자에게 개인화된 경험을 제공하고 지원팀이 더 많은 고객에게 빠르게 다가갈 수 있도록 지원합니다. 생성형 AI가 탑재된 챗봇 인터페이스는 사람의 개입 없이도 사용자의 쿼리에 대한 응답으로 콘텐츠를 인식, 요약, 번역, 예측, 생성할 수 있습니다.

하이브리드 챗봇은 규칙 기반 로직과 머신 러닝 기능을 결합한 대화형 AI 시스템입니다. 이 두 가지를 결합하면 AI 기술 통합을 통해 다양한 난이도의 작업을 처리할 수 있는 사용자 경험을 제공할 수 있습니다.

규칙 기반 챗봇은 사전 정의된 규칙 및 스크립트 집합에 따라 작동하여 구조를 제공하는 반면, AI는 더 복잡한 상호 작용을 학습할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 하이브리드 챗봇은 두 시스템의 장점을 모두 하나의 시스템에서 제공하여, 직관적이면서도 개인화된 풍부한 사용자 경험을 제공합니다.

다양한 유형의 챗봇을 평가하고 비즈니스에 가장 적합한 챗봇을 선택할 때는 최종 사용자를 결정의 중심에 두어야 합니다. 사용자의 목표와 비즈니스에 대한 기대치는 무엇이며, 챗봇에서 원하는 사용자 경험은 어떤 것일까요? 간단한 버튼 메뉴에서 선택하는 것을 선호할까요, 아니면 미묘한 질문에 대해 개방형 대화로 응답할 수 있는 옵션이 필요할까요? 

리드 생성, 이커머스, 고객 및 직원 지원 챗봇 등 챗봇을 도입할 비즈니스 상태와 사용 사례를 고려하세요. 활성 사용자가 적고 FAQ가 몇 개 없는 소규모 회사나 스타트업이라면 더 간단한 챗봇으로 충분할 수 있습니다. 이 경우 규칙 기반 또는 키워드 인식 기반 챗봇만으로도 큰 노력 없이 비즈니스 요구 사항을 충족하고 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

그러나 중견 및 대기업처럼 챗봇이 자체 학습할 수 있는 방대한 사용자 데이터를 보유한 경우, AI 챗봇은 사용자에게 상세하고 정확한 응답을 제공하여 고객 경험을 향상할 수 있습니다. 한 가지 예로, 의료 및 제약 산업에서는 환자가 진료 예약을 하고 처방전 수령을 관리하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

생성형 AI가 챗봇에 미치는 영향을 고려할 때, 비즈니스에서 창의적인 대화형 응답을 어떻게 활용할 수 있는지 고려해 보세요. 또한 이 기술이 비즈니스 목표와 고객의 요구에 가장 적합한 시점이 언제인지 평가하는 것도 중요합니다.