고객 서비스 혁신: 생성형 AI가 게임을 바꾸는 방식
주문을 하든, 제품 교환을 요청하든, 청구 문제에 대해 문의하든, 오늘날의 고객은 문의에 대한 빠르고 철저한 답변이 포함된 탁월한 경험을 요구합니다. 또한 여러 채널에서 연중무휴 24시간 서비스가 제공되기를 기대합니다.
기존의 AI 접근 방식은 고객에게 빠른 서비스를 제공하지만 한계가 있습니다. 현재 챗봇은 규칙 기반 시스템 또는 기존 머신 러닝 알고리즘(또는 모델)에 의존하여 작업을 자동화하고 고객 문의에 대해 사전 정의된 응답을 제공하고 있습니다.
생성형 AI는 복잡한 문의를 이해하고 보다 자연스러운 대화 응답을 생성하도록 설계된 대규모 언어 모델(LLM)과 딥러닝 기술을 활용하여 고객 서비스를 크게 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 이미 AI 여정을 시작한 많은 기업 조직은 고객 서비스를 위해 생성형 AI의 힘을 활용하고자 합니다. 생성형 AI 모델은 대화를 분석하여 일관성 있고 상황에 적합한 답변을 생성하고 고객 문의와 시나리오를 더 효과적으로 처리합니다. 미묘한 의도, 감정 및 컨텍스트를 포함한 복잡한 고객 쿼리를 처리하고 관련성 있는 응답을 제공할 수 있습니다. 또한 생성형 AI는 고객 데이터를 활용하여 개인화된 답변과 추천을 제공하고 맞춤형 제안과 솔루션을 제공하여 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다.
생성형 AI는 기업이 생산성을 높이고, 개인화된 지원을 개선하고, 성장을 장려할 수 있는 강력한 기회를 제공합니다. 다음은 생성형 AI가 고객 서비스의 판도를 바꿀 수 있는 5가지 흥미로운 사용 사례입니다.
- 대화형 검색: 고객은 회사 기술 자료를 기반으로 정교하게 조정된 언어 모델에서 생성된 자연스러운 응답을 통해 원하는 답변을 빠르게 찾을 수 있습니다. 다른 점은 생성형 AI가 사용자가 선택한 언어로 검색어에 대한 관련 정보를 제공할 수 있어 번역 서비스에 대한 노력을 최소화할 수 있다는 것입니다.
- 상담원 지원 – 검색 및 요약: 고객 지원 상담원은 생성형 AI를 사용하여 대화를 기반으로 사용자가 선택한 채널에서 자동으로 생성된 응답으로 고객 질문에 답변할 수 있도록 하여 생산성을 개선할 수 있습니다. 생성형 AI 자동 요약은 직원들이 제품, 서비스 또는 권장 사항을 제공하기 위해 쉽게 참조하고 대화에서 사용할 수 있는 요약을 생성합니다(추세를 분류하고 추적할 수도 있음).
- 지원 구축: 챗봇 및 기타 고객 서비스 도구를 만드는 직원은 콘텐츠 제작에 생성 AI를 사용하고 기존 회사 및 고객 데이터를 기반으로 생성된 응답과 제안을 받아 서비스 요청을 지원하는 지원 기능을 구축할 수 있습니다.
- 콜 센터 운영 및 데이터 최적화: 생성형 AI는 콜센터 내에서 피드백 루프를 개선하는 데 필요한 정보를 수집하는 데 필요한 반복적인 작업을 수행할 수 있습니다. 불만 사항, 고객 여정 등을 요약하고 분석할 수 있으므로 상담원이 고객에게 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 생성된 통찰력을 통해 향상된 서비스에 대한 성능 개선 사항을 훨씬 쉽게 평가할 수 있으므로 콜 센터는 수익 창출에 기여할 수 있습니다.
- 맞춤형 추천: 생성형 AI는 플랫폼 및 지원 서비스 전반에 걸쳐 고객과 브랜드의 상호 작용 기록을 고려하여 고객에게 특정한 정보를 제공합니다(고객이 선호하는 어조와 형식으로 제공됨).
IBM Consulting™은 IBM의 AI 솔루션 제품군을 사용하여 고객 서비스를 위한 생성형 AI의 파워를 활용할 수 있도록 지원합니다. 예를 들어, 기업은 기존 지원의 마찰을 극복하여 탁월한 고객 서비스를 제공할 수 있도록 설계된 대화형 AI 제품인 watsonx Assistant를 사용하여 고객 서비스 답변을 자동화할 수 있습니다. 워크플로를 자동화하고 간소화하는 watsonx Orchestrate™와 결합하면 watsonx Assistant는 콜센터 기술을 통합하여 원활한 도움말 경험을 만드는 동시에 고객 질문을 관리하고 해결하는 데 도움이 됩니다.
IBM watsonx 포트폴리오인 AI 제품 포트폴리오인 IBM watsonx, AI는 세 가지 강력한 구성 요소인 watsonx.ai, watsonx.data와 곧 출시될 watsonx.governance로 한 단계 더 발전하고 있습니다. watsonx.ai는 생성 AI를 위한 머신 러닝(ML)과 기초 모델을 학습, 검증, 조정, 배포하는 스튜디오입니다. watsonx.data를 사용하면 고객 데이터를 사용하여 AI 워크로드를 확장할 수 있습니다. watsonx.governance는 책임감 있고 투명하며 설명 가능한 AI 워크플로우를 지원하는 엔드투엔드 솔루션을 제공하도록 설계되었습니다.
IBM Consulting은 컨택 센터에 맞춤화된 생성형 AI 솔루션을 제공하기 위해 Salesforce, Amazon, Genesys, Five9, NICE 등 에코시스템 파트너와 긴밀히 협력하여 고객이 오픈 소스 및 기타 기술의 이점을 누릴 수 있도록 지원합니다.
Bouygues Telecom은 다단계 계약의 일환으로 IBM Consulting과 협력하여 엔터프라이즈급 생성형 AI 기능으로 콜센터 운영을 혁신해 왔습니다. 이 단계에 앞서 유럽 통신사는 IBM과 협력하여 IBM 에코시스템 파트너인 Amazon Web Services(AWS) 클라우드 전반에 걸쳐 처음 4개의 클라우드 네이티브 AI 앱을 확장했습니다.
인사이트로 가득 찬 800만 건의 고객 간 상담원 대화에도 불구하고 통신사의 상담원은 고객 관계 관리(CRM) 시스템에서 정보의 일부만 캡처할 수 있었습니다. 더욱이 이전 통화의 자동 트랜스크립션을 완전히 읽을 시간도 없었습니다. IBM Consulting은 파운데이션 모델을 사용하여 자동 통화 요약 및 주제 추출을 수행하고 실행 가능한 인사이트로 CRM을 신속하게 업데이트했습니다. 이 혁신으로 인해 호출 전후 작업이 30% 감소했으며 연간 운영 개선에서 미화 500만 달러 이상을 절약할 수 있을 것으로 예상됩니다.
또 다른 사례로, Lloyds Banking Group은 기존 웹 및 모바일 애플리케이션으로 고객의 요구 사항을 충족하는 데 어려움을 겪고 있었습니다. 데이터 과학자, UX 컨설턴트, 전략 컨설턴트로 구성된 IBM 팀은 몇 주 만에 개념 증명(POC)을 구축하여 LLM이 실패한 검색을 줄이고 가상 어시스턴트 성능을 개선하며 고객을 위한 검색 성능을 개인화하여 가상 어시스턴트 경험을 개선할 수 있음을 입증했습니다. 구현된 LLM 솔루션은 수동 작업을 80% 줄이고 잘못 분류된 대화를 분류하는 정확도를 85% 높였습니다.
2023년 IBM 기업가치연구소의 연구에서 설문조사에 참여한 CEO의 75%는 가장 발전된 생성 AI를 보유한 조직이 경쟁 우위를 가질 것이라고 믿고 있습니다. 그러나 이러한 경영진은 편견, 윤리 및 보안과 같은 위험을 탐색하는 데에도 우려하고 있습니다.¹
고객이 생성형 AI를 성공적으로 구현할 수 있도록 지원하기 위해 IBM Consulting은 최근 생성형 AI를 위한 CoE(Center of Excellence)를 출범했습니다. 21,000명의 숙련된 데이터 및 AI 컨설턴트가 40,000건 이상의 엔터프라이즈 계약을 완료하고 모든 산업 분야의 조직이 AI를 채택 및 확장하여 위험을 감지 및 완화하고 교육 및 지침을 제공하도록 지원하는 것을 전문으로 하는 IBM Consulting의 기존 글로벌 AI 및 자동화 업무와 함께합니다.
고객 서비스 혁신의 어떤 단계에 있든, IBM Consulting은 비즈니스에 맞게 개방적이고 타겟팅된 방식으로 생성형 AI의 잠재력을 활용할 수 있도록 지원하는 독보적인 입지를 갖추고 있습니다.