가상 에이전트 기술(VAT)은 자연어 처리, 지능형 검색 및 로보틱 프로세스 자동화(RPA)를 단일 대화형 사용자 인터페이스(일반적으로 챗봇)에 결합하여 최종 사용자와의 대화를 자동화하고, 정보를 제공하고, 사용자 요청을 충족하는 작업을 직접 실행하는 기술입니다.
선도적인 가상 에이전트 솔루션은 챗봇의 유용성을 한 단계 진화시킨 것입니다. 최근 대화형 AI의 발전은 Speech to Text, 광학 문자 인식(OCR) 및 감정 분석과 함께 적용되어 가상 에이전트가 개방형 사용자 입력을 해석하고 사용자의 특정 목표 또는 '의도'를 정확하게 식별할 수 있게 되었습니다. CRM 플랫폼이나 청구 인프라와 같은 관련 백엔드 시스템에 통합되면 가상 에이전트는 추가적인 인간의 개입 없이 해당 의도를 달성하기 위한 작업을 자동화할 수 있습니다.
가상 에이전트를 구동하는 일부 머신 러닝 및 자동화 기술은 수년 전부터 사용되어 왔지만, 이러한 구성 요소를 하나의 자급자족 시스템으로 조합한 것이 바로 VAT의 다양성과 생산성을 높이는 원동력입니다.
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가상 에이전트, 챗봇, 가상 어시스턴트의 용도와 기능은 일부 겹치는 부분이 있으며, 이러한 용어와 유사한 용어에 대한 공식화된 정의가 없기 때문에 이들은 때때로 혼용되어 사용되기도 합니다.
이러한 모호성에도 불구하고, 이러한 각 관련 툴을 구분하는 기술적 차이점에 대해서는 일반적으로 합의가 이루어지고 있습니다.
챗봇은 사용자와 실시간으로 대화하는 프로그램을 통틀어 부르는 용어입니다. 서면 안내가 아닌 음성 안내를 통해 작동하는 챗봇을 대화형 음성 응답(IVR) 시스템이라고 합니다. 일반적으로 챗봇은 Decision Trees 흐름을 통해 고객 상호 작용을 관리합니다. 여기에는 반드시 인공 지능이 포함되는 것은 아닙니다. 많은 챗봇은 인식할 수 있는 사전 프로그래밍된 입력 세트에 의존하며, 각 입력은 사전 스크립트된 해당 답변을 트리거합니다. 초보적인 챗봇은 인식하도록 프로그래밍된 것과 정확히 일치하지 않는 입력을 구문 분석할 수 없기 때문에 사용자는 직접 입력을 작성(또는 말하기)하는 대신 미리 작성된 일련의 간단한 옵션 중에서 선택해야 합니다.
대부분의 가상 에이전트 기술은 요청을 수신하고 응답하는 챗봇을 포함하지만, 모든 챗봇이 진정한 VAT 기능을 제공하는 것은 아닙니다. 많은 챗봇과 IVR 시스템은 매장 시간 안내나 콜센터에서 고객을 어디로 연결할지 결정하는 등 기본적인 정보만 제공하거나 수집하는 역할을 합니다.
가상 어시스턴트란 기본적으로 소프트웨어를 지칭하는 것이 아니라, 원격으로, 즉 가상으로 도움을 제공하는 사람을 지칭합니다. 다소 혼란스러울 수 있지만, '가상 어시스턴트'(또는 '가상 어시스턴트 소프트웨어')는 때때로 Apple의 Siri나 Amazon의 Alexa(음성 어시스턴트 또는 디지털 어시스턴트라고도 함)와 같은 도움을 제공하는 모든 가상 제품에 대한 포괄적인 용어로 사용되기도 합니다.
지능형 가상 에이전트(IVA) 또는 지능형 가상 어시스턴트(IVA)라고도 하는 가상 에이전 는 매우 정교한 챗봇 그 이상의 기능을 제공합니다. 가상 에이전트는 사용자의 자유 형식 텍스트 또는 음성의 의도를 식별할 수 있는 대화형 AI 기능을 갖추었을 뿐만 아니라 이러한 의도를 충족하기 위한 단계를 자동화하고 이 두 가지 기능을 모두 수행할 수 있는 능력을 지속적으로 개선할 수 있습니다. 챗봇은 응답만 할 수 있는 반면, 가상 에이전트는 이해하고, 배우고, 실행할 수 있습니다.
Siri나 Alexa와 같은 음성 어시스턴트는 이 정의에 따르면 가상 에이전트로 간주될 수 있지만 "가상 에이전트"라는 용어는 더 일반적으로는 조직적 사용과 기업 시스템과의 맞춤형 통합을 의미합니다. 다시 말해, 음성 어시스턴트는 일반적으로 문자 보내기, 공개 정보 검색, 노래 재생과 같이 사용자가 할 수 있는 작업을 자동화하는 등 사용자의 연장선상에서 작동합니다. 가상 에이전트는 비즈니스의 연장선으로, 청구서 결제나 로그인 자격 증명 업데이트와 같은 고객이나 직원을 위한 작업을 자동화합니다.
가상 에이전트 기술을 통해 비즈니스를 최적화하려는 기업은 다양한 옵션 중에서 선택할 수 있습니다. 각각은 다양한 수준의 사용자 지정 및 통합 기능을 제공하며, 구현 및 유지 관리에 다양한 수준의 노동력과 정교함이 필요합니다. 비즈니스에 가장 적합한 가상 에이전트 솔루션은 VAT가 해결해야 할 특정 요구 사항과 이를 획득하고 관리하는 데 사용할 수 있는 리소스에 따라 달라집니다.
- 엔드투엔드 솔루션: 관련 애플리케이션, 시스템 및 워크플로에 대한 구현, 유지 관리 및 통합을 관리하기 위한 제공업체의 전문적인 지원이 포함된 풀서비스 제품입니다.
- 확장 가능한 프로 개발 툴: 복잡한 구현을 직접 관리할 전담 기술 리소스와 개발자가 있는 조직에 가장 적합한 API 액세스 가능 플랫폼입니다.
- 로우코드 및 노코드 SaaS: 전문 기술 지식 없이도 쉽게 구축하고 관리할 수 있도록 설계된 유연한 VAT 솔루션입니다.
- 통합 솔루션: 컨택 센터 소프트웨어에 내장된 챗봇과 같이 독점적인 엔터프라이즈 툴에 직접 통합된 보완 기능입니다.
가상 에이전트를 효과적으로 운영하려면 고객 여정에 대한 철저한 이해가 필수적입니다. 고객의 의도와 이를 달성하는 데 필요한 단계를 올바르게 파악하면 가상 에이전트가 해당 단계에 자연스럽게 매핑되도록 구성할 수 있습니다.
잘못된 목표에 집중하면 가상 에이전트의 잠재력이 제한되며, 지나치게 광범위하거나 제한적으로 좁은 범위도 마찬가지입니다. 고객 지원 대역폭을 너무 많이 소모하는 반복적인 문제, 질문 및 작업은 무엇인가요? 어떤 직원의 요구 사항이 적절하게 충족되지 않나요? 비용 절감 또는 시간 절약을 통해 가장 큰 혜택을 받을 수 있는 비즈니스 부서는 어디인가요? 웹사이트의 FAQ 섹션은 종종 유용한 지식 기반으로 사용될 수 있습니다.
가상 에이전트가 웹사이트나 앱에서 흔히 발생하는 문제를 해결하나요? 컨택 센터의 전화 통화량을 줄이기 위한 것인가요? Slack에서 사용자들이 묻는 질문에 자주 답변을 제공하나요? 최종 사용자가 가상 에이전트와 상호 작용하는 채널은 해당 채널이 제공하는 의도에 자연스럽게 부합해야 합니다. 메시징 채널은 사용자 의도가 표현되는 방식, 가상 에이전트의 대화형 AI가 이를 해석하고 응답하는 방식, 통합을 위해 사용할 수 있는 관련 툴 및 시스템에도 영향을 미칠 수 있습니다.
가상 에이전트는 고객 문의를 정확하게 해석하고 사용자 의도를 인식할 수 있어야 합니다. 사용자를 메뉴 기반 선택으로 제한하지 않고 이 작업을 수행하려면 정교한 Natural Language Understanding이 필요합니다. 실제 인간 사용자는 예측한 정확한 단어나 정확한 철자로 목표를 표현하는 경우가 거의 없습니다. 그러면 선도적인 챗봇은 브랜드를 적절히 대표하도록 훈련된 생성형 AI를 사용하여 대화를 계속 진행합니다.
가상 에이전트에 들어오는 모든 요청을 다 맡겨서는 안 되며, 그렇게 할 수도 없습니다. 많은 문의를 제대로 해결하지 못하는 것보다는 적은 양의 문의들에 고품질 솔루션을 제공하는 것이 더 낫습니다. 가상 에이전트가 해결할 수 없는 문의는 사용자를 적절한 담당자에게 연결하여 지원을 제공해야 합니다.
범위 내의 각 의도는 이를 달성하는 데 필요한 툴과 프로세스에 매핑되어야 합니다. 정보 요청을 처리하기 위해서는 모든 관련 데이터 소스에 연결된 지능형 검색이 필요합니다. 로보틱 프로세스 자동화(RPA)가 필요한 액션 기반 의도는 CRM 플랫폼, 결제 인프라, 일정 관리 소프트웨어 또는 IT 셀프 서비스 포털과 같은 시스템과의 통합을 수반할 수 있습니다.
가상 에이전트가 활성화되어 결과 데이터를 생성하면 이를 계속해서 구체화하고 개선하세요. 이러한 개선은 머신 러닝을 통해 AI의 의도를 파악하는 능력을 발전시키는 등 기술적으로 주도할 수도 있고, 미흡한 의도, 끊어진 흐름 또는 가상 에이전트의 범위를 확장할 기회를 평가하는 등 전략적으로 주도할 수도 있습니다.
VAT를 성공적으로 구현하면 비즈니스의 재무, 물류 및 직원 사기에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 입증되었습니다.
- 고객 만족도 향상: IBM 기업가치연구소(IBV)가 Oxford Economics와 협력하여 12개 산업, 33개국 1,005명의 응답자를 대상으로 실시한 설문조사에 따르면, AI 기반 가상 에이전트 기술을 사용하는 조직의 99%가 고객 만족도가 증가했다고 보고했습니다. 이러한 조직은 평균적으로 고객 만족도가 8% 포인트, NPS가 4% 포인트 개선되는 효과를 얻었습니다.
- 직원 시간 절약: VAT는 가장 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업을 가상 에이전트로 전환함으로써 상담원의 업무 효율을 향상시킬 수 있습니다. 앞서 언급한 IBV/Oxford 연구에 따르면 VAT는 인간 에이전트 처리 시간을 평균 12% 단축했습니다.
- 비용 절감: 인간 에이전트가 고객 응대를 해결하는 데 걸리는 시간을 줄이면 서비스 비용을 절감하는 추가적인 이점이 있습니다. 최근 Forrester Consulting의 연구에서는1 대규모 조직이 IBM watsonx Assistant를 사용할 경우 포함된 대화당 평균 6.00달러를 절약할 수 있다고 추정했습니다. 같은 연구에 따르면 가상 에이전트가 전화 통화를 올바르게 라우팅하면 올바르게 라우팅된 통화당 7.75달러를 절약할 수 있는 것으로 나타났습니다.
- 직원 만족도 향상: 적절한 툴과 지원을 갖춘 고객 서비스 상담원은 조직으로부터 가치를 인정받는다고 느낄 가능성이 높습니다. 또한 고객에게 더 나은 경험을 제공할 가능성이 더 높습니다. 직원들의 사기가 향상되면 직원 유지에도 도움이 되며, 이는 재정적으로도 영향을 미칩니다. Gallup 조사(ibm.com 외부 링크)에 따르면, 개별 직원을 교체하는 데 드는 비용은 퇴사하는 직원 연봉의 50~200%에 달하는 것으로 나타났습니다.
가상 에이전트는 고객 경험, 시장 대면 비즈니스 운영, 내부 생산성 및 조정을 개선할 수 있는 다양한 기회를 제공합니다.
- 고객 서비스: 텍스트 기반 챗봇 또는 통화 기반 대화형 음성 응답(IVR) 시스템 형태의 가상 에이전트는 소유 및 운영하는 웹사이트부터 소셜 미디어 플랫폼, Slack 및 WhatsApp과 같은 메시징 플랫폼에 이르기까지 다양한 채널에서 자동화된 고객 서비스 담당자로 고용되는 경우가 많습니다.
- 인사: 조직은 가상 에이전트를 사용하여 직원에게 내부 플랫폼 및 셀프 서비스 포털에 대한 통합 액세스를 제공하고 일반적인 질문에 대한 빠른 답변을 제공합니다.
- 전자 상거래 및 판매: 가상 에이전트를 배포하여 다양한 소매 환경에서 리드를 검증하고 거래를 완료함으로써 판매 퍼널과 리드 생성을 강화할 수 있습니다.
- 직원 생산성: 가상 에이전트는 기계적인 작업과 문의를 자동화하여 직원 생산성을 높이고 직원이 더 복잡한 작업에 시간을 할애할 수 있도록 지원합니다. 또한 일정 자동화를 통해 협업, 워크플로 및 프로젝트 관리를 간소화하고, 스탠드업 의미를 관리 및 기록하고, Slack 및 Microsoft Teams와 같은 직장 커뮤니케이션 툴의 기능을 향상시키는 데 도움을 줄 수 있습니다.
가상 에이전트 기술이 얼마나 효과적으로 구현되었는지에 대한 진정으로 포괄적인 평가는 비즈니스의 구체적인 과제와 목표에 따라 다르지만, 다음은 VAT가 성과 기대치를 얼마나 잘 충족하고 있는지에 대한 세 가지 주요 척도입니다.
- 의도 인식: 가상 에이전트는 사용자 의도를 얼마나 정확하게 해석하나요? 사용자는 단어 선택에서 구문, 철자에 이르기까지 고유한 방식으로 요구 사항을 표현하는 경우가 많습니다. 가상 에이전트에 프로그래밍되어 있는 구문은 "내 청구서 지불"인데, 고객은 "계좌 잔액을 어떻게 정산하나요?"라고 물을 수 있습니다. 사용자가 의도를 표현하는 방식의 자연스러운 차이를 적절하게 처리하는 것은 성공적인 구현에서 중요한 요소이며 이는 자연어 처리(NLP) 기능인 경우가 많습니다.
- 범위 내 세그먼트: 요청의 의도가 정확하게 식별되었다고 가정할 때, 수신되는 사용자 요청이 가상 에이전트에 프로그래밍된 의도와 일치하는 비율은 몇 퍼센트인가요? 대부분의 요청이 VAT가 처리하도록 프로그래밍된 내용과 일치한다면 사용자의 요구에 맞게 잘 조정된 것입니다. 대부분의 요청이 범위를 벗어나는 경우 VAT 전략을 재평가해야 할 수 있습니다. IBV/Oxford Economics 설문조사에 따르면 모든 응답자 중 VAT 범위에 속하는 인바운드 컨택의 평균 비율은 63%였습니다.
- 봉쇄: VAT가 인간 담당자의 개입이나 에스컬레이션 없이 주어진 사례를 성공적으로 해결할 수 있는 빈도는 얼마나 되나요? 이는 미묘한 메트릭입니다. 분모에는 범위를 벗어난 의도가 있는 요청이 포함될 수도 있고 포함되지 않을 수도 있으며, 분자에는 일부 의도가 성공적으로 포함되지만 모든 의도가 성공적으로 포함되지 않은 여러 의도가 있는 사례가 포함될 수도 있고 포함되지 않을 수도 있습니다. IBV/Oxford Economics 연구에서는 봉쇄를 "VAT가 처리하도록 훈련받은 총 컨택 중 에스컬레이션 없이 해결된 부분"으로 정의하고 관련 응답자의 평균 봉쇄가 64%라고 계산했습니다. 보고된 봉쇄 수치의 최고치와 최저치는 38% 차이가 났습니다.
각주
1 Forrester는 연구 목적으로 인터뷰 대상자와 설문조사 응답자의 경험을 집계하고 그 결과를 합산하여 연간 매출이 70억 달러에 달하는 금융 및 보험 서비스 회사로, 한 가상의 회사를 만들었습니다.