대화형 AI 플랫폼이란 무엇인가요?

먼저 대화형 AI 플랫폼이 무엇인지부터 알아보겠습니다. 간단히 말해서 이는 AI를 자연어 처리(NLP)와 함께 사용하여 인간과 인간 간의 원활한 대화를 재현해주는 소프트웨어 제품 또는 서비스로, 다양한 비즈니스 시나리오를 지원하도록 구현됩니다.

대화형 AI의 예는 다음과 같습니다.

• 고객 서비스 챗봇은 주문 관련한 질문 및 반품을 처리합니다.
• 영업 챗봇은 사용자의 필요와 선호도에 따른 사항을 토대로 옵션을 구매하도록 안내합니다.
• HR 챗봇은 회사 정책에 대해 직원들이 자주 묻는 질문을 처리합니다.

전략을 안내하는 5가지 질문

모든 성공적인 비즈니스 이니셔티브는 견고한 전략에서 시작됩니다. 무엇이 필요한지, 누가 참여할 것인지, 성공을 어떻게 측정할 것인지 팀에서 처음에 제대로 정의해 놓으면 나중에 재구성하는 시간을 절약할 수 있습니다.

계획 수립을 시작할 때 다음과 같은 질문을 고려하세요.

1. 조직의 비전에 맞춰져 있나요? 그렇지 않은 경우 이 지점부터 시작해야 합니다. 강력한 대화형 AI 아키텍처 생성은 잠재적으로 여러 부서팀(종종 융합 개발팀이라고 함)과 관련 있을 수 있으므로 부서 간 동의가 필요합니다. 모든 관계자를 파악하고 방향에 맞춰 조율합니다.
2. 어떤 문제를 해결하려고 하나요? 대화형 AI 구현이 처음인 경우, 이점을 얻을 수 있는 몇 가지 프로세스를 식별하는 것으로 시작합니다. 그런 다음 개념 증명으로 시작하는 항목에서 우선 순위를 지정합니다.
3. 누가 솔루션의 대상인가요? 대화형 AI를 포함하여 비즈니스가 고객과 대화하나요? 직원 혹은 잠재 고객과 대화하나요? 모든 비즈니스 커뮤니케이션를 수행할 때와 마찬가지로 누가 대상자이며 그들의 필요성이 무엇이고 어떤 방식으로 대화할 것인지 파악해야 합니다. 이러한 사항을 서면으로 정의하면 고객 중심이 비즈니스의 지속적인 시금석이 될 것입니다.
4. 이미 확보된 정보에는 어떤 것들이 있나요? 예를 들어 부서에서 이미 라이브 채팅을 사용하고 있다면, 이 채팅을 통해 사람들이 어떤 질문을 하고 어떤 답변이 해결 또는 판매로 이끄는지에 대한 가치 있는 정보를 확보할 수 있습니다.
5. 현재 기술 요구 사항은 무엇인가요? 기존 시스템의 요구 사항을 미리 수집합니다 이렇게 하면 대화형 AI 플랫폼을 연결하고 함께 작동하기 위해 무엇이 필요한지 알 수 있습니다. 프로세스, 소프트웨어, 서비스에 대한 보다 광범위한 업데이트를 고려하려는 경우에도 요구 사항을 알아야 합니다.

대화형 AI 기술 이해

대화형 AI 솔루션에는 다양한 기능이 포함될 수 있습니다. 대화형 AI 아키텍처에 대한 몇 가지 용어를 살펴보겠습니다.

• 인공 지능(AI): 학습, 문제 해결과 같이 인간과 유사한 인지 기능을 모방하는 컴퓨터 시스템의 기능입니다.
• 자연어 처리(NPL): 일상적인 언어로 사람들과 상호 작용하면서 보고, 듣고, 말하고, 이해할 수 있는 애플리케이션을 지원합니다.
• 기계 학습(ML): 데이터의 수학적 모델을 사용하는 프로세스로서 직접 명령 없이 컴퓨터가 학습하도록 지원합니다.
• 감정 분석: AI, NLP, ML을 통해 대화자 또는 작성자의 단어 및 컨텍스트를 긍정적, 부정적, 중립적 감정으로 결정해주는 프로세스입니다.
• 분석: 컴퓨터가 데이터, 일반적으로 대규모의 데이터 세트(빅 데이터라고도 함)를 검사하여 다른 방법으로는 검색하기 어렵거나 불가능할 수 있는 패턴과 인사이트를 찾아내는 프로세스입니다.
• 자동화: 인간과의 상호 작용이 거의 또는 전혀 없이 소프트웨어 제품 또는 서비스의 프로세스 단계가 독립적으로 수행됩니다.
• 봇: 인간과 상호 작용하는 챗봇 또는 가상 에이전트 등을 사용한 일종의 자동화를 통해 작업을 수행합니다.
• 라이브 채팅: 챗봇이 상담원을 대신하여 대화를 전달하는 경우입니다.

보시다시피 대화형 AI 아키텍처 내에서 많은 기능을 추가할 수 있습니다. 하지만 모든 솔루션에 모든 기술이 필요한 것은 아닙니다. 과제를 가장 쉽게 해결할 수 있는 방안을 전략적으로 생각하세요. 대화형 AI 소프트웨어를 신중하게 선택한 후 상황이 진행되면 나중에 더 많은 기능을 추가할 수 있습니다.

최적화된 대화 구성의 중요성

대화 구성은 사전에 계획된 대화의 흐름을 말합니다. 사람들이 어떤 것을 물어볼지 예상하고 대화를 적절한 해결 방향으로 이끌 수 있도록 응답을 계획해야 합니다. 좋은 대화 구성의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 구성이 좋지 않으면 사용자 경험도 좋지 않아 애초에 대화형 AI 플랫폼을 구현하려는 목적이 무산됩니다.

다음 사항을 고려해야 합니다.

• 대화의 목표 및 원하는 결과.
• 브랜드와 대상의 컨텍스트에서 사용되는 언어 및 대화 어조.
• 고객 응답 간의 시간을 포함한 대화의 흐름.
• 응답에 사진, 비디오, 링크 포함에 관한 타당성 여부.
• 적절한 오류 메시지.

일반적으로 시각적 순서도로 매핑되는 고품질의 대화형 구성에는 사용자의 경험과 요구 사항에 대한 깊이 있는 고민이 수반되어야 합니다. 구현한 후에는 대화 구성이 잘 작동되는지 모니터링하고 시간이 지남에 따라 경험이 향상되도록 피드백을 수집해야 합니다.

대화형 AI 소프트웨어의 사용 이점

대부분의 우수한 대화형 AI 소프트웨어에는 AI, ML, NLP, 라이브 채팅 전달, 감정 분석, 분석 대시보드 등을 비롯한 몇 가지 공통 속성이 있습니다. 기업에서는 이러한 최소한의 기능이 필요할 것입니다. 조직의 요구 사항에 적합한 소프트웨어를 식별할 때 다음과 같은 질문이 도움이 됩니다.

• 플랫폼에는 사용 중인 시스템에 연결할 수 있는 기능이 있나요?
• 고객 또는 직원과 상호 작용하는 채널을 지원하나요?
• 대화형 AI 솔루션을 만들기 위한 개발 리소스가 있나요? 아니면 비개발자가 이용 가능한 로우코드 또는 노코드 플랫폼이 필요한가요?
• 대화 구성의 프로토타입을 얼마나 쉽게 만들 수 있나요?
• 플랫폼의 지속적인 개선을 위해 원하는 데이터를 수집할 수 있나요?

위의 질문에 답변하면서 비즈니스에 적합한 대화형 AI 소프트웨어를 찾아보세요.