AI 챗봇과 보이스봇. 비즈니스 커뮤니케이션의 미래 | 비즈니스에서의 AI #10

인공 지능은 단순히 질문하고 명령을 작성하는 것만으로 자연어를 통해 장치와 통신할 수 있도록 도와줍니다. 대화형 봇 또는 대화형 AI라고도 알려진 AI 챗봇은 서면 또는 음성으로 인간의 대화를 시뮬레이션하고 처리하여 사람들이 마치 실제 사람과 대화하는 것처럼 디지털 장치와 상호 작용할 수 있도록 하는 AI 기반 컴퓨터 프로그램입니다. 글로벌 챗봇 시장은 2018년 4,090만 달러에서 2027년에는 4억 5,480만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 정말 많은 금액입니다.

챗봇과 보이스봇은 어떻게 작동하나요?

귀하의 비즈니스 성장을 돕기 위해 무엇을 선택할지 생각하기 전에 다음 질문에 답해 보겠습니다. 챗봇은 어떻게 작동합니까? 인공지능 기반 텍스트 챗봇을 통해 사용자는 텍스트를 통해 자연어로 질문하고 자연스럽고 의미 있는 답변을 얻을 수 있습니다. 이는 자연어 이해(NLU) 및 자연어 생성(NLG) 기술을 갖추고 있기 때문입니다.

반면에 Voicebot을 사용하면 발신자가 음성으로 IVR(대화형 음성 응답) 시스템을 탐색할 수 있습니다. 이를 통해 발신자는 전화 메뉴를 듣고 키패드에서 해당 번호를 누를 필요가 없습니다. 그들은 교환원 통화의 단순화된 시뮬레이션인 IVR과 실시간으로 대화합니다.

이는 다음과 같은 기술을 사용하기 때문입니다.

• 음성 인식 - 발신자의 음성을 텍스트로 변환하고,
• 자연어 이해(NLU) – 이해 분석, 의미 단위 분석, 추출
• NLG(Language Generation) – 쿼리에 대한 이해를 바탕으로 적절한 응답을 생성합니다.
• 음성 합성 기술 – 응답을 음성으로 변환하여 발신자에게 전달합니다.

두 봇 모두 자연어 쿼리에 대해 인간과 유사한 응답을 생성하기 위한 기반으로 LLM(대형 언어 모델)을 사용할 수 있습니다. LLM은 자연어 입력을 처리하고 인식하는 패턴을 기반으로 다음 단어를 예측하는 컴퓨터 알고리즘입니다. 자연어 처리(NLP)와 기계 학습(ML)을 채택하여 텍스트나 음성을 분석하고 생성합니다.

LLM은 방대한 양의 텍스트 데이터에 대한 교육을 통해 진정성 있고 일관되며 상황에 맞는 응답을 제공하는 기능을 제공합니다. 따라서 LLM은 챗봇과 보이스봇이 자연어를 이해하고 생성하는 능력을 향상시킵니다. 예를 들어, LLM은 보이스봇이 복잡한 쿼리나 긴 대화를 처리하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

LLM 기반 챗봇은 고객 서비스, 판매, 마케팅, 교육, 건강, 관광 등과 같은 비즈니스 분야에서 다양한 응용 프로그램을 보유하고 있습니다.

AI 챗봇의 종류

챗봇은 의사소통 방식, 즉 텍스트와 음성에 따라, 그리고 복잡성과 응용 분야에 따라 유형으로 나눌 수 있습니다.

• 작업 기반 챗봇 - 규칙 기반 및 작업 지향적이며 작동 및 구현이 가장 간단합니다.
• 예측 가능한 데이터 기반 챗봇 및 보이스봇 - 데이터베이스 또는 애플리케이션과의 통합이 필요하며, 그 작업은 인간 대화와 가장 유사합니다.

텍스트 또는 음성 AI 챗봇의 작동 방식을 설명하는 것은 우리가 논의하는 유형에 따라 다릅니다. 그럼 각각에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

AI 챗봇과 태스크 보이스봇

작업 기반 챗봇은 정보 제공, 간단한 거래 마무리 등 단일 기능 수행에 중점을 둡니다. 그들은 규칙, 자연어 처리(NLP) 및 약간의 ML을 따라 자동화되었지만 자연스러운 대화와 다소 유사한 사용자 쿼리에 대한 응답을 생성합니다.

규칙 기반 챗봇은 고도로 전문화되어 있으며 응답이 구조화되어야 하므로 고객 서비스 및 지원 부서를 지원하는 데 자주 사용됩니다. 예를 들어 작업 중심의 챗봇은 영업 시간, 사업 범위 또는 간단한 주문 처리에 대한 질문에 답할 수 있습니다. 작업 지향 챗봇은 일반적인 질문을 처리할 수 있지만 유연성이 부족하고 새로운 상황에 적응할 수 없습니다.

마찬가지로, 규칙 기반 보이스봇은 사전 정의된 규칙과 스크립트에 따라 간단하고 구체적인 작업을 처리합니다. 예를 들어 항공편을 예약하거나 전화로 날씨를 확인하는 것이 포함될 수 있습니다. 구축하기는 쉽지만 기능이 제한적이고 적응성이 거의 없습니다.

규칙 기반 작업 기반 챗봇의 작동 방식과 고급 AI를 사용하는 챗봇의 차이점에 대한 예는 다음 대화에서 발췌한 내용으로 설명됩니다.

인용된 대화는 “ 몇 시에 문을 닫나요?” 라는 짧은 질문에서 AI 챗봇의 유연성을 보여줍니다. ” 문맥상 매장 영업시간과 오늘의 요일에 대한 질문인 것으로 추측됩니다. 이러한 챗봇은 특정 사람과 대화하는 듯한 느낌을 유지하는 특정 스타일로 대답하도록 가르칠 수도 있습니다.

예측 AI 챗봇 및 보이스봇

데이터 기반 챗봇과 보이스봇은 다음과 같은 다양한 소스의 데이터를 사용합니다.

• 사용자 프로필,
• 기본 설정 및 설정,
• 사용자 행동 기록,
• 피드백

이 모든 것은 개인화되고 관련성 있는 답변을 제공하기 위한 것입니다. 또한 데이터를 사용하여 성능과 정확성을 학습하고 점차적으로 향상시킬 수도 있습니다.

데이터는 주로 사용자의 요구, 의도, 감정을 예측하고 사전 예측 응답을 제공하는 데 사용됩니다 . 챗봇은 이를 사용하여 사용자를 위한 새로운 아이디어와 제안을 생성할 수도 있습니다.

데이터 기반 예측 AI 챗봇은 가장 발전된 기술입니다. 또한 개인화하여 사용자 선호도를 학습하고 스스로 대화를 시작할 수 있는 디지털 보조자로 사용할 수도 있습니다. 이 두 가지 유형은 종종 더 매력적이고 지능적인 대화 에이전트를 만들기 위해 결합됩니다.

상황 인식, 자연어 이해(NLU), 자연어 처리(NLP) 및 기계 학습(ML)을 사용하여 시간이 지남에 따라 학습합니다. 예를 들어, 데이터 기반 예측 챗봇은 사용자가 대화형 대화 및 연습을 통해 언어를 학습하도록 돕거나 사용자 프로필 및 과거 행동을 기반으로 제품을 제안할 수 있습니다.

AI 챗봇의 비즈니스 사례

작업 중심의 챗봇은 정보 제공, 간단한 거래 마무리 등 단일 기능을 수행합니다. 예를 들어 작업 중심 챗봇은 다음을 수행할 수 있습니다.

• 호텔 객실이나 항공권을 예약하거나,
• 음식이나 식료품을 온라인으로 주문하고,
• 날씨나 도로 상황을 확인하고,
• 계획회의,
• 자주 묻는 질문(FAQ)에 답변하고,
• 고객 지원.

잘 구현된 작업 중심 챗봇의 인기 있는 예:

• Expedia의 챗봇 – Facebook 메신저를 통해 호텔과 항공편을 찾고 예약합니다.
• 도미노 피자 챗봇 – Facebook 메신저를 통해 피자를 주문하고 배송을 추적합니다.
• Poncho 챗봇 - Facebook Messenger 및 Slack을 통해 일기 예보 및 알림을 확인하고,
• 카약 챗봇 – Facebook Messenger, Slack 및 Alexa를 통해 여행을 계획하고 가격을 비교합니다.

더욱 발전된 데이터 기반 예측 텍스트 챗봇 기능:

• 언어 학습 또는 기술 – 사용자가 듀오링고 앱의 대화형 대화와 연습을 통해 외국어를 배울 수 있도록 도와주는 듀오링고 챗봇과 같은
• 사용자 프로필과 과거 행동을 기반으로 제품이나 서비스를 제안합니다.
• 창의적인 프로젝트를 위한 새로운 아이디어나 콘텐츠를 생성하고,
• 재무, 캘린더, 이메일 관리 등 반복적인 작업 지원(예: Google Workspace를 통해 텍스트를 생성하고 이메일로 보낼 수 있는 텍스트 기반 디지털 비서인 Google Bard)

범용 예측 AI 챗봇의 인기 있는 상용 사례는 다음과 같습니다.

• iOS 기기를 통해 다양한 작업을 수행하고 질문에 답할 수 있는 디지털 음성 도우미인 Apple의 Siri입니다.
• Echo 장치를 통해 스마트 홈 장치를 제어하고, 음악을 재생하고, 제품을 주문하는 등의 작업을 수행할 수 있는 디지털 음성 비서인 Amazon의 Alexa입니다.

비즈니스에 사용되는 보이스봇의 예

고객이 신용 카드를 차단하기 위해 전화하는 경우 음성봇은 상담원의 개입 없이 모든 단계를 완료하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 원활한 고객 서비스를 제공하기 위해 보이스봇은 요청 승인, 소모품 주문, 양식 작성 또는 회의 예약과 같은 사무 작업 자동화와 같은 작업을 자동화하여 직원 생산성을 향상시키는 데 도움이 될 수도 있습니다.

보이스봇을 위한 최고의 시장 솔루션은 다음과 같습니다.

• Amazon Lex – 개발자가 음성 및 텍스트를 사용하여 대화형 인터페이스를 만들 수 있는 서비스입니다. 음성 인식, 자연어 이해, 자연어 생성 및 음성 합성 기능을 제공합니다. 또한 Amazon Alexa, Amazon Polly, Amazon Comprehend 등과도 통합됩니다.
• Google Dialogflow – 음성과 텍스트를 사용하여 자연스럽고 풍부한 대화 경험을 만들기 위한 플랫폼입니다. 음성 인식, 자연어 이해, 자연어 생성 및 음성 합성 기능을 제공합니다. 또한 Google Assistant, Google Cloud Speech-to-Text, Google Cloud Text-to-Speech 등과 통합됩니다.
• IBM Watson Assistant – 개발자가 음성 및 텍스트를 통해 대화형 솔루션을 설계할 수 있습니다. 음성 인식, 자연어 이해, 자연어 생성 및 음성 합성 기능을 제공합니다. 또한 IBM Watson Speech Services, IBM Watson Text-to-Speech, IBM Watson Tone Analyser 등과 통합됩니다.

AI 챗봇 또는 보이스봇 – 귀하의 비즈니스에 어떤 것을 선택해야 할까요?

챗봇과 보이스봇은 기업이 고객 상호 작용을 자동화하고 더 나은 서비스를 제공하는 데 도움이 되는 두 가지 유형의 대화형 인공 지능입니다. 그러나 상황과 사용자 선호도에 따라 서로 다른 장점과 한계가 있습니다. 솔루션 선택을 위한 몇 가지 기준은 다음과 같습니다.

• 사용자 인터페이스 – AI 챗봇은 이미지나 링크와 같은 시각적 정보에 액세스해야 하는 사용자에게 더 적합합니다. 반면에 보이스봇은 빠른 의사소통이 필요한 사람, 예를 들어 말하면서 자동차를 운전하거나 기계를 조작하는 사람에게 더 적합합니다.
• 사용자 경험 – 둘 다 자연어 이해(NLU)를 사용하여 사용자 요청과 의도를 처리합니다. 보이스봇은 더 매력적이지만 기능을 수행하려면 응답이 인간과 유사해야 합니다. 또한 Voicebot에는 음성 인식 및 합성이 필요하므로 대화에 더 많은 오류나 지연이 발생할 수 있습니다. 반면, 챗봇은 버튼, 메뉴, 이모티콘을 통해 사용자에게 더 많은 피드백과 안내를 제공할 수 있습니다. 게다가 훈련하고 개선하기가 더 쉽습니다.
• 응용 프로그램 - 둘 다 고객 서비스, 판매, 예약 또는 정보 검색에 적합할 수 있습니다. 그러나 일부는 복잡성, 긴급성 또는 민감도에 따라 특정 업무에 대해 더 기능적일 수 있습니다. 예를 들어 인증, 검증 또는 확인이 필요한 업무에는 텍스트 챗봇이 더 적합할 수 있고, 속도, 편의성 또는 개인화를 목표로 하는 업무에는 음성봇이 더 적합할 수 있습니다.

귀하의 비즈니스에 어느 것이 더 적합한지 결정하려면 다음 질문에 답하십시오.

1. 타겟 고객은 누구이며, 그들의 선호도와 행동은 무엇입니까?

이 질문은 고객의 요구와 기대는 물론 고객이 선호하는 의사소통 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 고객이 젊고 기술에 능숙하며 모바일 중심이라면 음성봇보다 챗봇을 선호할 수 있습니다. 고객이 나이가 많거나 타이핑이 불편하거나 접근성 문제가 있는 경우 보이스봇을 선호할 수 있습니다.

2. 고객의 목표와 문제점은 무엇이며 이를 어떻게 해결할 수 있습니까?

이 질문은 대화형 인공 지능 솔루션의 가치 제안과 사용 사례를 정의하는 데 도움이 될 것입니다. 예를 들어 고객이 신속하게 피자를 주문하거나 항공편을 예약하려는 경우 챗봇보다 음성봇을 선호할 수 있습니다. 고객이 제품을 비교하고, 리뷰를 읽고, 자세한 정보를 얻고 싶다면 챗봇을 선호할 수도 있습니다.

3. 고객이 귀하의 비즈니스와 상호작용하기 위해 어떤 채널과 플랫폼을 사용합니까?

이 질문은 대화형 인공지능 솔루션에 가장 적합한 전달 방법과 통합 옵션을 선택하는 데 도움이 될 것입니다. 예를 들어, 고객이 소셜 미디어, 메시징 앱 또는 웹사이트를 사용하여 귀하에게 연락하는 경우 음성봇보다 챗봇을 선호할 수 있습니다. 고객이 전화 통화, 스마트 스피커 또는 음성 지원을 사용하여 연락하는 경우 챗봇보다 음성봇을 선호할 수 있습니다.

4. 대화형 인공 지능 솔루션을 개발하고 유지 관리하기 위해 어떤 기술 및 재정 자원을 보유하고 있습니까?

이 질문은 대화형 인공 지능 솔루션의 타당성과 확장성을 평가하는 데 도움이 될 것입니다. 예를 들어 리소스나 전문 지식이 제한적인 경우 음성봇보다 챗봇을 선호할 수 있습니다. 챗봇은 일반적으로 개발 및 유지 관리가 더 쉽고 비용도 저렴합니다. Voicebot에는 음성 인식 및 합성과 같은 고급 기술과 기술이 필요하므로 솔루션의 비용과 복잡성이 증가할 수 있습니다.

대화형 인공지능. 비즈니스 커뮤니케이션의 미래

기업이 고객과 더 깊고 의미 있는 관계를 구축하려고 노력함에 따라 챗봇과 보이스봇 사이의 선택은 단지 기술에 관한 것이 아니라 인간의 요구를 이해하고 예측하는 것에 관한 것입니다.

인공지능과 인간과 유사한 대화 능력을 결합하면 효율성뿐 아니라 기업이 고객과 소통하는 방식의 변화도 기대할 수 있습니다. 아마도 여기에 비즈니스 커뮤니케이션의 미래가 있을 것입니다. 더 직관적이고, 개인화되고, 역설적이게도 더 인간적입니다.

저희 콘텐츠가 마음에 드신다면 Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok의 바쁜 꿀벌 커뮤니티에 가입하세요.

저자: 로버트 휘트니

IT 부서를 코칭하는 JavaScript 전문가이자 강사입니다. 그의 주요 목표는 코딩하는 동안 효과적으로 협력하는 방법을 다른 사람들에게 가르쳐 팀 생산성을 높이는 것입니다.

모든 게시물 보기

비즈니스에서의 AI:

1. 비즈니스에서 AI의 위협과 기회(1부)
2. 비즈니스에서 AI의 위협과 기회(2부)
3. 비즈니스에서의 AI 애플리케이션 - 개요
4. AI와 소셜 미디어 – 그들은 우리에 대해 무엇을 말하는가?
5. AI 지원 텍스트 챗봇
6. 가상 비서 기술, 아니면 AI와 대화하는 방법?
7. 비즈니스 NLP의 오늘과 내일
8. 인공지능이 BPM에 어떻게 도움을 줄 수 있나요?
9. 인공지능이 비즈니스 분석가를 대체할 것인가?
10. 비즈니스 의사결정에서 AI의 역할
11. 비즈니스 인텔리전스란 무엇입니까?
12. 소셜 미디어 게시물 예약. AI가 어떻게 도움을 줄 수 있나요?
13. 자동화된 소셜 미디어 게시물
14. 콘텐츠 관리의 인공 지능
15. 오늘과 내일의 창의적 AI
16. 멀티모달 AI와 비즈니스 애플리케이션
17. 새로운 상호 작용. AI는 우리가 장치를 작동하는 방식을 어떻게 변화시키고 있습니까?
18. 디지털 기업의 RPA 및 API
19. AI로 운영되는 새로운 서비스와 제품
20. 미래의 직업 시장과 다가오는 직업
21. 그린 AI와 지구를 위한 AI
22. 에듀테크. 교육에서의 인공지능
23. 내 사업 아이디어의 약점은 무엇입니까? ChatGPT를 사용한 브레인스토밍 세션
24. 비즈니스에서 ChatGPT 사용
25. 합성 배우. 상위 3개 AI 비디오 생성기
26. 3가지 유용한 AI 그래픽 디자인 도구. 비즈니스에서의 생성적 AI
27. 오늘 꼭 시험해 봐야 할 멋진 AI 작가 3인
28. 음악 창작에서 AI의 힘 탐구
29. ChatGPT-4로 새로운 비즈니스 기회 탐색
30. 관리자를 위한 AI 도구
31. 당신의 삶을 더 쉽게 만들어 줄 멋진 ChatGTP 플러그인 6가지
32. 3 그라피코프 AI. Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
33. McKinsey Global Institute가 말하는 AI의 미래는 무엇입니까?
34. 비즈니스에서의 인공지능 - 소개
35. NLP, 즉 비즈니스에서의 자연어 처리란 무엇입니까?
36. 자동 문서 처리
37. Google 번역과 DeepL. 비즈니스를 위한 기계 번역의 5가지 응용
38. 보이스봇의 운영 및 비즈니스 애플리케이션