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인기 질문

챗봇이란 무엇입니까?

가장 기본적인 수준에서 챗봇은 인간의 대화(서면 또는 음성)를 시뮬레이션하고 처리하는 컴퓨터 프로그램으로, 인간은 마치 실제 사람과 통신하는 것처럼 디지털 장치와 상호 작용할 수 있습니다. 챗봇은 한 줄로 응답하는 간단한 쿼리에 답하는 초보적인 프로그램만큼 간단할 수도 있고 정보를 수집하고 처리할 때 개인화 수준을 높이기 위해 학습하고 진화하는 디지털 어시스턴트만큼 정교할 수도 있습니다.

자신도 모르는 사이에 아마도 챗봇과 상호 작용했을 것입니다. 예를 들어 컴퓨터에서 제품을 조사하면 화면에 도움이 필요한지 묻는 창이 나타납니다. 아니면 콘서트에 가는 길에 스마트폰을 사용하여 채팅을 통해 차량을 요청합니다. 또는 음성 명령을 사용하여 이웃 카페에서 커피를 주문하고 주문이 언제 준비되고 비용이 얼마인지 알려주는 응답을 받았을 수 있습니다. 다음은 모두 챗봇과 마주칠 수 있는 시나리오의 예입니다.

챗봇은 어떻게 작동합니까?

AI, 자동화된 규칙, 자연어 처리(NLP) 및 머신 러닝(ML)을 기반으로 하는 챗봇은 데이터를 처리하여 모든 종류의 요청에 대한 응답을 제공합니다.

챗봇에는 두 가지 주요 유형이 있습니다.

  • 작업 지향적(선언적) 챗봇은 하나의 기능을 수행하는 데 초점을 맞춘 단일 목적 프로그램입니다. 규칙, NLP 및 아주 적은 ML을 사용하여 사용자 문의에 대해 자동화된 대화형 응답을 생성합니다. 이러한 챗봇과의 상호 작용은 매우 구체적이고 구조적이며 지원 및 서비스 기능에 가장 적합합니다. —강력한 대화형 FAQ를 생각하십시오. 작업 지향적 챗봇은 다양한 변수를 포함하지 않는 업무 시간에 대한 쿼리 또는 간단한 트랜잭션과 같은 일반적인 질문을 처리할 수 있습니다. 최종 사용자가 대화 방식으로 경험할 수 있도록 NLP를 사용하지만 기능은 상당히 기본적입니다. 이들은 현재 가장 일반적으로 사용되는 챗봇입니다.
  • 데이터 기반 및 예측식(대화식) 챗봇은 종종 가상 비서 또는 디지털 어시스턴트라고 하며 이들은 작업 지향적 챗봇보다 훨씬 더 정교하고 상호 작용적이며 개인화되어 있습니다. 이러한 챗봇은 상황을 인식하고 자연어 이해(NLU), NLP 및 ML을 활용하여 학습합니다. 예측 인텔리전스 및 분석을 적용하여 사용자 프로필 및 과거 사용자 행동을 기반으로 개인화가 가능합니다. 디지털 어시스턴트는 시간이 지남에 따라 사용자의 선호도를 사용자를 학습하고 권장 사항을 제공하며 요구 사항을 예측할 수도 있습니다. 데이터와 의도를 모니터링하는 것 외에도 대화를 시작할 수 있습니다. Apple Siri 및 Amazon Alexa는 소비자 중심의 데이터 기반 예측 챗봇의 예입니다.

고급 디지털 어시스턴트는 여러 단일 목적의 챗봇을 하나의 우산 아래에 연결하고 각각에서 서로 다른 정보를 가져온 다음 이 정보를 결합하여 컨텍스트를 유지하면서 작업을 수행할 수 있으므로 챗봇이 "혼동"하지 않도록 합니다.

챗봇이 비즈니스와 고객에게 제공하는 가치

챗봇은 내부 직원과 외부 고객에게 편의성과 추가 서비스를 제공하는 동시에 운영 효율성을 높이고 비즈니스에 비용을 절감합니다. 이를 통해 기업은 인간 상호 작용의 필요성을 줄이면서 다양한 유형의 고객 문의 및 문제를 쉽게 해결할 수 있습니다.

챗봇을 통해 기업은 동시에 확장, 개인화 및 사전 대응이 가능하며 이는 중요한 차별화 요소입니다. 예를 들어, 인간의 힘에만 의존하는 경우 한 번에 제한된 수의 사람들에게 서비스를 제공할 수 있습니다. 비용 효율성을 위해 인력 기반 비즈니스는 표준화된 모델에 집중해야 하며 사전 예방적이고 개인화된 지원 기능이 제한되어 있습니다.

대조적으로, 챗봇을 통해 기업은 개인 방식으로 무제한의 고객과 교류할 수 있으며 수요 및 비즈니스 요구에 따라 확장 또는 축소할 수 있습니다. 챗봇을 사용함으로써 기업은 동시에 수백만 명의 사람들에게 인간답고 개인화된 사전 예방적 서비스를 제공할 수 있습니다.

소비자 조사에 따르면 메시징 앱이 특정 유형의 거래를 위해 비즈니스와 연결하는 데 점점 선호되는 방법이 되고 있습니다. 메시징 플랫폼을 통해 제공되는 챗봇은 많은 경우 인간이 제공할 수 있는 것보다 더 많은 서비스와 편의성을 제공합니다. 예를 들어, 뱅킹 챗봇은 기존 콜센터에 비해 문의 당 평균 4분을 절약합니다. 기업이 효율성을 높이고 비용을 절감하는 데 도움이 되는 동일한 기능은 개선된 고객 경험의 형태로 고객에게 혜택을 제공합니다. 이것이 윈/윈 제안입니다

챗봇이 만들어진 이유는 무엇입니까?

디지털화는 사회를 “모바일 우선” 인구로 변화시키고 있습니다. 메시징 애플리케이션의 인기가 높아짐에 따라 챗봇은 이러한 모빌리티 기반 혁신에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 지능형 대화형 챗봇은 종종 모바일 애플리케이션을 위한 인터페이스이며 기업과 고객이 상호 작용하는 방식을 바꾸고 있습니다.

챗봇을 통해 기업은 인적 담당자의 비용 부담 없이 개인적인 방식으로 고객과 연결할 수 있습니다. 예를 들어, 고객이 가지고 있는 많은 질문이나 문제는 일반적이고 쉽게 대답할 수 있습니다. 기업이 FAQ 및 문제 해결 가이드를 만드는 이유가 바로 이것입니다. 챗봇은 작성된 FAQ 또는 가이드에 대한 개인적인 대안을 제공하며 문제가 너무 복잡해 챗봇이 해결할 수 없는 경우 고객 문제를 실제 사람에게 전달하는 것을 포함하여 질문을 분류할 수도 있습니다. 챗봇은 기업의 시간과 비용을 절약하고 고객의 편의성을 높이는 것으로 인기를 얻고 있습니다.

챗봇의 진화 과정

챗봇의 기원은 분명히 Alan Turing의 1950년대 지능형 머신 비전에 있습니다. 챗봇의 기반인 인공 지능은 그 이후로 IBM Watson과 같은 초 지능 슈퍼 컴퓨터를 포함하도록 발전했습니다.

원래 챗봇은 전화 연락망이었는데, 전화 접속 고객은 자동화된 고객 서비스 모델을 통해 옵션을 하나씩 선택하는 번거롭고 짜증나는 경로를 자주 안내 받았습니다. 기술의 향상과 AI, ML 및 NLP의 정교함이 증가함에 따라 이 모델은 팝업, 라이브, 온스크린 채팅으로 발전했습니다. 그리고 진화의 여정은 계속되었습니다.

오늘날의 디지털 어시스턴트를 통해 기업은 AI를 확장하여 고객의 디지털 장치에서 직접 기업과 고객 간의 훨씬 더 편리하고 효과적인 상호 작용을 제공할 수 있습니다.

일반적인 챗봇 사용

챗봇은 IT 서비스 관리 경험을 개선하는 데 자주 사용되며, 내부 직원에게 제공되는 셀프 서비스 및 자동화 프로세스를 탐구합니다. 지능형 챗봇을 사용하면 암호 업데이트, 시스템 상태, 중단 경고 및 지식 관리와 같은 일반적인 작업을 쉽게 자동화하고 연중 무휴 24시간 사용할 수 있으며 일반적으로 사용되는 음성 및 텍스트 기반 대화 인터페이스에 대한 액세스를 확장할 수 있습니다.

비즈니스 측면에서 챗봇은 들어오는 커뮤니케이션를 관리하고 고객을 적절한 리소스로 안내하기 위해 고객 연락 센터에서 가장 일반적으로 사용됩니다. 또한 신입 사원을 온보딩하고 휴가 일정, 교육, 컴퓨터 및 비즈니스 용품 주문, 사람의 개입이 필요하지 않은 기타 셀프 서비스 활동을 포함한 일상적인 활동으로 모든 직원을 돕는 것과 같은 내부 목적으로 자주 사용됩니다.

소비자 측면에서 챗봇은 이벤트 티켓 주문부터 호텔 예약 및 체크인, 제품 및 서비스 비교에 이르기까지 다양한 고객 서비스를 수행하고 있습니다. 챗봇은 일반적으로 은행, 소매 및 식음료 부문에서 일상적인 고객 활동을 수행하는 데 사용됩니다. 또한 도시 서비스 요청 제출, 유틸리티 관련 문의 처리 및 청구 문제 해결과 같은 많은 공공 부문 기능이 챗봇을 통해 활성화됩니다.

챗봇에 AI와 데이터가 중요한 이유

챗봇의 장점과 한계는 모두 AI와 이를 구동하는 데이터에 있습니다.

AI 고려 사항: AI는 일상적이고 반복적인 프로세스를 자동화하는 데 매우 능숙합니다. 이러한 유형의 작업을 위해 AI가 챗봇에 통합되면 챗봇은 일반적으로 잘 작동합니다. 그러나 기능을 넘어서 확장하거나 작업을 더 복잡하게 만드는 챗봇에 대한 요구가 발생하면 챗봇이 어려움을 겪을 수 있으며 이는 기업과 고객에게 부정적인 결과를 초래할 수 있습니다. 챗봇이 단순히 대답하거나 해결할 수 없는 질문과 문제가 있습니다. 예를 들어, 변수가 많은 복잡한 서비스 문제가 있습니다.

개발자는 챗봇 애플리케이션에 사용자를 다른 리소스(예: 라이브 상담원)로 라우팅하거나 고객에게 다른 질문 또는 문제에 대해 프롬프트하는 비상 상황을 추가하여 이러한 제한 사항을 해결할 수 있습니다. 일부 챗봇은 챗봇, 라이브 에이전트 및 그 반대로 전환을 통해 원활하게 이동할 수 있습니다. AI 기술과 구현이 계속 발전함에 따라 챗봇과 디지털 어시스턴트가 우리의 일상 경험에 더욱 원활하게 통합될 것입니다.

데이터 고려 사항: 모든 챗봇은 다양한 소스에서 액세스되는 데이터를 사용합니다. 데이터가 고품질이고 챗봇이 올바르게 개발되는 한 데이터는 챗봇을 가능하게 합니다. 그러나 데이터 품질이 좋지 않으면 챗봇의 기능이 제한됩니다. 그리고 데이터 품질이 좋더라도 챗봇의 ML 학습이 제대로 모델링되지 않았거나 감독되지 않은 경우 챗봇의 성능이 저하되거나 최소한 예상치 않게 수행될 수 있습니다.

즉, 챗봇은 AI와 여기에 구축한 데이터만큼만 우수합니다.

챗봇은 나쁜가요?

챗봇이라는 용어에 대한 오해가 있습니다. 챗봇과 봇이라는 용어는 때때로 같은 의미로 사용되지만 봇은 합법적이거나 악의적인 목적으로 사용할 수있는 자동화된 프로그램입니다. 봇이라는 단어에 대한 부정적인 의미는 자동화된 프로그램을 사용하여 디지털 생태계에 침투하고, 탈취하고, 일반적으로 혼란을 야기하는 해커의 역사에 기인합니다.

따라서 봇과 챗봇을 혼동해서는 안됩니다. 일반적으로 챗봇은 해킹 목적으로 사용된 기록이 없습니다. 챗봇은 일상적인 작업을 효율적으로 수행하는 대화 도구입니다. 사람들은 기계로 복제할 수 없는 인간의 능력을 필요로 하는 높은 수준의 전략적이고 매력적인 활동에 주의를 집중할 수 있도록 이러한 작업을 신속하게 처리할 수 있도록 도와주기 때문에 챗봇을 좋아합니다.

챗봇을 만들고 싶습니까? 그것은 생각보다 쉽습니다.

누구나 챗봇을 만들 수 있는 널리 사용 가능한 도구가 많이 있습니다. 이러한 도구 중 일부는 비즈니스 용도(예: 내부 운영)를 지향하고 다른 도구는 소비자를 지향합니다.

챗봇 생성은 모바일 애플리케이션 생성과 유사하며 전달을 위한 메시징 플랫폼 또는 서비스가 필요합니다. 그 외에도 챗봇을 만들기 위해 쉽게 액세스할 수 있는 모든 도구를 사용하면 전문가나 개발자가 아니어도 챗봇을 만들 수 있습니다. 제품 관리자 또는 비즈니스 사용자는 이러한 유형의 도구를 사용하여 1시간 안에 챗봇을 만들 수 있어야 합니다.

챗봇의 미래

챗봇의 진화는 어디로 향하고 있습니까? 다른 AI 도구와 마찬가지로 챗봇은 인간의 능력을 더욱 향상시키고 인간이 더 창의적이고 혁신적인 일에 집중하도록 해방시키며 전술적 활동보다는 전략적 활동에 더 많은 시간을 할애합니다.

가까운 장래에 AI가 5G 기술 개발과 결합되면 기업, 직원 및 소비자는 더 빠른 추천 및 예측과 같은 향상된 챗봇 기능, 대화 내에서 고화질 화상 회의에 쉽게 액세스할 수 있습니다. 이러한 가능성과 기타 가능성은 조사 단계에 있으며 인터넷 연결, AI, NLP 및 ML이 발전함에 따라 빠르게 발전할 것입니다. 결국 모든 사람은 주머니에 완벽하게 기능하는 개인 비서를 가질 수 있으므로 세상을 보다 효율적이고 연결된 상태에서 살고 일할 수 있습니다.