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챗봇 혁명을 수용 할 때입니다. 중소 기업 (SMB)의 경우, 조직에 대화식 인텔리전스를 추가하는 것은 고객 참여를 유도하고 상황에 맞는 도우미로 사내 운영을 능률화하는 데 유용한 방법입니다. 챗봇은 오늘날 모든 종류의 채팅 및 공동 작업 환경에 내장되어 있으며 Facebook Messenger, WhatsApp, Slack, Skype 및 우리가 통신하고 작업을 수행하는 데 사용하는 다른 응용 프로그램 및 서비스에서 수천 가지를 찾을 수 있습니다.
챗봇은 정확히 봇과의 채팅입니다. 사용자가 자연 언어 메시지를 통해 가상 에이전트와 상호 작용하는 일종의 대화 형 인공 지능 (AI)입니다. 이러한 자동화 된 상호 작용을 통해 상황에 맞는 정보를 표시하거나, 사용자가 온라인 거래를 완료하거나, 고객과의 관계없이 고객의 문제를 해결하기위한 헬프 데스크 에이전트 역할을 할 수 있습니다.
중요한 차이점 중 하나는 챗봇이 Alexa, Cortana 또는 Siri와 같은 본격적인 가상 비서가 아니라는 것입니다. 텍스트 기반 또는 음성 기반 채팅 인터페이스의 구분은 챗봇의보다 좁은 초점과 달리 디지털 어시스턴트가 거주하는 범위와 사용자를 위해 수행하는 것보다 덜 중요합니다. 가상 어시스턴트는 스마트 폰, Bluetooth 스피커, 운영 체제 (OS) 및 기타 컴퓨팅 환경에 내장 된 전능 한 AI 도우미로, 예측 권장 사항을 제공하고 광범위한 진화 기능을 수행합니다. 대부분의 경우 챗봇은 단일 앱 또는 메시징 인터페이스 내에 있으며 특정 비즈니스 작업에 대한 자동화 된 작업을 선택하여 더 간단하게 프로그래밍 할 수 있습니다.
평균 SMB 또는 엔터프라이즈 조직의 경우 챗봇의 특수한 특성으로 인해 실제로 유용합니다. 회사와 소프트웨어 제공 업체는 이미 전자 상거래, 고객 지원, 비용 추적 등 비즈니스 프로세스를 혁신하기 위해 챗봇 경험을 구현하고 있습니다. Google은 실제 비즈니스 환경에서 챗봇이 수행 할 수있는 작업, 기술 발전 방법을 설명하고 챗봇에 대한 투자가 항상 '유행이 좋은 인간 직원 대신 올바른 결정이 아닌 이유'를 설명합니다.
고객 지원 및 대화 분석
우리는 수천에서 수천 개의 챗봇에 대해 이야기 할 수 없으므로 정의 된 비즈니스 사용 사례를 보여주는 몇 가지 예에 중점을 두었습니다. 일반적으로 사람들이 생각하는 첫 챗봇 앱 중 하나는 고객 지원 및 가상 헬프 데스크 에이전트입니다.
Facebook Messenger, Slack, Skype 및 Kik 및 Telegram을 포함한 기타 채팅 앱에는 수십 및 수십 개의 고객 지원 봇이 있습니다. Zendesk Support와 같은 인기있는 헬프 데스크 플랫폼조차도 고객 지원 챗봇을 시작했습니다.
이러한 유형의 챗봇은 고객이 선택한 메시징 앱을 떠나지 않고도 티켓을 제출하고 해결하는 데 도움이 될뿐만 아니라 회사의 지식 기반에 대한 자연어 인터페이스 역할도합니다. 챗봇은 사람과 대화하기 위해 고통스럽고 구식 인 자동 통화 시스템을 거치지 않고 고객이 고객 지원 담당자와 관계없이 검색해야 할 정보를 표시합니다.
B2B (Business-to-Business) 고객 지원 소프트웨어 회사 TeamSupport의 CEO 인 Robert C. Johnson에게 챗봇은 통합 옴니 채널 고객 지원을 향한 추진의 한 계층입니다. Johnson은보다 복잡한 B2B 상호 작용에서 챗봇의 가능성에 대해 회의적이지만 고객을 향한 지원조차도 자동화가 제대로 이루어지기가 매우 어렵다고 말했습니다.
"5 년 또는 7 년 전, 지원 공간은 이메일 티켓 시스템, 지식 기반 시스템, 채팅 시스템 및 전화 시스템이었으며 실제로 서로 대화하지 않았습니다."라고 Johnson은 말했습니다. "우리는 또한 자동화 된 상담원이든 전화 트리이든 자동화 기술에 문제가있었습니다. 전화를 걸면 자동화 된 답변을받을 때 사람과 대화하기 위해 7 개의 자동화 계층을 거쳐야한다는 것을 알고 있습니다. 옴니 채널 고객 지원은 지식 기반 기사를 실행하는 티켓의 키워드와 같은 통합 검색 및 워크 플로우의 이점을 제공합니다. 챗봇 시스템은 다른 채널로 계층화됩니다."
고객 지원 봇 트리거링 및 응답 티켓을 설정하는 기본 사항 외에도 이러한 유형의 가상 에이전트가 거의 모든 작업을 수행하도록 구성 할 수 있습니다. IBM은 AI의 자연어 처리 (NLP) 및 코 그너 티브 컴퓨팅을 활용하여 고객 상호 작용을위한 맞춤형 비즈니스 챗봇을 구축하는 Watson 기반 플랫폼을 제공합니다. Watson Virtual Agent는 고객에게 대면 경험을 위해 사용자 정의 가능한 챗봇 빌더뿐만 아니라 챗봇의 효과를 측정하기위한 심층 분석 및 참여 메트릭 대시 보드를 비즈니스에 제공합니다.
IBM Watson의 부사장 겸 최고 기술 책임자 인 IBM 최고 연구원 인 Rob High는 "인지 컴퓨팅은 인간의 마음에 힘을주고 활용하는 지능 기능 세트라고 생각합니다. 올해 초 모바일 월드 콩그레스에서 챗봇과 가상 에이전트의 코 그너 티브 컴퓨팅에 대해 연설하면서 이러한 유형의 AI 상호 작용이 고객 지원 및 온라인 판매자 상호 작용에 적합한 이유를 설명했습니다.
"우리는 다른 사람들이 음성, 제스처, 채팅 등 다양한 상호 작용 모드를 제공하는 이러한 종류의 비서 및 인터페이스와 관련하여 대화를 만드는 방법에 중점을두고 있습니다. 앞으로 우리가보고있는 것은 시작에 불과합니다. 여러 가지 모달과 광범위한 경험이 될 것”이라고 High는 말했다.
"인터넷의 원동력은 소비자와의 관계를 구축하려는 판매자에 관한 것이 었습니다. 모바일 및 웹 애플리케이션은 판매자에게 사용자에게 제공하고자하는 경험을 제어 할 수있는 기회를 제공하지만 소비자는 이미 이러한 사회적 공간을 점유하고 있습니다.". "그곳이 하루 중 가장 많은 곳에 있습니다. 왜 상인은 그러한 앱을 가지고 소비자에게 접근 할 수 있도록 그 제어권을 포기하지 않아야합니까?"
Watson은 Botkit과 함께 가상 에이전트를 Facebook Messenger, Slack 및 기타 메시징 플랫폼에 통합합니다. 그러나 교차 채널 가용성보다 챗봇에서 얻은 분석 기능은 고객 행동에 대해 많은 정보를 제공하고 챗봇 경험을 개선하여 자동화 된 상호 작용에 투자 할 가치가 있도록합니다. 봇 분석 플랫폼 Dashbot의 CEO 인 Arte Merritt는 실행 가능한 봇 분석이 사용자 참여를 늘리고 수익을 창출하는 방법에 대해 High와 동일한 MWC 패널에서 말했습니다.
Merritt은“사람들은 고객 서비스를위한 봇에 대해 생각하지만 훨씬 더 많다. Merritt은“미디어, 엔터테인먼트, 여행, 소매 분야의 브랜드로부터 페이스 북 메신저와 같은 앱 내에서 봇 경험을하는 데 많은 관심을 갖고있다”고 말했다. "이 인터페이스는 비동기식이며 구조화되지 않은 데이터를 허용합니다. 버튼과 링크를 클릭하는 것이 아니라 Facebook Messenger의 경우 사람들이 이미지, 비디오 또는 자신의 음성을 보낼 수 있습니다. 모든 종류의 매혹적인 데이터가 나타납니다. 사용자는 봇을 사람으로 취급합니다."
회계 및 경비 보조
챗봇이 이해하는 또 다른 비즈니스 시나리오는 회계 및 재무입니다. 회계 및 비즈니스 관리 소프트웨어 제공 업체 인 Sage는 작년에 Pegg라는 챗봇을 구축하여 사용자 및 소규모 비즈니스 소유자에게 특히 송장 및 비용, 세금 마감일, 현금 흐름 문제 등을 유지할 수있는 자연 보존 채팅 인터페이스를 제공합니다. Pegg는 Sage 플랫폼에 내장되어 있지만 Facebook Messenger 및 Skype 용 봇으로도 제공됩니다.
Sharma는 "비즈니스가 수행해야하는 일부 작업은 세금 신고 및 비용 보고서 제출과 같은 장담하고 구매 원장을 유지하는 것"이라고 말했다. "특히 공연 경제와 프리랜서의 부상으로 비즈니스 소유자들에게 조언을 해줄 전담 회계사가 없을 수도 있습니다. 자연어 인터페이스는 적절한 시점에서 이러한 연결된 시나리오를 단순화하는 매우 중요한 요소입니다. 유능한."
페그는 회계 전문 용어를 자연어로 표현합니다. "돈을 빚진 사람은 누구입니까?" 봇은 Sage에서 데이터를 빠르게 가져 와서 인보이스 금액, 마감일 및 사람에게 연락하는 가장 빠른 방법을 알려줍니다. 봇은 비용 추적을 위해 컴퓨터 비전 및 광학 문자 인식 (OCR) 알고리즘을 사용하여 채팅에 업로드 된 영수증의 사진을 분석하고 자동으로 Sage에 카탈로그 화합니다.
"우리는 봇의 디자인과 사용자 경험에 많은주의를 기울이고 싶습니다. 소규모 비즈니스 세계에서는 회계가 압도적 일 수 있습니다."라고 Sharma는 말했습니다. "회계의 챗봇은 실제로 의미가있는 사용 사례입니다. 계정을 작성하고 비용을 캡처해야하며 오늘 처리하는 것은 고통 스럽습니다. 천 달러에 대한 송장을 작성하여 보내야하는 경우 봇은이를 수행 할 수 있습니다. 봇이 백엔드 시스템으로 들어가는 과정이 쉽지만 프로세스에 대해 걱정할 필요가 없습니다."
Expensify는 스마트하게 통합 된 챗봇 환경의 또 다른 예입니다. Expensify의 Concierge Assistant는 회사의 비용보고 및 관리 플랫폼 전체에 내장되어 있습니다. CEO 겸 창립자 인 데이비드 배럿 (David Barrett)은 AI를 특정 문제를 해결하기위한 도구로보고있다. 컨시어지의 경우 자동화 없이는 불가능한 소규모 비즈니스를위한 수준의 고객 지원 및 참여를 의미합니다.
"부기 또는 회계사를받는 이유에 대해 생각해보십시오. 누군가가 귀하의 비즈니스에 고유 한 시간에 민감한 재무 요구 사항을 도울 수 있기를 원합니다. 어려운 부분은 Expensify와 같은 플랫폼을 구성하여이 특정 문제를 해결하거나 질문에 답변하려는 것입니다. 바렛은“IRS로부터이 편지를 받았는데 어떻게해야합니까?”와 같이 말했다. "정상적으로 당신은 이것을하기 위해 많은 돈과 훈련을받은 회계사가 필요하지만, 많은 소기업들은 그것을 감당할 자원이 없습니다. 컨시어지가 그 높은 가치의 전문 지식을 그들의 손에 가져옵니다."
배럿은 컨시어지 또한 여러 가지 방식으로 진화하고 있다고 말했다. 챗봇은 수많은 데이터 유형 및 시스템 (신용 카드 가져 오기, 이메일 파싱, 마일리지 추적, 모바일 OCR, 회사의 내부보고 구조 등)을 처리 할 수있는 능력 외에도 사용자와보다 자연스럽게 상호 작용하는 방법을 배우고 있습니다. 수집 한 데이터를 활용하여 권장 사항을 제시합니다.
배럿은“우리가 많은 노력을 기울이고있는 분야 중 하나는 컨시어지가 스팸이 아닌 방식으로 매일 일어나는 일을 이해하도록 돕는 것”이라고 말했다. "우리는 실행 가능한 방식으로 데이터를 요약하고 싶습니다. Expensify는 비즈니스 여행 과정을보다 재미 있고 사교적으로 만드는 데 관한 것입니다. 우리는 샌드위치를 통해 태국 음식을 얼마나 좋아하는지에 대한 데이터를 가지고 있습니다. 또한 비용 데이터를 통해 표현 된 정보 및 선호도를 제공합니다. 또한 캘린더 기능이 있으므로 회의 및 참석자에 대한 선호도를 자동으로 조정 한 다음 가용성, 위치 및 각 사용자의 선호도에 따라 식당을 제안하는 것을 고려하십시오."
자동화 된 전자 상거래 에이전트
온라인 비즈니스의 경우 현재 챗봇 기술의 세 번째 큰 버킷은 전자 상거래 자동화입니다. 미국에서 전자 상거래 봇 요금을 청구하는 Facebook Messenger를 떠나지 않고도 Uber 또는 Starbucks 커피를 주문할 수 있습니다.
Facebook은 개발자에게 플랫폼을 개방 한 이후 주요 예약 브랜드가 여행 예약 (Hipmunk, Kayak, Travelocity) 및 식품 (Domino 's, Whole Foods)에서 American Eagle, Kohl 's, Sephora 및 Victoria 's Secret을 포함한 주요 소매 업체에 이르기까지 모든 봇을 시작하는 것을 보았습니다.. 다수의 봇은 여전히 실시간 고객 지원 및 영업 담당자를 고용하지만 "자동 메시징"태그가있는 디렉토리의 모든 봇은 완전히 자율적 인 챗봇입니다.
Sheth는 MWC 패널에서 PayPal, Google 등의 담당자와 함께 봇 및 전자 상거래에 대해 이야기했습니다. 전자 상거래에서 챗봇은 이제 대화식 메시지 경험 내에서 전체 온라인 쇼핑 거래를 완료 할 수 있습니다.
오프라인 소매 업체는 온라인 및 모바일 전환을 유도 할뿐만 아니라 풋 트래픽을 늘리기 위해이 기술로 전환했습니다. Macy 's는 Watson Virtual Agent 플랫폼을 사용하여 "Macy 's On Call"이라는 봇을 구축하고 시작했습니다.이 봇은 쇼핑객에게 특정 상점을 탐색 할 때 질문에 대답 할 수있는 맞춤형 챗봇을 제공합니다. 이 경우 챗봇은 구매 패턴 데이터를 분석 할 때 더 나은 지원을 제공하기 위해 시간이 지남에 따라 학습하고 있습니다.
결제 기능은 WeChat에서 실행되는 챗봇에 통합되어 있으므로 고객이 결제를해야하는 경우 챗봇은 몇 번의 클릭만으로 해당 거래를 처리합니다. 메시징 앱 Kik은 WeChat에서 힌트를 얻어 채팅 기반 결제 방법을 개발하기 시작했으며 Facebook Messenger에는 기본 챗봇 결제와 현재 베타 버전의 구매 버튼 기능이 있습니다.
Harper Reed는 모바일 상거래 스타트 업 Modest Mode (PayPal이 인수)의 창립자이자 현재 PayPal의 차세대 상거래에 중점을 둔 기업가입니다. MWC 패널에서 리드는 지불이 채팅 가능 상거래의 열쇠 중 하나로 본다고 말했다.
리드는“채팅과 어시스턴트에 관한 모든 대화가 상거래의 미래를위한 토대를 마련하고 있다는 점이 매우 기쁘다”고 말했다. "결제 측면에서는 모든 사람이 결제를 지원할 수 있도록 개방형 API를 만들고자합니다. 일반 소비자 브랜드 간에는 모바일 전략 (채팅 앱 전략은 물론)을 파악하고 Facebook 메신저를 프로그래밍하는 것 사이에 많은 장애물이 있다고 생각합니다. "채팅 로봇. 그러나 채팅이 그 부분의 큰 부분 인 미래는 우리 앞에 있으며, 주머니에 조수를 둔다는 것이 반드시 유일한 장소는 아닙니다."
인간의 손길
자동화 된 대화식 인터페이스가 온라인 비즈니스를 향상시킬 수있는 모든 방법에 대해 챗봇에는 제한이 있습니다. 자연 언어 AI로 인해 점점 더 많은 고통을 겪고있는 Microsoft의 Tay 챗봇 위기를 보라. 예를 들어 소셜 미디어 관리, 상황 인식 및 건방진 풍자와 같은 인간의 직관과 상황 이해가 여전히 중요한 시나리오에서 먼 길을갑니다.
소셜 미디어는 고객이 제품이나 서비스에 문제가 있거나 불만이있는 경우 브랜드의 첫 번째 방어선입니다. 상황을 놓칠 수있는 자동화 된 메시지가 아니라 고객의 문제에 대한 이해와 공감을 나타내는 인간의 사려 깊은 반응은 트위터에서 끌려 가고 더 큰 홍보 사건을 일으킬 가능성이 훨씬 적습니다.
스케줄링이 또 다른 예입니다. 챗봇을 사용하여 회의를 예약하는 것은 간단한 사용 사례이지만 이러한 유형의 교환의 뉘앙스는 자연어 처리 및 더 깊은 인식에 여전히 더 많은 발전이 필요한 부분을 강조합니다.
Expensify CEO David Barrett과 함께이 이야기를 부를 때 x.ai라는 일정 잡담을 사용했습니다. 봇은 궁극적으로 회의를 예약했지만, 동부 시간에 있었고 Barrett이 태평양 시간에 있었던 봇으로 이동하려면 여러 개의 이메일이 필요했습니다. 이것은 AI 소프트웨어가 배우고 진화함에 따라 해결 될 NLP 딸꾹질의 일종이지만, 챗봇이 항상 인간을 대신하는 효과적인 방법이 아닌 좋은 예입니다.
배럿은“이러한 개발의 대부분은 특히 유동적이고 유연한 매체 인 언어와 관련하여 엄청나게 미묘한 차이가있다”고 말했다. "친구가 한 번에 두 가지 질문으로 문자 메시지를 보냈다고 상상해보십시오. 저녁 식사를 할 시간과 시간은 언제입니까? 어느 답을 먼저 선택 하시겠습니까? 아니면 한 번에 둘 다 대답 하시겠습니까? 챗봇, 같은 대화 흐름을 유지하는 것은 정말 어려운 일입니다."
이 모든 것은 챗봇이 아직 복제 할 수 없다는 인간의 손길로 돌아옵니다. 챗봇이 이러한 모든 비즈니스 시나리오 등에서 유용 할 수있는 것처럼, 우리는 아직 초기 단계에서 AI 기술을 다루고 있습니다. 챗봇에서 가장 널리 사용되는 비즈니스 앱 중 하나 인 고객 지원으로 돌아가 봅시다. 로버트 C. 존슨 (Robert C. Johnson)의 팀 지원 CEO는 복잡한 B2B 상호 작용을 위해 챗봇이 최상의 고객 경험을 제공하지 못할 수 있다고 말했다.
존슨은“우리는 HAL 9000과 Jetsons 타입의 제품과는 거리가 멀다. 인간은 점을 정확하게 연결할 수 있다는 점에서 직관적 인 AI, 실제로 생각할 수있는 로봇”이라고 말했다.
"정확한 머신 러닝에는 많은 데이터 포인트와 경험이 필요합니다.이 볼륨이 없으면 머신 러닝을 실제로 수행 할 수 없습니다. B2B 상호 작용에서는 더 적은 양의 상호 작용을 처리하지만 복잡성이 높아질 수 있습니다. Johnson은 계속해서 오류율을 높였습니다. "챗봇은 대량 구매가 있고 각 고객의 가치가 그리 높지 않은 B2C 상호 작용에 적합합니다. Nike가 단일 고객을 잃고 다시 Nike 신발을 구매하지 않을 경우 B2B 고객 중 하나가 백만 달러 계약으로 인해 그 오류는 수익을 떨어 뜨립니다."
대화 형 AI 기술의 현재 한계를 이해해야 비즈니스에서 진정한 가치가있는 챗봇 경험에 투자 할 수 있습니다. 회계 및 재무 또는 생산성 도우미로 챗봇을 구축하면 조직의 효율성을 개선하고 워크 플로를 간소화 할 수 있습니다. 전자 상거래 또는 고객 지원을위한 챗봇을 출시하면 비즈니스를 기본 메시징 채널로 열어 사용자에게 브랜드와 빠르고 직관적으로 상호 작용할 수 있습니다.
챗봇은 온라인 비즈니스가 직면 한 모든 문제에 대한 포괄적 인 솔루션이 아닙니다. 그러나 현명하게 배치하면 상황에 맞는 데이터를 직원에게 제공하고 고객이 기본 앱 경험에 참여하도록하는 유용한 도구가 될 수 있습니다. AI는 매년 도약과 한계를 뛰어 넘어 기술과의 상호 작용 방식을 변화시키고 있습니다. 챗봇이 비즈니스에 적합한 경우 기회를 놓치지 마십시오.
