기술이 인간 대 인간의 대화를 대체할 수 있을까요?

챗봇 기술은 빠르게 발전하고 있습니다. 하지만 아직 인간을 버릴 수 있는 단계는 아니다.

지난해 구글 I/O 컨퍼런스에서 이발 예약을 위해 전화를 걸었다. 전화는 사람이 한 것이 아니라 구글 어시스턴트가 너무 사람처럼 들렸기 때문에 전화를 받는 사람은 자신이 인공지능(AI)과 대화하고 있다는 사실을 전혀 눈치채지 못한 듯했다. 그것이 두렵든 흥분되든, 요점은 기술이 이제 진짜와 인공의 경계가 모호해지는 단계에 있다는 것입니다.

이것은 고객과 브랜드가 상호 작용하는 방식에 특히 해당됩니다. eBay, Burberry, Whole Foods 및 Lidl과 같은 많은 브랜드가 고객 지원을 제공하기 위해 챗봇에 투자했으며 어떤 면에서는 잘 작동하고 있습니다. 그러나 이를 둘러싼 과대 광고와 우리 삶에서 AI의 역할 증가로 인해 이러한 기술이 궁극적으로 인간, 특히 전통적으로 고객의 첫 번째 연락선이었던 컨택 센터 또는 콜 센터에서 궁극적으로 인간을 대체할 것이라는 인식으로 이어졌습니다.

진실은 자동 실시간 음성 번역이든, 고객 전화 통화가 좋은지 나쁜지 분석하는 것이든 AI를 통해 기업은 고객 충성도가 핵심인 시대에 중요한 통찰력을 수집하고 사용하여 고객 관계를 강화할 수 있습니다. 그러나 이러한 기술은 계속해서 진화하고 있기 때문에 이제 기업은 인간과 기계의 역할 사이에서 적절한 균형을 유지해야 하며, 이는 일부에게는 어려움이 될 수 있습니다.

장벽 설치 및 허물기

오늘날의 시장에서 브랜드 충성도를 유지하려면 우수한 고객 경험이 필수적입니다. AI에 대한 두려움에도 불구하고 온라인 공간에서 개인화되고 프로그래밍된 커뮤니케이션의 진화는 전반적으로 기대치를 높였습니다. 즉, 고객을 알고 있다는 것을 보여주고 그에 따라 고객의 경험을 맞춤화하는 것이 그 어느 때보다 중요합니다. 따라서 오늘날 우리가 브랜드와 소통하는 방식이 최근 몇 년 동안 어떻게 극적으로 변화했는지 보여주는 수많은 혁신적인 AI 사용 사례가 있습니다.

예를 들어 여행 상품을 찾는 플랫폼인 Hipmunk는 'Hello chatbots'를 만들었습니다. 이 챗봇은 대화하는 사람의 위치를 ​​사용하여 여행하는 곳을 확인한 다음 해당 위치에서 여행 상품을 보낼 수 있습니다. 듀오링고가 앱에 내장한 기본 챗봇과 튜터링 봇은 다양한 성격과 학습 스타일에 맞춰 사용자가 원하는 캐릭터로 하루 중 언제라도 대화를 연습할 수 있도록 합니다.

우리가 서로, 브랜드 및 비즈니스와 상호 작용하는 방식의 이러한 변화는 종종 우리와 대화 상대 사이에 기술의 일부(또는 여러 부분)가 있음을 의미합니다.

기술에는 한계가 있음을 기억하는 것이 중요합니다. 우리는 모두 은행, GP 또는 유틸리티 제공업체에 전화를 시도하는 고통을 경험했습니다. 무한한 수의 키를 눌러야 자동 음성으로 전환되어 전화를 기다리게 하는 동시에 전화를 끊었다는 것을 알려줍니다. 대기열의 번호 20입니다. 그리고 이제 우리는 챗봇과 가상 비서의 출현으로 우리가 말하는 "사람"조차도 디지털 플랫폼이 되는 시점에 와 있습니다. 기업들은 이러한 고객과의 커뮤니케이션 자동화가 그들의 여정을 훨씬 더 효율적이고 능률적으로 만들고 있다고 주장합니다. 그러나 그것이 사실입니까, 아니면 기업이 그들과 고객 사이에 장벽을 세우고 있습니까?

이렇게 고객과의 분리가 증가함에 따라 브랜드에 큰 도전과제를 안겨주었지만 동시에 엄청난 기회도 가져왔습니다. 그리고 그 기회가 반드시 인간 노동력을 자동화된 플랫폼이나 로봇으로 대체하는 것은 아닙니다.

인간과 기계를 위한 한 걸음

기업 및 고객 서비스 직원이 고객과 나누는 전화 대화를 활용하려면 브랜드가 실제로 AI 및 머신 러닝으로 전환해야 합니다. 불행히도 기업에서 챗봇과 음성 비서가 향상이 아닌 대체 수단으로 사용되는 곳에서 이 기술은 그 자체로 나쁜 이름을 받기 시작했습니다. 그러나 기술의 이점을 얻을 수 있는 다른 방법이 있으며 기업이 AI를 사용하는 유일한 방법은 아닙니다.

AI는 기업이 전화 통화를 분석하고 즉시 필수 데이터를 수집할 수 있는 기회를 제공함으로써 고객 서비스를 진정으로 혁신할 수 있는 개발 중입니다. 따라서 AI와 관련하여 통신 산업의 다음 큰 움직임은 기업이 액세스할 수 있는 데이터의 즉각적인 이점이 모든 사람에게 무엇인지 파악할 수 있도록 기술을 전화 플랫폼에 통합하는 것입니다. 예를 들어, AI는 전화 통화를 분석하여 통화 톤, 즉 긍정적인 상호 작용인지 부정적인 상호 작용인지를 결정하고 이 분석을 관리자에게 전달하여 관리자가 통화 상담원을 더 잘 교육하고 이에 대한 통계를 수집할 수 있도록 합니다. 프로세스를 개선하고 자동화하십시오.

또한 AI를 사용하여 전화 대화를 분석하면 보다 개인화된 서비스를 제공하고 대기 시간을 줄이는 능력을 통해 기업이 전화 통신 서비스를 개선하는 데 도움이 될 것입니다. 서비스 제공업체에 전화를 걸어 귀하의 질문을 가장 잘 처리할 수 있는 상담원에게 자동으로 연결된다면 전화 경험이 얼마나 더 즐거워질 수 있는지 상상해 보십시오. 이러한 종류의 분석 기능은 또한 고객이 전화를 걸면 통합 AI 기술이 상담원에게 360도 정보를 제공하여 고객이 누구인지, 이전에 무엇에 대해 전화했는지, 어떤 제품을 구매했는지 등을 말할 수 있음을 의미할 수 있습니다. 모든 채널에서 브랜드와 고객의 모든 이전 상호 작용을 눈앞에서 볼 수 있습니다. 비즈니스 민첩성, 효율성을 개선하고 고객에게 가장 효율적인 최고의 경험을 제공할 수 있는 능력을 갖춘 음성 분석을 통해 상담원은 모든 문의를 처리할 수 있는 준비를 갖추게 하여 가장 원활한 방식으로 모든 통화를 실행할 수 있습니다.

따라서 AI를 고객과의 대화에 통합하는 것은 브랜드가 전화 상호 작용을 최대한 활용하는 방법에 대한 해답입니다. 기술을 사용하여 고객에게 최대한 원활하고 유용하며 도움이 되도록 하는 것입니다.

궁극적으로 기술은 일부 직무 역할을 바꾸고 있습니다. 예, 이는 특정 작업에서 더 이상 사람이 작업을 수행할 필요가 없는 정도일 수 있습니다. 그러나 우리는 인력이 완전히 사라질 시점은 아닙니다. 미래는 전면적인 교체가 아니라 파트너십과 강화의 미래입니다. 때로는 사람과 대화하는 것이 작업을 완료하는 가장 좋고 가장 효율적인 방법입니다. 지니 로메티(Ginni Rometty)는 “어떤 사람들은 이것을 인공 지능이라고 부르지만 현실은 이 기술이 우리를 향상시킬 것입니다. 그래서 인공 지능 대신 지능을 높일 것이라고 생각합니다.”

Natterbox의 CEO이자 공동 설립자인 Neil Hammerton이 작성했습니다.