챗봇의 진화: ELIZA에서 현대 AI 솔루션까지

챗봇은 풍부하고 복합적인 역사를 가지고 있습니다. 이제 이 기술의 응용 분야는 고객 서비스를 넘어 더 깊은 문제 해결로 확장되고 있습니다.

챗봇의 역사

최초의 챗봇은 1966년 MIT에서 개발되었습니다. 이들은 이를 ELIZA라고 불렀습니다.

모든 챗봇의 어머니인 ELIZA는 매우 단순한 의사결정 트리 질문에 답했습니다.

이 첫 번째 챗봇 버전은 이후 자연스럽게 진화하고 발전했습니다. 1980년대와 1990년대에는 매우 단순한 의사결정 트리를 사용한 자동 전화 시스템에 기술이 배포되었으며, MSN과 AOL까지 이어졌습니다.

타임라인을 더 따라가면 챗봇 기술은 소셜 및 비즈니스 채널 전반으로 폭발적으로 확산되었습니다. 왜 지금 이토록 챗봇에 관심이 많은 걸까요? 왜 기술에 그렇게 많은 관심이 쏠리는 걸까요?

"세 가지 주요 이유 때문입니다."라고 MullenLowe Profero의 전략 개발 이사 하워드 풀이 말합니다.

1. 메신저 앱과 음성 지원은 모두 유도 봇입니다.

"페이스북 메신저, 왓츠앱, 라인 등을 생각해 보세요. 이들은 API를 실제로 개방하여 브랜드가 제품 추천, 예약, 서비스부터 FAQ까지 모든 것을 처리하는 전자 서비스를 해당 플랫폼 내에서 출시하고 만들 수 있게 했습니다."

2. 능력의 변화

"챗봇의 감지 능력, 즉 이미지와 음성을 인식하는 능력에서 단계적인 변화가 있었습니다. 이를 통해 본질적으로 이미지를 사용한 검색이 가능해졌습니다. 아마존이라면 부품 서비스를 위해 이를 검색할 수 있고, 이지젯이라면 이미지를 제공하고 봇이 이를 기반으로 검색하게 할 수 있습니다."

3. AI의 부상

"마지막으로 학습 능력에서 단계적인 변화가 있었고, 거기서 AI 문제가 들어맞습니다. 인간처럼 보이고 더 인간적인 대화를 처리하는 능력이 지난 24개월 동안 지능과 챗봇 뒤에 있는 머신러닝 측면에서 엄청난 단계적 변화를 겪었습니다. 이는 브랜드와 서비스가 인간적으로 느껴지고 사람들이 기대하는 방식으로 상호작용하고 대우받는 인터페이스를 만들 수 있게 해줍니다."

챗봇에 대한 오해

챗봇의 역사 전반에 걸쳐 봇의 능력에 대한 오해가 있어 왔습니다. 봇이 개방형 질문에 답할 수 있어야 한다는 소비자의 기대가 매우 높습니다. 하지만 이는 항상 가능한 일이 아니며 좌절감을 줄 수 있습니다. 여러분 중 많은 분이 경험했으리라 확신합니다.

"가장 큰 오해는 챗봇의 역할이 '대화'하는 것이라는 인식에 있습니다."라고 풀이 말합니다. "실제 목표는 문제를 해결하고, 서비스를 제공하며, 고객에게 가능한 한 가장 빠른 시간에 그 서비스를 제공하는 것입니다."

이는 인간을 대체하는 연습이 아닙니다. 소비자와 상호작용할 새로운 장소와 새로운 방법을 찾는 것입니다. 그리고 봇의 품질이 좋을수록 브랜드가 청중을 유치하고 유지할 가능성이 높아집니다.

대규모로 대화하는 것을 만드는 것도 아닙니다. "사람들은 정말로 빠른 답을 제공하고, 서비스에 연결하며, 가장 간단한 방식으로 무언가를 구매할 수 있게 하는 것을 원합니다."라고 풀은 설명합니다.

챗봇 경험

우리가 이번 달에 탐구한 바와 같이 챗봇은 고객 경험 개선에 막대한 역할을 할 것입니다.

고객 서비스 경험을 보면, 대부분의 브랜드에 연락하려 할 때 엄청난 좌절감이 있습니다. 대기 시간, 보류 등등. 서비스 브랜드라면 챗봇 기술 투자가 절대적으로 중요합니다.

이것을 넘어 목적 의식이 있고 자사의 분야에서 변화를 추구하는 브랜드로 나아가면, 챗봇은 참여도와 유지율을 높이는 데에도 결정적인 역할을 할 것입니다.

내부 챗봇

지난 12~18개월 동안 기업 내부에서 챗봇이 폭발적으로 증가했습니다. 이 시나리오에서는 직원을 고객과 유사하게 대우하는 것입니다.

"챗봇은 회의실 예약부터 IT까지 모든 것에 사용될 수 있습니다."라고 풀이 말합니다. "대규모 모바일 인력에서 기술은 직원들이 비즈니스와 소통할 수 있는 단순하고 빠른 상호작용을 제공합니다. 그곳에서 마이크로소프트와 같은 거대 기업들이 오피스 365로 전통적으로 해오던 일을 볼 수 있습니다. 어떻게 채팅 기반 기술을 넣고, 일부 서비스를 개방하며, 전화를 걸 필요성을 줄이고 직원들에게 훨씬 더 단순하고 효과적인 경험을 줄 수 있을까요."

현재 이러한 유형의 서비스는 대규모 제조업이나 대규모 인력을 가진 브랜드에서 등장하고 있습니다. 하지만 이는 주류, 더 넓은 비즈니스 세계로 확산되기 시작할 것입니다.

챗봇의 미래

챗봇 뒤에 있는 기술이 발전함에 따라 봇의 응용 분야와 잠재력은 여러 방식으로 변할 것입니다.

이들은 훨씬 더 똑똑해질 것이며, 서비스 외에도 새로운 분야에 브랜드가 많은 투자를 하는 것을 보게 될 것입니다.

"주요 사용 사례가 어디 있는지 보면, 고객 서비스가 전통적인 하나였습니다. 돈이 거기에 있기 때문이죠. 암트랙 같은 브랜드라면 고객 서비스 자동화만으로 연간 100만 달러를 절약할 수 있습니다."라고 풀이 설명합니다.

챗봇은 새로운 문제들을 해결하기 시작할 것입니다. 이는 '선택'이라는 아이디어를 둘러싸고 있습니다.

"디아지오 같은 회사들과 함께 우리는 어떻게 위스키를 개인의 취향에 맞춰 페어링하고, 그 모든 것을 채팅 인터페이스를 통해 통합할 수 있을지 살펴보고 있습니다. 디아지오 위스키 매처가 그것입니다."라고 풀이 말합니다. "우리는 챗봇이 더 많은 조언을 제공하는 것을 보게 될 것입니다. 기술이 나아갈 방향의 훌륭한 예라고 생각합니다. 오늘날 우리는 여전히 단순한 FAQ 고객 서비스 단계에 있습니다."

미래에는 소프트웨어 봇도 학습할 수 있게 될 것입니다. 결과적으로 훨씬 더 광범위한 활동으로 이동할 것입니다. 기술은 음성을 인식하고 그 안에서 톤을 인식하는 능력을 갖게 될 것입니다. 이를 통해 고객이 만족하는지 불만족하는지 파악하고 그에 따라 반응할 수 있습니다. 이는 고객 대면 측면에서 게임 체인저가 될 것입니다.

챗봇과 AI는 채널 전반에 걸쳐 통합될 것입니다.

"우리가 많은 브랜드에 조언하는 것 중 하나는 봇에 구축한 스마트를 어떻게 채널 전반에 복제할 수 있을지 살펴보는 것입니다."라고 풀이 말합니다. "페이스북 메신저나 왓츠앱용 봇을 만드는 것만이 아닙니다. 그 스마트, AI에 쏟은 작업을 가져와 음성 서비스에 어떻게 적용할지, 웹사이트에 어떻게 적용할지, 매장에 어떻게 적용할지 생각하는 것입니다."

"향후 몇 년 동안 AI와 봇이 패키징되어 텍스트와 음성을 넘어 다양한 채널에 배치되는 것을 보게 될 것입니다."

챗봇 사례

위에 언급된 사례들 외에도 풀은 Information Age에 주목할 만한 다른 봇들을 제공했습니다:

• 레고 선물 봇 '랄프'
• NHS 웰니스
• 비자봇(이민 서비스)
• DoNotPay - 주차 티켓 항소 절차를 단순화하도록 설계된 봇. 첫 21개월 동안 25만 건의 법적 사건을 맡아 16만 건을 승소시키고 400만 달러 이상의 주차 티켓을 취소시켰습니다.