통신 자동화:인간의 언어를 말하는 로봇 교육

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비즈니스는 대화를 통해 운영됩니다. 생각해 보세요. 누군가에게 메시지를 보내지 않고 하루 업무를 얼마나 완료할 수 있을까요?

고객은 뭔가를 원할 때 연락합니다. 동료들은 작업을 완료하기 위해 의사소통합니다. 전화, 이메일, 대면 등 모든 대화에는 할 일이 있다는 의미입니다. 해결해야 할 문제 또는 얻을 수 있는 기회. 탁월한 서비스를 제공하려면 모든 메시지가 중요합니다.

그러나 몇 년간의 어려움을 겪은 후 비즈니스 서비스는 한계점에 도달했습니다. 전례 없는 양의 디지털 커뮤니케이션이 계속해서 넘쳐납니다. 사람들은 직장에서 고객과 동료의 대화로 인해 답답함을 느낍니다. 이제 평균적인 직원은 일주일 중 28%를 이메일에만 사용합니다. 거의 4분의 1(22%)은 이메일의 양이 직장을 그만두고 싶은 주된 이유라고 답했습니다.

여전히 훌륭한 대화가 이루어지고 있습니다. 거래를 성사시키고 고객을 기쁘게 하며 동료를 교육하는 대화입니다. 그러나 이러한 후속 조치, 확인 이메일 및 업데이트의 바다에서 길을 잃고 있습니다. 과도한 업무에 시달리는 직원은 중요한 메시지를 놓치게 됩니다. 대기 시간이 늘어나고 요청이 대기열 끝까지 떨어지면서 고객의 불만이 커집니다.

연락처 도전

기업은 대화에 대한 접근 방식을 발전시켜야 합니다. 훌륭한 서비스를 제공하려면 기업은 대기 시간을 줄이고 결과를 개선하는 데 집중해야 합니다. 핵심은 서비스 팀이 반복적이고 단조로운 요청에서 벗어나 가장 중요한 대화에 집중할 수 있는 시간을 더 많이 주는 것입니다. 비밀번호 재설정 요청이 줄어들고 고객과의 일대일 상담이 늘어납니다.

자동화는 사람들이 가장 좋아하지 않는 일에서 벗어나는 데 매우 중요했습니다. 로봇은 어디에나 있습니다. 폐기물을 줄이고 응답 시간을 개선하며 생산성을 극대화합니다. 이제 서비스 팀의 손에 맡겨야 할 때입니다. 헬프데스크 요청의 절반은 복잡성이 미미하여 해결하려면 한두 가지 조치가 필요한 것으로 추정됩니다. 이러한 요청은 커뮤니케이션 자동화를 위한 이상적인 기회입니다.

그러나 문제가 있습니다. 질문에 정확하게 대답하거나 요청을 해결하려면 인간 언어에 대한 진정한 이해가 필요합니다. 그러나 로봇은 오랫동안 우리 대화의 뉘앙스를 이해하려고 노력해 왔습니다.

인간의 대화는 자유 형식입니다. 우리는 말할 때 일관된 규칙을 따르지 않습니다. 우리는 항상 우리가 의미하는 바를 말하지 않습니다. 단어는 문맥에 따라 완전히 다른 의미를 가질 수 있습니다. '친절한 알림'이 항상 친절한 것은 아닙니다. 게다가 많은 업계에서는 외부인이 이해할 수 없는 자체 용어를 사용하고 있습니다.

대화가 복잡합니다. 챗봇은 FAQ 답변과 같은 간단한 작업을 수행하는 데 유용한 도구입니다. 그러나 봉사 활동은 종종 더 어렵습니다. 복잡한 쿼리에는 고객이 원하는 것이 무엇인지, 고객이 느끼는 감정과 요청이 얼마나 긴급한지 정확히 이해하는 도구가 필요합니다. 이 도구는 또한 고객의 요구에 따라 학습하고 변화해야 합니다.

요즘에는 로봇에게 어떤 일을 하도록 훈련시키는 것이 쉽습니다. 그러나 통신 자동화에는 이해와 조치가 모두 필요합니다. 소프트웨어 로봇은 요청에 따라 쉽게 작업을 수행할 수 있습니다. 하지만 매번 그것이 올바른 조치인지 확인해야 합니다. 지금까지 이를 위해서는 인간에게 고유한 상황적, 의미적 지능이 필요했습니다. 이제 상황이 바뀌고 있습니다.

커뮤니케이션 자동화:서비스 혁신

최근의 발전 덕분에 기업에서는 가장 일반적인 요청과 시간이 많이 걸리는 대화를 처음부터 끝까지 자동화할 수 있습니다. 서비스 및 혁신 리더들은 인공 지능(AI)과 자동화를 결합하여 이를 달성하고 있습니다. 인간의 지능과 머신러닝(ML)을 결합하여 비즈니스 성과를 향상시키세요.

노코드 ML 기술 덕분에 인간 서비스 팀은 이제 비즈니스에서 일어나는 대화를 이해하도록 로봇을 가르칠 수 있습니다. 예를 들어, UiPath 제품군의 일부인 Re:infer를 사용하면 모든 직원이 쉽게 로봇 교육에 기여할 수 있습니다. 능동적 학습이라는 프로세스를 통해 직원들은 자신의 비즈니스에서 사용되는 고유한 언어와 전문 용어에 대한 지식과 이해를 전달합니다.

서비스 자동화의 다음 단계는 커뮤니케이션 마이닝입니다. 훈련된 ML 모델은 이메일에서 온라인 채팅 및 통화에 이르기까지 모든 채널에서 실시간으로 모든 인바운드 통신을 모니터링합니다. 그런 다음 ML 모델은 분석을 위해 가장 중요한 정보를 추출합니다.

통신 마이닝은 모든 채널에 현미경을 사용합니다. 내장된 분석 기능을 통해 서비스 기능 전반에 걸쳐 무슨 일이 일어나고 있는지 정확하게 알 수 있습니다. 맞춤 알림을 통해 서비스 품질 변화에 대한 업데이트를 받을 수 있으므로 새로운 문제에 미리 대처할 수 있습니다.

가장 중요한 것은 커뮤니케이션 마이닝이 자동화를 가능하게 하는 완전히 새로운 정보 소스를 생성한다는 것입니다. 처음으로 커뮤니케이션에 의존하는 프로세스를 처음부터 끝까지 자동화할 수 있습니다.

고객이 주소 업데이트를 요청한다고 가정해 보겠습니다. 일반적으로 상담원은 고객의 메시지를 읽고 때로는 다른 팀에 전달해야 합니다. 그런 다음 누군가는 해당 메시지를 검토하고 모든 중요한 정보를 추출한 후 관련 시스템에 수동으로 입력해야 합니다. 꼭 필요한 과정이지만 이를 즐기는 사람도 없고, 잘 했다고 감사해하는 고객도 없습니다.

그러나 AI와 자동화를 결합하면 프로세스가 거의 즉각적으로 이루어집니다. 통신 마이닝은 메시지를 스캔하고 모든 주요 정보를 자동으로 추출합니다. 그러면 소프트웨어 봇이 필요한 모든 업데이트를 수행합니다. 고객은 더 짧은 시간에 요청을 처리하고 상담원은 더 가치 있는 작업에 집중할 수 있습니다.

이제 비즈니스의 모든 트랜잭션 서비스에 걸쳐 이 자동화를 반복할 수 있습니다. 그 영향은 엄청날 것입니다. 수백 개의 서비스 데스크와 수천 명의 상담원이 있는 대규모 국제 비즈니스를 상상해 보십시오. 통신 자동화는 매년 수백만 시간을 절약할 수 있습니다. 가치 창출과 가장 중요한 고객 서비스를 위해 수백만 시간을 더 투자하세요.

서비스 대화 이해 및 실행

최고의 서비스를 제공하려면 항상 인간이 필요합니다. 통신 자동화의 가치는 통신 프로세스를 간소화한다는 것입니다. 사람들이 정말로 중요한 대화에 집중할 수 있는 귀중한 시간을 확보하게 됩니다.

고객이 응답을 받기 위해 며칠을 기다릴 필요가 없는 비즈니스를 상상해 보십시오. 직원과 고객에게 원활하고 만족스러운 서비스 경험을 제공합니다. 통신 자동화는 완전히 자동화된 기업™으로 가는 또 다른 단계입니다.

저는 올해 FORWARD 5에서 UiPath 제품군의 최신 멤버인 Re:infer를 소개하게 되어 기뻤습니다. Re:infer 및 커뮤니케이션 마이닝이 실제로 실행되는 모습을 보려면 FORWARD 5에서 제가 진행한 세션인 "Meet Re:infer a UiPath Company"를 다시 시청하세요. 녹화 내용에 액세스하려면 FORWARD 5 사이트에서 "녹화 보기"를 선택하세요. 녹음에 대한 액세스는 무료입니다.

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