커뮤니케이션 자동화: 로봇에게 인간 언어 가르치기

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비즈니스는 대화로 돌아갑니다. 생각해 보세요: 메시지를 보내지 않고 하루 업무를 얼마나 진전시킬 수 있습니까?

고객은 무언가를 원할 때 연락합니다. 동료들은 업무를 완료하기 위해 소통합니다. 모든 대화(전화, 이메일, 대면)는 할 일이 있다는 뜻입니다. 해결해야 할 문제이거나 포착해야 할 기회입니다. 그리고 뛰어난 서비스를 제공하려 할 때 모든 메시지가 중요합니다.

그러나 몇 년의 어려움 끝에, 비즈니스 서비스는 한계점에 도달했습니다. 전례 없는 양의 디지털 커뮤니케이션이 계속 쏟아져 들어옵니다. 사람들은 직장에서 고객 및 동료 대화에 발이 묶인 느낌을 받습니다. 평균 직원은 이제 업무 주의 28%를 이메일에만 씁니다. 거의 4분의 1(22%)은 이메일 양이 직장을 그만두고 싶은 주된 이유라고 말합니다.

훌륭한 대화는 여전히 일어납니다. 거래를 성사시키고, 고객을 기쁘게 하고, 동료를 교육하는 대화들. 하지만 이것들이 후속 조치, 확인 이메일, 업데이트의 바다 속에서 길을 잃고 있습니다. 과중한 직원들은 중요한 메시지를 놓칩니다. 대기 시간이 늘어나고 요청이 큐의 끝으로 밀리면서 고객은 좌절합니다.

연락처 과제

비즈니스는 대화에 대한 접근 방식을 진화시켜야 합니다. 훌륭한 서비스를 제공하기 위해, 비즈니스는 대기 시간 단축과 결과 개선에 집중해야 합니다. 핵심은 서비스 팀을 반복적이고 단조로운 요청에서 해방시켜 가장 중요한 대화에 더 많은 시간을 할애하게 하는 것입니다. 비밀번호 재설정 요청은 줄이고, 고객 일대일 대화는 늘리세요.

자동화는 사람들을 가장 싫어하는 업무에서 해방시키는 데 필수적이었습니다. 로봇은 곳곳에 있습니다. 낭비를 줄이고, 응답 시간을 개선하며, 생산성을 초강력하게 만듭니다. 이제 그들을 서비스 팀의 손에 쥐여줄 때입니다. 헬프데스크 요청의 절반은 복잡성이 낮아 한두 번의 조치로 해결될 것으로 추정됩니다. 이러한 요청은 커뮤니케이션 자동화의 이상적인 기회입니다.

그러나 문제가 있습니다. 질문이나 요청에 올바르게 답하려면 인간 언어에 대한 진정한 이해가 필요합니다. 하지만 로봇은 오랫동안 우리 대화의 뉘앙스를 이해하는 데 어려움을 겪어왔습니다.

인간 대화는 자유 형식입니다. 우리는 말할 때 일관된 규칙을 따르지 않습니다. 우리는 항상 의미하는 바를 말하는 것이 아닙니다. 단어는 맥락에 따라 완전히 다른 의미를 가질 수 있습니다. '친절한 알림'이 항상 친절한 것은 아닙니다. 게다가 많은 산업에는 외부인에게는 말이 안 되는 고유한 용어가 있습니다.

대화는 복잡합니다. 챗봇은 FAQ 답변 같은 단순 작업 수행에 훌륭한 도구입니다. 하지만 서비스 업무는 종종 더 어렵습니다. 복잡한 쿼리는 고객이 정확히 무엇을 원하는지 이해할 뿐만 아니라, 그들이 어떻게 느끼고 요청이 얼마나 긴급한지도 이해하는 도구가 필요합니다. 이 도구는 고객 필요가 변함에 따라 학습하고 변화해야 합니다.

요즘 로봇에게 무언가를 하도록 훈련시키는 것은 쉽습니다. 하지만 커뮤니케이션 자동화는 이해와 행동 둘 다를 요구합니다. 소프트웨어 로봇은 요청에 따라 행동을 쉽게 수행할 수 있습니다. 하지만 그것이 매번 올바른 행동임을 확신해야 합니다. 지금까지 이는 인간에게 고유한 맥락적, 의미적 지능을 요구했습니다. 이제 그것이 변하고 있습니다.

커뮤니케이션 자동화: 서비스 혁신

최근 발전 덕분에, 비즈니스는 가장 일반적인 요청과 시간을 많이 소모하는 대화를 처음부터 끝까지 자동화할 수 있습니다. 서비스 및 트랜스포메이션 리더들은 인공지능(AI)과 자동화를 결합하여 이를 달성하고 있습니다. 그리고 인간의 지능을 기계 학습(ML)과 결합하여 비즈니스 결과를 개선합니다.

노코드 ML 기술 덕분에, 인간 서비스 팀은 이제 로봇에게 비즈니스에서 일어나는 대화를 이해하도록 가르칠 수 있습니다. 예를 들어, UiPath 가족의 일원인 Re:infer는 모든 직원이 로봇 훈련에 기여하기 쉽게 만듭니다. 액티브 러닝(active learning)이라는 프로세스를 통해, 직원들은 비즈니스에서 사용되는 고유한 언어와 전문 용어에 대한 자신의 지식과 이해를 전수합니다.

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

커뮤니케이션 마이닝은 모든 채널을 현미경으로 들여다봅니다. 내장 분석은 서비스 기능 전반에서 정확히 무슨 일이 일어나고 있는지 알려줍니다. 맞춤 알림은 서비스 품질의 변화를 업데이트하여 새로운 이슈를 앞서 파악할 수 있게 합니다.

가장 중요한 것은, 커뮤니케이션 마이닝이 자동화를 가능하게 하는 완전히 새로운 정보 소스를 만든다는 것입니다. 처음으로, 커뮤니케이션에 의존하는 프로세스를 엔드투엔드로 자동화할 수 있게 되었습니다.

고객이 주소 업데이트를 요청한다고 상상해 보세요. 일반적으로 상담원은 고객 메시지를 읽고, 때로는 다른 팀에 전달합니다. 그러면 누군가가 그 메시지를 살펴보고, 모든 중요한 정보를 추출하여 관련 시스템에 수동으로 입력해야 합니다. 필수적인 프로세스지만, 아무도 그 일을 즐기지 않고 고객도 그것을 잘했다고 고마워하지 않을 것입니다.

그러나 AI와 자동화를 결합하면, 프로세스는 거의 즉각적이 됩니다. 커뮤니케이션 마이닝이 메시지를 스캔하고 모든 핵심 정보를 자동으로 추출합니다. 소프트웨어 봇이 필요한 모든 업데이트를 수행합니다. 고객은 더 짧은 시간에 요청이 처리되고, 상담원은 더 가치 있는 업무에 집중할 수 있게 됩니다.

이제 이 자동화를 비즈니스의 모든 트랜잭션 서비스에 반복할 수 있습니다. 영향은 엄청날 것입니다. 수백 개의 서비스 데스크와 수천 명의 상담원을 가진 대규모 국제 기업을 상상해 보세요. 커뮤니케이션 자동화는 연간 수백만 시간을 자유롭게 할 수 있습니다. 가치 창출과 가장 중요한 고객 서비스에 수백만 시간 더 쓸 수 있습니다.

서비스 대화 이해하고 행동하기

최고의 서비스를 제공하기 위해 인간은 항상 필요할 것입니다. 커뮤니케이션 자동화의 가치는 커뮤니케이션 프로세스를 간소화한다는 것입니다. 이는 진정으로 중요한 대화에 집중할 수 있는 소중한 시간을 인간에게 되돌려줍니다.

어떤 고객도 응답을 위해 며칠을 기다릴 필요가 없는 비즈니스를 상상해 보세요. 직원과 고객 모두를 위한 원활하고 만족스러운 서비스 경험. 커뮤니케이션 자동화는 완전 자동화된 엔터프라이즈™로 가는 또 하나의 단계입니다.

올해 FORWARD 5에서 UiPath 가족의 최신 멤버인 Re:infer를 소개하는 기쁨을 누렸습니다. Re:infer와 커뮤니케이션 마이닝이 실제로 작동하는 것을 보고 싶다면, FORWARD 5에서 제 세션인 "Meet Re:infer a UiPath Company" 리플레이를 시청하세요. FORWARD 5 사이트에서 "Watch the recordings"를 선택하면 녹화본에 액세스할 수 있습니다. 녹화본 액세스는 무료입니다.

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