생성형 AI 기술이 발전하며 AI 기술을 활용한 서비스가 폭발적으로 성장하고 있습니다. 그중 가장 활용하기 쉽고, 대중적인 기술은 ‘AI 챗봇’이죠. 이번 글에서는 비즈니스 성장을 위해 AI 챗봇 도입을 고민하고 계신 분들에게 필요한 정보를 정리했습니다.
기업이 AI 챗봇을 도입해야 하는 이유
1. 비즈니스 운영 효율성 증대
고객 문의 대응, 주문 처리, 예약 관리 등의 반복적이고 일상적인 업무를 자동화할 수 있습니다. 휴일이나 업무 시간 외에도 고객 문의에 발빠르게 대응할 수 있으며, 동시에 다수의 문의를 처리하는 것도 가능해집니다. 즉, 인력 운영을 최적화할 뿐만 아니라 고객 지원 범위가 넓어지고, 고객에게 긍정적인 경험을 선사할 수 있게 됩니다.
또한 내부 지원 분서의 문의 응대 및 처리를 자동화할 수 있습니다. 사내 정책, 복지 제도 등의 정보를 요청할 때 관련 문의에 소요되는 시간과 비용을 절감할 수 있습니다. 업무 프로세스, 규정, 가이드라인 등을 챗봇으로 안내하여 인사 관리와 협업, 커뮤니케이션까지 향상될 수 있습니다.
2. 고객 데이터를 분석해 인사이트 도출
AI 챗봇은 고객의 문의 데이터를 쌓아 분석할 수 있습니다. 기업은 이 데이터를 바탕으로 고객의 니즈, 선호도, 행동 패턴 등 고객의 개인화된 프로필을 생성하여 고객 세그먼테이션과 페르소나 구축에 활용하는 등 심도있는 인사이트를 얻을 수 있습니다.
실시간으로 고객 데이터를 모니터링 하면서 중요한 변화나 트렌드를 감지하는 것도 가능해집니다. 대화 데이터에서 반복되는 패턴, 연관성을 기반한 예측을 통해 기업은 시장 변화에 선제적으로 대응하고, 새로운 비즈니스 기회를 포착할 수 있습니다. 기업은 이메일 자동응답, 홍보 포스팅 작성, 챗봇 고객 지원 등으로 활용할 수 있습니다.
3. 향상된 고객 서비스 제공
AI 챗봇은 사전에 정의된 규칙과 학습된 지식을 바탕으로 항상 일관되고 정확한 답변을 제공합니다. 상담원마다 숙지하고 있는 정보가 달라 응대 시 차이가 생겼던 문제를 해결하고, 높은 수준의 응대 품질을 유지할 수 있습니다.
정교하게 설계된 챗봇은 단순 응답 뿐만 아니라, 복잡한 문제까지 해결해 줍니다. 고객의 상황과 대화 문맥을 이해하여 단계적 해결책을 제시하거나 관련 자료까지 안내하죠. 또한 챗봇은 시스템 장애 발생, 서비스 변경 등을 미리 감지하고 고객에게 알림을 제공해 줍니다. 기업은 이를 바탕으로 고객에게 맞춤형 프로모션, 캠페인 등을 제공하여 극대화된 마케팅 효과를 경험할 수 있습니다.
기업이 AI 챗봇을 선택할 때 체크해야 할 사항
1. 보안이 강력한가?
대규모 사용자 트래픽을 안정적으로 처리할 수 있는 인프라와 아키텍처 구조를 확인하셔야 합니다. 서비스 중단 없이 24시간 운영할 수 있는 모니터링과 장애에 대응하는 체계가 있는지 점검이 필요합니다. 고객의 개인 정보를 안정적으로 보호할 수 있는 강력한 보안 체계와 정책이 적용돼 있는지 파악해야 합니다.
챗봇의 규제 준수 여부와 데이터 프라이버시 관련 인증 획득 여부를 파악하시면 쉽게 보안성 정도를 알 수 있습니다.
2. 책임감 있는 AI를 기반으로 하는가?
챗봇은 고객과 직접 대화하기 때문에 윤리적 가치를 준수하고 편향적이지 않는 답변을 해야 합니다. 해당 챗봇이 데이터 수집, 저장, 활용의 각 단계에서 프라이버시 이슈를 면밀히 검토하고 관련 법규를 준수하는 투명한 정책을 수립해야 하며, 특정 계층이나 인종, 성별 등에 대해 차별적 이거나 부적절하지 않은지 확인하셔야 합니다.
따라서 사용자의 개인정보나 민감한 데이터를 안전하게 처리하고 보호할 수 있는 ‘거버넌스 체계’를 갖춘 챗봇을 선택하는 것이 좋습니다. 언어 모델의 취약점을 악용한 공격, 데이터 유출 등 잠재적 보안 위협에 선제적으로 대비하고 적절한 대응 체계를 갖춰야 리스크를 최소화 할 수 있기 때문입니다. 단기적 비용 절감이나 효율성 향상을 넘어 장기적으로 기업의 건전한 성장과 브랜드 가치 향상에 기여하기 위한 챗봇 모델을 추천합니다.
3. 개발 친화적 기능을 탑재했는가?
개발 친화적 AI 챗봇 플랫폼을 활용해야 조직 내 다양한 인력이 챗봇 개발에 직접 참여할 수 있고, 비즈니스 변화에 신속하게 대응하는 개발과 알맞은 운영 체계를 확립할 수 있습니다. 기획 단계부터 명확한 비즈니스 목표 설정, 대화 시나리오 설계, 데이터 수집 및 전처리, 지속적인 튜닝 등 체계적인 개발 및 운영 프로세스가 탑재 되었는지 확인해 보세요. 또한 AI 챗봇을 적용할 때 장기적으로 개발 및 유지보수 비용이 얼마나 드는지, 개발 역량을 확보할 수 있는지를 미리 체크해 둬야 기업의 비즈니스 전략을 빠르게 실현시킬 수 있습니다.
4. 향상된 생산성을 보장하는가?
생산성 향상에 최적화된 AI 챗봇은 고객 응대부터 업무 자동화, 데이터 기반 의사결정에 이르기까지 기업의 경쟁력을 높이는 데 실질적으로 기여할 수 있습니다. 챗봇 도입 시 비용 대비 생산성 증대 효과를 면밀히 검토하고 기업의 장기적 성장에 부합하는 솔루션을 선택하는 전략적 의사결정이 필요합니다.
생산성 관점에서 각 업무 영역별로 챗봇 적용 시 기대효과를 정량적으로 분석하고, 이를 성과지표(KPI)와 연계하여 명확한 목표를 수립할 수 있는지 확인해 보셔야 합니다.
기업이 AI 챗봇을 도입할 때 자주 묻는 질문
AI 챗봇 도입이 처음이라면 궁금한 점이 많을 텐데요. 마이크로소프트(MS)의 챗봇 담당 매니저에게 기업이 AI 챗봇 도입 시 많이 궁금해하는 질문들을 직접 물어봤습니다.
Q. AI 챗봇을 적용할 수 있는 서비스 종류는 무엇인가요?
AI 챗봇은 다양한 산업 분야와 서비스에 적용될 수 있는 강력하고 유연한 솔루션 입니다. 각각의 특성에 맞게 활용하면 보다 합리적인 서비스를 제공할 수 있습니다.
1) 이커머스 서비스
이커머스용 AI 챗봇을 활용하면 전반적인 고객 경험을 개선할 수 있습니다. 여러 고객과의 대화를 동시에 처리할 수 있기 때문에 빠른 응답을 보장하고 고객 대기 시간을 줄일 수 있습니다. 또한 별도의 고객 지원팀을 고용하고 교육할 필요성이 줄어들어서 상당 비용을 절감할 수 있습니다.
AI 챗봇은 주문 상태나 위치에 대한 실시간 업데이트를 제공하며 주문이 배송되면 고객에게 알림을 보내줍니다. 고객 선호도나 구매 이력에 맞춰 상품을 추천해주고 원하는 상품이 품절될 경우 대체 상품을 제안해 주기도 하죠. 결제 프로세스를 안내하고 궁금한 점에 답변하며 개별적으로 인센티브를 제공해 주기 때문에 장바구니 이탈 가능성도 줄어듭니다.
2) 금융 서비스
AI 챗봇을 통해 축적된 데이터는 머신러닝 및 예측 분석에 활용되어 금융 기관의 의사결정을 고도화하고 미래 경쟁력을 높이는 데 기여합니다. 고객 관계 강화부터 운영 혁신, 새로운 성장 동력 발굴에 이르기까지 금융 산업의 디지털 전환을 가속화하는 핵심 엔진이 될 수 있습니다.
금융 산업은 규제가 엄격하고 보안과 신뢰가 중요시되는 분야인 만큼, 정확성과 일관성이 담보되는 언어와 개인화된 금융 조언으로 신뢰도를 제고해야 하죠. 챗봇을 이용하면 고객이 간편하게 뱅킹 업무를 처리할 수 있으며 고객 니즈와 투자 성향에 맞는 금융 상품을 추천할 수 있고 상품 가입 절차, 필요 서류, 수수료 등에 대한 안내를 제공할 수 있어 업무 효율도 향상됩니다.
3) 의료 서비스
AI 챗봇은 환자와 의료진 모두에게 편의성과 효율성을 제공하며, 개인 맞춤형 건강 관리를 통해 예방적 의료 서비스를 제공할 수 있습니다. 의료 빅데이터를 수집하고 분석하여 의학 연구와 공공 보건 향상에 기여할 수 있죠. 시간과 장소에 구애받지 않고 환자가 건강 관련 정보와 조언을 얻을 수 있기 때문에 서비스 접근성도 향상됩니다. 의료진의 경우 병원 방문 전 환자의 정보를 사전에 수집하고 문의에 응대할 수 있기 때문에 업무가 효율화되고 환자도 만족스러운 경험을 할 수 있게 됩니다.
4) 교육 서비스
AI 챗봇은 개별 학습자에게 최적화된 학습을 제공하고 교수자의 업무를 효율화하고 학습 평가와 피드백을 고도화 해줍니다. 챗봇을 활용하면 학습자 수준, 목표, 학습 스타일을 고려한 맞춤형 학습 콘텐츠와 경로를 제공할 수 있어 빠른 피드백과 코칭을 제공할 수 있습니다. 챗봇은 데이터 기반의 교육 혁신에도 도움이 되는데, 학습자의 다양한 데이터를 축적하고 분석하여 교육과정과 콘텐츠를 개선할 수 있기 때문입니다. 학습 성과와 상관관계가 높은 요인을 발견하면 학습 설계에 반영할 수 있어 ‘에듀테크 솔루션’을 개발하고 적용할 수 있는 데이터 자산으로 활용할 수 있습니다.
5) HR 서비스
축적된 인사 데이터를 바탕으로 직원들에게 일관되고 신속한 서비스를 제공할 수 있고, 조직 내 인사이트를 발굴하고 전략적 의사결정을 지원합니다. HR 챗봇은 채용부터 온보딩, 복리후생, 인사교육, 성과 관리에 이르기까지 전 영역에 걸쳐 적용되어 직원들에게 실시간 정보와 서비스를 제공해 줍니다. 인사 담당자들의 단순 반복 업무를 줄여주고 보다 전략적인 활동에 집중할 수 있도록 지원하여 직원 만족도가 높아지고 조직 경쟁력 강화에 기여할 수 있습니다. 기업은 인재 관리 통찰력을 얻고 인사 의사결정을 하는 데에도 도움을 받을 수 있습니다.
Q. 스타트업에도 AI 챗봇이 필요할까요?
스타트업의 경우 챗봇 구축에 필요한 기술 역량 및 데이터 자원이 부족할 수 있으므로 철저한 준비가 필요합니다. 사업 성격과 고객층 특성을 감안하여 최적의 챗봇을 적용하면 초기에 비용은 들 수 있지만 장기적인 관점에서 업무 자동화로 운영 효율이 개선됩니다.
경쟁력 있는 서비스를 구축하는데도 도움이 됩니다. 맞춤형 상품을 추천, 프로모션 안내 등으로 추가 매출 기회가 증대될 수 있으며 고객 데이터 기반의 의사결정이 가능하기 때문에 시장 대응력도 강화됩니다.
MS의 Azure OpenAI pre-trained 모델을 활용하면 처음부터 AI 모델을 개발하는 데 드는 시간과 비용을 크게 절약할 수 있습니다. 자사의 최신 언어 모델을 사용하면 고품질의 자연어 이해, 생성, 대화 기능 등을 구현할 수 있고, 클라우드 인프라를 통해 필요에 따라 쉽게 확장하고 다양한 비즈니스 시나리오에 맞는 커스텀이 가능합니다. Azure의 다른 서비스인 Bot Framework나 Cognitive Services 등과 원활한 통합이 가능해서 MS 자체 클라우드의 보안 체계를 활용할 수 있어 안정적인 서비스 운영에도 도움이 됩니다.
장기적인 관점에서 챗봇 도입은 스타트업에게 비즈니스 효율을 높여줄 수 있는 파트너를 얻는 것과 마찬가지라고 생각합니다.
Q. 챗봇은 비즈니스 특성을 고려해야 하는데요. 이것이 기술적으로 가능한가요?
네, 가능합니다. MS의 챗봇 AI의 사례로 말씀드리겠습니다.
MS의 AI 챗봇은 언어 모델을 각 비즈니스 도메인의 데이터에 맞춰 미세 조정할 수 있습니다. 데이터 조각을 찾아내고 답변 문장을 생성하는 ‘RAG 방식’*이 적용돼 있기 때문인데요. 기업 데이터를 포함한 추가 문서를 학습시켜 주어진 문서에서 질문에 대한 답변으로 가장 유력한 정보가 들어있는 데이터 조각을 찾아냅니다. 이로 챗봇은 비즈니스 영역에 특화된 용어, 지식, 문맥을 이해하고 활용할 수 있습니다. 비즈니스의 톤 앤 매너와 역할, 관점을 담은 답변 문장 생성의 2가지 작업을 동시에 수행하기 때문에 그 정보를 기반으로 비즈니스 특성에 맞는 답변 생성이 가능합니다.
*RAG(Retrieval-Augmented Generation)방식: ‘검색 증강 생성’ 방식으로 독점 데이터 소스의 정보를 바탕으로 텍스트 생성을 보완하는 기술을 의미합니다. 쉽게 말해 대규모 언어 모델의 생성 능력을 향상시키기 위해 검색 기술을 활용하는 방법을 말합니다.
Q. 챗봇을 도입해 생산성 또는 매출을 증대한 사례가 있나요?
물론입니다. MS의 AI 기술로 챗봇을 적용한 기업들 중 기업의 생산성을 높임과 동시에 고객 경험을 향상시킨 사례를 몇 가지 말씀드리겠습니다.
1) 스켈터랩스(Skelter Labs)
스켈터랩스는 금융권, 이커머스, 병의원 등 다양한 산업에서 LLM 기반 챗봇 솔루션을 통해 고객 맞춤형의 대화형 AI 서비스를 제공하고 있습니다. 당사의 생성형 AI인 ‘Azure OpenAI’ 서비스를 이용해 정확하고 전문적인 답변을 제공하여 고객의 질문에 대해 실시간으로 최적의 답변을 제공하고 있습니다. 언어 모델 중 하나인 GPT가 한국어에 특화된 콘텐츠 필터링 시스템을 사용하고 있기 때문에 답변 제공 과정에 있어 편향과 편견을 최소화 하고 있어 기업 고객들에게 신뢰감을 주고 장기적인 관계를 구축하는 데 도움을 주고 있습니다.
스켈터랩스는 Azure OpenAI 서비스를 활용해 ‘BELLA QNA’와 ‘AIQ+ Chat’ 솔루션을 제공하여 다국어 대응력을 높이고, 실시간으로 업데이트되는 정보에 기반한 정확하고 신속한 고객 응대를 하고 있습니다.
*Azure OpenAI(AOAI): OpenAI의 GPT-4, GPT-3.5-Turbo 및 Embeddings 모델 시리즈를 포함하여 OpenAI의 강력한 언어 모델을 Microsoft Azure 클라우드 컴퓨팅 플랫폼에 통합한 것을 의미합니다.
2) 뤼튼테크놀로지스
AI 플랫폼을 제공하는 기업인 뤼튼테크놀로지스는 당사의 Azure OpenAI와 AI 서비스인 Provisioned Throughput(PTU)를 도입하여 이전보다 2배 이상 증가한 사용자 트래픽을 안정적으로 처리하고 있습니다.
챗봇 대화부터 애플리케이션 구축까지 가능한 ‘뤼튼 플랫폼’과 GPT-4 기반의 대화형 콘텐츠 생성과 수정 서비스인 ‘챗 뤼튼’까지 우수한 AI 모델을 공급받으며 뛰어난 데이터 보안과 서비스 안정성을 유지하고 있죠.
뤼튼테크놀로지스는 MS의 AI 기술을 도입해 기업의 Rate Limit 문제를 해결했을 뿐만 아니라, 고객 서비스 만족도 평가(NPS) 점수를 30% 이상 높였습니다.
3) 스타벅스 코리아
스타벅스 코리아의 챗봇 ‘레나(RENA)’는 Azure Cognitive Services와 Bot Framework를 활용하여 구현되었습니다. MS의 클라우드인 Azure의 자연어 이해 및 대화 관리 기술을 바탕으로, 사용자의 질의를 이해하고 문맥에 맞는 응답을 제공하고 있습니다. 해당 챗봇은 카카오톡, 페이스북 메신저 등 다양한 채널과 연동돼 고객이 선호하는 플랫폼에서 손쉽게 소통할 수 있도록 돕고 있습니다.
4) 신한은행
신한은행의 AI 챗봇 '쏠(SOL)'은 Azure Cognitive Services를 활용하여 개발되었습니다. Azure의 AI 기술을 활용해 금융 도메인에 특화된 언어 모델을 구축하여 정확한 사용자 의도 판별을 하고 있습니다.
챗봇을 통해 고객이 금융 업무에 관한 상담 전화를 하였을 때 발화 내에서 계좌번호, 금액, 날짜 등 핵심 정보를 인식하고 인식된 정보를 기반으로 적절한 액션을 수행합니다. 또한 신한은행의 금융 상품, 서비스, 정책 등 방대한 지식을 학습시켜 FAQ에 대한 정확한 답변을 제공하고 있습니다. 신한은행은 챗봇을 ‘금융 어시스턴트’로서 사용자의 문의에 대한 응답, 계좌 조회 및 이체, 금융 상품 추천 등 다양한 업무를 자동화 하는 데 사용하고 있습니다.
위 내용은 지난 4월 스파르타빌더스에서 주최한 제1회 ‘인사이트 컨퍼런스’를 바탕으로 작성했습니다. AI 챗봇과 같이 비즈니스의 돌파구가 될 최신 IT 기술이 궁금하다면 인사이트 컨퍼런스를 신청해 보세요. 인사이트 컨퍼런스에 관한 자세한 정보는 아래 링크를 통해 확인할 수 있습니다.
스파르타빌더스는 고객의 비즈니스 성공을 최우선 순위로 두고 있습니다. ‘높은 퀄리티의 코드와 지속 가능한 개발’을 위해 한 명의 개발자가 하나의 프로젝트에만 온전히 집중하고 있습니다.
고객의 문제를 해결하기 위해 더 좋은 방법을 고안하고자 많은 노력을 기울이고 있습니다. 인사이트 컨퍼런스, 원데이 클래스 등 다양한 프로그램을 통해 고객 비즈니스 고민을 함께 해결하는 파트너로 다가가고자 합니다.
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CREDIT
글 | 신수지 팀스파르타 에디터
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