기업용 챗봇이 초개인화된 경험을 제공할 수 있습니까?

기업용 챗봇은 뇌사 상태입니다. 그들은 인식도 없고 깊이도 없으며 실시간 개념과 맥락을 이해하는 능력도 없습니다. 그러나 가장 효과적인 기업용 챗봇은 발전과 시간의 적이 아니라 가장 관련성이 높은 비즈니스 목표의 동맹자입니다. 2022년에는 기업 챗봇을 통해 대부분의 사무직 근로자가 매일 대화 플랫폼과 상호 작용할 수 있어야 하지만 기업은 여전히 ​​가치 창출에 필요한 최적의 대화 경험을 제공하지 못하고 있습니다. 대부분의 챗봇에는 고객 경험을 최적화하는 데 필요한 개인화 기능이 부족합니다.

기업, 마케팅 담당자, 고객이 개인화를 중요하게 생각하는 경우 AI 챗봇과 상호 작용하는 고객에게 광범위하고 동적인 개인화를 제공하지 못하면 재정 및 평판 비용이 발생하게 됩니다. 기업이 첨단 기술을 통해 성공하고 구매 여정의 다양한 단계에서 고객의 요구를 충족하려면 신속하게 학습하고 실시간으로 지속적으로 적응하며 교육 데이터에 의해 제한되지 않는 영향력 있는 챗봇이 필요합니다.

Chatbot의 단점

대유행 기간 동안 채택이 증가하더라도 챗봇은 다음과 같은 이유로 계속 실패합니다.

• 깊은 이해가 없는 통계적 추론
• 동적 학습 및 추론이 없는 정적 모델
• 초개인화된 무작위 앵무새 없음

이러한 문제에 더해, 기업용 챗봇은 상식적인 지식 기반이 너무 얕아서 구현하기가 어렵습니다. 필요한 기능이 부족한 챗봇은 하드 코딩되어 있고, 읽기 전용 솔루션을 갖고 있으며, 역동성이 거의 없으며, 실시간 적응에 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 챗봇은 자율적으로 또는 대화형으로 충분히 학습하지 못하므로 상호 작용하는 사람들에게 혼란과 좌절을 초래할 수 있습니다. 절반 이상의 고객이 나쁜 고객 경험을 겪은 후 경쟁 브랜드로 전환하는 상황에서 어떤 상황에서도 제시되는 언어와 맥락을 즉각적으로 이해하려면 기성 기술이 필요합니다.

챗봇은 이해도와 실시간 적응성(자연어 활용)이 심각하게 부족하기 때문에 여러 사일로로 이어져 목표를 달성하려는 비즈니스 리더에게 재정적 어려움을 초래할 수 있습니다. 또한 입문 단계를 훨씬 넘어서 대화를 진행하는 데 필요한 추론 기술도 부족합니다. 더 깊이 이해하고 실시간으로 적응할 수 있는 능력이 없으면 기업은 원하는 방식으로 운영을 확장할 수 없으며 반복적인 작업으로 인해 최적의 생산성을 향한 진행이 느려질 수 있습니다.

챗봇 학습에 대한 동적 접근 방식

챗봇은 명확성을 포함한 강력한 추론 기능을 갖춘 완전히 감사 가능한 솔루션(인기 있는 블랙박스 챗봇이 아님)이어야 합니다. 일반 학습은 "일회성 학습"이어야 합니다. 즉, 직원이나 고객이 작업을 완료하거나 질문에 답하기 위해 계속해서 반복할 필요가 없다는 의미입니다. 두뇌를 갖춘 챗봇은 실시간 자연어 학습을 통해 정보를 처리하여 직접적인 요청뿐만 아니라 그 뒤에 숨은 감정까지 이해합니다.

두뇌를 갖춘 챗봇은 다양한 업종과 사용 사례에 걸쳐 사용할 수 있는 고가치의 초개인화된 고객 경험을 우선시합니다. 이러한 챗봇은 상황에 대한 깊은 이해도 갖추고 있으므로 통합된 단기 및 장기 기억을 통해 실시간으로 말한 내용을 처리합니다. 초개인화는 비즈니스 목표, 목적 및 용도와 잘 일치하므로 사용자는 이러한 AI 대화 도구와 상호 작용할 때 1단계로 돌아가지 않습니다.

인지적이고 자율적인 챗봇에는 동적 대화 관리 기능도 포함되어 있으므로 사용자는 대화의 이전 지점에서 시작할 수 있으며 사람들이 같은 내용을 반복할 필요가 없기 때문에 향후 대화에 가치를 더할 수 있습니다. 통합된 인지 아키텍처를 갖춘 두뇌를 갖춘 챗봇에는 의미 있고 대화형 고객 경험을 창출하는 데 필요한 초개인화 유형을 생성하기 위한 원활한 언어 생성, 구문 분석 및 추론도 포함됩니다.

온톨로지를 사용하면 챗봇은 특정 용어와 그 의미를 쉽게 처리하고 속성과 같은 정적 데이터를 수동으로 수집하며 동의어를 이해할 수 있습니다. 두뇌를 갖춘 챗봇은 챗봇을 구축할 때 상식을 심어줌으로써 비즈니스 규칙을 성공적으로 수집하고 시행하는 동시에 제품이나 서비스가 실제 세계에서 어떻게 참조되는지 설명하는 데 필요한 정보를 수집할 수 있습니다. 엄격한 테스트와 일관된 튜닝은 물론 포괄적인 회귀 테스트 시스템을 통해 챗봇은 반복해서 교육할 필요 없이 쉽게 요청을 처리할 수 있습니다.

초개인화 사용 사례

초개인화 챗봇은 콜센터의 필수적인 부분이며 기업이 더 많은 고객 관계를 유지하고 그 과정에서 브랜드 성장을 가속화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 두뇌를 갖춘 챗봇이 있으면 상황에 맞는 디지털 비서가 모든 고객에게 초개인화된 경험을 제공하고 서비스 비용을 절감하기 때문에 기업은 고객이 상담원과 대화할 필요성을 크게 줄일 수 있습니다. 콜센터는 또한 대량의 통화를 콜센터에서 다른 곳으로 돌리고 고객 서비스를 수백만 명의 사람들에게 즉시 확장할 수 있습니다.

초개인화 챗봇은 IT 헬프 데스크 및 HR 보조원의 강력한 보조자가 되어 직원을 도울 수 있으며 기업 및 모바일 애플리케이션도 지원합니다. 또한 기업은 정책, 의료, 온보딩, 급여/혜택 등을 포함한 다양한 비즈니스 영역에 대해 사려 깊은 대화를 나눌 수 있습니다.

상호작용 최적화

비즈니스 고객의 경우 똑똑한 챗봇이 브랜드 충성도를 구축할 수 있습니다. 기능하는 두뇌와 깊은 이해 및 상식적 지식에 대한 갈증을 통해 챗봇은 엔터프라이즈 서비스를 확장하고 대화 가치를 극대화하는 새로운 길을 만들고 시사점을 추가하여 미래 상호 작용을 최적화할 수 있습니다. 고객 기반의 관점에서 더욱 적합하고 신뢰할 수 있는 기업이 되고자 하는 미래 지향적인 기업에게 챗봇은 더 이상 부담이 되어서는 안 됩니다. 챗봇은 고객 쿼리나 불만 사항을 해결하고 기업이 생산성을 극대화하기 위해 다른 부가 가치 작업에 집중할 수 있도록 하는 동적 지식 기능을 갖추고 있어야 합니다.

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