고객 서비스 분야에서 ChatGPT와 관련된 변화가 시작되었습니다

최근 몇 년 동안 점점 더 많은 기업이 인공 지능 기술을 채택하여 연락 센터를 자동화하여 수백만 건의 고객 전화, 채팅 및 문자 메시지를 처리하고 있습니다. 이제 ChatGPT의 우수한 커뮤니케이션 기술은 내부 지식 기반 및 CRM과 같은 비즈니스별 시스템에 통합된 핵심 기능과 통합되고 있습니다.

대규모 언어 모델(LLM)을 적용하면 자동화된 컨택센터가 향상되어 인간 고객 서비스처럼 처음부터 끝까지 고객 요청을 해결하고 놀라운 결과를 얻을 수 있습니다. 반면, 더 많은 고객이 ChatGPT의 인간과 유사한 기능을 알게 되면 신용 카드 정보가 업데이트될 때까지 45분을 기다려야 하는 레거시 시스템에 대해 더욱 불만을 느끼기 시작할 것이라고 상상할 수 있습니다.

하지만 두려워하지 마세요. 고객 문제를 해결하기 위해 AI를 사용하는 것은 얼리 어답터에게는 시대에 뒤떨어진 것처럼 보일 수 있지만 실제로는 타이밍이 완벽합니다.

LLM은 고객 만족도 하락을 막을 수 있습니다

좌석 부족과 수요 증가로 고객 서비스 업계의 만족도가 수십 년 만에 최저 수준으로 떨어졌습니다. LLM의 등장으로 인해 고객 충성도를 재건하려는 모든 이사회에서 인공 지능이 핵심 문제가 될 것입니다.

비용이 많이 드는 아웃소싱 옵션으로 전환하거나 연락 센터를 완전히 없앤 기업은 갑자기 지속 가능한 미래의 길을 보게 됩니다.

청사진이 그려졌습니다. AI는 콜센터의 세 가지 주요 목표인 첫 번째 링에서 고객 문제 해결, 전체 비용 절감, 상담원 부담 감소(이를 통해 상담원 유지율 증가)를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

지난 몇 년 동안 기업 수준 컨택 센터에서는 가장 일반적인 요청(예: 청구, 계정 관리, 아웃바운드 통화)을 처리하기 위해 인공 지능을 배포했으며 이러한 추세는 2023년에도 계속될 것으로 보입니다.

이를 통해 대기 시간을 줄이고 상담원이 수익 창출 또는 부가가치 통화에 집중할 수 있게 되었으며 고객을 상담원과 솔루션에서 멀어지게 하도록 고안된 구식 전략에서 벗어날 수 있었습니다.

이 모든 것이 비용 절감으로 이어질 수 있으며, Gartner는 인공 지능 배포로 2026년까지 컨택 센터 비용이 800억 달러 이상 절감될 것으로 예측합니다.

LLM은 그 어느 때보다 자동화를 더 쉽고 향상시킵니다.

LLM은 대규모 공개 데이터 세트를 대상으로 교육을 받았습니다. 세상에 대한 이러한 폭넓은 지식은 고객 서비스에 도움이 됩니다. 그들은 발신자의 말이나 표현 방식에 관계없이 고객의 실제 요구 사항을 정확하게 이해할 수 있습니다.

LLM은 기존 자동화 플랫폼에 통합되어 구조화되지 않은 인간 대화를 이해하는 플랫폼의 능력을 효과적으로 향상시키는 동시에 오류 발생을 줄입니다. 그 결과 해결 속도가 향상되고 대화 단계가 줄어들며 통화 시간이 단축되고 상담원의 필요성이 줄어듭니다.

고객은 여러 질문, 기다려달라고 요청, 문자를 통한 정보 전송 등 자연스러운 문장을 사용하여 기계와 대화할 수 있습니다. LLM의 주요 개선 사항은 통화 해결 기능이 향상되어 더 많은 고객이 상담원과 통화하지 않고도 필요한 답변을 얻을 수 있다는 것입니다.

LLM은 또한 인공 지능을 맞춤화하고 배포하는 데 필요한 시간을 크게 줄여줍니다. 올바른 API를 사용하면 인력이 부족한 컨택 센터는 고객의 다양한 요청을 이해하기 위해 인공 지능을 수동으로 교육할 필요 없이 몇 주 만에 솔루션을 구축하고 실행할 수 있습니다.

컨택 센터는 큰 과제에 직면해 있으며 동시에 엄격한 SLA 측정 기준을 충족하고 통화 시간을 최소로 유지해야 합니다. LLM을 사용하면 더 많은 전화에 응답할 수 있을 뿐만 아니라 문제를 처음부터 끝까지 해결할 수도 있습니다.

콜 센터 자동화로 ChatGPT 위험 감소

LLM이 인상적이지만 부적절한 응답과 "환각"에 대한 문서화된 사례도 많이 있습니다. 즉, 기계가 무슨 말을 해야 할지 모르는 경우 기계가 대답을 만들어 줍니다.

기업의 경우 이것이 ChatGPT와 같은 LLM이 고객을 특정 비즈니스 시스템, 규칙 및 플랫폼과 통합하는 것은 물론 고객과 직접 연결할 수 없는 가장 큰 이유입니다.

Dialpad, Replicant 및 Five9와 같은 기존 AI 플랫폼은 위험을 줄이면서 LLM의 기능을 더 잘 활용할 수 있는 보호 장치를 컨택 센터에 제공하고 있습니다. 이러한 솔루션은 SOC2, HIPAA 및 PCI 표준을 준수하여 고객의 개인 정보를 최대한 보호합니다.

또한 대화는 각 사용 사례에 맞게 구체적으로 구성되므로 연락 센터는 기계에서 말하거나 쓰는 모든 단어를 제어할 수 있으므로 즉각적인 입력(예: 사용자가 LLM을 "속이려고"하는 상황)이 필요하지 않으며 예측할 수 없는 위험이 없습니다.

급변하는 인공 지능 세계에서 컨택 센터에는 평가할 기술 솔루션이 그 어느 때보다 많아졌습니다.

고객 기대치가 높아지고 있으며 ChatGPT 수준 서비스가 곧 보편적인 표준이 될 것입니다. 모든 징후는 고객 서비스가 과거 기술 혁명으로부터 가장 많은 혜택을 받은 분야 중 하나임을 나타냅니다.

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