봇봇 인공 지능(AI)으로 구동되는 기술은 고객 경험을 현대화하고 참여를 최적화하려는 기업을 위한 일선 도구가 되었습니다. 판매 포인트: 빠른 응답, 연중무휴 지원, 사람들이 말할 때 말하는 내용을 정확하게 이해합니다. 그러나 여기에 문제가 있습니다. 챗봇은 사람들이 말하는 내용을 항상 정확히 알지는 못합니다. 실제로 챗봇은 여러 면에서 부족하여 고객의 불만을 가중시키고 기업에 추가적인 문제를 야기합니다.

챗봇 구현 시 고려 사항

챗봇을 구현하는 기업은 챗봇이 고객이 모든 대화에서 최대한의 가치를 얻을 수 있도록 도와야 합니다. 또한 양질의 리드를 생성하고, 대화식으로 학습하고, 가치 기반 경험을 생성해야 합니다. 그러나 챗봇의 과제는 많습니다. 여기에는 이해 부족, 대화식 학습의 어려움, 개인화가 거의 또는 전혀 포함되지 않습니다. 그러나 챗봇, 특히 두뇌가 있는 챗봇을 사용할 때의 기회는 다음과 같이 끝이 없습니다.

• 충성도를 높이기 위한 고객 경험 참여
• 지갑 공유
• 증가 된 수익
• 고객을 브랜드 전도사로 전환

비즈니스 설정의 챗봇에 대한 과제

두뇌가 있는 AI 챗봇은 모든 사용자 상호 작용과 함께 지속적으로 학습하고 진화합니다. 지나치게 예측적이지 않고 적응력이 뛰어나고 자연스러운 학습을 통해 실시간으로 학습합니다. 다른 유형의 챗봇에 비해 고정 챗봇, AI 챗봇은 지능, 고급 기술 및 사용자에게 광범위한 개인화를 제공하는 능력으로 유명합니다.

전자 상거래, 헬프 데스크, 핀테크, 전사적 자원 관리(ERP) 등 다양한 분야에 걸쳐 두뇌가 있는 챗봇에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 엔터프라이즈 챗봇은 교육 및 컨텍스트 제한에 대한 과도한 의존 외에도 일부는 하드 코딩되고 읽기 전용이어서 확장된 해석을 위한 여지가 거의 없기 때문에 이해가 부족합니다. 직원들이 부가 가치 작업에 집중할 수 있도록 반복 작업을 적절하게 자동화하는 방법을 이해하는 추론 기술이 부족합니다. 이해력이 부족하면 챗봇이 정보를 처리하기가 어렵습니다.

불행히도 많은 기업이 고급 메커니즘을 활용하지 못하고 있습니다. AI 챗봇은 현상 유지를 위해 광범위한 데이터 교육, 읽기 전용 지식 및 통계적 이해력에 의존하기 때문입니다. 챗봇 지출은 앞으로 극적으로 증가할 것으로 예상되지만 그에 따른 불만과 결함이 계속 증가하면 지출의 상당 부분이 낭비될 수 있습니다. 기업이 챗봇을 사용할 때 직면할 수 있는 몇 가지 특정 문제를 살펴보겠습니다.

#1: 자연어 이해 실패

일부 기업과 기업이 가지고 있는 보안 및 구현 문제를 넘어 인공 지능 챗봇, 자연어 이해는 의심할 여지 없이 기술을 성공적으로 활용하려고 할 때 가장 큰 걸림돌로 남아 있습니다. 챗봇은 인간 상호 작용을 둘러싼 진정한 맥락을 이해하지 못합니다. 챗봇은 키워드를 기반으로 결론을 내리며 문맥을 이해하기 위해 질문을 하지 않으므로 기껏해야 사람들을 어리둥절하게 만들고 더 자주 좌절하게 만듭니다. 기업은 또한 인간의 반응/반응에 적응할 수 있는 챗봇을 만드는 데 어려움을 겪으며, 이는 기업이 이익을 잃을 수 있는 불편한 고객 상호 작용으로 이어집니다.

#2: 데이터 교육

많은 챗봇은 많은 양의 훈련 데이터가 제공될 때 어려움을 겪습니다. 데이터 교육은 챗봇이 올바른 인간 감정을 식별하고 클라이언트 또는 직원의 요청에 올바른 어조로 응답하도록 돕습니다. 그러나 그들은 여전히 ​​이러한 감정을 잘못 해석하여 일상 업무가 중단되고 참여율이 감소하며 운영 비용이 증가합니다. 레이블이 지정된 데이터는 챗봇이 동적 컨텍스트를 개발하는 것을 방지하여 대화 중에 누군가가 말하는 내용의 진정한 컨텍스트를 이해하지 못하게 합니다. 30%의 고객만이 챗봇과의 상호 작용이 매우 효과적이라고 평가하여 챗봇과 고객 간의 초개인화된 경험이 부족함을 보여줍니다.

#3: 잘못 정렬된 사용 사례

챗봇 솔루션은 생산성을 높이는 측정 가능한 결과를 제공하는 동시에 비즈니스/기업 우선 순위와 이상적으로 일치해야 합니다. 기업을 위한 AI 기반 챗봇은 기술 중심이 아닌 비즈니스 중심 솔루션과 결합되어야 합니다. 이것이 기업 소유자가 챗봇 설계 및 개념화 프로세스에 참여해야 하는 이유입니다. 기업 리더는 챗봇이 직원 및 고객과 소통하는 데 사용되는 단순한 기술이 아니라 비즈니스 문제에 대한 솔루션이어야 한다는 사실을 깨달았을 때 챗봇을 만들고 구현할 때 챗봇의 초개인화를 우선시할 것입니다.

비즈니스 챗봇 최적화를 위한 최고의 솔루션

이제 챗봇이 비즈니스와 고객의 요구를 충족시키는 데 필요한 브레인파워를 채택해야 할 때입니다. 이를 위해 비즈니스/기업 리더는 챗봇의 깊이에 집중하고 위의 과제에 직면해야 합니다. 여기에는 이해의 깊이, 실시간 학습의 깊이, 대화형 원샷 학습이 포함됩니다.

챗봇은 동적이어야 하며 지속적인 대화를 기억하고, 배우고, 이해하고, 추론하고, 관리할 수 있어야 하며, 비즈니스 목표와 선호도에 적응하면서 사용자를 위한 모든 상호작용을 초개인화할 수 있어야 합니다. 두뇌가 있는 엔터프라이즈 챗봇은 지속적으로 보완 및 공존하며 다양한 도메인을 학습할 수 있는 유연성을 갖춘 턴키 솔루션을 제공합니다. 결과적으로 기업은 후속 사용 사례를 위해 시장 출시 속도를 획기적으로 높일 수 있습니다.

품질 챗봇에 중점

사람과 같은 인지 능력과 강력한 데이터 처리 능력을 갖춘 비즈니스/기업 챗봇은 언제 어디서나 고객에게 서비스를 제공하고 높은 인지 능력을 활용하며 고객 구매자 여정에 긍정적인 영향을 미침으로써 고객 경험을 개선합니다. 고품질 엔터프라이즈 챗봇은 라이브 채팅 및 실시간 지원 솔루션과도 결합될 수 있습니다. 챗봇은 기업이 현재보다 더 잘 생각하고 평판을 높이려면 두뇌가 필요하며, 이는 챗봇이 구현된 비즈니스 및 고객 경험 목표를 달성하기 위한 초개인화로 시작하고 끝납니다.