세상은 계속해서 빠르게 발전하고 있기 때문에 디지털화, 고객의 기대도 높아지고 있습니다. 전 세계적으로 통신업체들은 이러한 기대를 충족시키기 위해 고군분투하고 있습니다. 경쟁과 차별화를 위해 연중무휴 24시간 안전하고 원활하며 일관된 방식으로 연결을 보장하는 것 외에도 통신업체는 이제 고객만큼 고유한 개인화된 경험을 제공해야 합니다.

청구 및 비즈니스 보증 시스템의 사용 패턴, CRM 및 사기 관리 시스템의 상호 작용 프로필 및 사용 행동, 심층 패킷 검사의 지리적 위치 및 고객 활동을 포함한 고객 정보를 통해 고객 행동 및 선호도에 대한 원시 데이터를 이미 사용할 수 있습니다. 그러나 과제는 진정한 개인화 서비스를 생성하기 위해 거의 실시간으로 활용될 수 있는 실행 가능한 통찰력 측면에서 데이터를 강력하고 유용하며 관련성이 있게 만드는 시간 단위로 데이터를 분석하는 방법에 항상 중점을 두었습니다.

이 새로운 개인화된 세계를 여는 열쇠는 생성 인공 지능 – 또는 GenAI. 특정 도메인 사용 사례의 분류기에 더 가까운 '기존' AI와 달리 GenAI는 광범위한 지식을 통해 학습하고 이를 사용하여 거의 무한한 범위의 콘텐츠를 생성합니다. GenAI는 고급 알고리즘을 활용하여 주어진 프롬프트를 기반으로 이미지, 텍스트, 3D 모델 및 음악 형식의 새로운 콘텐츠를 생성합니다.

GenAI는 다음과 같은 분야에 큰 영향을 미치고 있습니다. 통신 산업 그리고 우리가 의사소통하는 방식을 바꾸기 시작했습니다. 이미 서비스 제공 방식, 네트워크 관리 방식, 고객 경험 향상 방식을 재편하는 데 활용되고 있습니다.

개인화의 진화

GenAI의 힘은 학습 속도와 깊이에 있으며, 이것이 통신 분야에서 그 가치가 높아지고 있는 이유입니다. 고객 세분화를 생각해 보십시오. 운영자가 정기적으로 그렇게 할 수도 있고 그렇지 않을 수도 있습니다. 어느 쪽이든 결과는 항상 최신이 아니므로 맞춤형 광고, 제안 및 지원이 개인화되기보다는 일반화됩니다.

GenAI의 이해 속도 덕분에 고객 세분화가 역동적으로 이루어질 수 있습니다. 즉, 권장 사항과 제안이 고객에게 실시간으로 전달될 수 있습니다. 지식, 기능, 도구 및 기술과 고유한 유연성을 활용하는 능력을 갖춘 GenAI는 개인화의 진화를 선도하고 있습니다. 우리는 모두 우리와 관련 없는 메시지와 제안을 받았습니다. GenAI를 사용하면 맞춤형 광고와 프로모션이 생성될 수 있어 고객은 서비스 제공업체가 자신을 개인으로 대하려고 노력하고 있다는 느낌을 받을 수 있습니다.

음악과 비디오의 예를 들어보자. 고객은 YouTube에서 축구를 시청하지만 음악을 감상하기 위해 YouTube를 사용하지 않기 때문에 Spotify를 선택합니다. GenAI는 그 차이를 즉각적으로 인식하고 고객이 알고 있는 관심사에 맞춰 더 큰 데이터 번들, 더 큰 화면을 갖춘 업그레이드된 휴대폰, 할인 혜택 또는 스포츠 및 음악 이벤트 티켓 조기 이용권 등 고객을 위한 완전히 관련 있는 제안을 실시간으로 생성할 수 있습니다. 그리고 맛.

첫 번째 통화 해결의 극적인 증가

GenAI 통합을 통해 고객과 서비스 및 지원 옵션의 상호 작용도 크게 향상될 수 있습니다. 통신사 제품, 제안, 번들 및 프로모션의 복잡성과 범위가 증가함에 따라 콜센터와 챗봇이 각각을 완전히 이해하는 것이 거의 불가능해졌습니다. 이는 자연어 쿼리 및 대화를 처리하는 데 있어 이러한 실제 및 가상 비서의 효율성에 제한이 있음을 의미합니다.

청구 문제는 헬프데스크에 문의하는 가장 큰 원인 중 하나이며, 고객의 우려 사항이 즉시 이해되고 해결되지 않으면 고객은 금방 화를 낼 수 있습니다. 첫 통화 해결률이 낮고 고객이 불만을 느끼며 수익 보장이 위협받게 됩니다. GenAI는 고객의 의도를 이해할 수 있습니다. 고객이 대화 중에 화를 내면 GenAI는 상호 작용이 올바른 방향으로 진행되지 않는 것을 확인하고 문제가 무엇인지 이해하며 상담원이 자동으로 올바른 답변을 하도록 유도할 수 있습니다. 오른쪽 데이터와 정책 지식 – 그것이 첫 번째 통화 해결입니다. GenAI가 클라이언트 네트워크에 통합되면 이 사용 사례에서 최대 30배의 ROI를 확인했습니다. 투자수익률(ROI) 수치를 인용하기에는 아직 이르지만, 응답의 정확성은 급격히 높아지고 있습니다.

GenAI 채택은 쉽지만 미세 조정 접근 방식이 필요합니다.

물론 GenAI 모델이 적절하게 훈련되었는지 확인하는 것이 필요합니다. 이러한 LLM(대형 언어 모델)은 엄청난 양의 지식을 가지고 있지만 처음에는 통신사에만 국한되지는 않습니다. GenAI가 비즈니스와 완전히 일치하도록 더욱 통신 용어 중심으로 만드는 기술이 있습니다. 예를 들어 챗봇이 '스크립트를 벗어나는' 등 의도하지 않은 결과를 방지하기 위해 가드레일을 마련하는 것도 필수적입니다. 그리고 물론, 보안 프롬프트, 코드 및 하위 문자열을 삽입하는 악의적인 콘텐츠가 유입되지 않도록 항상 염두에 두어야 합니다. 이를 방지하기 위해 가드레일을 특별히 구축해야 합니다.

GenAI를 기존 인프라에 통합하는 것은 생각만큼 복잡하지 않습니다. 가장 강력한 모델은 클라우드에서 가장 잘 작동하지만 통신업체는 법률 및 규제 프레임워크를 따라야 하며 이는 데이터를 온프레미스에 유지해야 한다는 것을 의미할 수 있습니다. 선택은 물론 통신사에 달려 있습니다. 어느 쪽이든 GenAI는 구매 및 지원 상호 작용을 개인화된 경험으로 전환하는 데 중심적인 역할을 할 수 있습니다. GenAI가 통신 업계에 등장하면서 해당 분야에 활력을 불어넣고 서비스 제공 방식에 혁명을 일으키고 있습니다. 이러한 혁신을 수용하는 것은 디지털 세계의 잠재력을 최대한 활용하려는 사업자에게 매우 중요합니다.

기업 전략 부사장이자 AI 사업 책임자인 Harsha Angeri의 기사 서브 엑스

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• 출처: https://www.iot-now.com/2024/03/27/143536-driving-connected-personalised-user-experiences-with-generative-ai/