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챗봇과 상호 작용 중인 사람

챗봇이란?

챗봇은 사용자와 소통할 때 서면 또는 음성 대화를 모방하여 질문에 답하거나 문제를 해결하는 데 도움을 주도록 설계된 컴퓨터 프로그램입니다.

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챗봇 소개

"챗봇"은 사용자와의 상호작용에서 사람의 대화를 모방하는 모든 소프트웨어를 포괄적으로 일컫는 용어입니다. 챗봇은 웹사이트, 앱, 소셜 미디어 및 스마트 장치에서 찾을 수 있습니다. 챗봇은 고객 지원, 소프트웨어 탐색, 쇼핑 목록 기억이나 알림 및 리마인더 전송과 같은 개인 지원 등의 작업을 수행합니다.

이 문서에서는 다음에 대해 살펴봅니다.

일반적으로 챗봇은 규칙 기반 챗봇과 AI 챗봇의 두 가지 주요 범주 중 하나로 분류됩니다.

규칙 기반 챗봇이란?

규칙 기반 챗봇은 봇의 디자이너가 프로그래밍한 일련의 규칙을 사용하여 통신합니다. 이러한 규칙은 일반적으로 사용자 입력의 키워드를 인식하여 특정 응답과 일치시키는 패턴 매칭이라는 방법을 기반으로 합니다.

최초의 챗봇 중 하나는 1966년 MIT에서 개발한 ELIZA라는 규칙 기반 봇이었습니다. ELIZA는 패턴 매칭을 사용하여 심리 치료사를 시뮬레이션하기 위해 미리 프로그래밍된 반응을 트리거했습니다.

패턴 매칭 챗봇은 대화 스타일로 스크립트된 응답을 제공할 수 있지만, 인간의 언어를 이해하지 못하며 프로그래밍된 패턴과 일치하지 않는 문맥, 의도 또는 입력 변형을 해석할 수 없습니다.

하지만 고객이 티켓을 기록하도록 돕거나 전화번호 트리를 통해 발신자를 라우팅하는 등 사용자 입력이 제한적이고 예측 가능한 간단한 작업에는 여전히 유용한 툴입니다. 또한 이러한 한계로 인해 AI 챗봇보다 개발 및 구현이 더 빠르고 비용이 적게 듭니다.

AI 챗봇이란?

Siri, Alexa, ChatGPT와 같은 최신 AI 챗봇은 인간의 언어를 자연스럽고 의미 있는 방식으로 이해하고 처리하며 응답할 수 있는 인공 지능(AI) 기술을 기반으로 구축됩니다.

AI 기반 챗봇은 머신 러닝(ML), 자연어 처리(NLP), 대규모 언어 모델(LLM), 딥러닝과 같은 툴을 사용하여 복잡한 사용자 입력을 이해하고 스크립트에 없는 미묘한 응답을 생성하여 더욱 고급스럽고 유연한 대화 경험을 제공할 수 있습니다.

또한 일부 AI 챗봇은 과거 사용자 상호작용을 통해 지속적으로 학습하여 언어 모델을 최적화함으로써 점점 더 광범위한 입력을 더욱 정확하게 예측하고 대응할 수도 있습니다.

패턴 매칭 챗봇과 달리 대화형 AI 챗봇은 문맥 인식이 가능합니다. 즉, 자연어 이해(NLU)를 사용하여 더욱 개방적인 사용자 입력을 해석하는 동시에 오타나 번역의 어려움과 같은 변수를 고려할 수 있습니다.

AI 챗봇은 동적인 고객 서비스 환경이나 AI 코파일럿과 같이 상호 작용의 가변성과 개인화 수준이 높은 작업에 이상적입니다.

챗봇과 AI 에이전트, 코파일럿의 차이점은 무엇인가요?

앞서 언급했듯이 '챗봇'은 사람과 유사한 대화를 시뮬레이션하기 위해 구축된 모든 프로그램을 통칭하는 용어입니다. 기본적인 패턴 매칭 봇, 대화형 AI 챗봇, 코파일럿 및 AI 에이전트와 같은 더욱 특화된 AI 챗봇 하위 유형을 지칭할 수 있습니다.

이러한 용어들은 밀접한 관련이 있지만, 기능과 목적에는 미묘하지만 중요한 차이가 있습니다.

AI 에이전트란?

챗봇은 일반적으로 메시징이나 이메일 등 텍스트를 통해 소통합니다. 가상 에이전트 또는 가상 어시스턴트라고도 하는 AI 에이전트에는 이러한 제한이 없습니다.

AI 에이전트는 텍스트 응답뿐만 아니라 대화형 음성 응답도 제공할 수 있습니다. 그리고 일반적으로 콜센터에서 고객 지원 및 기술 지원을 위한 유일한 연락 창구로 사용됩니다.

코파일럿이란?

AI 코파일럿은 작업 기반 안내를 제공하기 위한 전문 기능을 갖춘 AI 챗봇 프로그래밍의 진화된 버전입니다. AI 에이전트나 디지털 어시스턴트가 사용자에게 개인화된 정보나 리소스를 제공할 수 있다면, 코파일럿은 사용자가 복잡한 소프트웨어를 탐색하고 작업을 수행하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

더 기본적인 챗봇과 달리 코파일럿은 사용자를 대신하여 통합된 소프트웨어나 애플리케이션을 스스로 운영할 수 있으며, 이메일 작성, 이미지 생성부터 데이터 분석 및 리포트 생성까지 모든 작업을 수행할 수 있습니다.

챗봇은 어떻게 작동하나요?

챗봇의 작동 방식은 봇의 유형에 따라 크게 달라집니다. 앞서 설명한 바와 같이 규칙 기반 챗봇은 미리 프로그래밍된 일련의 응답이나 작업을 통해 작동합니다.

사용자가 지원 채팅에서 "비밀번호를 재설정해야 해요"라고 입력한다고 가정해 보겠습니다. 챗봇은 입력을 분석하여 인식된 키워드(이 경우에는 "재설정"과 "비밀번호")를 입력합니다. 그런 다음 챗봇은 이러한 키워드를 데이터베이스의 관련 응답과 일치시켜 답변을 트리거합니다. 키워드를 찾을 수 없는 경우 챗봇은 사용자에게 질문을 다시 말하거나 인간 상담원에게 전달하도록 요청합니다.

대화형 AI 챗봇의 작동 방식은 대화 상자 스타일의 규칙 기반 봇보다 훨씬 더 복잡합니다.

AI 챗봇 작동 방식의 주요 프로세스

AI 챗봇은 사용자에게 즉각적인 응답을 제공하지만, 그 이면에서는 여러 가지 중요하고 서로 연결된 프로세스가 진행됩니다.

챗봇의 장점은 무엇인가요?

자연스러운 인간 언어 입력을 처리하고 개인화된 자율 서비스를 제공하는 AI 챗봇의 기능은 소비자와 기업에게 상당한 이점을 제공할 수 있습니다.

하지만 다른 툴과 마찬가지로 챗봇을 올바르게 사용해야 그 이점을 충분히 누릴 수 있습니다. 챗봇은 명확하게 정의된 목적에 따라 고품질 데이터로 훈련된 LLM과 사용자 요구를 충족하는 기능으로 만들어질 때 가장 효과적으로 작동합니다.

소비자를 위한 챗봇의 이점

비즈니스를 위한 챗봇의 이점

챗봇의 과제와 리스크

챗봇을 사용하면 많은 이점이 있지만, 챗봇 기술에는 한계가 있습니다. 또한 AI 챗봇의 생성, 훈련 및 사용과 관련된 과제와 잠재적 리스크를 명확히 이해하는 것이 중요합니다.

데이터

챗봇의 AI 모델은 훈련된 데이터만큼만 성능을 발휘합니다. 훈련에 사용되는 데이터 세트의 품질에 따라 봇의 출력 품질이 결정되고 모델 동작이 결정됩니다.

데이터 품질이 좋지 않으면 챗봇의 성능과 기능이 심각하게 제한됩니다. 불완전하거나 부정확한 훈련 데이터는 챗봇이 사용자 질문에 대해 부정확하거나 무의미한 답변을 제공하는 'AI 환각'의 위험도 높입니다.

훈련

모든 상호작용을 통해 학습하여 지속적으로 개선할 수 있는 AI 기반 챗봇의 기능은 매력적인 판매 포인트가 될 수 있습니다. 그러나 지속적인 훈련 프로세스에는 고급 머신 러닝 기능, 지속적인 성능 모니터링 및 훈련 데이터 업데이트와 같은 상당한 규모의 전용 리소스가 필요합니다.

보안

규칙 기반 챗봇의 기능이 너무 제한적이라고 생각하는 기업이 더 강력한 생성형 AI 챗봇이나 코파일럿을 선택하면 잠재적인 보안 문제와 규정 준수 문제가 발생할 리스크가 높을 수 있습니다.

가장 큰 보안 문제 중 하나는 데이터 유출로, LLM을 훈련시키는 데 사용되는 데이터에 의도치 않게 민감한 정보가 추가로 포함되어 봇이 실수로 기업이나 고객의 개인 정보를 노출할 수 있습니다.

일반적인 챗봇 사용 사례

AI 챗봇은 다양한 플랫폼과 산업 전반에서 소비자와 기업 모두의 상호작용과 프로세스를 혁신하고 있습니다. 챗봇은 맞춤형 서비스와 연중무휴 지원을 제공할 뿐만 아니라 약속 예약, 사고 보고, 자막 및 캡션 생성 등의 작업을 자동화하기 위한 용도로도 사용됩니다.

그 밖에 주목할 만한 사용 사례는 다음과 같습니다.

e커머스: 개인화된 고객 추천을 제공하고 구매 프로세스를 간소화하며 장바구니 이탈 고객이 다시 참여하도록 유도합니다.

의료: 환자가 의료 공급자를 찾도록 돕고, 검진을 예약하며, 제때 약을 복용하도록 알려주고, 예정된 예약을 알려줍니다.

교육: 교실 안에서는 개인 맞춤형 과외와 학습 보조 도구로 학생들을 지원하고, 교실 밖에서는 수강 가능 여부와 요건에 대한 정보를 통해 등록을 지원합니다.

금융: 사용자가 지출을 추적하고 자동 결제를 설정하며 사용자의 지출 패턴, 거래 내역, 재무 목표를 기반으로 지능적인 재무 조언을 제공합니다.

제조: 공급망 프로세스 및 유지보수 일정 계획 자동화, 설비 모니터링, 기타 IoT 산업 기기와의 인터페이스를 제공합니다.

HR: 신입 직원에게 복리후생 등록과 같은 프로세스를 안내하고, 급여 세부 사항이나 회사 정책에 대한 정보를 즉시 제공하며, 개인화된 교육 과정을 추천할 수도 있습니다.

정부: 사용자가 사회 복지 혜택 및 서비스를 신청하고, 유권자 등록을 하고, 공공 프로그램, 라이선스, 허가 및 규제에 관한 정보에 액세스할 수 있도록 지원합니다.

챗봇 플랫폼 선택을 위한 팁과 선진사례

챗봇을 구현하고 배포할 때 첫 번째 단계는 챗봇 플랫폼을 사용할지 아니면 처음부터 사용자 지정 봇을 구축할지 결정하는 것입니다.

AI 챗봇이나 디지털 어시스턴트를 처음부터 구축하기로 선택하면 챗봇에 대한 완전한 제어권을 유지하면서 훨씬 더 자유롭게 커스터마이징할 수 있습니다. 그러나 특히 다음과 같은 사항을 고려하면 시간과 비용이 많이 드는 프로세스가 될 수 있습니다.

플랫폼을 사용하면 이러한 고려 사항으로 인해 발생하는 많은 문제를 해결할 수 있습니다. 우수한 AI 챗봇 플랫폼은 챗봇을 생성, 배포, 유지 관리 및 최적화하는 데 필요한 툴, 훈련 및 인프라를 갖추고 있습니다.

챗봇 플랫폼을 선택하는 방법

주로 실험을 목적으로 하거나 비즈니스에 기술적 전문 지식이 부족한 경우, 강력한 훈련 리소스와 함께 노코드 및 로코드 옵션을 제공하는 플랫폼을 선택하는 것이 좋습니다.

노코드 및 로코드 플랫폼의 일반적인 기능은 다음과 같습니다.

엔터프라이즈급 솔루션을 구축하고자 하는 대규모 프로젝트가 있는 기업의 경우 확장성, 보안, 거버넌스 및 테스트를 포괄적으로 지원하는 플랫폼을 찾는 것이 좋습니다.

고려해야 할 기타 주요 챗봇 플랫폼 기능

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