이를 통해 영업 및 마케팅 팀이 고객과 잠재 고객에게 연락할 수 있습니다.
하지만 모든 챗봇이 동등하게 만들어진 것은 아닙니다. 20년 이상 동안. 그 회사들이 웹사이트에서 사용하는 챗봇은 규칙
기반 챗봇이었습니다. 이제 대화형 인공 지능(AI)으로 구동되는 챗봇이 이를 대체할 것으로 보입니다.
규칙 기반 챗봇이란?
규칙 기반 챗봇은 가장 간단한 형태의 챗봇입니다. 챗봇은 미리 정의된 대화 흐름 집합에 따라 사용자 입력에 응답하도록
프로그래밍되어 있습니다. 즉. 그 응답 방식을 제어하는 규칙입니다.
웹사이트의 규칙 기반 챗봇
규칙 기반 챗봇의 가장 일반적인 용도는 회사 웹사이트입니다. 페이지가 로드되면 방문자가 질문을 할 수 있는 공간이 있
는 팝업이 나타납니다.
방문자는 “무선 헤드폰 재고가 있나요?”와 같은 질문을 할 수 있습니다. 챗봇은 “무선 헤드폰”과 “재고 있음”이라는 문구
를 골라내고 지시에 따라 적절한 페이지로의 링크를 제공합니다.
방문자는 또한 “매장 영업 시간은 언제인가요?”라고 물을 수 있습니다. “영업 시간” 또는 “매장 영업 시간”을 보면 챗봇은
매장 영업 시간과 아마도 회사 정보 페이지로의 링크를 제공할 것입니다.
방문자가 아직 규칙이 작성되지 않은 더 복잡한 것을 묻는 경우.
그 규칙 기반 챗봇은 후속 조치를 위해 방문자의 연락처 정보를 요청할 수 있습니다. 때로는 대화를 계속하기 위해 라이브 상담원에게 전달할 수도 있습니다.
규칙 기반 챗봇의 다른 용도
규칙 기반 챗봇은 고객 요청을 효율적으로 해결하는 데에도 사용할 수 있습니다. 예를 들어. 그 고객 서비스 팀의 업무 부
담을 덜어주기 위해 기본적인 문제 해결 질문에 도움을 줄 수 있습니다.
고객 관계 관리(CRM)에 통합되면 이러한 챗봇은 더 많은 일을 할 수 있습니다. 고객이 로그인하면 챗봇은 주문에 대한 지
불이 이루어졌는지. 그 언제 발송되었는지와 같은 기본 정보를 가져오도록 훈련될 수 있습니다.
일부 회사는 내부 팀을 돕기 위해 규칙
기반 봇을 사용합니다. 직원은 봇에게 고용 혜택 이나 휴가 신청 방법과 같은 인사(HR) 정책에 대한 정보를 요청할 수 있
습니다. 또한 IT 팀의 답변을 기다리지 않고도 봇에게 정보 기술(IT) 문제에 대한 기술적인 질문을 할 수도 있습니다.
규칙 기반 챗봇 사용의 한계에 도달하다
최근 몇 년 동안 규칙 기반 봇 프로그래밍의 정교함 수준이 크게 증가했습니다. 충분히 잘 프로그래밍된 경우. 그 챗봇은
일반적인 인간 대화와 유사한 유형의 답변과 사용하는 언어 톤을 면밀히 모방할 수 있습니다.
하지만 사실 가장 똑똑한 규칙 기반 챗봇조차도 텍스트 기반 자동 전화 메뉴(IVR)에 불과합니다. IVR이 전화를 받고 할당
된 옵션이 없는 버튼을 누르면 메뉴 옵션을 다시 읽어주는 것 외에는 무엇을 해야 할지 모릅니다.
이 가상 비서들도 아무것도 기억하지 못합니다. 자연어 이해의 출현은 신기루입니다.
규칙 기반 챗봇의 기원은 1960년대 매사추세츠. 공과대학 인공지능 연구소에서 컴퓨터 프로그램 ELIZA를 발명한 데서
시작되었습니다. 따라서 이러한 챗봇을 구동하는 기술은 이제 60년이 넘었습니다.
대화형 AI 챗봇이란?
OpenAI가 2018년 6월에 GPT-1(세계 최초의 사전 학습된 생성적 대규모 언어 모델)을 출시했을 때. 그 그것은 진정한 돌파구였습니다. 정교한 대화형 AI 기술이 마침내 도래했고. 그 그들은 챗봇이 할 수 있는 일에 혁명을 일으키려 하고 있었습니다.
이러한 새로운 대화형 인터페이스는 단순한 규칙 기반 질문 및 답변 세션을 훨씬 넘어섰습니다. 이러한 스마트 가상 에이
전트는 이제 사용자 의도를 파악할 수 있습니다. 또한 인간 에이전트에 의존하지 않고도 더 복잡한 고객 문제를 해결할 수
있습니다.
그들은 이제 언어적. 그 어조적 미묘한 차이를 감지하여 사용자의 기분을 파악할 수 있을 만큼 발전했습니다. 그들은 이전
상호작용을 기억하고 오래된 대화를 계속할 수 있습니다.
가장 재능 있는 규칙 기반 챗봇 프로그래머조차도 대화형 AI의 기능과 상호 작용 가능성을 달성할 수 없습니다. 이것은 궁
극적인 고객 서비스 경험을 제공할 수 있는 기술입니다.
대화형 AI 시스템이 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다.
알고 계셨나요?
머신 러닝(ML)의 이점은 대규모 언어 모델에만 국한되지 않습니다. ML은 제조 . 그 운송 및 기타 여러 산업 분야에서 성과를 분석하고 결과를 개선하는 데에도 사용됩니다.
대화형 AI 봇이 인간 언어를 이해하는 방식
대화형 AI가 작동하려면 다음 세 가지가 필요합니다. 자연어 처리(NLP): NLP는 핵심 구성 요소입니다.
이는 기술이 먼저 인간 언어를 이해하고 생성하는 데 사용하는 것입니다.