AI 챗봇이란?

최근에 AI 챗봇이나 AI 에이전트와 대화해 본 적이 있을 것입니다. 최근 몇 년간 대화형 AI 기술이 급속히 확산되면서 챗봇은 다양한 산업과 용도에서 널리 사용되고 있습니다.

이 종합 가이드를 통해 AI 챗봇에 대해 꼭 알아야 할 모든 내용을 빠르게 익히세요. 다음과 같은 내용을 다룹니다:

• 정의
• AI 챗봇의 인기 상승
• 주요 용어
• AI 챗봇의 작동 원리
• 필수 기능
• 일반적인 활용 사례
• 장점
• AI 챗봇을 직접 만드는 방법

간단한 개요, 최고의 AI 챗봇 추천, 또는 챗봇 맞춤화에 대한 조언을 찾고 있다면, 바로 이곳에서 확인할 수 있습니다.

AI 챗봇이란?

인공지능(AI) 챗봇은 인간과의 대화를 모방하는 소프트웨어 애플리케이션입니다. 주로 업무 자동화나 질문에 답변하는 데 사용됩니다.

특히 대형 언어 모델(LLM)의 등장으로 AI 챗봇의 활용이 급증했습니다. 감정 상담부터 중고차 추천까지 다양한 역할을 수행하는 챗봇이 이미 출시되어 있습니다.

챗봇 통계

주요 챗봇 통계를 살펴보면:

• 2022년 고객의 88%가 AI 챗봇을 이용함
• 2019년에서 2020년 사이 챗봇은 브랜드의 가장 빠르게 성장한 커뮤니케이션 채널로, 92% 증가 (Startup Bonsai)
• 챗봇은 일상적인 문의의 최대 79%까지 답변 가능 (IBM)
• 챗봇은 기업의 고객 지원 비용을 약 30% 절감 (Invesp)
• 글로벌 챗봇 시장은 2030년까지 273억 달러에 이를 전망 (Grand View Research)

2023년 McKinsey 보고서에 따르면, "생성형 AI를 고객 지원에 적용하면 현재 비용의 30~45%에 해당하는 생산성 향상 효과가 있을 수 있습니다."

AI 챗봇이 왜 이렇게 인기를 끌고 있을까요?

전자상거래, 보험, 직장 등 다양한 분야에서 AI 챗봇의 도입이 빠르게 늘고 있습니다. 이러한 인기는 최근 AI 기술의 접근성이 높아진 덕분입니다.

스탠포드 AI 인덱스 리포트(2023)에 따르면, ChatGPT와 같은 대형 언어 모델이 공개되면서 다양한 산업에서 대화형 AI의 도입이 크게 증가했습니다.

OpenAI가 2022년에 ChatGPT를 출시하기 전에는 대화형 AI 인터페이스가 일부 기술에 익숙한 사람들만 사용할 수 있었습니다. 하지만 LLM 기반의 무료 AI 챗봇과 오픈소스 API가 등장하면서 상황이 바뀌었습니다.

게다가 저렴하고, 24시간 이용 가능하며, 다국어 지원이 가능하고, 맞춤화도 쉽습니다. 제대로 도입하면 AI 챗봇은 기업에 매우 높은 투자 대비 효과를 제공합니다.

업계 전문가에 따르면, 대형 언어 모델은 누구나 간단한 텍스트 입력만으로 고도화된 시스템과 상호작용할 수 있게 하여 AI의 대중화를 이끌었습니다.

주요 용어 정리

인공지능 기술이 익숙하지 않다면, AI 챗봇을 이해하기 전에 알아두어야 할 몇 가지 용어가 있습니다.

인공지능

인공지능은 인간 수준의 지능을 갖춘 기계를 만드는 것을 목표로 하는 컴퓨터 과학의 한 분야입니다. 주로 학습, 추론, 문제 해결, 자연어 이해와 관련된 작업을 수행합니다.

자연어 처리(NLP)

자연어 처리(NLP)는 자연어 이해(NLU)의 한 분야이며, NLU는 AI의 하위 분야입니다.

NLP는 기계가 인간의 언어를 이해하고, 해석하며, 의미 있게 반응할 수 있도록 합니다. AI 챗봇뿐 아니라 번역, 음성 인식 기술에도 활용됩니다.

생성형 AI

생성형 AI는 텍스트, 이미지, 영상 등 다양한 결과물을 생성할 수 있는 AI 시스템을 의미합니다.

대화형 AI

대화형 AI는 컴퓨터가 인간과 유사한 대화를 할 수 있도록 하는 AI의 한 분야입니다. 머신러닝과 NLP를 결합해 텍스트 또는 음성으로 사람과 대화할 수 있도록 설계되었습니다.

AI 에이전트

AI 챗봇은 AI 에이전트 개념과 겹치는 부분이 있습니다. AI 에이전트는 사용자를 대신해 작업을 수행하는 소프트웨어입니다. 프로세스를 자동화하고, 의사결정을 내리며, 환경과 지능적으로 상호작용할 수 있습니다.

AI 챗봇과 AI 에이전트 모두 NLP, LLM, 벡터 데이터베이스를 사용합니다. 하지만 목적과 기능에 차이가 있습니다. 챗봇은 사람과의 상호작용에 초점을 두고, 에이전트는 자율적으로 작업을 수행하는 데 중점을 둡니다.

많은 AI 챗봇은 자율적으로 행동하지 못하며, 일부 AI 에이전트는 텍스트 기반의 사용자 인터페이스를 제공하지 않기도 합니다.

AI 챗봇은 어떻게 작동하나요?

사용자가 AI 챗봇과 상호작용할 때마다 여러 복잡한 과정이 진행됩니다. 일반적으로 챗봇은 사용자의 트리거를 받으면서 시작됩니다.

1. 사용자 입력

대부분 사용자는 텍스트나 음성으로 질문을 하며 AI 챗봇을 작동시킵니다.

하지만 AI 챗봇은 특정 발신자의 이메일 수신, KPI 달성 등 다른 이벤트로도 트리거될 수 있습니다.

2. 자연어 처리

트리거를 받은 챗봇은 NLP를 사용해 사용자의 메시지를 분석하고, 의도를 파악하며, 요청에서 중요한 정보를 추출합니다.

3. 의도 인식

입력을 처리한 후 챗봇은 사용자가 원하는 것이 무엇인지 파악합니다. 예를 들어, 제품 추천, 비밀번호 재설정, 이력서 작성 조언 등입니다.

4. 답변 생성

AI 챗봇은 머신러닝 모델을 활용해 답변을 생성합니다.

5. 맥락 관리

챗봇은 사용자와 대화하는 동안 대화의 맥락을 추적하여, 답변이 계속해서 관련성을 유지하도록 합니다.

6. 데이터 조회

사용자가 제품 가격, 다른 이용자의 후기, 회사의 휴가 정책 등 특정 정보를 요청하면, AI 챗봇은 관련 데이터를 조회합니다.

이 과정에서 데이터베이스 연결, 지식 베이스에서 정보 검색, API 호출 등이 활용될 수 있습니다.

7. 응답 전송

가장 적절하고 유용하며 관련성 높은 답변을 선정해, AI 챗봇이 사용자에게 응답을 전송합니다. 이 과정은 대화가 끝날 때까지 반복됩니다.

AI 챗봇의 필수 기능

기술이 빠르게 발전하고 있음에도 불구하고, 여전히 품질 보증이 부족한 경우가 많습니다.

AI 기술이 널리 보급되면서 세상이 더 나아졌지만, 동시에 쓸모없거나 제대로 도입되지 않은 챗봇도 늘어났습니다.

통합 기능

챗봇이 외부 시스템과 연결되지 않으면 그 목적이 크게 제한됩니다. 챗봇의 핵심 역할 중 하나는 기존 시스템과 연동해 실제로 행동을 취하는 것입니다.

예를 들어, 리드 생성 챗봇은 새로운 리드를 찾고 선별할 때 기록을 업데이트할 수 있도록 회사의 고객 관계 관리(CRM) 시스템과 연동되어야 합니다.

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또 다른 예로 이커머스 챗봇을 들 수 있습니다. 이 챗봇은 현재 재고, 반품 정책, 개별 상품 또는 모델에 대한 정보를 담고 있는 지식 베이스와 연동되어야 합니다.

대부분의 챗봇 플랫폼에는 사전 설치된 통합 기능이 있습니다. 유연한 플랫폼이라면 챗봇 제작자가 어떤 시스템이나 플랫폼과도 연동을 구축할 수 있습니다.

LLM 라우팅

오늘날 가장 발전된 챗봇은 고정된 규칙 기반 시스템이 아니라, 맥락을 이해하고 세밀한 답변을 생성할 수 있는 LLM 기반 에이전트입니다.

LLM '브레인'은 챗봇이 다양한 고급 기능을 기본적으로 갖추도록 해줍니다. 모든 LLM 기반 챗봇은 자연스럽게 NLP 챗봇이 되어, 오타가 있어도 사용자가 말하고자 하는 바를 이해할 수 있습니다.

옴니채널 배포

가장 유용한 AI 챗봇은 여러 채널에서 사용할 수 있습니다. 조직은 챗봇을 웹사이트뿐 아니라 WhatsApp이나 Facebook Messenger에도 배포할 수 있습니다.

사용자가 있는 곳에서 만나는 것이 가장 좋기 때문에, AI 챗봇이 이메일이나 SMS 메시지를 보낼 수 있을 때 특히 유용합니다.

고급 분석

챗봇이 리드 생성 증가, 매출 증대, 고객 지원 처리 등 목표 달성을 위해 배포된다면, 성공 지표가 필요합니다.

조직이 챗봇을 직접 개발하든 플랫폼을 사용하든, 챗봇의 성과를 측정할 수 있도록 분석 도구를 설정해야 합니다.

일반적인 분석에는 상호작용 횟수와 길이가 포함되며, 고급 분석은 챗봇 워크플로우의 다양한 측면을 측정할 수 있습니다.

데이터 보안

다른 소프트웨어 프로젝트와 마찬가지로, AI 챗봇도 적절한 보안과 개인정보 보호 장치가 마련된 후에야 공개 배포할 수 있습니다.

데이터 보안은 이름, 전화번호, 주소 등 개인정보를 다루는 챗봇의 경우 특히 중요합니다. 챗봇이 EU 내 개인의 데이터를 처리한다면 GDPR 준수가 필요합니다.

미국에서 건강 정보나 금융 데이터를 처리하는 챗봇은 각각 HIPAA, GLBA와 같은 규정을 준수해야 합니다. 준수를 소홀히 하면 큰 처벌을 받을 수 있습니다.

멀티모달 기능

과거 챗봇은 텍스트만 지원했습니다. 하지만 이제는 텍스트만으로 이루어진 세상이 아닙니다.

챗봇 소프트웨어는 AI 음성 비서와 리치 커뮤니케이션 서비스(RCS)를 자주 지원해야 합니다. 고객이 마음에 드는 재킷 사진을 업로드하고 비슷한 상품을 요청하는 것처럼, 이미지 기반 검색 기능도 제공해야 합니다.

일부 챗봇은 이미지나 동영상을 생성해 더 효과적으로 소통하기도 합니다. 예를 들어, 자동차 딜러십의 영업 챗봇이 사용자가 원하는 자동차 색상을 바꿔 보여줄 수 있습니다.

AI 챗봇의 대표적인 활용 사례

AI 챗봇은 유연한 특성 덕분에 거의 모든 대화형 AI 활용 사례에 배포할 수 있습니다.

AI 챗봇은 예약 프로세스에서 오랫동안 인기를 끌어왔습니다. 레스토랑, 항공사, 호텔 등에서 사용되고 있습니다. 게임, 제조업, 고등 교육 챗봇 등 더 다양한 산업에서도 챗봇 활용이 늘고 있습니다.

모든 활용 사례를 다 다룰 수는 없지만, 가장 인기 있는 AI 챗봇 활용 사례 몇 가지를 소개합니다.

고객 지원 챗봇

요즘은 누구나 고객 서비스 챗봇을 사용합니다. 그만큼 AI 챗봇은 고객 지원에 매우 적합합니다.

고객 서비스 챗봇은 고객의 질문에 답하거나, 정보를 제공하거나, 제품 관련 영상을 공유할 수 있습니다. AI 티켓팅을 활용해 지원 요청을 우선순위에 따라 분류하고 전달할 수도 있습니다.

AI 챗봇은 상당수의 전화를 콜센터 대신 처리할 수 있어, 가장 흔한 활용 사례 중 하나입니다.

사내 직원용 챗봇

대부분의 AI 챗봇은 외부 고객을 대상으로 하지만, 최근에는 기업 내에서 사내 챗봇 도입이 늘고 있습니다. HR 챗봇이 휴가 신청을 받고, IT 챗봇이 직원의 기술 문제를 해결하는 사례가 점점 많아지고 있습니다.

사내 챗봇은 직원이 내부 절차에 대한 정보를 찾을 때 1차 지원 역할을 합니다. 직원은 챗봇을 통해 휴가를 예약하거나, 병가를 신청하거나, 복지 정보를 확인하거나, 절차 관련 지원을 받을 수 있습니다.

HR 요청과 같은 내부 프로세스는 직원과 HR 담당자 두 사람의 시간을 소모하므로, AI 챗봇은 내부 운영 비용을 크게 줄여줍니다.

영업 챗봇

우리 플랫폼에 배포된 챗봇의 대부분은 조직의 영업 프로세스 일부입니다.

영업 챗봇은 질문에 답하고, 모델을 비교하며, 가격 정보를 안내할 수 있습니다. 이러한 챗봇은 일반적으로 AI 기반 영업 퍼널의 일부로, 리드 생성부터 구매 후 팔로업까지 전 과정을 지원합니다.

영업 챗봇은 고객의 구매 이력을 바탕으로 상품을 추천하는 리테일 챗봇이거나, 결제 과정을 돕는 웹사이트 위젯 형태일 수 있습니다.

리드 생성 챗봇

리드 생성 챗봇은 AI 챗봇의 가장 흔한 활용 사례 중 하나입니다. 이 챗봇은 이메일이나 WhatsApp, Facebook Messenger로 메시지를 보내고, CRM(고객 관계 관리) 시스템과 정보를 연동합니다.

리드 생성 챗봇은 사용자에게 조언이나 정보를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 법적 분쟁에 적용되는 법률을 설명하거나, 사용자의 관심사에 따라 여행하기 좋은 나라를 추천한 뒤, 사용자의 답변에 따라 추가 서비스를 안내할 수 있습니다.

또는 웹사이트 방문자와 대화를 주고받으며 리드를 선별한 후, 영업 미팅 예약까지 진행할 수 있습니다.

예약 챗봇

예약은 일반적으로 간단한 프로세스입니다. 예약 챗봇은 처음부터 끝까지 전체 예약 과정을 처리할 수 있습니다. 직원이 필요하지 않습니다.

레스토랑 챗봇의 경우, 고객은 이름과 연락처, 원하는 날짜와 시간을 입력하기만 하면 됩니다. 간단한 FAQ 챗봇으로도 만들 수 있습니다.

하지만 일부 예약은 더 복잡할 수 있습니다. 예를 들어 호텔 예약의 경우, 투숙객은 이용 가능한 객실 옵션을 확인하고, 편의시설과 서비스를 살펴본 뒤 객실을 예약할 수 있습니다. 이 역시 AI 챗봇이 쉽게 처리할 수 있는 작업입니다.

이 때문에 호텔 챗봇의 인기가 급상승하고 있습니다. 예약 처리, 하우스키핑 요청 간소화, 추가 서비스 판매까지 모두 챗봇이 담당할 수 있습니다. 파트너 조직은 AI 챗봇을 활용해 고객 요청의 75%를 인력 개입 없이 해결하고, 투숙 전 20%의 고객에게 추가 서비스를 판매했습니다.

정부 기관 챗봇

정부 서비스는 전통적으로 민간 서비스에 비해 속도와 품질이 뒤처졌지만, 일부 기관에서는 AI 챗봇으로 격차를 줄이고자 노력하고 있습니다.

정부 기관 챗봇은 시민이 서류나 신청서를 작성할 때 안내하거나, 진행 상황을 알려주고, 유권자 등록 및 선거 정보를 제공하며, 공중 보건이나 대중교통 정보를 안내하는 데 활용되고 있습니다.

헬스케어 챗봇

헬스케어 분야 역시 챗봇 도입이 빠르게 늘고 있습니다. 의료 챗봇은 환자의 기본적인 의료 질문에 답하거나, 진료 예약을 잡고, 증상 및 치료 정보도 제공합니다.

일상적인 문의를 처리함으로써, 우수한 헬스케어 챗봇은 의료진의 부담을 줄이고 환자의 정보 접근성을 동시에 높여줍니다.

금융 챗봇

뱅킹 챗봇은 새로운 개념이 아닙니다. Bank of America의 Erica는 2018년부터 구독 내역을 모니터링하고, 소비 습관을 안내하며, 계좌 및 이체 정보를 지원해왔습니다.

하지만 모든 금융 챗봇이 은행에만 국한되는 것은 아닙니다. 일부 금융 챗봇은 금융 전문가의 컴플라이언스 모니터링을 지원하거나, 기업의 비용을 추적하거나, 핀테크 앱에 고객을 온보딩하는 데 활용됩니다. 보험용 챗봇은 청구 처리, 정책 안내, 또는 사기 탐지에 도움을 줄 수 있습니다.

부동산 챗봇

부동산 업계는 대화가 많이 오가는 특성과 항상 최신 정보가 필요한 특성 덕분에 업계 전반에서 챗봇 도입률이 가장 높은 분야 중 하나입니다.

부동산 챗봇은 매물 추천, 서류 관리, 고객 관계 관리까지 지원할 수 있습니다. 또한 부동산 중개인에게 특정 매물이나 지역을 소개하는 방법을 코칭하거나, 미팅 전에 잠재 고객을 선별하는 데도 활용됩니다.

AI 챗봇의 장점은 무엇인가요?

AI 챗봇이 인기 있는 데에는 이유가 있습니다. 다음은 챗봇이 생산성과 지원을 한 단계 끌어올리는 이유를 설명하는 챗봇의 장점 중 일부입니다.

24시간 연중무휴 이용 가능

AI 챗봇의 가장 큰 특징 중 하나는 24시간 내내 작동한다는 점입니다. 인간 직원과 달리 챗봇은 휴식이나 수면, 휴가가 필요하지 않습니다. 언제든지 고객을 도울 준비가 되어 있습니다.

24시간 운영 덕분에 기업은 언제든 필요한 순간에 지원을 제공할 수 있어, 고객 만족도가 높아지고 문의가 놓치는 일이 없습니다.

비용 효율성

AI 챗봇은 반복적인 업무를 자동화하여 조직의 확장 비용을 크게 줄여줍니다. 대규모 고객 지원팀에 대한 의존도를 낮출 수 있어 인건비를 절감하면서도 고품질 서비스를 제공할 수 있습니다.

AI 챗봇은 다양한 업무를 효율적으로 처리해, 직원들이 더 복잡한 문제에 집중할 수 있도록 도와줍니다. 그 결과 운영 비용이 낮아지고 업무 흐름이 간소화되어, 모든 규모의 기업에 AI 챗봇은 현명한 투자입니다.

확장성

기업이 성장할수록 고객 지원 수요도 함께 증가합니다. AI 챗봇은 높은 확장성을 지녀, 고객 문의가 늘어나도 성능 저하 없이 대응할 수 있습니다.

몇십 명의 고객이든 수천 명이든, 챗봇은 효율적으로 업무를 처리해 모든 고객이 신속하게 지원받을 수 있도록 합니다.

일관성

사람과 달리 챗봇은 컨디션에 따라 서비스 품질이 달라지지 않습니다. 항상 일정한 톤과 정확성으로 고품질 서비스를 제공합니다.

일관된 서비스는 언제든, 동시에 많은 사용자가 필요할 때도 신뢰할 수 있는 지원을 받을 수 있게 해줍니다. 이는 브랜드 이미지를 강화하고 사용자 신뢰를 높여, 전반적인 만족도를 향상시킵니다.

데이터 수집 및 분석

AI 챗봇은 단순히 고객과 대화하는 것에 그치지 않고, 모든 상호작용에서 유용한 데이터를 수집합니다. 이 데이터는 고객 행동, 선호도, 불편 사항을 파악하는 데 활용될 수 있습니다.

기업은 이러한 인사이트를 바탕으로 전략을 개선하고, 제품을 향상시키며, 고객 경험을 개인화할 수 있습니다.

AI 챗봇을 직접 만드는 방법은 무엇인가요?

무료 챗봇 기술이 다양하게 제공되는 요즘, 직접 AI 챗봇을 만드는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다.

예전에는 개발자만 할 수 있었던 프로젝트였지만, 이제는 컴퓨터만 있으면 누구나 AI 챗봇을 만들 수 있습니다.

다음은 맞춤형 AI 챗봇을 만드는 단계별 안내입니다.

1. 범위 정의하기

AI 챗봇을 만들기 위한 첫 단계는 간단합니다. 바로 범위 설정입니다. 챗봇이 어떤 역할을 할지 정해야 합니다. 제작에 앞서, 팀은 챗봇 전략과 예상되는 챗봇의 ROI를 포함한 계획을 세워야 합니다.

AI 챗봇의 목적에 따라 필요한 기능이 달라지며, 이는 사용할 플랫폼 선정에도 영향을 줍니다.

확장 가능한 플랫폼을 사용한다면, 다양한 대화형 AI 작업을 자유롭게 구현할 수 있습니다. 잘 설계된 AI 챗봇은 상상하는 거의 모든 대화형 AI 업무를 수행할 수 있습니다.

범위가 명확해졌다면, 이제 플랫폼을 선택할 차례입니다.

2. 플랫폼 선택하기

필요와 용도에 맞는 무료 AI 챗봇 플랫폼이 다양하게 있습니다. 최고의 AI 챗봇 플랫폼 9선 목록을 참고해보세요.

플랫폼을 선택할 때 고려해야 할 점이 몇 가지 있습니다. 다음 사항을 확인하세요:

• 교육 자료가 충분한지 확인하세요. 학습 곡선이 항상 존재하므로, 준비가 잘 되어 있는지 살펴보세요.
• 목적에 맞는 플랫폼인지 확인하세요. 예를 들어, 영업용 챗봇을 만들고 싶다면 고객 지원에 특화된 대화형 AI 플랫폼은 피하세요.
• 무료 요금제가 있는지 확인하세요. 금전적 부담 없이 먼저 시험해볼 수 있어야 합니다.

3. AI 챗봇 만들기

이제 챗봇 아이디어를 정하고, 플랫폼도 골랐으니, 직접 AI 챗봇을 만들 준비가 되었습니다.

여러분이 만드는 AI 챗봇은 완전히 독창적입니다. 각자의 비전과 필요에 따라 다르기 때문입니다. 제작 과정에서는 플랫폼에 익숙해지고, 이를 바탕으로 자신만의 로드맵을 적용하는 과정이 포함됩니다.

4. 통합하기

AI 챗봇을 Hubspot, WhatsApp, 웹사이트 등 다른 시스템이나 플랫폼과 연결하려면, 제작 과정에서 필요한 시스템과의 통합 작업이 필요합니다.

예를 들어, 회사의 재고 정보를 안내하는 챗봇이라면, 내부 데이터베이스(일반적으로 지식 베이스라고 함)와 연결해야 합니다.

지식 베이스는 AI 챗봇이 참고할 정보를 담고 있는 표, 문서, 웹사이트 등이 될 수 있습니다.

예를 들어, 인사 챗봇은 회사의 주요 정책 문서를 지식 베이스로 활용합니다. 직원이 특정 상황에 대해 문의하면, 챗봇이 정책 문서를 참고해 답변할 수 있습니다.

5. 테스트 및 반복

AI 챗봇 제작이 끝나면, 이제 더 나은 챗봇으로 개선할 차례입니다. 일부 제작자는 테스트와 반복에 소요되는 시간을 간과하지만, 성공적인 챗봇 배포를 위해 꼭 필요한 단계입니다.

어떤 AI 챗봇 플랫폼이든, 스튜디오 내에 챗봇과 대화를 연습할 수 있는 시뮬레이터가 있어야 합니다. 이 기능은 제작 과정 내내 활용할 첫 번째 테스트 단계입니다.

제작이 완료되면, 챗봇의 샘플 버전을 URL로 친구나 동료에게 보내 기능을 시험해볼 수 있습니다. 공식적으로 배포하기 전에 반드시 기능을 점검하세요.

6. 배포하기

챗봇이 최종 형태가 되면, 이제 세상에 공개할 수 있습니다. AI 챗봇 배포 방식에는 여러 가지가 있습니다:

• 가장 일반적인 방식 중 하나는 회사 웹사이트에 웹챗으로 배포하는 것입니다.
• 문자 메시지를 보낼 수 있는 SMS 챗봇
• 이메일을 보내고, 받고, 요약해주는 이메일 챗봇
• Slack이나 Microsoft Teams와 같은 플랫폼
• Telegram, WhatsApp, Instagram, Facebook Messenger와 같은 메시징 채널

7. 모니터링하기

AI 챗봇 프로젝트는 배포로 끝나지 않습니다. 사실 배포는 시작에 불과합니다. 챗봇이 실제로 사용되기 시작하면 본격적으로 역할을 하게 됩니다.

신뢰할 수 있는 AI 챗봇 플랫폼이라면, 언제 사용되는지, 어떤 주제로 문의가 들어오는지, 자체 해결률, 사용자가 어떤 플랫폼에서 챗봇을 이용하는지 등 지속적인 챗봇 분석 기능을 제공합니다.

배포 후 챗봇을 어떻게 관리하고 개선할지 더 알고 싶다면, 챗봇 관리 무료 강의를 참고하세요.

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AI 챗봇은 고객 지원, 내부 운영, 전자상거래 등 다양한 분야에서 기업의 대중적 도입이 빠르게 확산되고 있습니다. 도입이 늦은 기업은 AI 혁신의 흐름에서 뒤처질 수 있습니다.

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자주 묻는 질문

1. 챗봇과 가상 비서의 차이점은 무엇인가요?

챗봇과 가상 비서의 차이는, 챗봇은 FAQ 답변이나 예약과 같은 한정된 작업을 미리 정의된 플로우로 처리하는 반면, Siri나 Alexa와 같은 가상 비서는 고급 AI를 사용해 일정 관리나 음성으로 스마트 기기 제어 등 다양한 기능을 수행한다는 점입니다.

2. AI와 규칙 기반을 모두 사용하는 하이브리드 챗봇의 예시는 무엇인가요?

AI와 규칙 기반을 모두 사용하는 하이브리드 챗봇의 예로는, 단계별 문제 해결을 안내하는 고객 지원 챗봇(규칙 기반)과 자연어 처리로 자유롭게 입력된 질문을 처리하는 챗봇(AI 기반)이 있습니다. 이러한 챗봇은 논리와 자연어 이해를 결합해 예측 가능한 입력과 예측 불가능한 입력 모두 효과적으로 처리합니다.

3. 챗봇의 의도 인식 정확도를 높이려면 어떻게 해야 하나요?

챗봇의 의도 인식 정확도를 높이려면 실제 대화 데이터를 정기적으로 학습시키고, 각 의도별 예시 문장을 다양하게 추가하며, 자주 발생하는 오타나 지역별 표현도 포함시키고, 혼동률을 모니터링해 겹치는 의도를 재학습 또는 조정해야 합니다.

4. AI 챗봇이 윤리적으로 응답하도록 하려면 어떻게 해야 하나요?

AI 챗봇의 응답에서 윤리적 행동을 보장하려면, 공격적이거나 유해한 내용을 필터링하는 중재 레이어를 적용하고, 민감한 주제를 제한하며, 포괄적인 학습 데이터를 사용하고, 편향을 잡아내기 위해 인간이 정기적으로 결과를 검토해야 합니다.

5. 사람과 챗봇 중 언제 사람을 사용하는 것이 더 좋나요?

감정적 지원이 필요하거나 법률 상담, 정신 건강 등 민감한 이슈가 포함된 대화에서는 챗봇보다 사람이 더 적합합니다. 챗봇은 주문 조회나 기본 Q&A처럼 대량이면서 위험도가 낮은 상호작용에 이상적입니다.