2025년 성과를 이끄는 6가지 고객 서비스 AI 전략

고객 서비스는 정말 힘든 일입니다. (얼음 양 때문에 고객이 저에게 몇 번이나 소리를 질렀는지 셀 수도 없습니다.)

하지만 AI 도입에 적합한 분야입니다.

저희 회사가 지난 몇 년간 75만 개 이상의 AI 에이전트를 배포하는 데 도움을 준 경험에서 알 수 있습니다.

그리고 저희 AI 플랫폼에서 가장 많이 활용되는 분야는? 바로 고객 서비스입니다.

그래서 저는 AI가 대기업부터 스타트업까지 고객 서비스를 얼마나 극적으로 바꾸는지 직접 봐왔습니다.

이미 많은 조직이 이를 도입하고 있다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 실제로 83%의 의사결정권자가 내년에 고객 서비스용 AI 투자를 늘릴 계획이라고 답했습니다.

지원 업무에 AI를 도입하려 고민 중이시라면, 혼자가 아닙니다. 고객 서비스 챗봇이나 엔터프라이즈 챗봇을 시작하는 게 부담스럽게 느껴질 수 있습니다.

이 글에서는 고객 서비스에서 AI가 어떻게 활용되는지, 어떤 기술들이 있는지, 그리고 팀 규모와 상관없이 어떻게 적용할 수 있는지 안내해 드리겠습니다.

고객 서비스용 AI란 무엇인가요?

고객 서비스용 AI란 챗봇, 가상 에이전트, 스마트 워크플로우 등을 통해 고객 지원을 자동화하고 향상시키는 인공지능의 활용을 말합니다.

수십 개의 AI 에이전트를 고객사에 배포한 시니어 개발자 Ermek Barmashev는 이렇게 설명합니다. “AI 에이전트는 반복적인 업무를 자동화하기 위해 존재합니다. 하지만 사람을 대체하는 건 아닙니다. 오히려 인간 상담사가 공감, 창의성, 판단이 필요한 진짜 문제 해결에 집중할 수 있게 해줍니다.”

고객 서비스용 AI에는 어떤 종류가 있나요?

모두가 “AI를 도입하라”고 하지만, 그 의미는 다양합니다. 챗봇을 말하는 건가요? 자동 티켓 분류 시스템? 스마트 검색창?

고객 서비스에서는 AI가 몇 가지 익숙한 형태로 주로 등장합니다.

AI 챗봇

AI 챗봇은 현재 고객 서비스에서 가장 널리 사용되는 AI 형태입니다.

기존 팀 도구와 연동되기 때문에 반복 질문을 처리하고 문의가 쌓이는 것을 방지하는 데 탁월합니다.

또한 도움말 센터에서 답변을 가져오거나 주문 상태를 확인할 수도 있습니다.

그리고 AI 챗봇은 쉬지 않으므로 고객은 언제든 도움을 받을 수 있습니다.

생성형 AI

생성형 AI는 이름 그대로 기존 데이터를 학습해 텍스트, 이미지, 음악, 코드 등 새로운 콘텐츠를 생성합니다.

딥러닝 모델(예: 대규모 언어 모델)을 활용해 구조와 스타일을 이해하고, 프롬프트에 따라 독창적인 결과물을 만들어냅니다.

ChatGPT, DALL·E, MusicLM 같은 도구들이 바로 생성형 AI의 대표적인 예입니다.

고객 서비스에서는 주로 글쓰기 용도로 활용됩니다. 예를 들어 챗봇이 더 자연스러운 답변을 생성하거나, 긴 대화를 간단히 요약하는 데 쓰입니다.

일부 팀은 자주 묻는 질문을 도움말 문서로 자동 변환하는 데도 사용합니다.

AI 에이전트

지난 1년간 IT 뉴스에서 AI 에이전트라는 말을 많이 들어보셨을 겁니다.

이 소프트웨어는 단순히 콘텐츠를 생성하거나 프롬프트에 답하는 데 그치지 않고, 특정 목표를 향해 실제로 행동하도록 설계되었습니다.

유연한 AI 플랫폼을 활용하면, 고객 서비스 워크플로우에 AI 에이전트를 적용하는 방식에 제한이 없습니다.

이들은 지능형 프로세스 자동화와 AI 워크플로우 자동화의 핵심으로, 여러 도구를 넘나드는 복잡한 작업도 처리할 수 있습니다.

예를 들어, AI 에이전트가 고객 메시지를 읽고, Shopify에서 주문 상태를 확인한 뒤, 업데이트를 전송하는 모든 과정을 사람 개입 없이 처리할 수 있습니다.

또는 AI 에이전트가 고객에게 반품 정책을 안내하고, 반품 라벨을 생성하며, Zendesk 티켓을 업데이트할 수도 있습니다.

AI 에이전트의 활용에는 한계가 없습니다. 다른 AI 에이전트 사례도 여기에서 확인할 수 있습니다.

명령에 따라 움직이는 챗봇과 달리, 에이전트형 AI는 자율성이 특징입니다. 무엇을 해야 하는지, 어떻게 해야 할지 스스로 판단하고, 결과에 따라 행동을 조정합니다.

음성 비서

고객 서비스는 대화가 핵심이기 때문에, 대부분의 AI 음성 비서가 서비스 지원에 활용되는 것은 자연스러운 일입니다.

음성 인식을 통해 사용자의 말을 이해하고, 음성 합성으로 실시간으로 답변합니다.

“채팅으로도 충분한데 굳이 음성까지 필요할까?”라는 생각이 드실 수 있습니다. 충분히 타당한 질문입니다.

일부 기업은 고객이 이미 전화나 상담을 선호하기 때문에 음성 방식을 선택합니다.

이런 경우에는 필요한 내용을 직접 말하는 것이 입력하는 것보다 빠를 때가 많습니다. 디지털 인터페이스에 익숙하지 않은 분들에게도 음성이 더 자연스럽게 느껴질 수 있습니다.

또한 사람들의 90%가 음성 검색이 온라인 검색보다 더 쉽다고 생각하기 때문에, 음성 사용에 대한 수요가 분명히 존재합니다.

고객 서비스 현장에서는 음성 비서가 반복적인 질문에 답하고, 비밀번호 재설정이나 계좌 잔액 확인 등 셀프서비스 업무를 안내합니다.

머신러닝

“머신러닝”은 자주 언급되는 유행어 같지만, 실제로 고객 지원에서 유용하게 쓰이고 있습니다.

머신러닝의 핵심은, 모든 규칙을 사람이 일일이 짜지 않아도 시스템이 다양한 사례를 학습해 패턴을 스스로 파악한다는 점입니다.

스팸 필터가 스팸을 잡아내거나, 넷플릭스가 다음에 볼 콘텐츠를 예측하는 것도 이 원리입니다.

예를 들어, 고객 서비스에서는 머신러닝 모델이 어떤 티켓이 에스컬레이션될 가능성이 높은지 예측하거나, 고객 불만의 패턴을 미리 파악해 더 큰 문제로 번지기 전에 대응할 수 있습니다.

직접 모델을 개발할 필요 없이, Botpress 같은 플랫폼에서는 팀의 과거 지원 데이터를 활용해 바로 적용할 수 있는 도구를 제공합니다.

고객 서비스에서 AI를 활용한 실제 사례는 무엇이 있나요?

AI 챗봇으로 복잡한 지원 업무 자동화

주택담보대출이나 은퇴 설계 지원은 쉽지 않습니다. 둘 다 규제가 많고 전통적으로 수작업이 많기 때문입니다. VR Bank 역시 이로 인해 많은 자원과 인력이 소모되고 있었습니다.

VR Bank는 이러한 업무를 처리할 AI 챗봇을 구축했습니다. 자연어 이해와 챗봇 설계를 결합해, 민감한 금융 결정을 안내하고 데이터를 CRM에 바로 연동하는 챗봇을 만들었습니다.

이 챗봇 하나만으로도 VR Bank는 연간 530,000유로(53만 유로) 이상을 절감하고 있습니다.

AI 에이전트로 지원 규모 확장

수십만 명의 사용자를 지원하다 보면, 사소한 문의도 금방 쌓이기 마련입니다.

Extendly가 직면한 과제도 바로 이 점이었습니다. 지원팀의 과부하나 응답 지연 없이 늘어나는 수요를 어떻게 감당할 것인가?

그래서 저희는 가상 지원 담당자처럼 일하는 AI 에이전트를 구축했습니다. 사용자의 질문을 이해하고, 티켓 생성이나 이슈 에스컬레이션 등도 스스로 처리할 수 있습니다.

이 에이전트는 CRM과 내부 도구에 연동되어 있으며, 과거 대화를 학습하며 점점 더 똑똑해지고 있습니다.

이 덕분에 40만 명의 사용자를 지원하면서도 팀 규모를 두 배로 늘릴 필요가 없었습니다.

고객 서비스에 어떤 유형의 AI를 도입해야 할까요?

정답은 하나가 아닙니다. 그리고 그게 오히려 장점입니다.

적합한 AI 유형은 팀의 규모, 지원량, 사용 도구, 목표에 따라 달라집니다.

AI를 한 번에 모두 도입하려 하기보다는, 빠르게 가치를 입증할 수 있는 구체적인 사용 사례부터 작게 시작하는 것이 더 현명합니다.

이렇게 시작하면 시간이 지남에 따라 더 복잡한 자동화로 점진적으로 확장하기가 쉬워집니다.

다음과 같이 생각해보세요:

고객 서비스용 AI 솔루션의 비용은 얼마인가요?

고객 서비스용 AI 솔루션은 연 $0에서 $15,000 이상까지 다양하며, 필요한 기능에 따라 달라집니다.

처음 시도해보는 경우, 스타터 플랜은 보통 무료이거나 월 $30~$90 수준입니다. 일반적으로 한 채널용 기본 챗봇, 몇 가지 템플릿, 제한된 사용량이 포함되어 있어 FAQ 응답이나 AI를 부담 없이 체험해볼 수 있습니다.

중간 플랜은 보통 월 $200~$1,000으로, Zendesk나 Intercom 같은 도구와의 연동, 여러 채널 지원, 분석 대시보드 등 더 강력한 기능을 제공합니다. 자동화를 원하지만 개인화도 놓치고 싶지 않은 성장 중인 팀에 적합합니다.

엔터프라이즈 솔루션은 연 $15,000부터 시작하며, 그 이상으로 확장할 수 있습니다. 더 깊은 NLU, 컴플라이언스 기능, 온보딩 지원, 맞춤 SLA, 전담 기술 지원 등 보안과 확장성, 세밀한 제어가 필요한 기업을 위한 구성입니다.

고객 서비스에 AI를 도입할 때의 이점

24시간 서비스

공휴일 새벽 3시든, 쇼핑 성수기든 AI는 고객 문의에 즉시 대응할 수 있습니다.

이런 상시 지원 덕분에 기업은 전 세계 고객을 언제든 만족스럽게 응대할 수 있습니다. 또한 직원들의 부담을 줄여주어 모든 시간대를 직접 커버할 필요가 없어집니다.

고객 만족도 향상

Gartner는 고객 서비스팀의 80%가 생성형 AI를 활용해 고객 경험을 개선할 것으로 전망합니다.

이는 고객이 대기하거나 같은 말을 반복하지 않아도 더 빠르고 정확한 도움을 받을 수 있기 때문입니다.

직원 생산성 증가

AI는 반복적이고 시간이 많이 드는 업무를 대신 처리해 효율성을 높입니다. 보고서 생성, 메시지 예약, 워크플로우 관리, 후속 조치 트리거 등도 수작업 없이 자동으로 처리할 수 있습니다.

덕분에 팀은 세부 업무 관리에서 벗어나 전략에 집중할 수 있습니다. AI를 도입한 기업의 63%가 전반적인 효율성 향상을 경험한 것도 놀라운 일이 아닙니다.

비용 효율성

AI를 도입한 기업은 인건비 52% 절감 효과를 보고 있습니다.

이는 AI가 데이터 입력, 반복적인 고객 요청 처리 등 시간이 많이 드는 업무를 자동화하기 때문입니다. 이런 업무를 위해 인력을 추가로 채용하는 대신, AI가 24시간 쉬지 않고 즉시 처리할 수 있습니다.

초개인화된 고객 경험

고객의 이력, 선호도, 행동을 바탕으로 AI는 실시간으로 맞춤형 응대를 제공합니다.

이런 개인화된 지원은 신뢰를 쌓는 데 도움이 되며, 현대 지원팀의 중요한 차별화 요소가 되고 있습니다.

고객 서비스에서 AI를 활용하는 6가지 방법

1. 고객 지원 전체 자동화

제 생각에 가장 비용 효율적으로 AI가 고객 서비스를 개선하는 방법은, 처음부터 끝까지 일반적인 요청을 처리하는 챗봇입니다.

HostifAI는 호텔용 가상 집사와 직원 도우미를 구축하는 Botpress 파트너로, 이 부분을 완벽하게 구현하고 있습니다.

고객은 WhatsApp, Messenger, Telegram 등 다양한 채널로 호텔에 메시지를 보내면, 다국어 24시간 챗봇과 즉시 연결되어 체크인, 저녁 식사 예약, 현지 투어 예약까지 모두 챗봇 내에서 처리할 수 있습니다. 어시스턴트가 각 단계를 안내하고, 예약을 확인하며, 내부 시스템도 업데이트합니다.

그리고 중요한 점은: 이 대화의 75%는 사람 상담원이 개입할 필요가 없다는 것입니다.

이것이 훌륭한 고객 서비스 챗봇이 해야 할 일입니다.

2. 맞춤형 상품 추천

제가 넷플릭스를 자주 이용하는 이유 중 하나는, 이미 제가 보고 싶어 하는 것을 알고 있는 듯한 느낌을 주기 때문입니다.

알고 보니, 이전 시청 기록을 학습한 AI가 실제로 보고 싶은 콘텐츠를 추천해주는 것이었습니다.

이와 같은 방식이 고객 서비스에도 적용됩니다. AI는 대화 중 고객의 행동이나 선호도를 학습해 적합한 상품이나 서비스를 안내할 수 있습니다.

끝없는 목록을 직접 찾아보게 하는 대신, AI가 몇 가지 핵심 질문을 하고 적합한 플랜을 추천하는 친절한 안내자 역할을 합니다.

3. 고객 감정 분석

고객이 브랜드에 대해 어떻게 느끼는지 파악하는 것은 매출 증대와 충성도 확보의 핵심입니다.

좋은 소식은, 고객 리뷰와 소셜 미디어 게시글의 감정을 분석하는 AI 도구가 이미 많이 나와 있다는 점입니다.

자연어 처리 도구는 이런 작업에 특화되어 있습니다. 고객 리뷰, 채팅 기록, 소셜 미디어 게시글 등 비정형 텍스트를 분석해 감정, 반복되는 불만, 제품 피드백 등 인사이트를 도출합니다.

(솔직히 이런 작업을 직원이 몇 시간씩 들여서 하고 싶진 않으니까요.)

제가 자주 사용하는 도구로는 Qualtrics Social Connect가 있는데, 인스타그램, WhatsApp, Facebook 등 다양한 채널의 대화를 한 곳에 모아줍니다.

더 깊이 분석하고 싶다면, NLP 기반 AI 에이전트가 실시간 지원 대화를 자동으로 처리해 실행 가능한 인사이트로 전환할 수도 있습니다.

4. 예측 분석

서비스가 사용자가 잊기 직전에 갱신을 알리거나, 플랫폼이 이상 활동을 사전에 감지하는 것, 바로 예측 분석의 예입니다.

과거 사용 패턴이나 일반적인 다음 행동을 분석해, AI가 사용자가 필요로 할 만한 것을 미리 예측하고 요청 전에 대응할 수 있습니다. 지원 플로우를 자동으로 시작하거나, 문제가 커지기 전에 선제적으로 해결할 수도 있습니다.

실물 제품을 다루는 조직이라면, 예측 AI로 수요를 예측해 품절 사태를 줄일 수 있습니다.

팀은 과거 판매 데이터, 계절별 트렌드, 외부 변수까지 고려해 더 스마트하게 계획을 세울 수 있습니다.

5. 통화 전사 및 분석

음성 AI는 전화 기반 지원을 대화를 실제로 활용 가능한 데이터로 바꿔주고 있습니다.

예를 들어, 고객이 최근 구매 내역을 확인하려고 전화를 걸면,

AI 기반 에이전트가 응답해 신원을 확인하고 배송 정보를 안내합니다. 추가 지원이 필요하면, 지금까지 논의된 내용을 요약해 실시간 상담원에게 연결합니다.

6. 대량 내부 지원 업무 자동화

수백만 명의 사용자를 지원해야 하는 과제에 직면한 Ruby Labs는 내부 고객 서비스 워크플로우 자동화를 위해 AI 에이전트를 구축했습니다.

이 에이전트들은 구독 해지, 환불 처리, 기술 문제 해결, 결제 이력 분석을 통한 잠재적 사기 탐지까지 자율적으로 처리합니다.

Stripe와 같은 외부 도구와 연동하고 사용자 행동에 따라 맞춤형 플로우를 제공함으로써, 에이전트는 지능적인 디지털 직원 역할을 합니다.

결과적으로 Ruby Labs는 매달 400만 건 이상의 지원 세션을 98% 해결률로 자동화했습니다.

고객 서비스에 AI를 도입하는 방법

1. 명확한 목표 설정

어떤 기술을 선택하기 전에, 무엇을 해결하려는지 명확히 하세요. 다음을 자문해 보세요:

• 팀의 시간을 가장 많이 소모하는 업무는 무엇인가요?
• 어떤 결과를 개선해야 하나요?
• 현재 프로세스에서 마찰이 발생하는 지점은 어디인가요?

추측은 피하세요. 지원팀, 운영 리더, 분석가와 직접 대화하세요. 채팅 기록, 티켓 태그, 사용자 피드백을 분석해 실제 문제점을 찾아내세요.

그 후, 문제에 맞는 적절한 AI 솔루션을 매칭하세요.

명확한 목표 없이 시작하면, 아무 문제도 해결하지 못하는 값비싼 도구만 만들 위험이 있습니다. 반드시 문제점부터 파악하고, 그에 따라 AI 도입을 진행하세요.

2. 플랫폼 선택

목표가 정해졌다면, 이를 지원하는 도구를 찾으세요.

이미 사용 중인 시스템부터 확인하세요. 많은 CRM, 헬프데스크, 지원 플랫폼에는 자동 태깅, 티켓 분류, 감정 분석 등 AI 기능이 내장되어 있습니다.

이 기능들로 충분하지 않다면, 별도의 AI 도구를 검토하되, 반드시 팀이 이미 사용하는 시스템과 쉽게 연동되는지 확인하세요.

적합한 플랫폼은 새로운 워크플로우를 만들지 않고 기존 업무에 자연스럽게 연결되어야 합니다.

유지 관리가 쉽고, 실제 사용자 대화 유형을 잘 처리할 수 있도록 설계된 도구를 우선적으로 고려하세요.

최고의 AI 플랫폼은 현재 시스템과 잘 연동되고, 성장에 따라 확장 가능한 플랫폼입니다.

3. 데이터 준비

AI의 성능은 입력하는 데이터의 품질에 달려 있습니다.

시작하기 전에 보유한 데이터를 점검하세요: 채팅 기록, 티켓 로그, 지식 베이스 콘텐츠, CRM 기록 등.

중복을 정리하고, 불일치를 수정하며, AI가 이해할 수 있도록 모든 데이터를 명확하게 라벨링하세요.

이 과정이 AI가 실제로 학습하고 시간이 지남에 따라 개선될 수 있는 기반이 됩니다.

4. 솔루션 구축

목표가 정해지고 데이터가 준비되었다면, 이제 실행 단계입니다.

대부분의 기업은 a) 벤더와 협력하거나, b) 내부 개발팀과 작업하거나, c) 로우코드 플랫폼을 활용해 많은 개발 없이 AI를 배포합니다.

AI 챗봇, AI 에이전트, 예측 모델 등 무엇을 도입하든, 구축 과정은 사용 사례의 복잡성과 팀의 기술 역량에 맞춰야 합니다.

챗봇과 가상 에이전트의 경우, 이 단계에는 다음이 포함됩니다:

• 환영 플로우와 주요 인텐트(주문 상태, 반품, 취소, FAQ 등) 정의
• 지원 담당자에게 연결되는 핸드오버 규칙 설정
• 예외 상황에 대한 재시도 및 대체 플로우 처리
• 실시간 데이터 연동을 위한 API 연결(예: 배송 업데이트, CRM 조회, 캘린더 가능 여부 등)
• 주문 번호, 선호도, 대화 이력 등 컨텍스트 정보 저장

그리고 통합도 잊지 마세요.

고객 서비스에서의 AI는 다른 시스템과 연동될 때 가장 효과적입니다: 지원을 위한 Zendesk, 결제를 위한 Stripe, 주문 관리를 위한 Shopify, 또는 맞춤형 API를 통한 내부 시스템 등.

저희 동료가 챗봇을 Zendesk에 연결하는 방법에 대한 무료 튜토리얼을 만들었습니다:

5. 테스트 및 반복

실제 운영 전에, AI를 통제된 환경에서 테스트하세요.

실제 시나리오를 활용해 시뮬레이션을 돌리고, 예외 상황도 테스트해 성능을 확인하세요.

의도가 잘못 해석되거나, 대화가 막히는 지점 등 마찰이 있는 부분을 찾아내고, 출시 전에 수정하세요.

이 단계에서 빠른 피드백을 수집하고 논리를 다듬으세요. 테스트 환경에서 안정적으로 작동할 때만 전체 배포로 넘어가세요.

6. 배포 및 모니터링

솔루션을 실제로 운영하면, 무엇이 잘 되고 무엇이 부족한지 빠르게 알 수 있습니다.

사용 데이터가 가장 중요한 피드백 루프입니다. 실제 환경에서 시스템이 다양한 상황을 어떻게 처리하는지, 성공과 개선이 필요한 부분이 어디인지 확인할 수 있습니다.

배포 후 모니터링해야 할 주요 지표는 다음과 같습니다:

• 가장 많이 발생한 액션 또는 인텐트
• 실패 지점(예: 대체 플로우, 신뢰도 낮은 예측 등)
• 해결 또는 작업 완료까지 걸린 시간
• 정확도와 인간 기준과의 비교
• 상담원에게 이관된 비율

챗봇을 사용 중이라면 챗봇 분석을 꼭 확인하세요. 어떤 부분이 잘 작동하고, 어디서 문제가 발생하는지 많은 정보를 얻을 수 있습니다.

전문가 팁: AI 개선 로그를 유지하세요. 이는 AI 시스템 관련 이슈와 학습 내용을 기록하는 간단한 문서입니다. 정기적으로(2주에 한 번 추천) 검토해 변경 사항과 새로운 패턴을 추적하세요.

마지막으로, AI로 CX를 개선하든, AI 티켓 처리처럼 내부 업무를 자동화하든, 비즈니스 효과를 반드시 추적해야 합니다.

ROI 계산부터 시작하세요. 고객 서비스 챗봇의 ROI 측정 방법을 참고하세요.

여기서 중요한 점은 항상 선제적으로 대응하는 것입니다. AI는 지속적인 피드백 없이는 스스로 개선되지 않습니다.

무료로 고객 서비스 AI 에이전트 만들기

AI는 지금 사람들이 더 원활하고 뛰어난 고객 경험을 만들기 위해 사용하는 핵심 도구입니다.

Botpress는 누구나 지능형 에이전트를 구축하고 배포할 수 있는 AI 에이전트 플랫폼입니다.

내장된 디자인 도구, 재사용 가능한 템플릿, 강력한 NLU 엔진을 갖춘 Botpress는 실제로 효과적인 솔루션을 쉽게 출시할 수 있게 해줍니다. 코딩이 필요 없습니다.

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자주 묻는 질문

AI 고객 서비스 솔루션을 처음부터 끝까지 배포하는 데 일반적으로 얼마나 걸리나요?

AI 고객 서비스 솔루션의 배포 기간은 복잡도에 따라 몇 주에서 몇 달까지 걸릴 수 있습니다. 기본 FAQ 챗봇은 하루 만에 운영할 수 있지만, 완전히 통합된 AI 에이전트는 2~3개월이 소요될 수 있습니다. 맞춤형 시스템과 컴플라이언스가 필요한 대규모 기업 배포는 6개월까지 걸릴 수 있습니다.

AI 고객 서비스 도구가 다양한 언어와 문화에서도 똑같이 잘 작동하나요?

AI 고객 서비스 도구의 효율성은 언어마다 다릅니다. LLM은 영어와 같이 학습 데이터가 많은 언어에서 더 정확하게 동작하며, 데이터가 적은 언어에서는 정확도가 떨어질 수 있습니다. 문화적 뉘앙스나 속어도 오해를 일으킬 수 있으므로, 다양한 시장을 지원하는 기업은 각 언어권별로 다국어 학습과 테스트에 투자해야 품질을 보장할 수 있습니다.

AI가 감정적이거나 민감한 고객 응대도 효과적으로 처리할 수 있나요?

AI는 감정 분석 기능 덕분에 많은 감정적·민감한 상황을 처리할 수 있습니다. 서비스 장애와 같은 이슈에서는 이관 규칙을 통해 전문적인 대응이 가능합니다. 하지만 AI는 진정한 공감 능력이 없기 때문에, 강한 감정이 수반되는 개인적인 대화에서는 아직 한계가 있습니다. 이런 경우에는 여전히 인간 상담원이 필요합니다.

고객 대화에서 우리 브랜드만의 목소리와 톤을 AI가 반영하도록 어떻게 훈련하나요?

AI가 브랜드의 목소리와 톤을 반영하도록 하려면, 브랜드 고유의 데이터로 학습시켜야 합니다. 많은 기업이 스타일 가이드나 기존 대화 기록을 제공해 AI가 브랜드 스타일을 익히도록 합니다. 대부분의 AI 플랫폼은 톤 설정을 지원해 응답 방식을 조정할 수 있습니다. 실제 대화를 지속적으로 검토해 시스템을 다듬으면, 시간이 지나도 브랜드 개성을 일관되게 유지할 수 있습니다.

AI 고객 서비스 시스템은 배포 후 어떤 유지 관리가 필요한가요?

AI 고객 서비스 시스템은 배포 후에도 지속적인 유지 관리가 필요합니다. 신제품이나 정책 변경에 맞춰 학습 데이터를 업데이트하고, 대화 로그를 모니터링해 오류나 누락을 점검하며, 정확도가 떨어지면 모델을 재학습해야 합니다. 또한 해결률, 고객 만족도 등 성과 지표를 추적하고, 고객 기대 변화에 맞춰 대화 플로우를 계속 개선해야 합니다.