2025년 비즈니스를 위한 챗봇 구현 방법

AI 챗봇은 어디에나 있으며, 그 대부분은 기업에서 활용되고 있습니다.

저희 회사는 수만 개의 챗봇을 실제로 배포하는 데 도움을 주었습니다. 이들 대부분은 기업용이었고, 거의 모든 산업 분야에 걸쳐 있었습니다.

이 가이드에서는 다음 내용을 안내합니다:

• 귀사에 적합한 비즈니스 챗봇 유형을 파악하는 방법
• 비즈니스를 위한 챗봇을 단계별로 구현하는 방법
• 시작하는 데 도움이 될 도구 목록을 제공합니다.

비즈니스를 위한 챗봇이란 무엇인가요?

비즈니스용 챗봇은 고객 또는 직원과 상호작용하여 대화를 자동화하고 업무 프로세스를 효율화하는 AI 기반 도구입니다.

문의 응대, 추천 제공, 다양한 비즈니스 업무 지원 등 수작업을 줄이고 효율성과 대응력을 높입니다.

엔터프라이즈 vs 중견기업 vs 중소기업 챗봇

기업마다 차이가 크기 때문에 비즈니스 챗봇도 다양합니다. 수십억 달러 규모의 대기업과 소규모 매장은 챗봇 선택 기준이 다릅니다.

엔터프라이즈, 중견기업, 중소기업 챗봇은 대부분 동일한 도구(즉, 유연한 챗봇 플랫폼)로 구축할 수 있지만, 몇 가지 핵심 차이점이 있습니다.

엔터프라이즈 챗봇

엔터프라이즈 챗봇은 복잡한 비즈니스 시스템 전반에 걸쳐 깊은 통합, 확장성, 거버넌스가 필요한 대규모 조직을 위해 설계되었습니다.

엔터프라이즈 챗봇의 차별점은 무엇인가요?

• 대기업은 여러 법적 관할 구역에 존재하고 더 많은 개인정보를 처리하기 때문에, 챗봇에 더 엄격한 챗봇 보안 요건이 적용됩니다.
• 대기업은 자체 내부 플랫폼(커뮤니케이션, 분석 등)을 사용하는 경우가 많아, 챗봇과 연결하기 위한 맞춤형 통합이 필요합니다.
• 부서가 많을수록 챗봇 활용 사례도 다양해집니다.

이러한 차이로 인해 엔터프라이즈 챗봇은 강력한 보안과 높은 유연성(맞춤형 통합 및 확장성)이 필수입니다. GDPR, SOC 2 등 관련 데이터 보호 기준을 준수해야 합니다.

중견기업 챗봇

중견기업 챗봇은 고객 상호작용과 워크플로우를 자동화하고, 복잡한 엔터프라이즈 수준의 부담 없이 필수 비즈니스 도구와 연동되는 유연한 챗봇입니다.

엔터프라이즈 챗봇과 달리, 중견기업 챗봇은 맞춤형 통합이 꼭 필요하지 않습니다(대부분의 챗봇 플랫폼이 주요 플랫폼과의 사전 구축된 통합을 제공하기 때문입니다).

중견기업 챗봇에도 보안은 필수이며, 비즈니스 성장에 따라 챗봇을 확장할 수 있는 능력이 특히 중요합니다.

중소기업 챗봇

중소기업 챗봇은 많은 기술 자원이 없어도 성장하는 비즈니스 요구에 맞춰 유연하게 적용할 수 있는 챗봇입니다.

중소기업은 챗봇을 활용해 운영 범위를 작은 팀이 할 수 있는 것 이상으로 확장합니다. 대표적인 활용 사례는 AI 리드 생성과 고객 서비스로, 이 업무들은 전통적으로 인력이 많이 필요했습니다.

규모가 작기 때문에, 중소기업용 챗봇은 중견기업이나 대기업용 챗봇보다 항상 저렴합니다.

비즈니스 프로세스 자동화

비즈니스 프로세스 자동화(BPA)는 기술을 활용해 비즈니스 프로세스를 자동화하는 것입니다. 예를 들어, 송장 자동 처리, AI를 활용한 신입사원 온보딩, 실시간 재고 관리 등이 있습니다.

BPA가 항상 AI를 사용하는 것은 아니지만, LLM 기술의 빠른 도입으로 AI 활용이 점점 보편화되고 있습니다. BPA에 지능형 자동화가 포함되면 로보틱 프로세스 자동화(RPA)라고 부릅니다.

비즈니스 챗봇은 BPA나 RPA를 도입하는 가장 쉬운 방법 중 하나입니다. 특히 에이전트형 AI를 사용하는 챗봇은 확장 시 가장 큰 효과를 낼 수 있습니다.

비즈니스 챗봇 활용 7가지 방법

명확히 하자면, 챗봇은 한 가지 일만 하는 것이 아닙니다.

영업과 마케팅을 모두 처리하는 챗봇도 있고, 고객 지원 챗봇이 리드 생성 역할도 할 수 있습니다.

하지만 많은 비즈니스 챗봇은 특정 분야에 특화된 AI 에이전트입니다.

비즈니스 챗봇이 자주 활용되는 7개 부서를 살펴보겠습니다. 단, 한 챗봇이 여러 기능을 수행할 수도 있고, 여러 챗봇이 각기 다른 업무를 맡을 수도 있습니다.

고객 지원

아마도(그리고 다행히도) 과거의 형편없는 고객 서비스 챗봇을 경험해보지 못했을 것입니다. 이제 그런 불편한 챗봇은 과거의 일이 되었습니다.

이제 최고의 팀들은 구식 챗봇 대신 AI를 활용해 고객 경험(CX)을 개선합니다.

요즘 고객 지원 챗봇은 LLM 기반으로 동작합니다. 요청이 막혔을 때 같은 답변만 반복하는 대신, LLM 챗봇은 오타가 있어도 거의 모든 요청을 이해합니다.

이런 챗봇은 단순히 문제를 넘기지 않고, 직접 해결합니다. 지식베이스에서 답을 찾고, 사용자가 문제를 해결하도록 안내하며, 꼭 필요할 때만 상담원에게 연결합니다.

고객 지원 챗봇은 AI 티켓 관리 도구로 자주 활용되어, 들어오는 요청을 분류하고 우선순위를 자동으로 결정합니다. 대규모로 운영할 경우, AI 컨택센터 전체를 구축해 엔터프라이즈 고객 지원에 대응할 수 있습니다.

리드 생성

대부분의 리드 생성 작업은 앞으로 몇 년 안에 AI 리드 생성으로 전환될 것입니다. 2023년에는 40%의 기업이 리드 생성에 대한 AI 투자를 늘릴 계획이었습니다.

여러분이 접하는 챗봇의 대부분은 리드 생성 챗봇일 가능성이 높습니다. 다만, 이를 인식하지 못할 수도 있습니다.

리드 생성 챗봇은 프로젝트 요구사항을 수집한 뒤 가격 견적을 제공하거나, 컨설팅 서비스를 제공하면서 동시에 리드 자격을 판별할 수 있습니다.

리드 생성은 AI 기반 영업 퍼널에서 가장 인기 있는 활용 사례입니다. 건강한 영업 파이프라인을 위해 많은 리드가 필요하기 때문입니다. 다행히 이 챗봇들은 리드 자격 판별도 가능해, 부적격 리드로 퍼널이 채워지는 일을 막아줍니다.

영업

AI를 활용한 영업 방법은 무궁무진하며, 창의력에 따라 그 한계가 달라집니다.

영업 챗봇은 리드 자격 판별, 제품 문의 응답, 데모 일정 예약 등 다양한 업무를 담당하며, 즉시 사람이 개입하지 않아도 됩니다.

영업 챗봇은 가격, 제품 비교, 기능 설명 등 자주 묻는 영업 질문에 즉각적으로 답변할 수 있습니다.

구매 의사가 없는 리드에게는 챗봇이 추가 정보를 제공하거나, 영업 담당자와의 미팅을 예약할 수도 있습니다.

온라인 쇼핑이 증가하면서, 세일즈 봇은 특히 이커머스 업계에서 인기가 많습니다. 이커머스 챗봇이나 리테일 챗봇은 온라인으로 상품을 둘러보는 고객을 위한 작은 디지털 어시스턴트 역할을 합니다. 이들은 상품을 추천하거나 개인 맞춤형 할인 혜택을 제공할 수도 있습니다.

마케팅

챗봇은 마케팅 팀에서 특히 선호됩니다. 많은 업무를 원하는 만큼 확장하여 더 나은 비즈니스 성과를 낼 수 있기 때문입니다.

마케팅 챗봇은 다양한 업무와 기능을 가집니다. 예를 들어:

• 상품 추천
• 이벤트나 경품 행사 진행
• 소셜 미디어 관리
• 디지털 BDR 역할 수행
• 개인화된 이메일 캠페인 진행

고객 입장에서는, 대화형 마케팅이란 실시간 맞춤형 대화를 통해 잠재 고객을 구매 여정으로 이끄는 고객 참여 전략입니다.

리드 생성과 유사하게, 마케팅 챗봇은 잠재 고객을 선별하고, 상품 관련 질문에 답하며, 관련 콘텐츠나 혜택으로 안내할 수 있습니다.

금융

재무 업무에서의 실수는 치명적일 수 있습니다. 챗봇은 사람의 실수를 방지할 수 있습니다.

금융용 챗봇은 비용 추적을 간소화하고, 세금 계산을 쉽게 하며, 결제 알림을 보내고, 재무 예측을 돕고, 규제 변경 사항을 회사에 신속히 전달할 수 있습니다.

금융 분야는 매우 넓기 때문에, 적용 사례도 더욱 구체적입니다.

• 보험 챗봇은 Waiver Group의 Waiverlyn처럼 보험금 청구 처리를 지원할 수 있습니다.
• 회계 챗봇은 송장 처리와 비용 분류를 담당할 수 있습니다.
• 대형 금융기관에서는 은행 챗봇이 대출 사전 심사나 이상 거래 탐지에 활용될 수 있습니다.

인사(HR)

많은 인사 담당자들은 반복되는 질문에 지쳐 있습니다. 인사팀이 있는 대기업부터 인사 담당자가 없는 스타트업까지, HR 챗봇이 직원 경험을 한 단계 높여줄 수 있습니다.

HR 챗봇은 간단하게 정책 관련 FAQ에 답하거나 휴가 신청을 받을 수 있습니다.

더 복잡하게는, 대기업 직원의 병가 빈도를 학습해 예측 스케줄을 만들어 갑작스러운 업무 공백을 줄일 수도 있습니다.

챗봇의 역할 범위는 회사의 필요에 따라 달라집니다.

참고: 저희 회사는 다양한 챗봇을 사용하지만, 가장 인기 있는 챗봇은 Harry Botter라는 HR 챗봇입니다. 복리후생, 보험, 휴가, 직원 명부 등 HR 관련 질문에 답변해줍니다.

IT 및 기술 지원

IT 챗봇도 기업에서 흔히 쓰이는 사례입니다. 많은 문제 해결 과정이 반복적이기 때문에, 가장 흔한 이슈는 챗봇이 처리하는 것이 효율적입니다.

직원 입장에서는 IT 지원 챗봇이 비밀번호를 재설정하거나, 신규 소프트웨어 온보딩, 문제 해결을 도와줄 수 있습니다.

뿐만 아니라, IT 자원 분배 및 관리, 보안 및 규정 준수까지 IT 전략 전반을 간소화하는 데에도 도움을 줄 수 있습니다.

비즈니스 챗봇의 장점

챗봇은 24시간 내내 중단 없이 작동합니다.

고객 문의 응답, 내부 요청 처리, 거래 처리 등 챗봇은 시간대에 상관없이 기업이 모든 상호작용을 놓치지 않게 해줍니다.

챗봇은 반복적인 업무를 대규모로 자동화합니다.

회의 일정 잡기, 데이터 입력 관리 등 대량의 시간 소모적인 업무를 챗봇이 처리해 직원들은 더 전략적인 업무에 집중할 수 있습니다.

챗봇은 응답 속도와 효율성을 높입니다.

사용자는 대기하거나 이메일 답변을 기다릴 필요 없이, 여러 채널에서 즉각적인 답변과 자동화된 워크플로우, 간편한 셀프서비스를 받을 수 있습니다.

챗봇은 가치 있는 비즈니스 인사이트를 제공합니다.

챗봇은 상호작용을 추적하고, 고객 행동을 분석하며, 트렌드를 파악하고, 비즈니스 프로세스를 최적화하여 더 스마트한 의사결정을 가능하게 합니다.

챗봇은 고객과 직원 경험을 향상시킵니다.

워크플로우를 간소화하고, 불편함을 줄이며, 개인화된 AI 기반 상호작용을 제공함으로써 내부 운영과 고객 응대 모두를 원활하게 만듭니다.

챗봇의 유형

모든 비즈니스 챗봇이 똑같이 만들어지는 것은 아닙니다. 실제로 챗봇의 종류에 따라 상당한 차이가 있습니다.

이제 가장 뛰어난 챗봇부터 시작해, 대표적인 3가지 비즈니스 챗봇 유형을 차례로 살펴보겠습니다.

(다행히도, 이제는 기술이 발전해서 굳이 성능이 떨어지는 규칙 기반 챗봇을 선택할 필요가 없습니다. 요즘은 LLM 기반 챗봇도 무료이거나 매우 저렴하게 이용할 수 있습니다.)

규칙 기반 챗봇

챗봇과의 답답한 경험이 있었다면, 아마도 정적인 규칙 기반 챗봇이었을 가능성이 높습니다.

이 챗봇들은 단순한 절차만 따르며, 보통 FAQ 챗봇에 해당합니다. 미리 정해진 질문과 답변 목록만 가지고 운영됩니다.

구식이긴 하지만, 이런 챗봇도 쓸모가 있을 때가 있을 수 있습니다. 하지만 솔직히 말해, 별로 좋지 않습니다.

LLM 기반 챗봇

가장 이상적인 중간 선택지는 LLM 에이전트입니다. 다양한 사용자 질문(속어, 오타, 새로운 표현 등)에 유연하게 답변할 수 있습니다.

대형 언어 모델을 기반으로 하기 때문에, 이런 AI 챗봇은 사용자와 복잡한 대화도 나눌 수 있습니다. 대표적으로 ChatGPT가 있습니다.

간단한 비즈니스 챗봇이 필요하다면, LLM 챗봇이 최적의 선택입니다. 대기업과 소기업 모두 다양한 대화형 업무에 활용하고 있습니다.

AI 에이전트

가장 뛰어난 유형인 AI 에이전트는 일반 챗봇의 한계를 넘어섭니다. LLM을 기반으로, 더 나은 정보를 제공하기 위해 고급 작업도 수행할 수 있습니다. 예를 들어, AI 에이전트는 다음과 같은 일을 할 수 있습니다:

• 현재 재고 현황 확인
• 개인 맞춤형 상품 추천
• 이전 사용자 대화 내용 참조
• 비밀번호 변경
• 기술 문제 해결
• 영업 담당자와의 미팅 예약

비즈니스 챗봇을 위한 모범 사례

저희 고객 성공팀은 수천 개의 챗봇을 배포해왔습니다. 많은 기업들이 챗봇 도입 시 비슷한 실수를 반복합니다.

핵심은 항상 사용자 경험을 최우선으로 두는 것입니다. 불편함이나 답답함이 생기면 챗봇의 투자 효과는 즉시 떨어집니다.

단순 대화가 아닌, 의사결정 지원을 목표로 설계하세요.

챗봇은 단순히 대화만 하는 것이 아닙니다. 웹사이트 방문자에게 상품만 판매하는 것이 아니라, 리드를 선별하고 미팅을 예약해야 합니다.

내부 워크플로우를 처리한다면, 단순히 답변만 제공하는 것이 아니라 승인 자동화, 업무 할당, 기록 업데이트까지 자동화해야 합니다.

유료 소프트웨어를 사용한다면 최대한 활용하세요. 제대로 된 플랫폼이라면 자율적인 기능이 있으니, Flows에서 그 기능을 최대한 활용해야 합니다.

부분적인 답변도 유용하게 만드세요.

챗봇이 모든 정보를 얻지 못하더라도, 사용자에게 도움이 되는 경험을 제공해야 합니다.

예를 들어, 보험사 챗봇에 “내 월 보험료가 얼마인가요?”라는 질문이 들어왔지만, 사용자의 모든 정보를 갖고 있지 않다면 다음과 같이 답할 수 있습니다:

"유사한 보험 기준으로 월 예상 금액은 80~120달러입니다. 정확한 견적을 위해 나이와 보장 범위를 알려주시면 됩니다. 계속 진행할까요?"

마찬가지로, 복잡한 IT 문제를 다루는 지원 챗봇이 즉시 해결책을 제시하지 못하더라도, 문제를 기록하고, 해결 단계 안내와 예상 답변 시간을 제공해 사용자가 답답함을 느끼지 않도록 해야 합니다.

부분적이지만 유용한 답변을 제공하는 챗봇은 사용자의 참여를 유지하고, 불만을 줄이며, 대화를 생산적으로 만듭니다.

원활한 인간 상담 전환을 우선시하세요.

자동화가 강력하긴 하지만, 일부 요청은 사람의 개입이 필요합니다. 그럴 때는 상담원 연결이 즉시, 자연스럽게 이루어져야 합니다.

예를 들어, B2B 챗봇이 엔터프라이즈 소프트웨어 문제를 처리할 때 단순히 “지원팀에 이 문제를 전달하겠습니다.”라고만 말해서는 안 됩니다. 대신 전체 채팅 기록을 첨부하고, 문제를 분류해 적합한 전문가에게 연결하여 사용자가 같은 말을 반복하지 않도록 해야 합니다.

더 나아가 챗봇이 가능한 미팅 시간을 제안해 사용자가 이메일 답변을 기다릴 필요 없이 채팅에서 바로 실시간 지원 세션을 예약할 수 있도록 할 수도 있습니다. 원활한 이관은 불필요한 불만을 줄이고, 해결 속도를 높이며, 생산적인 상호작용을 유지하는 데 도움이 됩니다.

멀티모달 상호작용 지원

비디오, 이미지, 음성 등 멀티모달 상호작용은 더 풍부한 경험을 제공하고 다양한 사용자 선호를 반영할 수 있습니다. 멀티모달 비즈니스 챗봇은 다음과 같은 기능을 할 수 있습니다:

• 고객 서비스나 내부 지원에서 음성 명령을 처리해 핸즈프리 상호작용 제공
• 양식 제출, 신원 확인, 신청서 처리 등 작업을 위한 문서 업로드 처리
• 제품 식별, 바코드 스캔, 문제 해결을 위한 이미지 인식
• 분석, 보고서, 단계별 워크플로우를 보여주는 인터랙티브 시각 자료 제공
• 온보딩, 문제 해결, 설정 안내를 위한 설명 동영상 제공

세상은 점점 더 멀티모달로 변화하고 있습니다. 사용자의 소통 방식에 맞춰 챗봇을 구축하세요.

비즈니스 챗봇 사례

53만 유로를 절감한 금융 챗봇

역사 깊은 금융기관인 VR Bank Südpfalz는 AI 챗봇을 활용해 대출 신청과 은퇴 설계를 간소화하여 53만 유로의 비용 절감과 56% 컨테인먼트율을 달성했습니다.

매년 3,000건 이상의 부동산 대출 신청을 처리하던 은행은 높은 처리 비용과 복잡한 규제 문제에 직면해 있었습니다. 이를 해결하기 위해 신청자 정보를 수집하고, CRM과 연동하며, 24시간 실시간 지원을 제공하는 챗봇 AVA를 도입했습니다.

성공 이후 VR Bank는 AVA의 기능을 은퇴 설계로 확장하여 고객이 투자 현황을 추적하고 저축을 최적화할 수 있도록 했습니다. 이 자동화로 대화당 평균 53유로의 비용이 절감되어 비용을 크게 줄이면서 고객 경험도 향상시켰습니다.

전체 사례 연구 보기.

0건의 환각(잘못된 AI 생성 답변)이 없는 고객 지원 챗봇

개인 맞춤형 건강 코칭 플랫폼 Able을 운영하는 RubyLabs는 답변 자동화와 구독 관리로 고객 지원 티켓을 획기적으로 줄였습니다.

건강 분야에서는 정확성이 매우 중요합니다. RubyLabs의 주요 성공 요인은 10만 건의 대화에서 AI 오류 0건을 기록해 건강 및 결제 관련 중요한 상호작용에서 정확한 정보를 제공한 것입니다.

AI 기반 지원 시스템 도입 후 RubyLabs는 수동 티켓 65% 감소와 연간 5만 달러 절감 효과를 보았으며, 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 유지했습니다.

자동화가 반복 문의를 처리하면서 응답 속도가 빨라지고, 1차 지원 인력이 필요 없어졌으며, 전체 제품 라인에서 운영이 간소화되었습니다.

전체 사례 연구 보기.

리드 25% 증가, 예약 챗봇

Waiver Group은 추가 업무 부담 없이 더 많은 상담을 예약하기 위해 Waiverlyn이라는 AI 챗봇을 도입해 질문에 답하고, 리드를 선별하며, 자동으로 미팅을 예약하도록 했습니다.

이제 잠재 고객은 문의 양식 답변을 기다릴 필요 없이 Waiverlyn과 채팅하며 필요한 정보를 받고 즉시 상담을 예약할 수 있습니다.

챗봇은 캘린더 초대장 작성, 영업 스프레드시트 업데이트, 후속 이메일 발송까지 자동으로 처리해 누락되는 일이 없도록 합니다.

도입 효과는 즉각적이었습니다: 상담 예약이 25% 증가하고, 방문자 참여가 9배 늘었으며, 챗봇 도입 3주 만에 투자 비용을 회수했습니다. 또한 품질 낮은 리드를 걸러내 영업팀이 비효율적인 추적 대신 실질적인 잠재 고객에 집중할 수 있게 했습니다.

현재 Waiver Group은 이 챗봇을 더욱 강력하게 발전시켜 단순 챗봇에서 본격적인 영업 어시스턴트로 확장하는 방안을 모색 중입니다.

전체 사례 연구 보기.

비즈니스 챗봇 구현 방법

1. 사용 사례 및 목표 정의

구체적인 사용 사례

챗봇 프로젝트에서 가장 중요한 부분은 사용 사례와 목표를 명확히 하는 것입니다. 단순히 "고객 서비스를 개선한다"는 모호한 목표로는 충분하지 않습니다.

챗봇은 명확하고 측정 가능한 결과가 필요합니다. 1차 지원 문의 처리, 리드 선별, 예약 자동화, 거래 처리 중 어떤 역할을 할 것인가요?

AI 디지털 전환(기술로 운영을 근본적으로 변화시키는 것)을 목표로 하더라도, 강력한 사용 사례부터 시작해 점차 확장해야 합니다.

측정 가능한 목표

챗봇은 또한 회사의 전략적 목표와 일치해야 합니다. 운영 비용 절감이 목표인가요? 매출 전환율 증가? 고객 유지율 향상?

전체 목표가 정해지면, 성공을 어떻게 측정할지 결정해야 합니다. 명확한 KPI 설정은 챗봇이 측정 가능한 가치를 제공하는지 확인하는 데 필수이며, 이는 챗봇 ROI의 핵심입니다. 예시 KPI는 다음과 같습니다:

• 고객 지원 챗봇은 티켓 감소나 컨테인먼트율로 측정할 수 있습니다.
• 영업 챗봇은 리드 전환이나 데모 예약 건수를 추적할 수 있습니다.
• 예약 챗봇은 성공적인 예약률로 평가할 수 있습니다.

2. 플랫폼 및 개발 방식 선택

누가 챗봇을 만들고, 어떻게 만들 것인가요?

챗봇 개발 방식은 크게 두 가지입니다:

• 내부 개발: 사내 개발팀이 챗봇을 구축
• 외주 개발: AI 에이전시나 프리랜서와 협력해 챗봇을 구축

로우코드 플랫폼을 사용하면, 복잡한 기술 지식 없이도 간단한 비즈니스 챗봇을 만들 수 있습니다.

사내에 기술 역량이 있다면 내부 개발이 합리적일 수 있습니다. 챗봇을 만든 사람(또는 팀)과 직접 소통할 수 있어 접근성이 높아집니다.

내부 개발자가 없다면 대부분의 기업은 프리랜서나 에이전시를 활용해 챗봇을 구축합니다. 이 방법은 챗봇 구축과 배포에 익숙한 인재 풀을 바로 활용할 수 있다는 장점이 있습니다.

3. 챗봇 워크플로우 설계

챗봇의 목표를 알았다면, 이를 가장 효과적으로 달성할 방법은 무엇인가요?

예를 들어 Zendesk와 지식 기반을 활용해 지원 요청을 처리한다면, 먼저 지식 기반에서 답변을 찾고 필요할 때만 Zendesk로 이관할지, 아니면 우선 Zendesk에 이슈를 기록하면서 동시에 지식 기반에서 답변을 찾아 제안할지 결정해야 합니다.

개발자는 또한 다음을 고려해야 합니다:

• 해결되지 않은 문의 처리 방법
• 언제 인간 상담원이 개입할지
• 어떤 데이터를 기록할지
• 챗봇 효과 측정 방법

4. 플랫폼, 채널, 웹훅, 지식 기반 통합

통합이 없는 AI 에이전트는 단순히 ChatGPT의 또 다른 버전에 불과합니다. AI 에이전트의 진짜 가치는 통합에서 나옵니다.

AI 에이전트와 연동할 수 있는 엔터티는 매우 다양하며, 유연한 플랫폼을 사용하면 거의 무한한 선택지가 있습니다.

이러한 통합 덕분에 AI 에이전트가 기존 업무 흐름에 자연스럽게 녹아들 수 있으며, 단순한 ‘추가 기능’이 아닌 핵심 역할을 하게 됩니다.

지식 베이스

에이전트가 제품 재고, 지역 규정, 소프트웨어 문서 등 맞춤 정보를 '알도록' 하려면, 종종 지식 기반을 통해 이 정보를 공유하게 됩니다.

지식 베이스를 활용하면 AI 에이전트가 최신의 정확한 정보를 전달할 수 있습니다(일반 챗봇과 달리).

지식 베이스는 표, 문서, 데이터베이스 등 다양한 형태가 될 수 있습니다. 예시로는 사내 문서, 제품 데이터베이스, 규정 저장소, 기업 검색 시스템 등이 있습니다.

가장 강력한 시스템은 검색 기반 생성(RAG)을 활용해 문서를 분석하고 관련 정보를 찾아냅니다. (걱정 마세요, RAG는 AI 에이전트 플랫폼에 기본 포함됩니다.)

채널

채널은 사용자가 AI 에이전트와 소통하는 방식입니다. 예를 들어 WhatsApp 챗봇은 WhatsApp을 통해 소통합니다. Discord 봇은 Discord에서 대화합니다.

고객용 AI 에이전트에서 흔히 쓰이는 채널은 웹사이트 위젯입니다. 웹챗이라고도 하며, 방문자가 웹사이트에서 바로 에이전트와 대화할 수 있습니다.

AI 에이전트가 한 채널에만 제한될까요? 전혀 그렇지 않습니다. 예를 들어 Facebook Messenger에서 정보를 받아 Slack으로 알림을 보낼 수도 있습니다. 또는 Telegram, SMS, 이메일 등 여러 채널에 메시지를 보내는 AI 에이전트를 만들 수도 있습니다.

웹훅

AI 에이전트가 트리거에 따라 행동하도록 하려면 웹훅이 필요합니다. 이러한 자동화된 이벤트 알림은 AI 에이전트가 다양한 시스템과 실시간으로 소통할 수 있게 해줍니다.

한 시스템에서 이벤트가 발생하면, 웹훅이 다른 시스템에 요청을 보내고, 별도의 사람 개입 없이 자동으로 작업을 실행할 수 있습니다. 웹훅 활용 예시는 다음과 같습니다:

• Salesforce에서 새 리드가 생성되면 AI 에이전트가 점수를 매기고 담당자를 지정합니다.
• 고객 지원 티켓이 생성되면 AI 에이전트가 분류하고 필요한 경우 에스컬레이션합니다.
• AI 에이전트가 주문 상태가 변경될 때 배송 업데이트를 전송합니다.
• 신규 직원은 AI 에이전트로부터 교육 자료와 미팅 초대장을 받습니다.
• 보안 경보가 발생하면 AI 에이전트가 분석하고 IT팀에 알립니다.

플랫폼

AI 에이전트 통합 중 가장 어렵고, 가장 흥미로우며, 가장 유용한 것: 플랫폼입니다.

어려움에 겁먹지 마세요 — 대부분의 플랫폼에는 AI 에이전트를 위한 사전 구축된 통합이 다양하게 제공됩니다.

AI 에이전트와 통합할 수 있는 플랫폼의 예시는 다음과 같습니다:

• Hubspot, Salesforce와 같은 CRM 플랫폼 — 리드 추적 및 육성용
• Zendesk, Intercom과 같은 헬프데스크 플랫폼 — 고객 지원 및 티켓 처리용
• Mailchimp(또는 Hubspot)과 같은 마케팅 자동화 도구 — 외부 이메일 발송용
• Oracle, SAP과 같은 ERP 시스템 — 재고 관리 효율화용
• Google Analytics와 같은 분석 플랫폼을 통해 에이전트의 성과를 측정할 수 있습니다.

예를 들어, HR용 AI 에이전트는 회사의 주요 정책 문서를 지식 베이스로 사용합니다. 직원이 특정 상황을 어떻게 처리해야 하는지 물으면, 챗봇이 정책 문서를 참고해 답변할 수 있습니다.

5. 테스트 및 반복 개선

AI 챗봇을 만든 후에는 이를 다듬는 단계가 필요합니다. 테스트와 반복은 성공을 위해 필수적이지만, 출시를 서두르는 빌더들이 종종 간과하는 부분입니다.

모든 챗봇 플랫폼은 스튜디오 내에 시뮬레이터를 제공해야 하며, 이를 통해 배포 전에 봇과의 상호작용을 연습할 수 있습니다. 이것이 테스트의 첫 단계이자, 개발 과정에서 봇을 미세 조정하는 데 중요한 부분입니다.

초기 빌드를 마치면, URL을 통해 친구나 동료에게 샘플 버전을 공유할 수 있습니다. 이렇게 테스트하면 실제 배포 전에 기능이 제대로 작동하는지 확인할 수 있습니다.

테스트를 진행하면서 챗봇을 더 나은 방향으로 조정할 수 있습니다. 그리고 준비하세요: 이 과정은 챗봇을 배포한 후에도 계속됩니다. 이는 정상적인 일입니다.

6. 모니터링 및 업데이트

챗봇 프로젝트는 배포로 끝나지 않습니다—실제로 배포가 시작일 뿐입니다. 세상에 공개되면 챗봇이 본격적으로 역할을 하게 됩니다.

우수한 플랫폼은 챗봇 분석을 지속적으로 제공하여, 사람들이 언제 에이전트를 사용하는지, 어떤 주제를 묻는지, 선호하는 플랫폼은 무엇인지에 대한 인사이트를 제공합니다.

비즈니스를 위한 가장 인기 있는 챗봇 7가지

1. Botpress

Botpress는 무한한 커스터마이징과 확장성이 강점인 다목적 AI 챗봇 플랫폼입니다. 최신 LLM 엔진과 항상 연동되어 챗봇과 AI 에이전트가 최신 기술로 구동됩니다.

Botpress는 개발자를 위한 시각적 드래그 앤 드롭 캔버스, 100개 이상의 언어 자동 번역, 무한한 커스터마이징 기능을 제공합니다.

이 플랫폼은 가장 인기 있는 소프트웨어와 채널에 대한 사전 구축된 통합 기능을 제공하지만, 개발자가 어떤 지식 베이스나 내부 플랫폼에도 챗봇을 연결할 수 있도록 합니다. 이러한 무한한 확장성 덕분에 Botpress는 전문가용, 엔터프라이즈급 AI 에이전트 구축에 적합한 플랫폼입니다.

2024년 6월 기준, 75만 개 이상의 활성 봇이 운영 중이며, 10억 건 이상의 메시지를 처리하고 있습니다. Botpress의 AI 챗봇은 고객 서비스, 인사, IT, 공공기관, 기술 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

Botpress에는 활발한 커뮤니티가 있습니다. 챗봇 개발자를 찾고 있다면, Botpress는 전문 빌더로 구성된 광범위한 파트너 네트워크를 제공합니다. 또한 25,000명의 봇 빌더가 활동하는 Discord 커뮤니티를 통해 언제든 다른 개발자들과 소통할 수 있습니다.

플랫폼의 모든 기능을 쉽게 익힐 수 있도록 YouTube 동영상 튜토리얼과 Botpress Academy의 전문가가 엄선한 강좌가 제공됩니다.

‍‍주요 기능

• 고급 분석 기능
• 무한히 확장 가능 – 챗봇을 어떤 플랫폼이나 채널에도 연결할 수 있습니다.
• 사전 구축된 통합 기능
• 엔터프라이즈급 보안
• 100개 이상의 언어 자동 번역

가격

Botpress는 종량제 요금제(무료 플랜 포함), 팀 플랜, 엔터프라이즈 플랜을 제공합니다.

무료 플랜에는 5개의 봇, 월 2,000건의 수신 메시지, 100MB 벡터 데이터베이스 저장소, 5달러 상당의 AI 크레딧이 포함됩니다. 사용량 기반 요금제에서는 사용량이 늘어날 때마다 소규모 추가 기능을 구매할 수 있습니다. 예를 들어, 테이블 행 10만 개 추가는 25캐나다달러, 수신 메시지 5,000건 추가는 10캐나다달러, 봇 1개 추가는 1캐나다달러에 구매할 수 있습니다.

Plus 요금제는 월 $89이며, 여러 애드온을 할인된 가격에 제공합니다.

팀 플랜에는 1,000달러 상당의 애드온이 포함되어 있으며, 월 495달러에 판매됩니다.

엔터프라이즈 플랜은 각 기업의 요구에 맞게 완전히 맞춤화됩니다. 고급 전담 지원과 대량 할인 혜택이 제공됩니다.

2. IBM Watson Assistant

IBM watsonx Assistant는 고객 서비스용 가상 및 음성 어시스턴트를 구축하기 위해 설계된 대화형 AI 플랫폼입니다.

인공지능과 대형 언어 모델을 활용해 고객 상호작용에서 학습하며, 문제 해결 효율을 높이고 대기 시간을 줄이는 것을 목표로 합니다.

기존 챗봇과 달리 watsonx Assistant는 지식베이스 질의, 추가 질문, 필요 시 상담원 연결까지 가능합니다. 클라우드와 온프레미스 등 다양한 환경에 맞게 적용할 수 있습니다.

음성 기능도 제공되어 전화 고객 지원 시스템과 통합할 수 있습니다. IBM은 watsonx Assistant를 고객 서비스 효율성과 효과를 높이는 도구로 소개합니다.

‍‍주요 기능

• 상담원 지원 기능
• 고객 이해를 위한 인공지능 통합
• 기존 도구와의 다양한 통합
• 강화된 보안 조치
• 광범위한 코딩 없이 챗봇을 쉽게 만들 수 있는 시각적 빌더

가격

IBM watson Assistant는 Lite 무료 플랜과 엔터프라이즈 요금제를 제공합니다. 엔터프라이즈 요금제는 기업별 맞춤형으로, 가격은 필요에 따라 달라집니다.

Plus 플랜은 월 기본 요금이 140달러이며, 추가 통합, MAU, RU에 따라 추가 비용이 발생합니다.

3. Intercom

Intercom은 AI 기반 자동화와 인간 지원을 결합해 고객 상호작용을 강화하는 고객 서비스 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 기업에 통합 인박스를 제공하여, 웹사이트, 모바일 앱, 이메일 등 다양한 채널의 고객 메시지를 한 곳에서 관리할 수 있게 합니다. Intercom의 AI 기능에는 일반 문의를 즉시 해결해 지원량과 응답 시간을 줄여주는 Fin AI Agent 챗봇이 포함되어 있습니다.

이 플랫폼은 맞춤형 메시징 도구로 유명하며, 기업이 타겟 고객 참여 캠페인을 쉽게 만들 수 있습니다. 또한 인기 있는 CRM, 헬프데스크, 분석 도구와 원활하게 연동되어 고객 지원 확장에 유연하게 활용할 수 있습니다.

주요 기능

• AI 기반 지원
• 통합 인박스
• 맞춤형 메시징

가격

Intercom은 세 가지 주요 요금제를 제공합니다:

• Essential: 좌석당 월 $29로, 핵심 고객 메시징 기능이 포함되어 있습니다.
• Advanced: 좌석당 월 $85로, 고급 자동화 및 통합 기능이 추가됩니다.
• Expert: 좌석당 월 $132로, 대규모 팀을 위한 고급 도구를 제공합니다.

Intercom은 AI 기반 Fin Agent가 해결한 대화당 $0.99를 추가로 청구하며, 기업은 요금 계산기를 통해 비용을 미리 산출할 수 있습니다.

4. ManyChat

ManyChat은 기업이 Instagram 다이렉트 메시지, Facebook Messenger, WhatsApp, SMS 등 다양한 채널에서 대화형 마케팅을 자동화할 수 있도록 지원하는 챗 마케팅 플랫폼입니다.

2015년에 설립된 ManyChat은 코딩 지식 없이도 고객 참여, 리드 생성, 판매 자동화를 쉽게 할 수 있도록 하는 데 중점을 두고 있습니다. 이 플랫폼은 시각적 인터페이스를 제공하여, 사용자가 챗봇을 만들고, 메시지를 일괄 발송하거나 예약하며, 키워드에 따라 자동 응답을 설정할 수 있습니다.

ManyChat은 다양한 서드파티 애플리케이션과의 연동을 지원하여, 마케팅, 이커머스, 고객 지원 등 다양한 용도로 활용할 수 있습니다.

주요 기능

• 멀티채널 지원
• 사용자 친화적 인터페이스
• 사전 제작된 템플릿
• 서드파티 통합
• 분석 및 인사이트

가격

ManyChat은 소규모 비즈니스나 개인 사용에 적합한 기본 기능의 무료 요금제를 제공합니다.

고급 기능이 필요한 경우, Pro 요금제는 월 $15부터 시작하며, 무제한 메시지 발송, 프리미엄 통합, 고급 자동화 기능을 이용할 수 있습니다.

특정 요구가 있는 대기업을 위해 맞춤형 요금제도 제공됩니다.

5. Chatfuel

Chatfuel은 코딩 없이도 Facebook Messenger, Instagram, WhatsApp 등 메시징 앱에서 고객 상호작용을 자동화할 수 있는 챗봇 플랫폼입니다.

2015년에 설립되어 샌프란시스코에 본사를 둔 Chatfuel은 코딩 지식 없이도 AI 기반 챗봇을 만들 수 있도록 지원합니다.

주요 기능

• 플로우 빌더
• 실시간 채팅 연동
• 고객 세분화
• Google Sheets, ChatGPT, Stripe, Zapier, JSON API와의 통합

가격

Chatfuel은 다양한 비즈니스 요구에 맞춘 여러 요금제를 제공합니다.

Facebook & Instagram 비즈니스 요금제는 월 $23.99부터 시작하며, 1,000건의 대화가 포함되고 추가 대화는 건당 $0.02가 부과됩니다.

WhatsApp 비즈니스 요금제는 1,000건의 채팅에 월 $69부터 시작하며, 추가 채팅 역시 건당 $0.02가 청구됩니다.

더 복잡한 요구가 있는 대기업을 위해서는 전담 계정 관리자 및 봇 구축 서비스가 포함된 맞춤형 솔루션을 제공하는 엔터프라이즈 요금제가 마련되어 있습니다.

6. Yellow.ai

Yellow.ai는 고객과 직원 모두의 대화 경험을 향상시키기 위해 설계된 엔터프라이즈급 AI 챗봇 플랫폼입니다. 소매, 금융, 헬스케어 등 고객 서비스 분야에 특화되어 있습니다.

Yellow.ai는 웹사이트, 앱, 다양한 메시징 채널 등 여러 채널에 걸쳐 맞춤형 상호작용을 제공합니다.

Yellow.ai는 노코드/로우코드 봇 빌더를 제공하여, 광범위한 코딩 지식 없이도 AI 챗봇과 에이전트를 빠르게 배포할 수 있습니다. 사전 제작된 템플릿과 통합 기능으로 배포 속도가 더욱 빨라집니다.

100개 이상의 언어로 대화를 지원하며, 캠페인 관리나 자동화된 고객 응대 서비스도 제공합니다.

이 플랫폼은 DynamicNLP™ 기능을 제공하여 높은 의도 인식 정확도와 다국어 유창성을 지원합니다. 이를 통해 챗봇 구축자의 배포 시간을 크게 단축하고 확장성을 높일 수 있습니다.

‍‍주요 기능

• 사전 구축된 통합 기능
• 챗봇 템플릿
• 통합 고객 서비스 플랫폼 제공
• 주요 지표를 위한 챗봇 인사이트

가격

Yellow.ai는 무료 플랜과 엔터프라이즈 플랜을 제공합니다. 무료 플랜에서는 챗봇 1개, 채널 2개, 커스텀 API 1개, 활성 캠페인 1개만 사용할 수 있습니다.

하지만 프로 버전에서는 기능을 무제한 또는 맞춤형으로 사용할 수 있습니다. 엔터프라이즈 플랜의 정확한 가격은 귀하의 요구에 따라 결정되며, 견적을 원하시면 영업팀에 문의하실 수 있습니다.

7. Kore.ai

Kore.ai는 은행, 헬스케어, 소매 등 다양한 산업 분야에서 AI 기반 가상 비서와 챗봇을 설계, 구축, 테스트, 배포할 수 있는 선도적인 대화형 AI 플랫폼입니다.

2013년 CEO Raj Koneru에 의해 설립된 이 회사는 플로리다 올랜도에 본사를 두고 약 1,000명의 직원을 보유하고 있습니다.

이 플랫폼은 노코드 개발 환경을 제공하여, 광범위한 프로그래밍 지식 없이도 기업이 가상 비서를 만들고 관리할 수 있습니다.

사전 제작된 템플릿과 통합 기능을 제공하여, 다양한 디지털 및 음성 채널에 원활하게 배포할 수 있습니다. Kore.ai의 솔루션은 상호작용 자동화와 프로세스 간소화를 통해 고객 및 직원 경험을 향상시키도록 설계되었습니다.

주요 기능

• 옴니채널 지원
• 다국어 지원 기능
• 고급 분석
• 사전 구축 통합

가격

Kore.ai는 다양한 비즈니스 요구에 맞춘 유연한 사용량 기반 요금제를 제공합니다:

• Essential 요금제: 월 $50로, AI 자동화를 시작하는 기업에 적합합니다.
• Advanced 요금제: 월 $150로, 추가 기능과 더 높은 사용 한도를 제공합니다.
• Enterprise 요금제: 기업별 요구에 맞춘 맞춤형 가격이 적용됩니다.

각 청구 세션은 사용자와 AI 챗봇 간의 최대 15분간의 대화로 정의됩니다. 대화가 15분을 초과하면 추가 세션이 별도 청구됩니다.

비즈니스 챗봇, 다음 주에 배포하기

요즘 고객들은 즉각적이고 개인화된 서비스를 기대합니다.

Botpress는 드래그 앤 드롭 방식의 시각적 플로우 빌더, 엔터프라이즈급 보안, 방대한 교육 자료 라이브러리, 그리고 2만 명 이상의 챗봇 빌더가 활동하는 활발한 Discord 커뮤니티를 제공합니다.

저희의 확장 가능한 플랫폼을 통해 어떤 맞춤 챗봇이든, 어떤 통합이든 구축할 수 있습니다. 또한 Integration Hub에는 주요 채널과 연결할 수 있는 사전 구축된 커넥터가 가득합니다.

지금 바로 시작하세요. 무료입니다.

자주 묻는 질문

1. 챗봇 MVP와 실제 운영용 챗봇의 차이는 무엇인가요?

챗봇 MVP와 실제 운영용 챗봇의 차이는 범위에 있습니다. 챗봇 MVP는 핵심 사용 사례만 처리하며 테스트와 통합이 제한적이지만, 실제 운영용 챗봇은 충분히 테스트되고 비즈니스 시스템과 통합되며, 확장성과 보안까지 고려되어 실제 환경에서 사용할 수 있도록 설계됩니다.

2. 챗봇 도입 시 플랫폼 가격 외에 숨겨진 비용에는 무엇이 있나요?

챗봇 도입 시 숨겨진 비용에는 맞춤 워크플로우 개발을 위한 개발자 시간, 메시지 또는 API 사용량 증가에 따른 요금, CRM이나 분석 도구 같은 외부 서비스 연동 비용, 지속적인 콘텐츠 업데이트, 팀 교육 시간 등이 포함될 수 있습니다. 또한, 유지보수와 최적화에 드는 비용도 장기적으로 투자에 추가됩니다.

3. 우리 비즈니스가 챗봇 도입 준비가 되었는지 어떻게 알 수 있나요?

반복적인 업무나 자주 묻는 질문(FAQ), 지원 업무가 많은 경우 챗봇 도입이 적합할 수 있습니다. 응답 지연으로 인해 리드를 놓치거나, 일상적인 문의에 많은 시간을 쓰고 있다면 챗봇이 해당 업무를 분담해 응답 속도를 높일 수 있습니다.

4. 여러 부서에서 하나의 챗봇을 사용할지, 기능별로 별도의 챗봇을 사용할지 어떻게 결정해야 하나요?

워크플로우가 단순하고 명확하다면 여러 부서에서 하나의 챗봇을 사용할 수 있습니다. 하지만 HR과 IT 지원처럼 복잡하거나 전문화된 업무라면, 별도의 챗봇을 사용하거나 하나의 챗봇 내에서 구분된 플로우를 운영하는 것이 더 효과적입니다.

5. 챗봇의 정확도를 시간이 지남에 따라 어떻게 향상시킬 수 있나요?

챗봇의 정확도를 높이려면 사용자 상호작용을 정기적으로 분석해 이탈 지점이나 오해된 입력을 파악하고, 학습 예시와 대화 흐름을 업데이트해야 합니다. 실제 대화 데이터를 반영하고 피드백 과정을 반복하는 것이 정확도 향상의 핵심입니다.