챗봇의 진화와 유형

챗봇이란?

챗봇이란? 챗봇은 텍스트 또는 음성 상호작용을 통해 인간의 대화 또는 채터를 시뮬레이션하는 소프트웨어 또는 컴퓨터 프로그램입니다. B2C 및 B2B 환경의 사용자는 점점 더 많은 챗봇 가상 도우미를 사용하여 간단한 작업을 처리합니다. 챗봇 어시스턴트를 추가하면 오버헤드 비용을 절감하고 지원 직원의 시간을 효율적으로 사용할 수 있으며, 실제 에이전트가 없는 시간대에 고객 서비스를 제공할 수 있습니다. 이러한 챗봇은 어떻게 작동할까요? 챗봇은 상태 비저장 또는 상태 저장 등 복잡도 수준이 다양합니다. 스테이트리스 챗봇은 마치 새로운 사용자와 대화하는 것처럼 각 대화에 접근합니다. 반면, 스테이트풀한 챗봇은 과거의 상호작용을 검토하고 상황에 따라 새로운 응답을 작성할 수 있습니다. 서비스 또는 판매 부서에 챗봇을 추가하려면 코딩이 낮거나 전혀 필요하지 않습니다. 많은 챗봇 서비스 프로바이더에서는 개발자가 타사 비즈니스 애플리케이션을 위한 대화식 사용자 인터페이스를 구축할 수 있습니다. 챗봇 구현의 중요한 측면은 적절한 자연어 처리 엔진을 선택하는 것입니다. 예를 들어 사용자가 음성을 통해 봇과 대화하는 경우 챗봇에는 음성 인식 엔진이 필요합니다. 또한, 비즈니스 소유자는 체계적인 대화를 원하는지 아니면 체계적이지 않은 대화를 원하는지 결정해야 합니다. 구조화된 대화용으로 구축된 챗봇은 고도로 스크립트화되어 있어 프로그래밍은 단순하지만 사용자가 질문할 수 있는 것은 제한됩니다. B2B 환경에서 챗봇은 자주 묻는 질문에 응답하거나 단순하고 반복적인 작업을 수행하기 위해 일반적으로 스크립트로 작성됩니다. 예를 들어서 챗봇을 사용하면 영업사원이 전화번호를 빠르게 얻을 수 있습니다. 그렇다면 왜 챗봇이 중요할까요? 인공지능 챗봇은 사용자와 대화하고 반복되는 질문에 대답할 수 있으므로 판매 또는 서비스 생산성을 향상시키고자 하는 조직은 시간 절약과 효율성을 위해 챗봇을 채택할 수 있습니다. 소비자들이 전통적인 커뮤니케이션 형태에서 벗어나면서 많은 전문가들은 채팅 기반의 커뮤니케이션 방식이 증가할 것으로 예상합니다. 조직에서는 챗봇 기반의 가상 어시스턴트를 사용하여 간단한 작업을 처리하고 있습니다. 이것에 의해서 휴먼 에이전트는 다른 업무에 전념할 수 있게 됩니다. 이러한 챗봇은 어떻게 진화했을까요? 챗봇의 진화는 다음과 같습니다. ELIZA와 PARRY와 같은 챗봇은 적어도 일시적으로 실제 사람이 다른 사람과 대화하고 있다고 생각하게 만들 수 있는 프로그램을 만들기 위한 초기 시도였습니다. PARRY의 효과는 1970년대 초에 튜링 테스트 버전을 사용하여 벤치마킹되었습니다. 테스터는 무작위 추측과 일치하는 수준에서 인간 대 챗봇을 정확하게 식별했을 뿐입니다. 그 이후로 챗봇은 많이 발전했습니다. 개발자들은 딥 러닝, NLP 및 머신 러닝 알고리즘을 포함한 AI 기술을 기반으로 현대적인 챗봇을 구축합니다. 이 챗봇들은 엄청난 양의 데이터를 필요로 합니다. 최종 사용자가 봇과 대화하는 횟수가 많을수록 봇의 음성 인식은 적절한 응답을 더 잘 예측합니다. 이러한 챗봇의 사용은 비즈니스 및 소비자 시장에서 증가하고 있습니다. 챗봇이 개선됨에 따라 소비자들은 그들과 교류하면서 더 이상 싸울 필요가 없어졌습니다. 고도의 테크놀로지와 보다 수동적인 텍스트 기반 커뮤니케이션으로의 사회적 이행 사이에서 챗봇은 전화 통화의 틈새를 메우는 데 도움이 됩니다. 다음으로 챗봇의 유형에 대해서 살펴보겠습니다. 챗봇은 여전히 비교적 새로운 비즈니스 기술이기 때문에 얼마나 많은 다양한 종류의 챗봇이 존재하는지, 그리고 업계가 이를 뭐라고 불러야 하는지에 대한 논란이 일고 있습니다. 일반적인 유형의 챗봇에는 다음과 같은 것이 있습니다. 첫번째로 스크립트 형식의 챗봇입니다. 가장 기본적인 챗봇으로서 계층적 의사결정 트리로 기능합니다. 이러한 봇은 미리 정의된 질문을 통해 사용자와 상호 작용하며 챗봇이 사용자의 질문에 응답할 때까지 진행됩니다. 이 봇과 마찬가지로 메뉴 기반의 챗봇도 고객이 원하는 것을 보다 깊이 이해하기 위해 사용자가 미리 정의된 목록 또는 메뉴에서 선택해야 합니다. 두번째는 키워드 인식 기반의 챗봇입니다. 이러한 챗봇은 좀 더 복잡합니다. 사용자가 입력한 내용을 듣고 고객의 응답 키워드를 사용하여 적절히 응답합니다. 커스터마이즈 가능한 키워드와 AI를 조합하여 적절하게 대응합니다. 유감스럽게도 이러한 챗봇은 반복적인 키워드 사용 또는 중복 질문으로 인해 어려움을 겪고 있습니다. 세번째는 하이브리드 챗봇입니다. 이러한 챗봇은 메뉴 기반 봇 요소와 키워드 인식 기반 봇 요소를 결합합니다. 사용자는 키워드 인식에 효과가 없을 경우 질문에 직접 답변하거나 챗봇 메뉴를 사용하여 선택할 수 있습니다. 네번째는 상황별 챗봇입니다. 이러한 챗봇은 다른 챗봇보다 복잡하며 데이터 중심적인 초점을 필요로 합니다. AI와 ML을 사용하여 사용자의 대화와 상호작용을 기억하고 이러한 기억을 사용하여 시간이 지남에 따라 성장하고 개선합니다. 이러한 봇은 키워드에 의존하지 않고 고객이 요구하는 내용과 방법을 사용하여 답변을 제공하고 자기계발을 합니다. 다섯번째는 음성 지원 챗봇입니다. 이런 종류의 챗봇이 이 기술의 미래입니다. 음성 지원 챗봇은 사용자의 음성 대화를 응답 또는 크리에이티브태스크를 촉진하는 입력으로 사용합니다. 개발자는 텍스트 및 스피치 API와 음성 인식 API를 사용하여 이러한 챗봇을 만들 수 있습니다. 예시로는 아마존의 알렉사와 애플의 시리가 있습니다. 이러한 챗봇은 앞으로 어떻게 될까요? 챗봇의 미래에 대해서 설명하겠습니다. 많은 전문가들은 챗봇의 인기가 계속 증가할 것으로 예상하고 있습니다. 향후 AI와 ML은 계속 진화하고 챗봇에 새로운 기능을 제공하며 CX를 변화시킬 새로운 수준의 텍스트 및 음성 사용자 경험을 도입할 것입니다. 이러한 개선은 데이터 수집에도 영향을 미칠 수 있으며, 예측 가능한 구매자 행동으로 이어지는 보다 깊은 고객 통찰력을 제공할 수 있습니다. 음성 서비스도 IT 생태계에서 보편적이고 필수적인 부분이 되었습니다. 많은 개발자들은 대화 에이전트로 기능하고, 다양한 언어를 이해하고, 동일한 언어로 응답할 수 있는 음성 기반 챗봇 개발에 중점을 두고 있습니다. 지금까지 챗봇의 진화와 유형에 대해서 살펴봤습니다.