챗봇이란 무엇입니까?
챗봇은 사용자가 음성이나 문자로 대화할 수 있는 프로그램 또는 애플리케이션입니다. 챗봇은 1960년대에 처음 개발되었으며, 챗봇을 지원하는 기술은 시간이 지남에 따라 변화해 왔습니다. 챗봇은 일반적으로 사전 정의된 규칙을 사용하여 사용자와 대화하고 스크립트로 작성된 답변을 제공합니다. 최신 챗봇은 자연어 처리(NLP)를 사용하여 사용자를 이해하고 복잡한 질문에 매우 깊이 있고 정확하게 응답할 수 있습니다. 조직은 챗봇을 사용하여 고객 서비스 워크플로우부터 DevOps 관리에 이르는 모든 영역에서 커뮤니케이션을 확장, 개인화 및 개선할 수 있습니다.
챗봇을 사용하면 어떤 이점이 있나요?
챗봇은 내부 또는 외부 기술 자료에서 정보를 검색하고 가져와서 사람과 유사한 대화를 통해 답변을 제공할 수 있습니다.
자동화를 통한 효율성
챗봇은 조직의 시간과 노력을 절약합니다. 복잡한 프로세스의 단계를 결합하여 몇 가지 간단한 음성 또는 문자 요청을 통해 반복적인 작업을 자동화합니다. 일반적인 문제를 자동으로 해결하고 필요에 따라 운영을 확장할 수 있습니다.
유연성
사용자의 모국어로 음성 또는 문자에 응답하는 챗봇을 구축할 수 있습니다. 일상적인 워크플로에 맞춤형 챗봇을 포함하여 직원 또는 소비자와 소통할 수 있습니다. 맞춤형 챗봇이 소셜 미디어 채널, 웹 사이트 및 메시징 애플리케이션에서 고객 문의에 응답할 수 있습니다. 마찬가지로 내부 애플리케이션에 대한 직원 쿼리에 응답하도록 설정할 수 있습니다.
고객 참여 확대
좋은 고객 경험은 조직을 돋보이게 하는 데 도움이 될 수 있습니다. 사람의 상호 작용에만 의존하는 고객 서비스는 용량이 제한적이고 유연성이 부족합니다. 챗봇을 통해 조직은 고객과의 상호 작용을 대규모로 개인화할 수 있습니다. 익숙한 환경에서 고객에게 다가가고, 고객의 요청에 더 빠르게 응답하고, 고객의 기대에 부응할 수 있습니다. 선제적으로 행동하고 활동을 사용자 지정할 수 있습니다.
챗봇의 사용 사례에는 어떤 것이 있나요?
다양한 산업 분야의 조직에서 챗봇을 사용하여 고객 경험을 간소화하고 운영 효율성을 높이고 비용을 절감하고 있습니다.
엔터프라이즈 생산성
챗봇을 고객 관계 관리(CRM), 재고 관리 프로그램, 인사(HR) 시스템 등의 엔터프라이즈 백엔드 시스템과 통합할 수 있습니다. 이를 통해 판매량 또는 재고 상태를 확인하거나, 마케팅 보고서를 작성하거나, 직원 오리엔테이션을 지원할 수 있습니다.
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개인 비서
챗봇은 일상적인 개인 활동을 단순화하고 신속하게 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 고객은 모바일 디바이스, 브라우저 또는 즐겨 사용하는 채팅 플랫폼에서 새 신발 또는 식료품을 주문하거나, 진료 예약을 하거나, 여행을 예약할 수 있습니다.
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콜 센터 애플리케이션
콜 센터 애플리케이션에서 챗봇으로 고객 요청을 해결하고 직원의 워크로드를 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 고객이 챗봇과 대화하여 암호를 변경하거나, 계정 잔액을 요청하거나, 약속을 예약할 수 있습니다. 챗봇은 컨텍스트를 유지하고 대화를 관리할 수 있습니다. 챗봇은 대화를 바탕으로 응답을 동적으로 변경할 수도 있습니다.
챗봇 유형에는 어떤 것이 있나요?
챗봇은 사람처럼 대화하기 위해 음성 요소를 추출하고 즉각적인 응답을 제공합니다. 시간이 흐르면서 챗봇을 구동하는 기술은 발전해 왔습니다.
규칙 기반 챗봇
규칙 기반 챗봇 기술은 가장 간단한 버전의 챗봇 소프트웨어로, 사용자에게 특정 정보를 찾을 수 있는 버튼이나 메뉴를 제공합니다. 사용자는 일련의 단계와 미리 정해진 질문을 통해 문제를 해결합니다. 질문을 직접 입력할 수 없고 미리 정해진 질문 세트에서 질문을 하나 클릭할 수만 있습니다. 챗봇에는 모든 질문에 대한 특정 응답을 매핑하는 사전이 내장되어 있습니다. 특정 질문을 하는 모든 사용자에게 동일한 응답을 제공합니다.
규칙 기반 챗봇은 여러 가지 알 수 없는 요소가 포함된 시나리오에는 적합하지 않습니다. 또한 확장하기 어렵고 사용자의 요청에 응답하는 데 예상보다 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다.
키워드 기반 챗봇
키워드 기반 또는 선언형 챗봇은 대화에서 특정 키워드를 추출하고 그에 맞는 응답을 제공합니다. 키워드 인식 기술을 사용하여 질문에서 의도, 주제 및 감정을 추출하고 미리 정해진 방식으로 스크립팅된 답변을 사용하여 응답합니다.
예를 들어 '계정을 활성화하려면 어떻게 해야 해?'라고 입력하면 챗봇은 활성화와 계정을 키워드로 감지하고 단계별 가이드로 응답합니다.
키워드 기반 챗봇은 여전히 응답이 제한적이며 사전 프로그래밍된 주제 범위 내에서만 작동합니다.
AI 기반 챗봇
최근의 인공 지능 기술은 챗봇이 할 수 있는 일의 범위를 확장했습니다.
예를 들어, 최신 챗봇은 스크립트로 작성된 답변 대신 고객에게 동적인 응답을 제공할 수 있습니다. 이를 위해 챗봇은 자연어 처리(NLP), 자연어 이해(NLU), 자연어 생성(NLG) 기술을 사용합니다.
또한 생성형 AI로 챗봇의 기능이 더욱 향상되었습니다. 대량의 인간 언어 데이터로 사전 훈련된 대규모 언어 모델(LLM)을 통해 챗봇을 구동할 수 있습니다. 이러한 모델은 챗봇이 자연스러운 대화를 시뮬레이션하는 데 도움이 됩니다.
또한 생성형 AI 기반 챗봇은 복잡한 질문을 처리하고 대화의 풍자, 감정 및 미묘한 변화를 정확하게 감지할 수 있습니다. 예를 들어, 고객이 '지금이 한창 바쁜 시간인 건 알지만, 언제쯤 음식은 받을 수 있을까요?'라고 물으면 챗봇은 자연스럽고 정확한 답변을 제공합니다. 생성형 AI로 구동되는 챗봇은 주제를 원활하게 전환하고 민감하게 또는 유머러스하게 응답할 수 있습니다.
챗봇과 관련된 다른 기술에는 어떤 것들이 있나요?
챗봇과 관련된 많은 기술들이 뚜렷한 목적을 가지고 있습니다.
가상 상담원
가상 상담원 또는 가상 비서는 고객과 자연스럽게 대화하고 문제 해결을 돕는 지능형 컴퓨터 프로그램입니다. 가상 비서는 대화의 감정적 뉘앙스, 의도 및 상황적 관련성을 이해할 수 있습니다. 필요한 경우 AI 기반 챗봇은 가상 비서가 될 수 있지만 규칙 기반 챗봇은 그럴 수 없습니다.
대화형 AI
대화형 AI는 문자나 음성으로 사용자와 소통하는 모든 AI를 가리키는 포괄적인 용어입니다. 예를 들어 채팅 기반 비서인 Amazon Ask와 음성 비서인 Amazon Alexa 모두 대화형 AI의 한 형태입니다. 많은 챗봇이 대화형 AI를 사용합니다.
보이스봇
보이스봇 또는 음성 비서는 음성 명령을 듣거나, 특정 작업을 수행하거나, 자연스러운 음성으로 사용자에게 응답하는 챗봇입니다. 예를 들어, Alexa는 스마트 홈 디바이스 제어, 날씨 보고, 음악 재생 등의 다양한 작업을 수행하는 음성 비서입니다.
음성 비서는 챗봇이 사용하는 다른 AI 기술과 함께 자동 음성 인식(ASR) 기술을 사용합니다. ASR을 통해 음성 비서는 복잡한 음성 패턴을 분석하고 원활한 음성 지원 사용자 경험을 제공할 수 있습니다.
AWS는 챗봇 구축을 어떻게 지원하나요?
Amazon Web Services(AWS)는 챗봇 또는 기타 대화형 AI를 구축하는 데 도움이 되는 다양한 옵션을 제공합니다.
AWS Trainium은 자체 LLM 훈련을 위해 AWS에서 특별히 구축한 기계 학습(ML) 칩입니다. 각 Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2) Trn1 인스턴스는 최대 16개의 Trainium 액셀러레이터를 배포하여 클라우드에서 LLM 훈련을 위한 고성능 저가 솔루션을 제공합니다.
Amazon Bedrock은 사용자 지정할 수 있는 다양한 LLM과 함께 생성형 AI 애플리케이션을 구축할 수 있는 광범위한 기능을 제공하는 완전관리형 서비스입니다. Amazon Bedrock을 사용하면 사용 사례에 맞는 최고의 LLM을 쉽게 실험하고 평가할 수 있습니다. RAG를 사용하여 데이터로 LLM을 비공개로 사용자 지정하고 필요한 AI 챗봇을 구축할 수 있습니다.
Amazon Lex는 음성과 문자를 사용해 대화형 인터페이스를 구축하는 완전관리형 서비스로서, Amazon Lex와 동일한 대화형 엔진으로 구동되며 고품질 음성 인식 및 언어 이해 기능을 제공합니다. Amazon Lex를 사용하면 정교한 대화형 AI를 신규 및 기존 애플리케이션에 추가할 수 있습니다.
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