내용
-왜 일부 대화형 AI 프로젝트는 시작하는 데 너무 오래 걸리는가
-머신러닝 챗봇은 왜 실패하는가?
-Zero-Training AI: 챗봇을 빠르게 실행하는 방법
-그래서… 챗봇은 충분히 효과적인가?
새로운 대화형 AI 프로젝트를 구상할 때 가장 먼저 떠오르는 질문 중 하나는 프로젝트를 시작하고 실행하는 데 얼마나 많은 시간이 걸릴 것인지입니다.
일부 사람들은 챗봇 솔루션과 관련하여 구현 시간을 과소평가하지만 좋은 결과를 얻는 데 필요한 시간도 과소평가합니다. 투자 수익(ROI)이 항상 핵심 지표이지만 프로젝트가 완전히 작동하는 데 몇 달 또는 XNUMX년이 걸리면 투자 가치가 감소할 수 있습니다.
느린 출시 시간은 확실히 성공 여부를 결정할 수 있습니다.
일부 대화형 AI 프로젝트가 시작하는 데 너무 오래 걸리는 이유는 무엇입니까?
일부 AI 프로젝트가 원하는 결과를 얻는 데 예상보다 오래 걸리는 데는 여러 가지 이유가 있습니다.
첫 번째: 챗봇 프로젝트 계획
일부 고객은 이미 프로젝트, 예산, 목표 및 예상 결과를 담당하는 팀을 정의하는 설계된 구현 계획을 가지고 있을 수 있지만 일부 고객은 소프트웨어를 구입한 후에만 그것에 대해 생각하기 시작합니다. 이것은 실제 결과가 나타날 때까지 시간을 연장합니다.
두 번째: 챗봇 지원 콘텐츠
여기에는 FAQ, 답변, 대화 흐름 및 기타 콘텐츠 소스가 포함될 수 있습니다. 매우 강력한 대화형 AI 솔루션이 있을 수 있지만 사용자의 일반적인 질문에 답할 콘텐츠를 구축하지 않았다면 아무 소용이 없습니다.
셋째, 가장 중요한 것은 기술 자체입니다.
접근 방식에 따라 대화 형 AI 사용하는 경우 프로젝트가 좋은 표준에 맞게 제대로 작동하는 데 다소 시간이 걸릴 수 있습니다. 그렇기 때문에 시장의 다양한 대화형 AI 기술에서 무엇을 기대할 수 있는지 알아야 합니다. 아래에서 분석하겠습니다.
그렇다면 챗봇은 과연 투자와 시간을 투자할 가치가 있을까?
몇 가지 도전에 직면했음에도 불구하고 회사에서 챗봇이 투자 가치가 없다고 결정하는 경우는 매우 드뭅니다. 현재 셀프 서비스 비율은 최대 90%에 도달할 수 있습니다., 그러나 최적화되지 않은 챗봇이 있더라도 대화형 AI는 자체적으로 쿼리의 40-50%에 쉽게 응답할 수 있습니다.
기계 학습 챗봇이 실패하는 이유는 무엇입니까?
챗봇에 사용되는 가장 일반적인 기술 중 하나는 기계 학습, 쿼리 해결에 통계적 접근 방식을 취합니다.
이는 챗봇 또는 가상 비서가 이전에 유사한 요청을 본 적이 있는 경우에만 질문에 답변할 수 있음을 의미합니다. 이것이 바로 챗봇에 데이터, 즉 고객 요청의 다양한 표현과 발화를 제공해야 하는 이유입니다. 우리가 '라고 부르는 것입니다.훈련' AI.
머신 러닝 교육에는 알고리즘이 특정 질문에 대답하는 방법을 통계적으로 결정하기 위해 수많은 데이터가 필요합니다. 지난 몇 년 동안 기계 학습에 대한 과대 광고와 약속은 이 엄청난 문제를 무시했습니다. 좋은 결과를 얻으려면 고객에게 많은 데이터가 필요합니다.
이 데이터를 사용할 수 없을 때 기계 학습으로 구동되는 챗봇은 컨텍스트가 부족하고 모호성을 해결하는 방법을 모릅니다.
또한 교육에는 많은 시간과 리소스가 필요합니다. 머신 러닝 엔지니어와 몇 주 또는 몇 주 동안 데이터를 선별하여 솔루션이 요청에 정확하게 응답할 수 있습니다.
Zero-Training AI: 챗봇을 빠르게 시작하는 방법
'훈련' 문제를 해결하기 위해 몇 가지 대화형 AI 솔루션이 다양한 접근 방식을 선택했습니다.
목표? 긴 교육 시간을 없애고 챗봇, 가상 비서 및 기타 대화형 AI 프로젝트의 출시 시간을 단축합니다. 또한 사용자의 삶을 더 쉽게 만들고 잠재적인 새로운 발화를 찾는 추측을 줄입니다.
신경 기호 AI 의미론적 관계를 사용하여 사용자의 쿼리와 의도 간의 연결을 설정하는 하이브리드 접근 방식입니다.
우리가 실행한다고 가정 해 봅시다. 보험 회사 기존 및 잠재 고객을 지원하기 위해 챗봇을 설정하고 있습니다. 보험이 필요하면 가서 '재산에 대한 보험을 들어요' 또는 '주택 보험이 필요합니다' 또는 '도둑들로부터 집을 보호하는 방법'을 물어볼 수 있습니다.
보험사는 사용자가 자신에게 가장 적합한 주택 보험을 선택할 수 있도록 이 모든 질문에 동일한 답변으로 답하기를 원할 수 있습니다. 그러나 가능한 모든 문구를 상상할 필요가 없도록 하려면 어떻게 해야 할까요?
Inbenta의 Neuro-Symbolic AI에는 사전 훈련된 사전 '부동산'을 '집' 또는 '집'과 일치시킬 수 있을 뿐만 아니라 '보험'을 '보험' 및 '보호'와 일치시킬 수 있습니다. 이런 식으로 챗봇은 훈련 없이 이 세 가지 쿼리 중 어느 것을 사용하든 정답을 찾을 수 있습니다.
또한 첫 날부터 결과를 제공하면서 사용자의 행동을 학습하기 위해 몇 가지 기계 학습 계층을 추가합니다.
그래서… 챗봇이 충분히 효과적입니까?
짧은 대답은 예입니다. 챗봇은 팀의 성과에 큰 영향을 미치므로 복잡한 요청에 집중할 수 있는 시간을 제공하는 동시에 요청의 상당 부분을 자동화하고 고객 요청의 최대 90%에 응답합니다.
그러나 첫날부터 효과를 원한다면 이미 사전 교육을 받고 수많은 데이터 없이 답변을 제공할 수 있으며 쿼리 이면의 컨텍스트와 실제 의도를 이해할 수 있을 만큼 똑똑한 기술을 선택하고 싶을 것입니다.
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