인공지능(AI)은 컨택센터 운영의 역량과 효율성을 혁신하고 있습니다. 챗봇부터 예측 분석에 이르기까지 AI 기반 기술은 고객 경험을 향상하고 효율성을 높이며 상담원의 역할을 재정의하고 있습니다. 이러한 변화는 고객 서비스의 미래를 형성할 것을 약속합니다. 이 기사에서는 AI가 컨택 센터 기능을 현대화하고 강화하는 몇 가지 주요 방법을 살펴봅니다.
콜센터 AI의 진화
새로운 기술은 고객 서비스를 크게 변화시키고 있습니다. 오랫동안 고객이 질문을 하면 실제 사람들이 전화와 이메일에 응답해 왔습니다. 그러나 이제 로봇과 인공 지능(AI)은 이러한 상호 작용 중 많은 부분을 관리할 수 있습니다.
Gartner는 2023년까지 고객 서비스의 70% 전화 대신 AI, 챗봇, 문자 메시지를 통해 처리됩니다. 2018년에는 고객 서비스의 15%만이 자동화되었습니다.
AI는 전화 통화 시 음성과 사람들이 채팅을 위해 입력하는 단어를 더 잘 이해하고 있습니다. 기계 학습을 사용하여 지속적으로 개선하고 고객 문제를 예측하여 맞춤형 지원을 제공할 수 있습니다.
서비스 회사로서의 컨택 센터 클라우드 기반 플랫폼을 통해 최신 AI 혁신을 제공함으로써 이러한 진화를 가속화하고 있습니다. 따라서 고객 서비스 센터는 단순히 문제에 대응하는 것에서 AI를 사용하여 고객과 적극적으로 소통하는 것으로 전환하고 있습니다. AI는 고객과 기업 모두의 경험을 더욱 원활하게 만드는 데 도움이 됩니다.
개인화를 통한 고객 경험 향상
오늘날 고객은 자신에게 꼭 맞는 맞춤형 서비스를 기대합니다. AI는 기업이 이를 제공하도록 돕습니다. McKinsey에 따르면 고객의 71%는 개인화된 경험을 원하지만, 76%는 이를 얻지 못하면 좌절감을 느낍니다. AI 챗봇, 가상 비서 및 예측 모델은 고객 데이터를 사용하여 상호 작용을 맞춤화하고 지속적으로 개선합니다.
이제 챗봇은 고객 서비스의 30%를 처리하여 계정 변경, 제품 추천 등에 대한 연중무휴 맞춤형 지원을 제공합니다. 자연어 처리를 통해 봇은 복잡한 질문을 이해합니다. 가상 도우미는 맞춤형 문제 해결 및 콘텐츠도 제공합니다. 기계 학습은 각 고객의 요구 사항에 맞게 권장 사항을 더 잘 맞춤화하는 데 도움이 됩니다.
예측 분석을 통해 기업은 고객이 불만을 제기하기 전에 문제를 사전에 해결할 수 있습니다. AI는 데이터를 분석함으로써 문제를 예측하고 미리 조치를 취할 수 있습니다. AI는 직원 수를 크게 늘리지 않고도 제품 아이디어, 예방 관리, 맞춤형 대화 등의 영역에서 초개인화를 가능하게 합니다. 커스터마이징이 예상되는 만큼 고객 만족을 위해서는 AI가 중요할 것이다.
연중무휴 효율성 및 서비스 가용성 향상
AI는 개별 고객 상호 작용을 개선할 뿐만 아니라 전체 고객 서비스 조직을 더욱 효율적으로 만듭니다. Gartner는 2026년까지 AI 자동화로 처리되는 에이전트 메시지의 비율이 현재 5%에서 1.8%로 10배 증가할 것으로 예측합니다. 이미 챗봇과 가상 비서가 전체 고객 질문의 약 35%를 처리하고 있습니다. 계정 업데이트와 같은 대용량의 반복적인 요청을 처리합니다. 이는 인간 에이전트의 작업량을 줄여줍니다.
머신러닝은 가장 일반적인 문제 상위 20%도 식별합니다. 에이전트 없이도 콘텐츠 일치를 사용하여 많은 문제를 자동으로 해결할 수 있습니다. 보다 빠르게 자동화된 서비스와 사전 예방적인 문제 해결을 통해 고객 노력은 20% 감소하지만 만족도는 15% 증가합니다. 빈번한 요청에 대해 AI를 활용함으로써 상담원은 인간의 기술이 필요한 복잡한 문제를 처리하는 데 더 많은 시간을 확보할 수 있습니다.
고객당 상담원의 평균 소요 시간은 27% 감소했지만 만족도 점수는 30% 이상 향상되었습니다. 요약하면, AI는 제한된 직원의 역량을 크게 확장하여 연중무휴 효율성과 가용성을 보장합니다. 대용량 일상 업무를 처리하므로 상담원은 인간적인 접촉이 필요한 고객에게 집중할 수 있습니다.
상담원 역량 강화 및 작업 부하 감소
변혁적인 AI가 인간 에이전트에 미치는 영향 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. McKinsey에 따르면 고객 서비스 자동화를 통해 상담원 업무량을 최대 40%까지 줄일 수 있습니다. 이는 상담원이 가치가 높은 작업에만 집중할 수 있게 해주는 놀라운 생산성 향상입니다. 가상 비서의 실시간 안내를 통해 상담원은 데이터베이스나 솔루션 매뉴얼을 검색하는 데 소요되는 시간을 단축할 수 있습니다.
한편, 챗봇과 봇은 대량 쿼리, 불만 사항 및 기타 반복적인 상호 작용을 처리합니다. 결과적으로 상담원은 의미 있는 대화에 참여하고, 더 뛰어난 감성 지능을 보여주고, 더 깊은 고객 통찰력을 발견합니다. 공감, 스토리텔링, 문제 해결을 위한 그들의 대역폭은 엄청나게 증가합니다.
AI 도입을 위한 과제와 고려사항
비용 절감부터 우수한 고객 경험까지 다양한 이점이 있지만 AI 통합에는 어려움이 따릅니다.
- 교육 데이터 요구 – AI에는 학습을 위한 상당한 데이터가 필요합니다. 이 데이터는 품질이 좋고 관련성이 높아야 합니다. 데이터를 수집하고 정리하려면 시간과 전문 지식이 필요합니다.
- 설명 가능성 – AI 결정은 설명하기 어려울 수 있습니다. 이로 인해 오류를 찾아 수정하기가 어렵습니다. 더 많은 투명성이 필요합니다.
- 편견 방지 – AI는 훈련 데이터에 존재하는 인간의 편견을 의도치 않게 영속시킬 수 있습니다. 기업은 공정성과 윤리성을 보장해야 합니다.
- 기술 격차 – AI 인재가 부족합니다. 기업은 직원을 재교육하거나 전문가를 고용하는 데 투자해야 합니다.
- 통합의 어려움 – AI는 기존 도구와 다른 시스템을 사용하는 경우가 많습니다. 이를 결합하려면 소프트웨어를 다시 작성해야 할 수 있습니다.
- 사이버 보안 위험 – 해커는 민감한 AI 데이터 및 모델을 조작하거나 훔칠 수 있습니다. 추가적인 보안 보호가 필요합니다.
- 높은 초기 비용 – AI에는 광범위한 기술 인프라가 필요합니다. 큰 시작 비용으로 인해 일부 회사는 방해를 받습니다.
- 워크플로 변경 – 인간과 기계가 협력하면 프로세스가 중단될 수 있습니다. 기업은 역할을 재설계해야 합니다.
- 신뢰 부족 – AI가 실수를 하면 신뢰가 손상됩니다. 빈번한 모니터링과 반복적인 개선을 통해 자신감을 얻을 수 있습니다.
- 신뢰성 유지 – AI는 들어오는 데이터 패턴에 크게 의존합니다. 시간이 지남에 따라 변경되면 유지 관리 없이 성능이 저하됩니다.
콜센터 AI의 미래
AI는 인간 에이전트를 대체하는 것이 아니라 인간 에이전트의 능력을 강화하고 향상시키는 것을 목표로 합니다. 이는 더 큰 집단적 영향력을 가져옵니다. AI를 채택하면 잠재적인 이점이 크지만 과제도 있습니다. 이러한 문제를 인식하면 기업은 적극적으로 문제를 해결할 수 있습니다. 신중한 계획을 통해 AI 성공을 향한 길에서 많은 장애물을 극복할 수 있습니다.
주요 요점
- NLP 기반의 챗봇과 가상 에이전트는 간단한 고객 문의를 자동화하여 셀프 서비스를 향상시킵니다.
- 예측 라우팅은 AI를 사용하여 발신자의 요구 사항에 가장 적합한 상담원을 연결합니다.
- 감정 분석은 고객 상호 작용에서 감정과 불만을 감지합니다.
- 프로세스 자동화는 반복적인 백오피스 작업을 처리하여 상담원이 고객에게 집중할 수 있도록 합니다.
- 처방적 분석은 성능을 모니터링하여 개선 사항을 권장합니다.
- AI 시뮬레이션 교육은 상담원 학습을 위한 현실적인 컨택 센터 환경을 만듭니다.
결론
AI 기반 기술은 효율성, 사용자 정의, 가용성 및 생산성을 향상하여 컨택 센터 운영을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 이러한 변화에서 사람 측면을 관리하는 것이 핵심이지만 AI는 고객 서비스를 새로운 차원으로 끌어올릴 것을 약속합니다. AI와 상담원 간의 시너지 효과는 데이터 기반 통찰력으로 인간의 강점을 보완함으로써 컨택 센터를 새로운 우수성 시대로 이끌 수 있습니다.
자주 묻는 질문
AI는 고객 경험을 어떻게 개선합니까?
AI는 더 빠른 응답 시간, 더 높은 첫 번째 접촉 해결 및 개인화된 상호 작용을 허용합니다.
AI가 컨택센터에서 자동화할 수 있는 일상적인 작업은 무엇입니까?
데이터 입력, 일정 관리, 문서 처리 및 고객 계정 관리.
AI는 어떤 방식으로 인간 에이전트를 지원합니까?
관련 고객 통찰력과 권장 조치를 실시간으로 제공합니다.
컨택센터에서 어떤 새로운 AI 기능이 중요합니까?
고급 자연어 기능, 감정 감지 및 예측 모델링.
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- 출처: https://www.fintechnews.org/innovations-in-ai-transforming-contact-center-operations/
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