고객 서비스를 위한 AI: 이점 및 유스케이스

AI(인공지능)를 고객 서비스 운영에 통합하고자 하는 조직이라면 이것이 단순한 트렌드가 아니라 필수라는 점을 잘 아실 것입니다. AI 기반 자동화 솔루션은 고객 경험 팀이 반복적인 작업을 자동화하고, 대응 시간을 개선하며, 고객의 요구를 신속하고 효과적으로 충족시키는 데 없어서는 안 될 요소가 되었습니다.

이미 챗봇과 가상 에이전트를 통해 고객 서비스를 제공하고 있는 이러한 AI 기반 기술은 빠르게 발전하고 있습니다. 특히 생성형 AI와 AI 에이전트의 등장은 조직이 고객과 상호작용하고, 즉각적이고 개인화된 지원을 제공하는 방식에서 새로운 장을 열고 있습니다.

AI는 고객 경험 제공의 효율성과 반응성을 재정의하면서 빠른 속도로 발전하고 있습니다. 최근 설문 조사에 따르면 41%의 조직이 이미 고객 서비스 운영에 생성형 AI를 도입한 것으로 나타났습니다. 그 이유는 쉽게 알 수 있습니다. 자율적인 고객 지원은 이미 문제 해결 시간을 거의 90%까지 단축시키는 것으로 입증되었습니다.

지금이야말로 빠른 속도로 변화하는 AI 트렌드에 발맞춰야 할 적기입니다. 우선 고객 서비스용 AI가 어떻게 작동하는지 명확히 이해하는 것부터 시작해 보시길 권장합니다. 이 문서에서는 검증된 AI 적용 사례와 새로운 발전이 어떻게 고객 서비스를 재편하고 고객 만족을 높일 수 있는지 살펴보겠습니다. 또한 워크플로 개선부터 고객 데이터 분석까지 다양한 기능, 이점, 유스케이스에 대한 핵심 질문을 다룹니다.

고객 서비스에서 AI란?

고객 서비스 분야에서 AI는 고객 상호작용과 지원 프로세스를 개인화하고, 가속화하며, 자동화하기 위해 AI 기술을 적용하는 것을 의미합니다. 이러한 AI 기반 도구의 범위에는 일상적인 문의에 대한 응답을 자동화하는 것부터 고객 행동과 선호도에 대한 심층적인 인사이트를 제공하는 것까지 모든 것이 포함됩니다.

고객 서비스 분야에서 AI 가장 두드러지게 활용한 사례 중 하나는 챗봇과 가상 비서를 사용하여 자주 묻는 질문에 답하고, 고객에게 문제 해결 과정을 안내하며, 거래를 원활하게 하는 최전선 지원 역할을 하는 것입니다. NLP(자연어 처리)는 이러한 시스템의 중요한 기반 역할을 하며, 고객 요청을 실시간으로 이해하고 대화형으로 응답하여 상호작용이 직관적이고 인간적인 것처럼 느껴지도록 합니다.

비슷한 맥락에서 감정 분석은 AI 기술을 사용하여 이메일, 피드백 양식 및 상호작용과 같은 수신된 정보를 기반으로 고객의 감정과 정서를 측정합니다. 감정을 분석하면 자동화된 시스템이나 인간 고객 서비스 에이전트를 통해 제공되는 고객 문제의 우선순위를 더 빠르게 정하고 대응을 맞춤화하는 데 도움이 됩니다.

에이전트 AI 워크플로는 이제 AI 에이전트를 통해 개별 AI 애플리케이션을 연결하여 통합하고, 원활하고 효율적인 워크플로를 만들어 고객 서비스 팀을 향상시킵니다. 생성형 AI와 지능형 자동화로 강력해진 AI 에이전트는 다양한 도구와 시스템 전반에서 작업을 실행하고, 챗봇, CRM, 분석 플랫폼을 통합하여 고객 서비스 프로세스를 포괄적으로 자동화할 수 있습니다.

고객 서비스에서 AI의 이점

운영 비용이 갈수록 증가하고 고객 충성도를 확보하기 위한 경쟁이 치열해지면서, 고객 서비스 리더들은 점점 더 어려운 과제에 직면하고 있습니다. 그렇다면 이들은 어떻게 해야 빠르고 효과적으로 효율성을 높이면서 급변하는 고객 기대에 부응할 수 있을까요? AI 기술 도입은 이러한 복합적인 목표를 달성할 수 있는 해결책을 제공하며, 효율성 증대, 비용 절감, 개인화 및 정확성 향상 등 다양한 이점을 제공합니다. 리더들은 AI 기반 솔루션을 구현함으로써 고객 서비스 제공에 있어 혁신적인 변화를 기대할 수 있습니다.

효율성과 속도

고객 서비스 분야에서 AI가 제공하는 가장 눈에 띄는 이점 중 하나는 효율성과 속도를 향상시킬 수 있는 능력입니다. 챗봇이든 고객 서비스 팀을 지원하는 AI 에이전트든 AI 기술은 고객 문의를 처리하는 데 걸리는 시간을 줄여 AHT(평균 처리 시간)를 크게 줄일 수 있습니다. AI 기반 시스템은 수요에 따라 지원을 확장하여 조직이 높은 서비스 수준을 유지하면서 더 많은 고객 상호작용을 관리할 수 있도록 합니다.

비용 감소

AI 기반 시스템은 일반적인 고객 요청을 효율적으로 관리하여 인간 에이전트가 더 민감하고 복잡한 케이스에 집중할 수 있도록 합니다. 이러한 변화는 노동 비용을 줄일 뿐만 아니라 전반적인 생산성을 높여 비용 효율적인 자원 배분으로 이어집니다.

연중무휴 24시간 이용 가능

고객은 신속한 응답을 당연시하기 때문에, 글로벌 고객 기반이 없는 기업이라 할지라도 24시간 고객 지원은 중요합니다. AI 기반 가상 에이전트는 컨택센터 운영 시간 외에 고객 지원을 제공할 수 있으며, 지역과 시간대에 맞춰 현지화된 서비스를 제공할 수 있습니다.

개인화

AI 시스템은 과거 행동, 선호도, 구매 내역을 분석하여 맞춤형 제품 추천, 타겟형 프로모션, 맞춤형 지원 솔루션을 제공할 수 있습니다. 개인화는 고객 참여에 있어서 중요한 요소이며, 브랜드가 고객을 소중히 여기고 이해한다는 느낌을 갖도록 돕는 데 도움이 됩니다.

보다 정확한 서비스

지능형 자동화는 오류를 줄이는 것으로 입증된 전략입니다. 고객 서비스 상호작용에서 응답 및 프로세스를 자동화함으로써 기업은 모든 고객 접점에서 일관된 메시지와 정확한 정보를 보장할 수 있습니다.

고객 서비스 분야의 실용적인 AI 적용

AI가 현실 세계에 적용된 사례는 서비스 운영의 효율성과 고객 상호작용의 질을 높이는 데 얼마나 다양한 역할을 하는지 보여줍니다.

다중 채널 지원

AI 에이전트는 사전 훈련된 모델을 사용하여 일상적인 문의와 더 복잡한 문제를 모두 처리할 수 있습니다. 이러한 AI 시스템은 웹사이트, 메시징 앱, 고객 서비스 이메일 등 다양한 채널을 통해 고객과 소통하여 상황에 맞춘 개인화된 응답을 제공할 수 있습니다.

선제적 에이전트 지원

AI 에이전트는 고객과 상호작용하는 동안 인간 에이전트에게 선제적 지원을 제공할 수도 있습니다. 이러한 에이전트 워크플로는 실시간 전문가 제안을 통해 에이전트의 대화로 안내하고 문의 맥락에 따라 관련 정보와 모범 사례를 제시하여 에이전트의 생산성을 높여줍니다. 이러한 종류의 지원을 통해 새로운 팀원은 고객과 상호작용할 때 즉각적이고 전문적인 지원과 지침을 받을 수 있기 때문에 온보딩 프로세스를 보다 빠르게 진행할 수 있습니다.

지능형 티켓 라우팅

고객 서비스에서 AI를 적용하는 또 다른 중요한 분야는 지능형 티켓 라우팅입니다. AI 시스템은 문제 유형, 복잡성, 긴급성과 같은 요소를 기반으로 지원 티켓을 적절한 에이전트에게 자동으로 할당할 수 있습니다. 티켓을 적절한 팀에 배정하면 해결 시간을 줄이고 전체적인 고객 경험을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

응답 요약 및 개선

고객 서비스에서 생성형 AI를 활용하는 한 가지 방법은 보다 효과적이고 간결한 커뮤니케이션 콘텐츠를 만드는 데 도움을 주는 것입니다. AI 시스템은 이전 상호작용에서 얻은 인사이트를 활용하여 더 나은 표현을 제안하고, 맥락을 추가하거나 문의와 관련이 있을 수 있는 추가 정보를 제공할 수 있습니다.

감정 분석

AI 시스템은 고객 커뮤니케이션에서 언어와 어조를 분석하여 감정을 평가하고 고객이 언제 좌절하거나 불만족스러워하는지, 혹은 흥분하거나 행복해하거나 만족스러워하는지 식별할 수 있습니다. 고객이 어떻게 느끼는지를 이해하는 것은 케이스를 올바르게 우선순위화하고 할당하는 데 중요한 요소입니다. 이를 통해 에이전트는 공감적으로 대응하고 이에 따라 접근 방식을 조정하여 보다 긍정적인 상호작용과 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

셀프 서비스 개선

AI 기반 FAQ와 챗봇은 인간의 개입이 필요 없이 고객에게 정보와 솔루션에 즉시 접근할 수 있는 기능을 제공합니다. 고객이 포괄적이고 쉽게 탐색할 수 있는 리소스를 통해 질문에 대한 답을 신속하게 찾을 수 있도록 지원하면 효율성이 높아질 뿐만 아니라 고객 만족도도 증가시킬 수 있습니다.

고객 서비스의 AI를 위한 지능형 자동화

지능형 자동화는 AI의 힘과 자동화된 실행의 안정성을 결합하여 복잡한 프로세스를 가속화합니다. 지능형 자동화의 중요성은 고객 서비스 환경에서 AI의 이점을 실현할 수 있는 수단을 제공한다는 점입니다.

AI를 활용하고자 하는 조직은 지능형 자동화가 제공하는 프레임워크를 사용하여 AI를 안전하고 효과적으로 적용함으로써 고객 서비스 워크플로의 반응성과 효율성을 높이고 지원 업무를 개선할 수 있습니다.

고객 서비스를 위한 지능형 자동화의 핵심 기술

AI와 RPA 통합: 지능형 자동화는 AI의 인지 능력과 RPA의 반복 작업 처리 능력을 결합합니다. 이 통합을 통해 조직은 규칙 기반의 간단한 작업뿐만 아니라 의사 결정과 학습이 필요한 보다 복잡한 프로세스도 자동화할 수 있습니다.

에이전트 워크플로: 에이전트 프로세스라고도 하는 에이전트 워크플로는 복잡한 프로세스의 자동화 수준을 높이기 위해 AI 에이전트를 사용합니다. AI 에이전트는 맥락을 이해하고, 정보를 해석하며, 다른 시스템 및 사용자와 상호작용하기 위해 LLM(대형 언어 모델), 머신러닝, 자연어 처리를 결합합니다.

NLP(자연어 처리): NLP는 AI 시스템이 인간의 언어를 이해하고 해석할 수 있게 하여 고객과의 보다 자연스러운 상호작용을 가능하게 합니다. 이 기능은 챗봇과 가상 비서에게 필수적이며, 고객 문의를 이해하고 적절하게 응답하는 데 도움을 줍니다.

ML(머신러닝): 머신러닝 알고리즘을 사용하면 AI 시스템은 과거의 상호작용을 통해 학습하고 시간이 지남에 따라 개선될 수 있습니다. 이러한 시스템은 고객 데이터와 피드백을 분석함으로써 응답을 향상하고 고객 요구 사항을 해결하는 데 더 효과적으로 활용할 수 있습니다.

고객 서비스에 대한 이점

지능형 자동화를 통해 AI를 적용하면 워크플로가 간소화되고 오류가 줄어들며, 더 빠른 의사 결정을 수행할 수 있습니다. 고객 서비스 부문에서 지능형 자동화의 이점은 운영 전반에서 확인할 수 있으며, 여기에는 평균 처리 시간과 같은 핵심 KPI의 개선이 포함됩니다.

AHT 감소

시스템, 사람, 프로세스를 연결하고 통화 중에 인간 에이전트에게 AI 기반 상황별 지원을 제공하면 대응 시간을 획기적으로 줄일 수 있습니다.

간소화된 워크플로 및 비용 절감

반복적인 작업을 자동화하고 AI를 통합하여 기존 프로세스를 간소화하면 고객에게 서비스를 제공하고 지원 작업을 관리하는 데 필요한 시간과 리소스가 줄어듭니다.

정확도 향상

AI 자동화 워크플로는 오류를 줄이고 모든 고객 상호작용에서 일관적인 메시지를 전달합니다.

개인화된 고객 경험

생성형 AI를 활용한 자동화를 통해 다양한 고객 채널에서 맞춤형 경험을 제공할 수 있습니다. 또한, 일상적인 작업을 자동화함으로써 인간 에이전트는 고객 만족도를 높이는 데 집중할 수 있습니다.

더 강력한 규정 준수

지능형 자동화는 규정 준수를 지원하기 위해 두 가지 역할을 합니다. AI 자동화 워크플로는 요구 사항에 대한 준수율을 높여 규정 준수 실행을 보장할 수 있습니다. 또한 조직의 규정 준수, 개인 정보 보호 및 보안 요구 사항을 준수하도록 AI 가드레일을 설정하는 기능도 제공합니다.

Bancolombia의 성공 사례

12개국에서 1,700만 명의 고객에게 서비스를 제공하는 Bancolombia는 지능형 자동화를 구현한 지점에서 고객 서비스 효율성을 50% 높였습니다. 프런트 오피스 운영에 AI 기반 자동화를 통합하여 고객 만족도가 향상되었고 총 700만 달러에 달하는 새로운 수익원이 창출되었습니다. 이들의 성공은 AI 기반 자동화의 가치를 보여주며 고객 서비스 변화를 이끌어낼 수 있는 능력을 입증합니다.

고객 서비스에 AI를 구현하는 데 있어서의 과제와 고려 사항

잠재적 이점을 최대한 활용하려면 조직은 운영에 AI를 구현하는 데 따른 잠재적인 과제도 이해해야 합니다.

예산 및 리소스: AI 기반 솔루션을 도입하는 데 있어 현실적인 리소스 수요와 관련 비용을 계획하는 것이 중요하지만, AI를 시작하고자 하는 기업에서 종종 간과되곤 합니다. 예산 배정은 초기 도입 단계를 넘어 장기적인 관점에서 이루어져야 합니다. 계획에는 지속적인 유지보수, 업데이트, 지원뿐만 아니라 소프트웨어 라이선스, 하드웨어 및 클라우드 인프라, AI 시스템을 관리하고 최적화할 자동화 전문가 고용 또는 교육 등 인적 자원 수요까지 고려되어야 합니다.

좋은 소식은 예상 투자 수익률과 비용 간의 균형을 맞추는 것이 충분히 가능하다는 것입니다. Bancolombia는 첫 해에 무려 1300%의 투자 수익률을 달성했습니다.

기존 시스템과의 통합: 조직은 일반적으로 CRM(고객 관계 관리), 티켓 발행, 커뮤니케이션을 위해 여러 시스템을 사용합니다. AI 솔루션을 구현하기 전에 내부 기술 환경을 명확히 이해하고, 새로운 AI 도구가 기존 시스템과 효과적으로 통합되는지 확인하세요. 기존 애플리케이션에 AI 솔루션을 통합하는 작업은 복잡할 수 있으며, 서비스 중단을 방지하기 위해 원활한 연결과 설정을 갖춘 솔루션이 필요합니다.

데이터 프라이버시 및 보안: 데이터 프라이버시 및 보안을 보장하는 것은 고객 서비스 운영에 있어 지속적이고 중요한 부분입니다. 조직에서는 고객 데이터의 수집, 저장, 사용을 규정하는 GDPR 및 CCPA와 같은 규정을 준수해야 하기 때문입니다. AI를 구현하면 데이터 액세스 및 사용 방식에 관한 강력한 거버넌스 정책의 필요성을 포함하여 새로운 개인정보 보호와 보안 문제를 야기합니다. 이를 통해 AI 시스템이 고객 정보를 책임감 있게 처리하도록 보장해야 합니다.

지속적인 학습 및 적응: AI 모델은 효과를 유지하기 위해 지속적인 학습과 적응이 필요합니다. 고객의 행동과 선호도가 끊임없이 변화하기 때문에, 조직은 AI 시스템에 새로운 정보와 인사이트를 지속해서 업데이트해야 합니다. 이 지속적인 프로세스에는 최신 데이터로 모델을 정기적으로 재교육하고 알고리즘을 개선하여 정확도를 향상시키는 작업이 포함됩니다. 앞서 언급한 예산 문제와 연결 지어 보면 조직은 AI의 적절성과 효과를 유지하기 위해 이러한 지속적인 학습 주기를 뒷받침할 수 있는 리소스와 프로세스에 투자해야 합니다.

학습 데이터에 포함되지 않은 예외적인 케이스 처리: AI 시스템은 학습 데이터로 적절히 다루어지지 않은 흔하지 않거나 독특한 상황인 예외 케이스를 처리하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 이와 같은 상황에 직면하게 되면 AI 시스템은 부정확한 응답을 제공하거나 고객 요구 사항을 효과적으로 처리하지 못해 고객 경험을 저하시킬 수 있습니다. 이러한 한계를 인식하면 복잡한 문의 사항을 인간 에이전트에게 전달하는 등의 대체 메커니즘을 구현하여 고객이 적절한 지원을 받을 수 있도록 보장할 수 있습니다.

복잡한 문의에 대한 이해 제한: 이와 비슷한 또 다른 과제는 AI가 간단한 작업은 처리할 수 있지만, 인간의 공감이나 맥락적 이해가 필요한 미묘하고 다층적이거나 모호한 요청은 처리하는 데 어려움을 겪을 수 있다는 사실입니다. 이런 한계는 고객 서비스 맥락에서 실제로 문제가 되는데, 감정 지능과 이해력이 필요한 상황이 드물지 않기 때문입니다. 이는 AI 기반 프로세스를 설계할 때 필요 시 인간 에이전트에게 에스컬레이션할 수 있는 경로를 반드시 고려해야 하는 또 다른 이유입니다.

Automation Anywhere로 고객 서비스에 AI 활용하기

AI를 구현할 때 발생하는 과제와 고유한 고려 사항은 AI의 혁신적 잠재력을 안전하고 효과적으로 실현하는 데 지능형 자동화 솔루션이 얼마나 큰 가치를 발휘하는지 잘 보여줍니다. 업계를 선도하는 Automation Anywhere의 플랫폼은 조직이 AI 및 자동화 기술을 효과적으로 활용하는 포괄적인 에이전트 프로세스 자동화 시스템의 일환으로 AI 에이전트를 생성하고 배포할 수 있도록 지원합니다. 사전 구축된 고객 서비스 솔루션은 고객 서비스 워크플로를 신속하게 최적화하고, 고객 상호작용을 개선하며, 지원 지표를 향상시키는 데 도움을 줄 수 있습니다.

Automation Anywhere가 고객 서비스 운영을 어떻게 변화시킬 수 있는지 확인하려면 지금 데모를 요청하고 AI 기반 자동화가 가진 가능성을 알아보세요.