- 생성형 AI는 더 스마트한 챗봇과 개인화된 추천을 통해 기업이 고객을 지원하는 방식을 변화시키고 있습니다.
- 옥타퍼스 에너지의 AI 봇은 250명의 직원이 처리할 수 있는 작업을 처리하며 만족도를 높이고 있습니다.
- 존 핸콕은 AI를 활용해 일상적인 문의를 처리함으로써 인간 상담원이 복잡한 문제에 집중하여 서비스를 개선하고 있습니다.
이미 고객 서비스 분야에서 파장을 일으키고 있는 생성형 AI의 능력은 기업들이 고객과 상호작용하는 방식을 혁신할 준비를 하고 있습니다. 고객-facing 챗봇 및 기타 애플리케이션을 통해 기업은 효율성, 개인화 및 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
생성형 AI와의 향상된 고객 상호작용
생성형 AI는 고객 서비스의 지형을 빠르게 재형성하며, 전통적인 규칙 기반 챗봇을 훨씬 뛰어넘는 향상된 기능을 제공하고 있습니다. ChatGPT와 같은 고급 도구 덕분에 조직은 이제 고객의 문의를 더 잘 이해하고 전례 없는 정확성과 미묘함으로 응답하는 챗봇을 배포할 수 있습니다.
규칙 기반 counterparts와 달리, 생성형 AI 기반 챗봇은 복잡한 질문을 이해하고 자연스럽고 대화식 방식으로 응답하는 데 뛰어납니다. 이 개선은 더 효과적이고 개인화된 고객 상호작용으로 이어지며, 고객 서비스 품질의 기준을 크게 높입니다.
옥타퍼스 에너지의 성공 스토리
생성형 AI의 고객 서비스 분야에서의 탁월함을 보여주는 두드러진 예 중 하나는 영국 에너지 공급업체 옥타퍼스 에너지(Octopus Energy)입니다. 그들은 놀라운 결과와 함께 대화형 AI를 고객 지원 채널에 원활하게 통합했습니다. 이 AI 기반 봇은 문의를 간소화했을 뿐만 아니라 인간 에이전트보다 더 높은 고객 만족도 점수를 달성했습니다. 봇의 효율성은 250명의 인간 에이전트에 해당하는 작업을 수행할 수 있게 하며, 전화, 온라인 채팅, 소셜 미디어 메시징 등 여러 채널을 통해 24/7 지원을 제공합니다.
질문 답변을 넘어: 생성형 AI의 기타 응용 분야
생성형 AI의 고객 서비스 분야에서의 잠재력은 고객 문의 답변을 훨씬 뛰어넘습니다.
다음은 처리할 수 있는 추가 작업들입니다.
맞춤형 추천: 고객 데이터와 이전 상호작용을 활용하여 생성형 AI는 맞춤형 제품 또는 서비스 추천을 제공하여 전반적인 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다.
대화형 검색: 생성형 AI는 온라인 FAQ 섹션을 탐색하여 '내 소포는 어디에 있나요?'와 같은 자연어 쿼리를 해석하고, 관련 FAQ 응답으로 고객을 안내하거나 여러 언어로 맞춤형 답변을 제공할 수 있습니다.
데이터 최적화: 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있는 AI의 능력은 공통적인 불만 사항 식별 및 고객 트렌드 분류와 같은 실행 가능한 통찰력을 도출하여 운영 개선을 지원합니다.
인간 에이전트 지원: 생성형 AI는 일반적인 쿼리에 대한 응답 자동화, 과거 불만 사항 및 해결책 요약, 제품 추천 생성을 통해 인간 에이전트를 보완합니다. 이러한 지원은 인간 에이전트가 자신의 전문성이 빛을 발하는 더 복잡한 고객 상호작용에 집중할 수 있게 합니다.
존 핸콕, 대화형 AI 도구 수용
금융 서비스 분야의 오랜 주자인 존 핸콕(John Hancock)은 고객 서비스에서 대화형 AI 도구의 잠재력을 수용했습니다. 마이크로소프트와의 협력으로, 이 회사는 일반적인 고객 문의 및 문제를 해결하기 위해 Azure Bot Service와 같은 솔루션을 배포했습니다.
코로나19 팬데믹의 정점에서 존 핸콕의 콜센터는 전화 수요 급증을 목격했으며, 이는 고객 요구를 충족하기 위한 혁신적인 솔루션이 필요함을 의미했습니다. 챗봇 어시스턴트는 일반적인 문의를 처리하기 위한 신뢰할 수 있는 솔루션으로 부상하여 메시지 및 전화 통화의 양을 효과적으로 줄였습니다. 결과적으로 이는 인간 콜센터 직원이 더 복잡한 사례에 집중할 수 있도록 하여 특정 요구가 있는 고객들에게 개인화된 주의가 제공되도록 보장했습니다.
이 구현은 고객 대기 시간 단축, 콜센터 직원의 향상된 업무 경험, 그리고 고객 서비스 향상에 재투자할 수 있는 상당한 비용 절감을 포함하여 수많은 혜택을 제공했습니다.
또한, 존 핸ancock의 대화형 AI 수용은 고객 서비스 팀의 기술 향상을 이끌었으며, 이는 AI 관련 기술을 습득하여 그들의 역할을 미래-proof화했습니다.
고객 서비스 분야에서의 생성형 AI의 부상
고객 서비스 분야에서의 생성형 AI의 영향력은 부인할 수 없습니다. IBM 비즈니스 가치 연구소에 따르면, 이는 CEO들의 최우선 과제가 되었으며, 85%의 임원들이 향후 2년 내에 생성형 AI와 고객 간의 직접적인 상호작용을 예상하고 있습니다. 이 추세는 경쟁력을 유지하고 탁월한 고객 경험을 제공하려는 기업들이 앞서 나가는 것의 중요성을 강조합니다.
생성형 AI는 고객 서비스 영역에서 강력한 힘으로 자리 잡았으며, 기업들이 고객과 상호작용하는 방식을 근본적으로 재형성하고 있습니다. 정확성과 미묘함으로 쿼리를 이해하고 응답할 수 있는 능력은 전통적인 규칙 기반 시스템과 구별됩니다. 옥타퍼스 에너지와 존 핸콕의 사례 연구는 생성형 AI가 운영을 간소화하고, 고객 만족도를 높이며, 인간 에이전트가 고부가가치 작업에 집중할 수 있도록 지원하는 방법을 보여줍니다.
생성형 AI에 대한 업계의 증가하는 관심은 이 기술이 단순한 트렌드가 아니라 고객 서비스의 미래임을 분명히 합니다. 이 변화를 수용하지 못하는 기업들은 점점 더 경쟁적인 환경에서 뒤처질 위험이 있습니다. 고객 서비스가 생성형 AI에 더 많이 의존함에 따라, 고객들은 더 빠르고, 더 개인화되며, 효율적인 지원을 기대할 수 있으며, 이는 그들의 경험을 더욱 만족스럽게 만듭니다.
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란다 모세스
란다 모세스는 Cryptopolitan의 편집자이자 기자로, 기술, AI, 로봇공학, 암호화폐, 사기 및 해킹을 담당합니다. 그녀는 2017년부터 암호화폐 분야에서 활동해 왔으며, 포워드 프로토콜, 아마직스, 크립토소니아크에서 역할을 수행했습니다. 란다는 브래드포드 대학교에서 전기전자공학을 전공했습니다.
