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고객 서비스의 AI

고객 서비스에서 AI의 성장 추세와 귀하의 조직이 지능형 기술을 사용하여 고객 경험을 개인화하고 비용을 절감할 수 있는 방법에 대해 알아보세요.

AI 기반 고객 서비스란 무엇인가요?

AI 강화 고객 서비스는 자연어 처리(NLP), 기계 학습 및 디지털 도우미와 같은 AI 기술 및 도구를 사용하여 고객 환경을 개선하고 작업을 간소화하는 것입니다.

AI는 사람을 대체하기보다는 고객 서비스 팀과 함께 작업하여 일상적인 작업을 자동화하고 지능형 지원을 제공합니다. 고객 서비스에서 AI는 팀이 복잡하고 높은 가치의 작업에 더 많은 시간을 집중할 수 있도록 하고, 상호작용을 개인화하고 문제를 해결하며 만족도를 높이는 데 필요한 통찰력을 생성합니다.

핵심 사항

  • AI 강화 고객 서비스는 AI 기술을 사용하여 일상적인 작업을 자동화하고 지능형 지원을 제공하여 조직이 더 효율적이고 개인화된 서비스를 제공할 수 있도록 합니다.
  • 고객 서비스를 혁신하는 AI 기술에는 NLP, 기계 학습, 예측 분석 및 감정 분석이 포함됩니다.
  • 일반적인 AI 기반 고객 서비스 도구에는 챗봇, 가상 비서, 음성 AI 비서, 자동화된 티켓 시스템, AI 에이전트 및 고객 서비스 분석이 포함됩니다.
  • 고객 서비스에 AI를 구현하는 단계에는 비즈니스 요구 사항 평가, 인프라 및 데이터 준비, 적절한 AI 기술 선택, 팀 교육 및 성과 모니터링이 포함됩니다.
  • AI 구현의 도전 과제에는 보안 위험, 통합 문제, 개인화 부족, 제한된 신뢰성, AI 도구에 대한 저항 및 책임 있는 AI에 대한 우려가 포함됩니다.
  • AI 기반 고객 서비스의 실제 사례는 하이브리드 고객 지원 솔루션, 자동화된 워크플로우 및 AI 에이전트의 이점을 강조합니다.
  • AI 고객 서비스의 미래 트렌드에는 NLP, 감정 AI, 하이퍼 개인화 및 몰입형 경험의 발전이 포함됩니다.

고객 서비스에서 AI의 장점

고객 서비스에서 AI는 귀하의 조직이 능동적이고 개인화된 경험을 효율적으로 제공하는 데 도움이 되는 여러 가지 이점을 제공합니다:

  • 효율성 및 생산성 향상. AI로 강화된 서비스 팀은 더 큰 효율성과 속도로 작업할 수 있습니다. 예를 들어, 고객 서비스의 AI 챗봇은 기본적인 고객 질문에 신속하게 답변하고, 자동화된 워크플로우는 반복적인 작업을 제거하여 인간의 실수를 최소화합니다.

  • 응답 시간을 줄입니다. 고객 셀프 서비스 도구를 사용하면 고객이 즉각적인 응답을 받아 긴 대기 시간을 없앨 수 있습니다. 고객의 특정 질문이나 우려 사항이 셀프 서비스 도구로 해결되지 않는 경우, 지능형 라우팅 시스템이 고객을 적절한 라이브 상담원과 신속하게 연결할 수 있습니다. 연결되면 상담원은 문제 해결을 가속화하는 데 필요한 AI 생성 통찰력과 권장 사항에 접근할 수 있습니다.

  • 사전 예방적이고 개인 설정된 환경을 지원합니다. AI는 고객 데이터와 과거 상호작용을 분석하여 콜센터 상담원, 현장 서비스 기술자 및 기타 고객 대면 직원에게 각 고객의 고유한 요구 사항과 다음 최선의 행동에 대한 맞춤형 권장 사항을 제공합니다. 고객 여정 전반에 걸쳐 고객 관리를 개선하기 위한 AI의 사용은 관계와 충성도를 강화합니다.

  • 운영을 최적화합니다. AI는 워크플로우를 간소화하고 고객과 직원이 질문에 답하고 문제를 해결하는 데 필요한 정보에 신속하게 연결되도록 하여 효율적인 자원 할당에 기여합니다. AI는 또한 어떤 서비스 문의가 셀프 서비스 도구로 가장 잘 처리되고 어떤 것이 인간의 개입이 필요한지를 결정하여 비용이 많이 드는 에스컬레이션을 최소화합니다.

  • 항상 이용 가능한 지원을 제공합니다. 고객 서비스의 AI 챗봇은 고객이 어디에 있든, 언제 필요하든 빠른 서비스를 받을 수 있도록 도와줍니다. 이러한 편의성 수준은 조직이 높은 지원량을 효과적으로 관리하면서 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다.

  • 직원의 번아웃 및 이직률을 줄이는 데 도움이 됩니다. AI는 고객 서비스 및 지원 팀이 공감, 창의적 문제 해결 및 비판적 사고와 같은 의미 있고 보람 있는 작업을 수행할 수 있는 더 많은 시간을 제공합니다. 번아웃 및 이직률이 줄어들어 조직은 지속적으로 새로운 직원을 모집하고 교육하는 비용을 절감할 수 있습니다.

고객 서비스에서 AI가 작동하는 방식

AI와 기타 고급 기술이 고객 서비스란 무엇인지와 그것이 할 수 있는 일들을 변화시키고 있습니다:

  • NLP는 AI 시스템이 인간의 언어를 자연스럽게 이해하고 해석하며 반응할 수 있게 하여 사람과 AI 기반 인터페이스 간의 상호작용을 더 직관적이고 매력적으로 만듭니다.

  • 기계 학습 알고리즘은 방대한 고객 데이터와 상호작용에서 패턴을 분석하고 식별하여 AI 도구가 더 정확하고 관련성 있는 응답을 제공하는 방법을 학습합니다.

  • 예측 분석은 과거 데이터를 사용하여 고객의 필요와 선호를 예측하여 고객 서비스 팀이 추천을 개인화하고 잠재적인 문제를 사전에 해결할 수 있도록 합니다.

  • 감정 분석은 이메일, 채팅, 설문조사 및 소셜 미디어에서 통찰력을 얻어 조직이 고객의 우려, 불만 및 브랜드 인식을 더 잘 이해하고 적절하게 대응할 수 있도록 돕습니다.

  • 생성형 AI는 훈련된 데이터를 기반으로 텍스트, 이미지 또는 비디오와 같은 새로운 콘텐츠를 생성하는 AI의 한 유형입니다. 고객 서비스에서의 여러 응용 프로그램에는 고객 통화 중 메모 작성을 자동화하고 주요 작업 항목을 포함한 자세한 통화 요약을 제공하여 콜센터 생산성을 높이는 것이 포함됩니다.

일반적으로 사용되는 AI 기반 고객 서비스 도구

조직은 고객 서비스 운영을 향상시키기 위해 다음과 같은 많은 AI 도구를 사용합니다:

  • 챗봇과 가상 비서는 NLP와 기계 학습을 사용하여 고객에게 실시간 지원을 제공하는 셀프 서비스 도구입니다. AI 챗봇은 고객 서비스에서 간단하고 직설적인 질문을 이해하고 미리 정의된 스크립트를 사용하여 응답합니다. 반면, 가상 비서는 고객이 약속을 예약하거나 거래를 처리하는 등의 복잡한 작업을 도와줄 수 있습니다. 그들은 또한 각 고객의 요구에 맞춘 개인화된 대화에 참여할 수 있습니다.

  • 음성 AI 비서는 음성 인식 기술을 사용하여 인간의 개입 없이 전화 기반 문의를 효율적으로 처리합니다. 그들은 대화에 참여하고, 질문에 답변하며, 작업을 수행하여 개인화된 지원을 제공하고 대기 시간을 줄입니다.

  • 지능형 티켓 시스템은 각 고객의 현재 필요, 상호작용 이력 및 인구 통계에 따라 지원 티켓을 분류, 우선 순위 지정 및 라우팅하여 고객 지원을 간소화합니다. 고객을 다음 사용 가능한 상담원에게 라우팅하는 대신, 지능형 티켓 시스템은 고객의 전문성과 업무량에 따라 고객을 자동으로 상담원에게 라우팅하여 문의 분배를 최적화하고 더 빠른 문제 해결을 보장합니다.

  • AI 에이전트는 고객과 실시간으로 지원을 제공하여 생산성과 고객 만족도를 높입니다. 예를 들어, AI 기반 지식 기반은 고객에게 일반적인 질문에 대한 즉각적인 답변을 제공하여 인간 지원의 필요성을 줄입니다. 또한 AI 도구는 라이브 상담원이 맥락과 이력을 기반으로 고객에게 응답하는 데 도움이 되는 권장 사항을 생성합니다.

  • 자율 AI 에이전트는 개인, 팀 또는 부서를 대신하여 비즈니스 프로세스를 실행하고 조정합니다. 예를 들어, 케이스 관리 에이전트는 케이스 생애 주기 전반에 걸쳐 주요 작업을 자동화하고, 일정 운영 에이전트는 변화하는 근무 조건에 따라 현장 기술자의 일정을 최적화합니다.

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  • 고객 서비스 분석 도구는 NLP, 기계 학습 및 예측 분석을 사용하여 고객 통찰력(예: 생애 가치 또는 이탈 위험)을 생성합니다. 이 정보는 전략적이고 데이터 기반의 결정을 내리는 데 사용될 수 있습니다.

고객 서비스에 AI를 구현하는 단계별 실행

고객 서비스 운영에 AI를 성공적으로 구현하기 위해 다음 단계를 따르세요:

  1. 비즈니스 요구 사항 및 목표 평가. 고객 서비스의 문제점을 파악하고 AI가 가장 큰 가치를 창출할 수 있는 영역을 결정하세요. 여러분은 헬프 데스크 소프트웨어만 현대화할 수도 있고 고객 서비스 소프트웨어의 전체 제품군을 현대화할 수도 있습니다.

  2. 인프라 및 데이터 준비. 조직이 AI 구현을 지원할 수 있는 데이터 저장 및 처리 능력과 같은 필요한 인프라를 갖추고 있는지 확인하세요. 또한, 데이터가 정리되고 조직되어 AI 분석을 위해 준비되어 있는지 확인하세요.

  3. 적합한 AI 기술 선택. 필요와 목표에 맞고 기존 CRM, ERP 및 기타 시스템과 통합되는 AI 솔루션을 선택하여 통합된 경험을 보장하세요.

  4. 팀 교육: AI 도구를 사용하여 혜택을 최대화하는 방법에 대한 포괄적인 교육을 고객 서비스 팀에 제공합니다.

  5. AI 모델 교육. AI 모델을 지속적으로 개선하고 업데이트하여 과거 상호작용에서 학습하여 시간이 지남에 따라 발전하도록 하세요.

  6. 성능 모니터링 및 최적화. AI 솔루션의 성능을 지속적으로 모니터링하고 고객 및 에이전트의 피드백을 수집하세요. 효율성과 효과성을 개선하기 위해 필요에 따라 조정하세요.

  7. 모범 사례 준수. AI를 계획하고 구현하는 과정에서 데이터 프라이버시 및 보안 조치와 같은 모범 사례를 유지하세요.

고객 서비스에 AI를 구현할 때의 여섯 가지 일반적인 도전 과제

여기 여섯 가지 일반적인 도전 과제와 이를 극복하는 방법이 있습니다.

  1. 보안 및 데이터 프라이버시 위험
    도전 과제: AI 시스템은 민감한 고객 데이터를 처리하므로 사이버 위협의 표적이 되고 프라이버시 문제를 일으킵니다.
    솔루션: 강력한 암호화, 엄격한 접근 제어 및 데이터 보호 규정 준수를 구현합니다. 고객에게 데이터 사용 정책을 알리고 선택 해제 옵션을 제공하세요.

  2. 기존 시스템과의 통합
    도전 과제: AI 도구는 기존 CRM, ERP 및 연락 센터 플랫폼과 함께 작동해야 하므로 기술적 복잡성이 발생합니다.
    솔루션: 오픈 API가 있는 AI 솔루션을 사용하고 기존 기술 스택과의 호환성을 보장하세요. IT 팀과 협력하여 중단을 최소화하는 단계적 AI 채택 전략을 개발하세요.

  3. 개인화 부족
    도전 과제: AI 강화 상호작용은 비인격적으로 느껴질 수 있으며, 고객은 보다 맞춤화된 경험을 기대합니다.
    솔루션: 고객의 역사, 선호도 및 과거 상호작용에 대한 AI 모델을 사용하여 개인화되고 맥락에 맞는 응답을 제공하세요.

  4. 제한된 신뢰성
    도전 과제: AI 디지털 어시스턴트는 때때로 복잡하고 다단계의 고객 문의를 처리하는 데 어려움을 겪어 고객을 실망시키는 잘못되거나 불완전한 응답을 초래할 수 있습니다.
    솔루션: AI가 일상적인 질문을 처리하고 복잡한 사례를 라이브 상담원에게 에스컬레이션하는 하이브리드 지원 모델을 구현하세요. 지식 기반을 정기적으로 업데이트하고 실제 고객 상호작용에 대해 AI를 지속적으로 교육하여 맥락 이해를 개선하세요.

  5. AI 도구 사용에 대한 저항
    도전 과제: 일부 직원은 AI 기술을 채택하는 데 느릴 수 있으며, 일부 고객은 인간 지원을 선호할 수 있습니다.
    솔루션: 적절한 교육을 제공하고 직원에게 AI의 이점을 명확히 보여주세요. 고객 상호작용을 자연스럽고 유용하게 만들고 필요할 때 라이브 상담원으로 원활하게 전환하세요.

  6. 책임 있는 AI 문제
    도전 과제: AI 모델은 훈련 데이터에서 편향을 물려받아 고객에 대한 불공정하거나 일관되지 않은 대우를 초래할 수 있습니다.
    솔루션: 다양한 훈련 데이터 세트를 보장하고 편향을 감지하고 완화하기 위해 공정성 감사를 시행하세요. AI 주도 결정 및 행동에 대한 명확하고 이해하기 쉬운 설명을 제공하는 설명 가능한 AI(XAI) 기술을 사용하세요.

AI 기반 고객 서비스의 실제 사례

수많은 조직이 AI를 통해 고객 경험을 혁신했습니다. 다음은 실제 성공 사례의 몇 가지 예입니다.

  • 글로벌 제조업체는 연간 6억 건 이상의 기술 지원 연락을 처리하며 AI로 고객 지원을 개선하고자 했습니다. 회사는 고객이 문제를 신속하게 해결할 수 있도록 돕는 셀프 서비스 대화형 인터페이스를 통해 고객과 소통하는 가상 비서를 배포했습니다. 필요할 경우, 비서는 고객의 특정 문제에 대한 귀중한 맥락 정보를 가지고 라이브 연락 센터 상담원에게 원활하게 전환할 수 있습니다.
    핵심 사항: 하이브리드 지원 솔루션을 통해 고객은 더 빠른 응답 및 해결 시간을 경험합니다.

  • 대형 영국 금융 서비스 기관은 연간 5천만 건 이상의 고객 상호작용 관리를 간소화하고자 했습니다. 은행은 고객 데이터를 360도 뷰로 집계하고 부서 간 예약을 자동화하며 연간 수백만 달러의 소프트웨어 절감을 생성하는 단일 직관적인 고객 참여 플랫폼에 여러 기존 시스템을 통합했습니다.
    핵심 사항: 디지털 도구로 서비스 팀을 강화하면 고객 유지를 촉진하여 조직이 빠르고 개인화된 서비스에 대한 고객 기대를 충족하도록 돕습니다.

  • 글로벌 기술 회사는 고객에게 프리미엄 지원 팀에 더 빠르게 접근할 수 있도록 하면서 상담원의 반복 작업을 간소화하고 자동화하고자 했습니다. 고객이 9개 언어로 상담원과 24시간 소통할 수 있도록 하는 AI 에이전트를 도입하고, 고객 문제에 대한 최적의 솔루션을 식별하는 데 필요한 통찰력을 제공했습니다. 프리미엄 지원 팀의 평균 처리 시간은 20% 감소하고 생산성은 15% 증가했습니다.
    핵심 사항: AI는 반복적인 작업에서 서비스 담당자를 확보하여 고객 문제 해결에 집중할 수 있도록 도와줍니다.

고객 서비스에서 AI가 진화하는 방식

새로운 기술 발전은 비즈니스에서 AI 채택을 계속 촉진할 것입니다. 고객 서비스 조직은 다음과 같은 새로운 AI 기술 및 트렌드에서 경쟁 우위를 얻을 것입니다:

  • 고급 NLP: NLP의 지속적인 발전은 AI 시스템과 고객 간의 더욱 정교하고 인간과 유사한 커뮤니케이션 및 상호작용을 가능하게 할 것입니다.

  • 감정 AI: AI 시스템은 인간의 감정을 인식하고 시뮬레이션하며 반응하는 데 더 능숙해져 AI 기반 고객 서비스 및 지원 도구가 더 큰 공감을 표현할 수 있게 될 것입니다.

  • 강화된 개인 설정: AI 시스템은 계속해서 고급 데이터 분석 기술을 사용하여 개별 고객 동작 및 기본 설정을 더 잘 이해할 수 있습니다. 더 깊은 통찰력을 갖춘 이러한 시스템은 그 어느 때보다 개인화된 경험을 창출할 수 있을 것입니다.

  • 다른 혁신적인 기술과 통합: AI 시스템은 IoT(사물 인터넷) 디바이스와 점점 더 통합하여 사전 고객 지원을 제공할 것입니다. 또한, 증강 현실(AR) 및 가상 현실(VR) 기술과 연결하여 몰입형 경험을 창출할 것입니다.
태블릿을 들고 있는 여성.

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자주 묻는 질문

  • 고객 서비스에 대한 AI는 고객 상호작용을 자동화하고 개인화하기 위해 챗봇, 가상 비서 및 예측 분석과 같은 AI 기술을 사용하는 것입니다. AI는 전통적인 고객 서비스 방법을 보완하여 효율성을 개선하고 응답 시간을 줄이며 만족도를 높입니다.
  • AI는 전통적인 고객 서비스 방법을 대체하는 것이 아니라 보완합니다. AI는 일상적인 작업과 질문을 처리하여 인간이 비판적 사고와 공감이 필요한 더 복잡하고 가치 있는 상호작용에 집중할 수 있도록 합니다. AI는 실시간 응답, 개인화된 추천 및 24시간 가용성을 제공하여 전반적인 고객 서비스 경험을 향상시킵니다.
  • 고객 서비스에서 AI의 미래는 자연어 처리(NLP), 감정 AI, 하이퍼 개인화 및 IoT 장치와의 통합에서 발전을 포함합니다. 이러한 발전은 보다 자연스럽고 공감적인 고객 상호작용과 고객의 요구를 사전에 식별하고 해결하는 예측 서비스를 이끌어낼 것입니다.
  • 조직은 AI를 사용하여 일상적인 작업을 자동화하고 응답 시간을 줄이며 경험을 개인화하여 고객 서비스를 혁신할 것입니다. 조직은 또한 AI를 사용하여 더 높은 양의 고객 문의를 보다 효율적으로 처리하고, 사전 지원을 제공하며, 더 강력한 관계를 구축할 것입니다.
  • 고객 서비스에서 AI의 예는 NLP와 기계 학습을 사용하여 고객과 인간과 같은 대화를 나누는 AI 기반 챗봇입니다. 챗봇은 실시간으로 일반적인 질문에 답하고, 약속을 예약하며, 관련 정보를 제공하여 라이브 담당자의 부담을 줄이고 전반적인 고객 경험을 개선합니다. 필요할 경우 복잡한 문제를 라이브 담당자에게 에스컬레이션할 수도 있습니다.

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