“잠시만 기다려주세요”는 고객 상담 센터를 이용하는 고객들이 가장 듣기 싫어하는 말이자 상담원들이 잠시 상황을 피하기 위해 애쓰는 말일 수 있습니다.
상황에 맞는 정보를 바탕으로 빠르고 정확하며 유용한 답변을 제공하는 것이 효과적인 고객 서비스의 핵심입니다. 여기에 고객의 기분을 고려한 개인화된 답변까지 제공한다면 더욱 좋을 것입니다.
업계에서는 에이전트 어시스트(Agent assists)라고 부르는 기술을 통해 이 모든 것을 더욱 쉽고 빠르게 수행할 수 있습니다.
에이전트 어시스트 기술은 AI와 머신 러닝을 사용하여 통신, 소매 분야를 포함한 여러 업종에서 사람 상담원이 고객과 대화하는데 있어서 도움이 되는 정보와 실시간 제안을 제공합니다.
고객 상담 센터의 기존 애플리케이션과 통합하여 상담원의 온보딩 속도를 높이고, 응답의 정확성과 효율성을 향상시키며, 동시에 고객 만족도와 충성도를 높일 수 있습니다.
에이전트 어시스트 기술의 작동 방식
에이전트 어시스트 기술은 사람 상담원에게 AI 기반 정보와 실시간 추천을 제공하여 보다 개인화된 고객 경험 서비스를 할 수 있도록 지원합니다.
에이전트 어시스트 기술은 고객과의 대화를 인풋(Input)으로 받아 자동 음성 인식(ASR), 자연어 처리(NLP), 머신러닝과 데이터 분석 등 다양한 기술 조합을 사용하여 해당 쿼리에 가장 최적화된 답변에 대한 대한 정확하고 시의적절한 제안을 제공합니다.
고객이 상담원과 대화하는 동안 NVIDIA Riva 소프트웨어 개발 키트와 같은 ASR 툴은 음성을 실시간으로 텍스트로 변환합니다. 그런 다음 이 텍스트는 그 대화의 다양한 측면들을 분석하여 상담원에게 고객 추천 제안들을 제공하는 NLP, AI, 그리고 머신러닝 모델을 통해 실행될 수 있습니다.
먼저 AI 모델은 대화의 문맥을 평가하고 주제를 식별하여 고객의 계정 데이터, 이전 문의 기록, 추천 상품이 포함된 문서, 문제 해결에 도움이 되는 추가 정보 등 상담원에게 필요한 관련 정보를 가져오게 됩니다.
고객이 새로운 전화 요금제로 전환하려고 한다고 가정해 보겠습니다. 예를 들어 에이전트 어시스트 기술은 상담원의 모니터에 해당 회사의 여러 상품들을 비교한 차트를 즉시 표시하여 대화 내내 이를 참고할 수 있도록 할 수 있습니다.
또 다른 AI 모델은 고객이 사용하는 단어를 기반으로 감정 분석을 수행할 수 있습니다.
예를 들어 고객이 “휴대폰 수신이 매우 불만입니다.”라고 말하면 에이전트 어시스트는 고객이 “휴대폰 요금제에 만족하지만 더 저렴한 요금제를 찾고 있습니다.”라고 말하는 상황과는 다른 방식으로 고객에게 접근하도록 상담원에게 조언할 수 있습니다.
또한 고객을 진정시키거나, 격려하거나, 정보를 제공하거나, 갈등 해결을 위해 안내할 때 사용할 수 있는 문구를 상담원에게 제시할 수도 있습니다.
또한 대화가 끝나면 에이전트 어시스트 기술은 상담원이 고객에게 제공할 수 있는 최적의 다음 단계를 개인화하여 제공할 수 있습니다. 또한 상담원에게 향후의 고객 대화 혹은 직원 교육에 도움이 되는 피드백과 함께 전반적인 고객 상담 과정에 대한 요약을 제공할 수도 있습니다.
이러한 모든 ASR, NLP 그리고 AI 기반 기능은 에이전트 어시스트 기술에 통합되어 있으며, 이는 모든 산업 전반에 걸쳐 비즈니스에 점점 더 필수적인 요소가 되고 있습니다.
에이전트 어시스트 기술이 비즈니스와 고객을 돕는 방법
에이전트 어시스트 기술을 활용하면 기업은 생산성, 직원 근속률, 고객 만족도 등 다양한 이점을 얻을 수 있습니다.
전미경제연구국(National Bureau of Economic Research)의 최근 연구에 따르면 에이전트 어시스트 기술은 평균적으로 상담원의 생산성을 14% 까지 향상시켜 줍니다.
우선 에이전트 어시스트 기술은 고객 상담 센터의 전체 통화 시간을 줄여줍니다. 자연어 처리와 지능형 라우팅 알고리즘을 통해 고객의 니즈를 실시간으로 파악할 수 있기 때문에 상담원이 기본적인 고객 정보를 찾거나 데이터베이스를 검색하여 답변을 찾을 필요가 없습니다.
고객 경험 센터에서 놀라운 서비스를 제공하고 있는 통신 기업 T-Mobile은 에이전트 어시스트 기술을 사용하여 매일 수 백만 건의 고객 관리 전화를 처리하고 있습니다. 이 회사는 NVIDIA NeMo 프레임워크를 통해 시끄러운 환경에서도 ASR로 생성된 대화 스크립트의 정확도를 10% 더 높일 수 있었고, Riva는 에이전트 어시스트 기술의 지연 시간을 10배 단축했습니다. (T-Mobile의 NVIDIA GTC 온디멘드 세션을 시청하여 음성 AI에 대해 자세히 알아보세요.)
또한 에이전트 어시스트 기술은 상담원의 온보딩 프로세스를 가속화하여 해당 기업에서 판매하는 제품이나 서비스에 빠르게 익숙해질 수 있도록 지원합니다. 또한 고객 상담 센터 직원들이 스트레스를 적게 받으면서도 높은 수준의 서비스를 제공할 수 있도록 지원하여 기업의 직원 근속률을 높일 수 있습니다.
에이전트 어시스트를 통한 보다 빠르고 정확한 갈등 해결은 꽤 긍정적인 고객의 상담 센터 이용 경험, 더 행복한 고객, 기업의 충성도 향상으로 이어집니다.
각 업종별 활용 사례
에이전트 어시스트 기술은 다음과 같은 다양한 업종에 걸쳐 사용될 수 있습니다:
- 통신 – 에이전트 어시스트은 상담원이 고객에게 전달할 수 있는 자동화된 문제 해결, 기술 팁, 그리고 기타 유용한 정보를 제공할 수 있습니다.
- 소매업 – 에이전트 어시스트 기술은 제품, 기능, 가격, 재고 정보 등을 실시간으로 제안하고 고객 선호도에 따라 언어를 번역할 수 있습니다.
- 금융 서비스 – 에이전트 어시스트는 실시간 알림을 제공하여 금융 사기 시도를 감지할 수 있도록 지원하기 때문에 상담원이 고객 문의 전반에 걸쳐 의심스러운 활동을 인지할 수 있습니다.
최첨단 스타트업을 위한 엔비디아 인셉션(NVIDIA Inception) 프로그램의 멤버인 미네르바 CQ(Minerva CQ)는 실시간 적응형 워크플로우와 행동 단서, 대화 제안 그리고 지식 표면화를 결합하여 더 빠르고 더 나은 결과를 도출하는 에이전트 어시스트 기술을 제공합니다. Riva, NeMo 그리고 NVIDIA Triton 추론 서버를 기반으로 하는 이 기술은 에너지, 헬스케어, 그리고 통신 분야의 상담원들을 지원하는 데 중점을 두고 있습니다.
에이전트 어시스트 기술의 역사와 미래
에이전트 어시스트 기술의 전신은 컴퓨터 기반 시스템이 수동 통화 라우팅을 처음 대체한 1950년대로 거슬러 올라갑니다.
최근에는 지능형 가상 어시스턴트가 등장했는데, 이는 일반적으로 사람이 개입하지 않는 자동화된 시스템이나 봇입니다.
스마트 기기와 모바일 기술로 인해 질문에 답하고, 미리 알림을 설정하고, 음악을 재생하고, 홈 기기를 제어하고, 기타 간단한 작업을 처리할 수 있는 지능형 가상 비서의 인기가 높아졌습니다.
그러나 복잡한 작업과 문의, 특히 고객 서비스를 핵심으로 하는 기업의 경우 상담원이 AI 기반 제안을 통해 보강될 때 가장 효율적으로 해결할 수 있습니다. 바로 이 지점에서 에이전트 어시스트 기술이 등장했습니다.
이 기술은 다음과 같은 과제를 해결해야 하는 등 앞으로 발전 가능성이 무궁무진합니다:
- 변화하는 고객의 기대와 선호도에 맞춰 상담원 지원 방법을 개발해야 합니다.
- 상담원 지원 AI 모델을 통해 대화를 실행하기 전에 암호화 및 기타 방법을 통해 기밀 또는 민감한 정보를 대화에서 제거하여 데이터 프라이버시 및 보안을 더욱 보장합니다.
- 에이전트 어시스트를 대화형 디지털 아바타와 같은 다른 새로운 기술과 통합하여 최종 사용자를 보고, 듣고, 이해하고, 소통하여 고객의 감성을 향상시키면서 고객을 도울 수 있습니다.
NVIDIA 음성 AI 기술에 대해 자세히 알아보세요.