AI 챗봇은 무엇인가요?

고객은 정해진 영업시간 외에도 종종 도움이 필요하며, 언제든지 제품을 둘러보고 지원을 요청합니다. AI 챗봇은 웹사이트뿐만 아니라, 메시징 앱이나 소셜 미디어 등 고객이 브랜드와 소통하는 다양한 채널에서 이를 지원할 수 있습니다. 이러한 인공 지능(AI) 기반 도우미는 질문에 답변하고, 사용자에게 길잡이 역할을 하며 24시간 내내 작동합니다. 일반적인 요청은 처리하고, 보다 복잡한 문제는 직원에게 전달하여 고객이 언제나 필요한 지원을 받을 수 있도록 돕습니다.

중소기업의 91% 가 인공지능이 매출을 높인다고 응답한 것을 보면, AI 챗봇이 단순한 유행이 아님은 분명합니다. 하지만 AI가 처음이라면 이런 궁금증이 생길 수 있습니다. “AI 챗봇이 정확히 뭔가요? 그리고 어떤 점이 좋은 걸까요?” 지금부터 하나씩 살펴보겠습니다.

살펴볼 내용:

• AI 챗봇 정의
• 챗봇, AI 챗봇, AI 에이전트의 차이점
• AI 챗봇은 어떻게 작동하나요?
• AI 챗봇의 유형
• AI 챗봇의 이점
• 비즈니스 전반에서 AI 챗봇을 사용하는 방법
• 비즈니스에 적합한 AI 챗봇을 선택하는 법
• AI로 비즈니스의 새로운 가능성을 경험하세요

AI 챗봇은 AI를 활용해 실시간으로 문의를 이해하고 응답하며, 최종 사용자와의 인간 대화를 시뮬레이션하는 디지털 어시스턴트입니다. 기존 챗봇이 미리 정해진 규칙과 응답에 의존했던 것과 달리, AI 챗봇은 자연어 처리(NLP)와 머신 러닝(ML)을 활용해 사용자 요청에 따라 질문을 이해하고 응답합니다.

이러한 기능 덕분에 챗봇은 더 자연스럽고 관련성 높은 대화에 참여할 수 있으며, 시간이 지나면서 사용자 입력을 바탕으로 학습하고 문제를 더욱 정확하고 효율적으로 처리하는 방식을 발전시킬 수 있습니다. 질문에 답변하고, 제품을 추천하며, 거래를 유도할 수도 있습니다. 또한 정보를 수집하고, 빠르게 해결책을 제시할 수 있으며, 심지어 인간처럼 반응하도록 설계되어 있습니다. 예를 들어, 서비스 영역에서 AI 챗봇은 연중무휴 24시간 응답을 제공해 프로세스를 간소화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이는 대기 시간을 줄이고, 전반적인 효율성을 높이며, 고객 경험을 향상시키는 데 기여합니다.

하지만 이러한 AI 챗봇은 단순히 고객 서비스 역할에 그치지 않습니다. 내부 팀을 지원할 수도 있습니다. 예를 들어 세일즈 AI 챗봇은 담당자, 잠재 고객, 그리고 기업의 영업 목표에 대한 구체적인 정보를 바탕으로, 담당자가 피치, 협상, 이의 제기 처리 등을 연습할 수 있도록 코치 역할을 수행할 수 있습니다.

최근 몇 년 사이 다양한 종류의 봇들이 등장하면서, AI 에이전트와 챗봇을 구분하기가 점점 더 어려워지고 있습니다. 가장 기본적인 형태는 규칙 기반 챗봇입니다. 이들은 정해진 입력에 대해 미리 정의된 응답만을 따릅니다. 반면, 컨텍스트 기반 AI 챗봇은 보다 고도화된 형태로, 머신러닝과 자연어 처리를 활용해 대화의 맥락을 이해할 수 있습니다. 이들은 AI 에이전트의 한 유형이기도 합니다. AI 에이전트는 이보다 더 넓은 범주의 자율 에이전트를 포함하며, 에이전틱 AI를 사용해 스스로 행동하고, 지속적으로 학습하며, 변화에 적응하고, 인간과 협력할 수 있습니다.

다음으로는 이들 간의 차이를 조금 더 자세히 살펴보겠습니다.

기존 챗봇은 미리 정해진 규칙과 스크립트된 응답을 기반으로 사용자와 상호작용합니다. 주로 일반적인 고객 지원 질문에 답하는 등 기본적인 상호작용에만 제한됩니다. 챗봇도 AI 챗봇이나 AI 에이전트와 유사한 대화형 인터페이스를 갖추고 있지만, 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하는 AI처럼 언어를 이해하지는 못합니다.

챗봇은 자주 묻는 질문에 빠르고 일관된 응답을 제공할 수 있어, 루틴한 고객 서비스 문의를 처리하거나 기본 정보를 수집하고, 관련 리소스를 안내하는 데 적합한 비용 효율적인 솔루션입니다. 따라서 단순하고 반복적인 업무에는 효과적이지만, 열린 형태의 자유로운 대화를 처리하도록 설계된 것은 아닙니다.

지금까지 살펴본 것처럼, AI 챗봇은 사람과 직접 상호작용하도록 설계되어 있습니다. 머신러닝과 자연어 처리(NLP)의 도움으로 일상적인 대화를 이해하고, 생성형 AI를 통해 사람처럼 응답을 만들어낼 수 있습니다. 이러한 시스템은 일반적으로 방대한 데이터를 학습한 대형 언어 모델(LLM)을 기반으로 구축되기 때문에, 더 섬세하고 맥락을 이해한 상호작용이 가능합니다.

AI 챗봇은 지능적인 대화가 필요한 다양한 디지털 환경에서 널리 활용됩니다. 웹사이트나 메시징 앱을 통한 고객 서비스에서 개인화된 복잡한 지원을 제공하며, 디바이스의 가상 어시스턴트로도 작동합니다. 또한 헬스케어, 교육, 비즈니스 분야에서도 더 스마트한 커뮤니케이션과 자동화를 위해 채택되고 있습니다. 이들은 언어를 이해하고 학습하는 능력을 바탕으로 다양한 인터랙티브 환경에 적용될 수 있는 유연성을 지닙니다.

하지만 AI 챗봇은 RAG(검색 증강 생성) 같은 도구를 활용해 결정을 내리고 작업을 수행할 수 있는 AI 에이전트에 비해 한계가 있습니다. 챗봇은 기본적으로 대화에 초점을 맞추고 있으며, 에이전트처럼 자율적으로 판단하고 행동하는 능력은 갖추고 있지 않기 때문입니다. 또한 챗봇은 정보를 처리할 수는 있지만, RAG 기반 에이전트처럼 실시간 외부 지식을 능동적으로 검색하고 통합하지는 못합니다. 반면 RAG 에이전트는 최신 정보에 기반한 작업 수행이 가능하고, 근거 제공과 인용을 통해 환각 현상을 줄이며 정확성을 높이는 역할도 수행합니다.

AI 챗봇은 인간과 상호작용하기 위해 구축된 AI 에이전트의 한 예로, 종종 고객 서비스 유형의 역할을 수행합니다. 하지만 AI 에이전트는 이보다 훨씬 더 많은 일을 할 수 있습니다. 이들은 AI 어시스턴트로 활동하며, 다양한 업무에서 인간의 역량을 보완하고 확장할 수 있는 능력을 지니고 있습니다. 이러한 가상 에이전트는 자연어를 이해하고 생성할 수 있으며, 방대한 정보를 처리하고 분석할 수 있습니다. 이를 바탕으로 코딩, 대규모 데이터 분석, 품질 관리 테스트 수행 등 비즈니스의 이면에서 이루어지는 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

AI 챗봇은 고도화된 머신러닝과 딥러닝 기법을 결합해 마치 인간처럼 느껴지는 응답을 생성합니다.

다음은 챗봇이 작동할 수 있도록 하는 핵심 기능입니다:

머신러닝은 알고리즘이 데이터를 학습해 예측이나 결정을 내릴 수 있도록 합니다. AI 챗봇은 방대한 양의 인간 대화 데이터를 분석하며, 그 과정에서 패턴을 빠르게 학습합니다. 딥 러닝은 머신 러닝의 더 복잡한 형태로, 다층 신경망(‘딥’ 네트워크)을 사용해 사람들이 질문하고 대답하는 방식을 이해합니다. 이를 통해 더 자연스럽고 일관성 있는 응답을 생성할 수 있습니다.

인간의 두뇌 작동 방식을 본뜬 신경망 을 활용해, AI 챗봇은 이전 대화에서 어떤 부분이 중요한지 파악하고 맥락에 맞는 응답을 생성할 수 있습니다. 신경망은 여러 층의 노드(뉴런)로 구성된 계산 모델로, 정보를 처리하고 변환하는 역할을 합니다.

AI 챗봇은 또한 트랜스포머 모델을 사용합니다. 트랜스포머는 텍스트 시퀀스를 보다 효과적으로 다룰 수 있도록 설계된 특정 유형의 신경망입니다. 이 모델은 "어텐션(attention)"이라는 메커니즘을 활용해 문장 안에서 각 단어의 중요도를 계산합니다. 이러한 자연어 처리(NLP) 방식을 통해 AI 챗봇은 단어 간의 맥락과 관계를 이해할 수 있습니다.

제로샷 학습은 AI 모델이 이전에 본 적 없는 상황에 대해 관련 지식을 일반화하여 예측을 수행할 때 발생합니다. 예를 들어, 새로운 서비스에 대한 명시적인 학습 데이터가 없더라도, AI 모델은 고객 문의에 대응할 수 있습니다.

퓨샷 학습은 조금 다르게 작동합니다. AI 모델이 소수의 예시만으로도 정확한 예측을 학습하는 방식입니다. 예를 들어, 온라인 신발 매장의 고객 서비스 챗봇이 고객이 잘못된 사이즈의 부츠를 받았을 때 문제를 해결하는 방법을 학습한다고 해봅시다. 이전에 정확히 같은 상황은 겪지 않았더라도, 손상된 부츠를 받은 고객을 도운 경험을 바탕으로 비슷한 상황에 적용할 수 있습니다. 이를 통해 교환이나 환불 같은 적절한 해결책을 제시하며 효과적으로 응답할 수 있습니다.

파인튜닝은 사전 학습된 AI 모델을 기반으로, 더 작은 규모의 특정 작업에 맞는 데이터셋으로 추가 학습을 진행하는 과정입니다. 이를 통해 모델은 원래 학습에서 얻은 일반 지식을 유지하면서도, 특정 영역에서의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

도메인 특화 모델은 특정 산업 데이터를 기반으로 사전 학습되었거나, 특정 분야에서 높은 성능을 발휘할 수 있도록 광범위하게 파인튜닝된 모델을 의미합니다.

모든 AI 챗봇이 똑같이 만들어지는 것은 아닙니다. 일부는 단순한 요청만 처리할 수 있으며, 결정 트리를 통해 작업을 안내합니다. 반면, 다른 챗봇들은 여러 업무를 관리하고 시간이 지남에 따라 스스로 개선할 수 있습니다.

몇 가지 일반적인 AI 챗봇 유형은 다음과 같습니다.

• 트랜잭션 AI 챗봇: 주문 상태 확인, 배송 정보 업데이트와 같은 간단한 업무를 지원하는 업무 특화 봇입니다. 반복적인 거래를 간소화해 서비스 담당자가 더 복잡한 사례에 집중할 수 있도록 돕습니다.
• 대화형 AI 챗봇: 대화형 AI를 활용해 사람과 자연스럽고 인간 같은 방식으로 소통하는 챗봇으로, 고객 서비스 분야에서 흔히 사용됩니다.
• 결정 지원 AI 챗봇: 가상 어드바이저 역할을 하며, 특히 복잡한 상황에서 관련 데이터와 가능한 결과를 제시해 사용자가 더 나은 의사결정을 내리도록 지원합니다.
• 워크플로우 자동화 AI 챗봇: 비즈니스 워크플로우 내 반복적인 업무를 자동화하는 챗봇입니다. 대화를 통해 정보를 수집하고, 의사결정을 내리며, 다른 시스템에서 작업을 실행하도록 트리거할 수 있습니다.
• 정보 제공 AI 챗봇: 이름 그대로 지식 기반 지원을 제공하며, FAQ 응답이나 관련 리소스를 안내해 사용자가 빠르게 답을 찾도록 돕습니다. 또한 팀의 셀프 서비스 지원을 강화하는 데 기여합니다.
• 문제 해결 AI 챗봇: 고객 문제를 진단하고 해결하는 데 사용됩니다. 문제 해결 단계를 안내하고 필요할 경우 담당자에게 이슈를 에스컬레이션합니다. 긴급한 문제를 신속히 해결해 해결 시간을 단축하고 고객 만족도 점수(CSAT)를 높입니다.
• 피드백 및 설문조사 AI 챗봇: 고객 만족도 조사 발송과 피드백 수집을 담당하며, 제품·서비스·고객 경험 개선을 위한 귀중한 인사이트를 제공합니다. 이 데이터는 팀이 고객 피드백을 분석·이해해 전략과 커뮤니케이션을 지속적으로 개선하는 데 도움을 줍니다.
• 적응형 학습 AI 챗봇: 수신된 피드백을 기반으로 응답과 전략을 조정하며, 지속적으로 개선해 시간이 지남에 따라 성능을 높입니다.
• 하이브리드 AI 챗봇: 여러 챗봇 유형의 기능을 결합한 형태로, 활용도가 높지만 개발 비용도 큽니다. 사용자의 필요에 따라 트랜잭션, 정보 제공, 문제 해결 모드로 전환해 더 다양한 문제를 폭넓게 처리할 수 있습니다.

AI에는 장점과 단점이 모두 있지만, AI 챗봇을 활용했을 때 얻을 수 있는 명확한 이점 몇 가지를 소개합니다.

AI 챗봇은 고객과 상담원의 시간을 절약해 줍니다. 기본적인 고객 문의를 빠르게 처리하고, 단순한 문제를 해결하며, 필요한 정보를 수집·공유할 수 있습니다. 만약 챗봇의 범위를 넘어서는 문제가 발생하면, 고객을 실시간 상담원과 연결하고 상담원이 상황을 빠르게 파악할 수 있도록 도와 원활한 문제 해결을 지원합니다.

챗봇은 단순한 문제를 하루 24시간 내내 처리할 수 있습니다. 상담원이 업무로 바쁠 때에도 챗봇은 반복적인 요청을 대신 처리하며, 근무 외 시간에도 고객 문의에 응답하고 관련 정보를 수집해 상담원에게 전달할 수 있습니다. 이를 통해 고객 문의가 방치되지 않고, 상담원이 복귀했을 때 즉시 대응할 수 있습니다. 그 결과 팀은 일관된 지원을 제공할 수 있고, 고객 만족도 역시 높아집니다.

AI 챗봇은 고객의 니즈를 미리 파악하고, 유용한 메시지를 전달하며, 다음 단계로 나아갈 수 있도록 안내해 고객 경험을 한층 강화합니다. 새로운 제품이나 서비스와 같은 개인화된 추천을 제공할 수 있는 능력은 기업의 가치를 높이고, 고객이 브랜드와 지속적으로 연결되도록 돕습니다.

조사에 따르면 61%의 고객 이 단순한 문제 해결에 셀프 서비스 옵션을 선호한다고 합니다. AI 챗봇은 FAQ, 지식 기반 문서, 헬프 센터와 같은 리소스를 고객에게 안내할 수 있습니다. 이는 고객의 선호를 충족시키는 동시에 기업이 자원을 절약할 수 있는 윈-윈 효과를 가져옵니다.

AI 챗봇은 모든 팀에 꼭 필요한 지원을 제공해, 고객 케어를 향상시키고 더 중요한 업무에 집중할 수 있도록 돕습니다. 회사 내 다양한 부서가 AI 챗봇을 통해 얻을 수 있는 이점을 살펴보겠습니다.

• 세일즈: AI 챗봇은 고객의 제품 관련 질문에 자율적으로 응답하여 영업팀이 더 높은 투자 수익률(ROI)를 달성할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 영업 담당자는 보다 복잡한 사례에 집중할 수 있습니다.
• 고객 서비스: AI 챗봇은 개인화된 24시간 지원을 제공하고, 고객 피드백을 분석하고 수집하며, 셀프 서비스 옵션을 제공합니다. 또한 반복적인 업무를 자동화해 상담원이 더 싸다로운 문제에 집중할 수 있도록 합니다.
• 마케팅: AI 챗봇을 활용하면 마케팅 팀의 효율성이 높아집니다. 챗봇은 설문조사 데이터를 빠르고 효율적으로 수집하고, 고객 여정에서의 마찰을 줄이며, 잠재 고객에게 맞춤형 광고로 참여를 유도할 수 있습니다. 또한 캠페인을 관리하고, 각 채널에 맞는 프로모션 콘텐츠를 생성해 브랜드 보이스를 유지하면서도 관련성을 높입니다.
• 커머스: AI 챗봇은 과거 구매 이력을 기반으로 개인화된 제품 추천을 제공하고, 주문을 추적하며, 장바구니에 남겨진 상품을 리마인드합니다. 또한 사기 탐지와 재고 관리 업무에도 활용될 수 있습니다.
• 의료: AI 챗봇은 환자의 질문에 답변하고, 진료 예약을 지원하며, 규정을 준수하는 선에서 24시간 서비스를 제공합니다. 더 발전된 AI 에이전트는 의료 진단과 영상 분석을 지원하고, 맞춤형 치료 계획을 제시할 수도 있습니다.
• 자동차: 이 기술은 고객의 제품 문의, 차량 문제 해결, 서비스 예약 등을 지원할 수 있습니다.
• 금융 서비스: AI 챗봇은 즉각적인 고객 서비스, 계정 관리, 맞춤형 금융 조언을 제공합니다. 또한 사기 탐지, 리스크 관리, 신원 확인 업무에도 도움을 줄 수 있습니다.
• 교통: AI 챗봇은 예약 관리, 실시간 노선 및 일정 업데이트, 고객 문의 응대를 지원합니다. 지자체에서는 AI 에이전트를 활용해 실시간 교통 데이터를 분석하고, 신호 체계를 최적화하며, 혼잡을 줄일 수 있습니다.
• 호스피탈리티: AI 챗봇은 원활한 예약 경험과 전반적인 고객 지원, 개인화된 추천을 제공합니다. 또한 비대면 체크인, 객실 청소 필요 시점 예측, 고객 선호에 따른 메뉴 추천에도 활용될 수 있습니다.

AI 챗봇을 선택할 때 고려해야 할 중요한 기능은 다음과 같습니다.

• CRM 통합: 고객 관계 관리(CRM) 소프트웨어와 원활하게 통합되는 챗봇을 찾아야 합니다. 이를 통해 문제 해결 속도를 높이고, 반복적인 작업을 자동화하며, 저장된 고객 데이터를 기반으로 개인화되고 지능적이며 다국어 지원까지 가능한 서비스를 제공할 수 있습니다. 또한 CRM 통합은 관련 데이터가 이미 존재하기 때문에 챗봇을 배포하는 과정도 훨씬 효율적입니다.
• 옴니채널 기능: 고객이 있는 곳에서 만나는 능력이 고객 서비스의 핵심입니다. 옴니채널 컨택 센터 챗봇은 웹사이트, 모바일 앱, SMS 메시징 등 다양한 채널에서 실시간 상담을 제공하여 서비스 품질을 높일 수 있습니다.
• 분석 기능: 우수한 AI 챗봇 소프트웨어는 리포트, KPI, 애널리틱스 기능을 제공해 성공 여부를 측정할 수 있도록 합니다. 챗봇 성능 지표, 대화 데이터, 비용 정보를 활용하면 고객 지표 목표 대비 챗봇의 가치를 추적하고 최적화할 수 있습니다. 또한 이 데이터를 활용해 전략을 개선하고, 챗봇이 고객을 이해하는 수준을 향상시킬 수 있습니다.
• 템플릿 및 사용자 지정: 템플릿을 제공하는 챗봇 솔루션은 챗봇을 더 빠르게 런칭할 수 있게 돕습니다. 템플릿은 흔히 발생하는 상황이나 특정 시나리오에 맞춘 맞춤형 솔루션을 제공하며, 몇 초 만에 구축할 수 있습니다.

AI 챗봇은 단순한 출발점에서 시작해 이제는 비즈니스를 움직이는 강력한 도구로 자리 잡았습니다. 기술이 발전하고 더욱 정교해질수록, 고객 데이터를 활용해 할 수 있는 일도 훨씬 많아집니다. 반복적이고 시간이 많이 드는 업무는 AI가 처리하고, 팀은 보다 전략적이고 창의적인 일에 집중할 수 있습니다.

이미 다양한 산업의 기업들이 고도화된 챗봇을 포함한 AI 통합이 가져오는 큰 가치를 체감하고 있습니다. 이제 귀사도 단순한 챗봇을 넘어, 지능형 자동화와 에이전트형 AI(agentic AI)의 가능성을 활용해 보세요. Agentforce와 함께라면 한 단계 높은 생산성과 성과를 얻을 수 있습니다.