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생성형 AI가 고객 서비스를 개편할 3가지 방법
오늘날 고객 서비스 조직은 매우 어려운 싸움을 벌이고 있습니다. 서비스 상담원은 기록적으로 많은 사례를 다뤄야 하고 고객은 늘어가는 대기 시간에 불만을 품습니다. 상담원은 사례 업무량에 대처하고자 레거시 시스템의 데이터를 불러오는 동시에 여러 고객 문제를 한 번에 처리하는 경우가 많습니다.
상담원이 사례를 종료한 후 사례에 대한 메모를 입력할 수는 있지만 메모는 시스템 속에서 찾기 어려울 수 있으며, 다른 상담원은 동료 직원이 이미 해결한 문제인지 모른 채 이와 비슷한 문제를 참고 자료 없이 해결하게 될 수도 있습니다. 작년에 거의 절반에 달하는 고객이 브랜드를 바꾼 주된 이유로 열악한 서비스 경험을 들었는데, 이에 따라 기업은 앞으로 더 나은 서비스 방법을 찾아야 한다는 압력을 받고 있습니다.
최근 OpenAI에서 개발한 생성형 인공지능(AI) 모델인 ChatGPT는 많은 화제를 낳았습니다. GPT, Anthropic, Bard 등의 생성형 AI 모델은 사전 학습을 거친 대규모 언어 모델을 기반으로 하는데, 이는 사용자가 텍스트 기반 프롬프트를 통해 고유한 텍스트와 이미지, 기타 콘텐츠를 만드는 데 유용합니다. Salesforce가 오랫동안 쌓아온 AI에 대한 전문 지식과 생성형 AI 모델은 함께 고객 서비스의 판도를 바꾸어 더욱 효율적으로 운영하고 고객 요청에 더욱 공감하는 응답을 개발하며 사례를 더 빠르게 해결할 수 있도록 기업을 지원합니다.
생성형 AI가 어떻게 서비스를 혁신할 수 있는지 여기서 몇 가지 사례를 엿볼 수 있습니다.
서비스용 생성형 AI의 잠재적인 모습
Salesforce는 이미 AI가 서비스에 주는 영향을 확인한 바 있습니다. 약 7년 전 Salesforce는 상담원에게 AI 기능을 제공하고자 서비스용 Einstein을 출시했습니다. 차선책으로 활용할 만한 대처 권장 기능, 고객 문의에 대한 응답뿐만 아니라 사례 요약 자동화 기능이 여기 포함됩니다.
생성형 AI는 서비스 운영의 효율성과 맞춤 서비스를 다음 단계로 끌어올릴 준비가 되었습니다.
서비스용 Einstein에 더한 생성형 AI 기능과 Customer 360을 함께 이용하면 상담원이 고객에게 신속하게 이메일이나 메시지를 보내도록 맞춤 응답을 자동 생성할 수 있습니다. AI가 모든 상담원이 작성한 모든 사례 관련 메모를 학습하도록 하고 사람이 검토할 수 있도록 기술 문서 초안을 자동 생성하여 기술 문서를 만드는 시간을 크게 절감하고 문서의 최신 상태를 유지하기 쉽게 만들 수 있습니다. 전사적으로 관련성과 기술 문서의 품질이 향상되면 셀프서비스 포털과 챗봇의 가치가 더욱 높아져, 실제 상담원이 복잡한 문제에 더 깊이 관여하고 장기적인 고객 관계를 구축하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.
또한 일선 서비스팀과 고객을 위해 생성형 AI를 사용하면 서비스 현장에서도 이점을 누릴 수 있습니다. 일선 직원은 자동화된 보고서를 통해 업무 현장에서 시간을 절약할 수 있습니다. AI가 생성한 가이드는 신규 직원과 계약 직원이 신속하게 온보딩 과정을 거치고 지속 학습 자료를 통해 기술을 익히는 데 유용합니다. 고객은 기술 자료를 사용하여 일반적인 문제를 직접 해결할 수 있습니다.
현재 생성형 모델이 일으킨 물결은 매우 큰 힘이 있지만, 극히 일부의 경우 편향된 결과, 심지어는 유해한 결과뿐만 아니라 조작된 사실(‘환각’ 현상이라고 함)까지도 만들어 낼 수 있습니다. 그렇기에 가까운 미래에는 서비스 상담원이든 기술 자료 전문가든 사람이 직접 계속해서 검토 작업에 관여하도록 하는 것이 중요해질 것입니다. 생성형 AI와 관련된 광범위한 기회와 과제를 고려하여 Salesforce는 최근 다섯 가지 신뢰할 수 있는 생성형 AI 개발 지침을 발표하고 엔터프라이즈 기술 부문에서 생성형 AI가 지닌 잠재력을 설명했으며 현실, 위험과 이 혁신적인 기술 간에 균형을 맞출 수 있는 방법에 대해서도 논의했습니다.
강력한 기술을 기반으로 한 챗봇
자동 생성된 기술 문서
사례 스워밍 패스트트랙
Salesforce는 복잡한 사례나 더 큰 사례를 해결하는 데 있어 상담원이 조직 내 전문가를 관여시키는 사례 스워밍을 통해 이미 많은 서비스팀이 더욱 효과적으로 일하고 있음을 확인하고 있습니다. 이제 기존의 사례 스워밍을 통해 얻은 교훈을 나누고 더욱 광범위하게 적용할 수 있다면 얼마나 더 효율적으로 일할 수 있을지 생각해 보세요. 유사한 과거 사례를 확인하거나, 조직 내 누가 문제 해결과 가장 관련된 기술을 가지고 있는지 파악하고, 문제 해결과 고객 커뮤니케이션을 가속화하는 데 유용한 방법을 권장하거나 사례 스워밍의 여러 요소를 자동화하는 데 생성형 AI를 사용할 것입니다.
우리는 고객 서비스 부문을 완전히 새롭게 개편하게 될 흥미롭고 새로운 AI 시대에 들어서고 있습니다. 조직들은 Salesforce의 오랜 윤리적 제품 개발 역사를 따르며 생성형 AI의 장점을 받아들여 생산성을 높이고 사례 해결을 가속화하며 더욱 수준 높은 맞춤 서비스와 관련성을 통해 고객 관계를 깊이 있게 구축할 수 있습니다.
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