시리가 출시된 지 8년이 지났는데도, 챗봇이 여전히 인기가 많은 이유는 무엇일까?
챗봇은 많이 있지만, 현재로서는 기능이 완벽하지 않습니다. 좋은 챗봇을 만드는 방법은? 기술적 혁신을 기대해야 할까요, 아니면 디자인을 보다 포괄적으로 고려해야 할까요? 고위 전문가들의 의견을 들어보시는 건 어떨까요?
2011년 초, Apple은 지능형 음성 비서 Siri를 출시했습니다. 이 제품에 큰 기대를 걸었던 애플은 현재 시리의 당혹스러운 사용 상황에 직면하게 되었습니다. Siri는 사용자가 하는 말을 이해하지 못하거나 혼란스러운 내용으로 사용자에게 응답합니다. 이제 Siri는 사용자를 놀리거나 놀림을 받는 존재가 되었습니다.
시중에는 수많은 챗봇이 있지만, 그 중 인기를 얻을 수 있는 챗봇은 매우 적습니다. 점차적으로 출시되고 있는 새로운 챗봇 제품이 많이 있습니다. "정신지체"그리고 "쓸모 없는"장소.
예를 들어, 페이스북 메신저 앱에서는 음성 비서 M이 3년간의 운영 끝에 오프라인으로 전환되었고, 꾸준히 업그레이드된 마이크로소프트 샤오아이스의 가장 많이 사용되는 기능은 여전히 의미 없는 '어색한 채팅'으로 남아 있습니다.
이러한 현상이 나타나는 이유는 한편으로는 사람들이 챗봇에 기대하는 바와 다른 한편으로는 오늘날 가장 발전된 기술을 갖추고 있어도 인간의 대화 시스템을 완벽하게 이해하기 어렵기 때문입니다. 그러나 디자인 컨셉의 강조점이 달랐기 때문에 최종 결과는 정반대였습니다.
그렇다면 어떻게 만족스러운 챗봇을 만들 수 있을까? 고위 인사가 일련의 내용을 요약했습니다. "사용된" 프레임워크.
가장 좋은 챗봇은 사용되는 챗봇입니다.
신씨는 MIT를 졸업하고 마이크로소프트와 스탠다드차타드은행(SCB)에서 일했습니다. 그는 금융 기술 분야의 베테랑입니다.
그는 중국에서 SCB 디지털 마케팅 분야에서 많은 혁신을 이룬 공로를 인정받아 CBN Weekly에서 "중국의 50대 기업 혁신가" 상을 수상했습니다. 그는 현재 기업 수준의 지능형 챗봇을 구축하는 데 전념하는 기술 회사인 Pand.ai를 설립하여 운영하고 있습니다.
신위는 기사에서 " 좋은 챗봇은 중고 챗봇입니다."라는 글은 지능형 챗봇을 만드는 방법을 설명합니다. 다음은 해당 글의 번역본입니다.
1년 전 금융 기관을 위한 지능형 챗봇을 개발하고 Pand.ai를 공동 창립한 이래로, 우리가 자주 받는 질문 중 하나는 "개발한 챗봇이 얼마나 좋은가?"입니다.
이 질문에 답하려면 우리가 어떻게 사용하는지 설명해야 합니다.딥러닝 자연어 처리(Deep NLP)사용자 입력의 의미를 추출하여 Chatbot이 더 잘 수행할 수 있도록 합니다. 문제 이해하기더욱 정확한 답변을 제공해 주세요.
여기에서는 고객을 기쁘게 하는 챗봇을 만드는 사고 과정에 대해 논의하겠습니다. 이제 우리는 이러한 통찰력을 제품 프레임워크에 통합하여 핵심 설계 원칙을 형성하고 있습니다. 이는 AI 챗봇을 만들거나 사용하고자 하는 모든 사람에게 도움이 되기를 바랍니다.
이 프레임은 4개의 글자로 구성되어 있습니다.사용된 여기서 USED는 다음을 의미합니다.
U: 이해해줘
좋은 채팅을 구축하려면 먼저 로봇을 만들어야 합니다.대화를 이해하세요,그렇지 않으면 예상대로 응답하지 않습니다.
대부분의 챗봇은 다음에 의존합니다.패턴 매칭이 기술은 "잘 지내세요?", "이름이 뭐예요?" 등과 같은 일반적인 문장을 "이해"하는 데 효과적이지만, 복잡한 문장이나 흔하지 않은 문장을 처리하는 데는 어려움이 있습니다. 이는 일부 "정신지체" 고객 서비스가 존재하는 이유 중 하나이기도 합니다.
좋은 챗봇을 만들려면NLP(자연어 처리) 엔진꼭 필요합니다. 이미 그러한 엔진이 몇 가지 있습니다.클라우드 서비스분석 및 처리 방법으로 다양한 채팅 도구에서 쉽게 활용 가능합니다.
또한, 특정 산업이나 시장을 대상으로 더욱 전문화된 NLP 엔진을 제공하는 회사도 있는데, 이러한 엔진은 전문 용어나 속어 등의 미묘한 언어적 차이도 구별할 수 있습니다.
NLP에 대한 지식이 많지 않거나, 직접 엔진을 만드는 데 시간을 들이고 싶지 않다면, 적합하고 강력한 NLP 엔진을 선택하는 것이 가장 좋은 방법입니다. 챗봇이 사람을 이해하는 데 방해가 되지 않는지 확인하세요.
S：그것은 나에게 도움이 됩니다
좋은 챗봇은 특정 시나리오에서 특정 기능을 수행해야 합니다. 그래서 가장 중요한 것은 로봇을 만드는 것입니다.이 분야의 세부 사항을 잘 알아보세요.
예를 들어, 영업팀의 업무 효율을 높이기 위해 챗봇을 배포하려면 모든 관련 제품과 콘텐츠를 준비하여 구조화된 형식으로 이상적인 대화를 만들어야 합니다.
기본적인 Q&A 외에도 챗봇에 퀴즈 구성 요소를 추가하는 것도 고려해 보세요. 그러면 영업 담당자가 제품에 대한 이해를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.
E: 그것은 나를 사로잡는다
챗봇 홍보의 초기 단계에서는 사용자가 로봇과 상호작용할 수 있도록 하는 것이 어려운 과제입니다. 결국, 사용자들의 습관을 바꾸고 새로운 것을 받아들이는 것은 쉽지 않습니다.
따라서, 다음을 공식화하는 것이 가능합니다.효과적인 푸시 전략,사용자가 새로운 도구 사용에 익숙해지도록 돕습니다.
물론, 푸시를 한다는 것은 지루한 제품 설명을 보내야 한다는 뜻은 아니지만, 마음을 담아 보내야 합니다. 예를 들어, 그룹 내의 아버지들에게 간단한 아버지날 인사 메시지를 전달하는 것은 감사의 마음을 표현하는 따뜻한 방법이 될 것입니다.
D：그것은 나를 기쁘게 합니다
현재 대부분의 챗봇은 다음과 같은 방향으로 이동하고 있습니다.장난기 넘치고 귀엽다도로 개발. 결국, 행복을 가져다주는 제품은 더 매력적인 경우가 많습니다. 하지만 점점 더 많은 챗봇이 등장하면서, 재치 있는 말만 해도 사용자가 항상 행복할 것이라고 기대하는 것은 더 이상 현실적이지 않을 수 있습니다.
챗봇을 재미있게 활용할 수 있는 방법을 찾아보세요. 하지만 동시에, 심각한 상황에서 당황스러움을 피하기 위해 상황에 주의를 기울여야 합니다.
다행히도 언어가 챗봇의 유일한 무기는 아닙니다. 예를 들어, 대화 속에 숨겨진 이스터 에그는 패러디 같은 재치보다 더 큰 놀라움을 가져다줄 수 있습니다.
황금률의 핵심
이 "USED" 프레임워크는 엔터프라이즈급 챗봇 구축을 위한 가이드로 활용 가능하지만, 실제로 핵심은 다음과 같다.실용성을 충분히 고려하세요.
응답 시간, 정확도 등 챗봇의 품질을 측정할 수 있는 KPI는 많지만, 가장 중요한 점은 비즈니스 목표 달성에 도움이 되는지 여부입니다.
고객 서비스와 판매 효율성을 개선하거나 잠재 고객을 창출하기 위해 채팅봇을 활용하려는 경우, 비즈니스 목표를 달성할 수 있는 방법이라면 채팅봇을 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같습니다. 핵심성과지표(KPI):
- 대화 수(메시지 수가 아님)
- 월간 활성 사용자(MAU, DAU "일일 활성" 및 WAU "주간 활성"이라고도 함)의 백분율
- 활성 사용자당 세션 수
챗봇의 발전은 기술에만 의존하지 않습니다.
AI 기반 챗봇을 개발하는 것은 어렵지 않지만, 훌륭하고 지능적이며 널리 사용되는 챗봇을 구축하려면 다음 사항을 고려해야 합니다.기술만이 문제가 아닙니다.
한동안 열광적인 반응을 보인 후, 챗봇의 개발은 점차 합리적으로 변모하고 있습니다. NLP의 발전은 컴퓨터 비전이나 음성 인식의 발전만큼 빠른 적이 없었습니다. 하지만 좋은 챗봇을 만들려면 가장 중요하게 고려해야 할 점은 챗봇을 유용하게 만들 수 있는 디자인 컨셉트일 것입니다.
왜냐하면 현재 기술 발전에 따르면 단기적으로는챗봇 제품의 장벽은 기술이 아니라 데이터와 디자인입니다.
그리고 챗봇을 구축할 때,서비스를 우선시하고,그 다음에는 대화 시스템이 등장합니다. 사람과 마찬가지로, 먼저 머릿속에 생각을 담고 대화를 통해 표현합니다.
이런 견해가 있습니다. 제품은 여러 기술로 구성되며, 각 기술 유형에 대한 올바른 이해를 통해서만 좋은 제품을 만들 수 있다는 것입니다. "결국, 우리는 아직 진정한 인공지능과는 거리가 멉니다. 활용 가능한 것만이 가치 있는 것입니다."