Off Script: AI 우선 고객 서비스를 통해 미래를 향해

AI는 고객 서비스를 수행하는 근본적으로 새로운 방식을 제시했으며 이제는 되돌릴 수 없습니다.

이것이 인공 지능이 주도하는 놀라운 기술 변화에 대해 Intercom 리더들과 솔직하게 대화하는 새로운 시리즈인 Off Script 에서 우리가 탐구하고 있는 것입니다.

산업 혁명에서 인터넷 발명에 이르기까지 모든 주요 기술 혁신은 우리가 살고 일하고 주변 세계와 상호 작용하는 방식을 근본적으로 변화시켰습니다. 우리는 AI도 똑같이 할 것이라고 믿습니다.

이제 겨우 1년 반이 지났지만 이미 거의 모든 산업에서 큰 변화를 목격했습니다. 고객 서비스도 예외는 아닙니다. AI는 대규모 질문에 대한 답변, 정보 분석 및 검색, 질문 명확화, 문제 해결 등 고객 서비스 상담원이 일반적으로 수행하는 작업에 놀라울 정도로 뛰어납니다.

“기존 설정 위에 AI를 추가하는 것이 아니라 완전히 새로운 시스템을 수용하는 것입니다.”

우리는 AI가 고객 서비스를 어떻게 향상시킬 수 있는지 직접 목격했습니다. ​​지난 5월 AI 에이전트인 Fin을 출시한 이후 평균 해결률이 약 28%에서 거의 50%로 증가했으며 일부 고객은 인바운드 요청의 해결률이 70% 이상을 경험했습니다.

이러한 변화는 우리가 예상했던 것보다 더 빠른 속도로 일어나고 있으며, 앞으로의 과제를 해결하려면 완전히 다른 접근 방식이 필요하다는 것은 분명합니다. 이는 기존 설정 위에 일부 AI를 뿌리는 것이 아니라, 더 저렴하고 빠르며 효과적이며 놀라운 고객 경험을 제공하는 데 도움이 되는 완전히 새로운 시스템을 수용하는 것입니다. 우리는 이를 AI 우선 고객 서비스라고 부릅니다.

Off Script 의 두 번째 에피소드에서는 최고 제품 책임자인 Paul Adams가 AI가 어떻게 훌륭한 고객 서비스의 기준을 높였는지, 지원 팀이 가능성을 활용하려면 무엇이 필요한지에 대해 이야기합니다.

다음은 에피소드의 몇 가지 주요 내용입니다.

• AI 우선 고객 서비스에는 고객을 위한 AI Agent, 에이전트를 위한 AI Copilot, 관리자를 위한 AI Analyst의 세 가지 주요 구성 요소가 있습니다.
• AI Copilot은 정보 조회, 대화 기록 분석, 해당 고객에 대한 최선의 답변 작성을 통해 상담원이 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
• CS 리더는 AI를 사용하여 성과를 개선하고, 실시간 피드백과 제안으로 새로운 상담원을 교육하고, 고객 만족도를 높이는 데 도움이 되는 통찰력을 활용할 수 있습니다.
• AI는 그것이 제공하는 데이터만큼만 우수합니다. 이 접근 방식이 작동하려면 내부 및 외부 데이터와 올바른 콘텐츠를 모두 포함하는 데이터 및 지식 계층이 필요합니다.
• 운영을 단 하나의 플랫폼으로 중앙집중화함으로써 AI가 더욱 향상되고 빨라지는 데 도움이 되는 원활한 피드백 루프의 이점을 누릴 수 있습니다.

매달 두 번째 목요일에 새로운 Off Script 에피소드를 게시합니다 . 여기나 YouTube에서 바로 찾을 수 있습니다.

다음은 가볍게 편집된 에피소드의 대본입니다.

오프 스크립트: 에피소드 2
AI 우선 고객 서비스에 대한 Paul Adams

Eoghan McCabe: AI가 마침내, 정말로, 실제로 여기에 도래했고, 우리가 상상할 수 없을 정도로 사회를 변화시킬 것입니다. 경제의 일부 영역은 이미 엄청난 수준의 혼란을 겪을 준비가 되어 있으며 고객 서비스도 그 중 하나입니다. AI는 고객 서비스의 성배를 제공할 것입니다. 연중무휴, 모든 단일 고객에 대해 즉각적이고 일관되며 탁월한 지원을 제공합니다.

이것은 우리가 구축하고 있는 추상적인 미래가 아닙니다. 오늘날 실제로 그런 일이 일어나고 있습니다. 인바운드 지원 요청의 70% 이상이 AI 에이전트인 Fin의 답변을 받은 고객이 있습니다. 그리고 이는 역사적 수준의 고객 만족도를 유지하는 동시에 가능합니다. 지난 한 해 동안 우리는 AI 플랫폼을 구축하면서 고객 서비스를 수행하는 근본적으로 새로운 방식이 있음을 확인했습니다.

우리는 이를 AI 우선 고객 서비스라고 부릅니다. 그리고 이것이 미래입니다. Off Script 의 두 번째 에피소드에서 이러한 아이디어 중 많은 부분을 구축해 온 Intercom의 Paul Adams는 Paul만이 할 수 있는 방식으로 이를 설명할 것입니다. 즐기다.

혁신의 물결

폴 아담스: 기술은 한 방향으로만 움직입니다. 이러한 이전/이후 순간을 겪고 나면 다시는 돌아오지 않습니다. 기술 주기 초기에는 모두가 연결할 수 있는 획기적인 순간이 있는 경우가 많습니다. 예를 들어, iPhone이 출시되면서 무엇이 가능한지에 대한 모든 사람의 인식이 바뀌었습니다. 순간 전/후가 딱 이랬어요. AI와 함께 ChatGPT가 나왔고 사람들이 이를 사용할 수 있게 되었습니다. 사용하기 쉬웠습니다. 마치 구글을 이용하는 것과 같습니다. 그리고 이러한 이전/이후의 순간을 겪을 때 이전으로 돌아가지 않습니다. 아이폰을 가진 사람들은 블랙베리로 돌아가지 않았습니다. 블랙베리는 사업을 중단했습니다. 그 문을 지나면 다시는 돌아갈 수 없습니다.

오늘은 고객 서비스를 위한 AI에 대해 이야기해보겠습니다. 하지만 그것을 정말로 이해하려면, 시야를 넓혀서 기술 변화의 물결을 살펴봐야 합니다. 이것은 잘 연구된 것이며 이해하기 복잡하지 않습니다. 기술은 이러한 물결 속에서 발전합니다. 웨이브가 시작될 때는 이른 시간이고, 많은 사람들이 이 제품을 사용하지 않습니다. 어떤 사람들은 이에 대해 냉소적이거나 ​​회의적입니다. 그러면 대량 채택이 되고 혁신 시대가 끝나고 새로운 물결이 시작됩니다. 역사를 통틀어 우리는 산업 혁명과 전기, 인터넷, 휴대폰 같은 것들을 보아왔습니다.

“원한다면 역사의 먼 곳까지 돌아갈 수 있습니다. 패턴은 매번 동일합니다. 문제는 그것이 얼마나 클 것인가이다.”

이 모든 것들이 사회를 변화시켰습니다. 산업혁명 이전에는 물건을 손으로 제작했습니다. 그리고 갑자기 물건을 대량 생산할 수 있게 되었고, 이는 공장으로 이어졌습니다. 그리고 그것은 사람들이 일하는 방식, 사람들이 살아가는 방식을 바꾸었고, 가능한 것의 경제학을 완전히 바꿔 놓았습니다.

100년 전으로 돌아가면 사람들은 말 그대로 말을 타고 돌아다녔습니다. 그러자 차가 나타났습니다. 사람들은 실제로 그것에 대해 그렇게 많이 생각하지 않았습니다. 그들은 자동차에 대해 냉소적이고 회의적이었습니다. 그러나 그것은 장악되었고 교외로 이어졌습니다. 월마트로 이어졌습니다. 맥도날드로 이어졌습니다. 그리고 교외 지역과 맥도날드가 인류에게 좋은지 나쁜지에 대해 토론할 수 있습니다. 그런데 완전히 바뀌었어요. 우주에서 지구를 보면, 자동차는 행성의 모습을 완전히 바꾸어 놓았습니다.

AI도 같은 일을 할 것이다. 원하는 만큼 역사 속으로 돌아갈 수 있습니다. 매번 패턴은 똑같다. 문제는 그것이 얼마나 클 것인가이다. 확실히 스마트폰만큼 크네요. 확실히 인터넷만큼 큰 것 같아요. 그리고 저는 그것이 산업 혁명만큼 클 가능성이 매우 높다고 생각합니다.

평범한 것부터 기억에 남는 것까지

우리는 매주 고객 서비스 리더들과 이야기를 나누고 그들을 이해하려고 노력하며 그들이 정말로 관심을 갖는 것이 무엇인지 배우려고 노력합니다. 그러면 온갖 종류의 일이 일어납니다. 그들은 운영 효율성, 팀의 행복과 유지에 관심을 갖고 있으며, 지금까지 가장 관심을 두는 것은 고객 경험입니다. 고객의 경험.

어떤 규모에서든 정말 좋은 고객 경험을 제공하는 것은 엄청나게 어렵습니다. 수천, 수만, 수백만 명의 고객이 있다면 매일 지속적으로 훌륭한 경험을 제공하는 것은 누구도 달성할 수 없는 열반, 성배 유형의 상태입니다. 따라서 고객 서비스가 즉각적이고 정확하며 빠르며 매력적일 수 있다는 아이디어는 우리가 이전에 경험했던 것과는 밤낮의 차이입니다. 따라서 기업에는 놀라운 고객 서비스를 통해 사람들이 기업에 대해 생각하는 방식을 바꿀 수 있는 놀라운 기회가 있습니다. 사람들이 고객 서비스와 상호 작용하는 것은 일반적으로 비즈니스에 만족할 때가 아니라 문제가 있을 때입니다. 따라서 고객 서비스는 정말 중요한 브랜드 구축 기회가 됩니다.

인터콤은 기술 회사입니다. 우리는 12살이나 13살이에요. 따라서 우리 고객 중 상당수가 현대 기술 회사라고 생각하실 것입니다. 하지만 우리에게는 100세 고객이 있습니다. 은행, 유틸리티 회사... 우리의 가장 선구적인 고객 중 일부, AI에 가장 많은 관심을 기울이고 있는 고객 중 일부는 100년의 역사를 지닌 회사입니다.

고객 서비스는 회사에 대한 생각을 완전히 바꿀 수 있습니다. 전기 요금이나 그와 비슷한 것을 지불하기 위해 유틸리티 회사에 갑니다. 실제로 사람들이 흥분하는 것은 아닙니다. 그들은 잠에서 깨어나 전기 요금을 지불할 생각도 하지 않습니다. 하지만 그렇게 하거나 질문이 생기면 갑자기 최첨단 차세대 AI와 상호작용하게 되고 회사에 대한 생각이 바뀌게 됩니다. 갑자기 그들은 “와, 이 회사 정말 대단하다. 그들은 이 일의 최전선에 있을 뿐만 아니라, 100세이기도 합니다. 그들은 어떻게 그런 일을 할 수 있었나요?” 이는 기업이 사람들이 기업에 대해 생각하는 방식을 바꿀 수 있는 엄청난 기회입니다.

“이러한 거대한 기술의 물결은 5년, 10년, 20년, 30년 정도 걸립니다. 이제 1년 됐어요”

많은 사람들은 고객 서비스가 AI의 영향을 받는 첫 번째 산업 중 하나가 될 것이라고 말합니다. 우리는 그것이 사실이라고 생각하며, 그 이유는 주로 AI가 고객 서비스 상담원이 수행하는 업무에 놀라울 정도로 뛰어나기 때문입니다. AI는 이미 많은 지식 근로자가 할 수 있는 일을 할 수 있습니다. 정보 검색, 정보 분석, 통찰력 생성, 고객 질문에 답변, 고객 기록에서 데이터 가져오기, 앞뒤로 대화, 문제 해결, 질문 명확화와 같은 작업을 수행하는 데 정말 능숙합니다. 이 작업을 대화식으로 수행할 수 있으며 놀라울 정도로 정확하게 수행할 수 있습니다. 이미.

이러한 거대한 기술의 물결은 5년, 10년, 20년, 30년 정도 걸립니다. 이제 1년이 지났습니다. 이미 놀라운 일을 하고 있고 점점 더 좋아질 것입니다. 점점 더 많은 일을 할 수 있게 될 것입니다. 고객을 위해 조치를 취하고 작업을 시작할 수 있게 됩니다. 오늘은 질문에 답변해 드립니다. 이는 고객 서비스 상담원이 답변해야 하는 반복적인 질문을 모두 제거하는 것입니다. 그런데 이는 업무를 재미없게 만드는 것입니다. AI 에이전트는 이러한 모든 작업을 수행합니다. 인간 고객 서비스 상담원이 더 흥미로운 일을 할 수 있게 해줄 것입니다.

하지만 AI는 고객의 질문에 대답하는 데 능숙할 뿐만 아니라 지원 관리자가 해야 할 많은 일에도 정말 능숙합니다. 지원 관리자는 전체 시스템을 살펴보고 팀의 성과를 살펴보고 다음과 같은 사항을 생각해야 합니다. 고객이 좋은 경험을 얻고 있습니까? 질문에 답하고 있나요? 사람들이 질문에 정확하게 대답하고 있습니까? AI가 한 일은 우리에게 고객 서비스를 수행하는 새로운 방법을 제공했다는 것입니다. 그리고 그 새로운 방식은 훨씬 더 좋습니다.

AI 우선 고객 서비스

지금은 AI 뉴스, 소음… 단어 선택이 많이 있습니다. 그리고 많은 경우 기업에서는 현재 하고 있는 일에 AI를 추가해야 한다고 생각합니다. 우리는 이에 대해 전혀 그렇게 생각하지 않습니다.

우리는 이것이 완전한 사고방식의 변화라고 생각합니다. 단순한 제품 변경이 아닙니다. 고객 서비스에 구축되는 새로운 유형의 제품은 이전에 본 것과는 다릅니다. 그것만이 아니라 사고방식의 변화입니다. 그리고 사고방식의 변화는 AI에 대해 먼저 생각해야 하는 것입니다. 이에 대해 생각하는 방법은 기존 고객 서비스 설정을 조정하고 조정하고 반복하는 것이 아닙니다. 기존 방식을 한쪽으로 밀고 새로운 방식을 받아들여야 합니다. 완전히 새로운 사고방식. 우리는 이를 AI 우선 고객 서비스라고 설명합니다.

고객이 나타나 질문을 하면 AI가 먼저 답변해줍니다. AI가 먼저 응답할 수 있도록 시스템을 설정해야 합니다. 왜? 일반적으로 더 좋기 때문입니다. 질문에 더 자주 대답할 수 있습니다. 연중무휴 24시간 가능합니다. 어떤 언어로든 가능합니다. 즉각적입니다. 세계 최고의 인간 에이전트 팀도 할 수 없는 일을 할 수 있습니다.

“AI는 모든 대화에 대한 모든 대화 기록과 고객 만족도를 볼 수 있습니다. 따라서 개별 질문에 대해 가장 좋은 답변을 선택할 수 있습니다.”

하지만 그 뿐만이 아닙니다. AI 에이전트가 고객의 질문에 답변할 수 없고, 결국 인간 팀에 이르게 되면 팀도 AI를 우선해야 합니다. 이것이 의미하는 바는 받은 편지함에 AI Copilot이 있다는 것입니다. 따라서 질문에 답하거나 티켓 처리를 하려고 할 때 AI Copilot이 항상 도움을 드립니다. AI Copilot이 없으면 작업이 더 어려워집니다. 정보를 검색하고 수동으로 항목을 크롤링하고 있습니다. 반면, AI Copilot에게 모든 내부 지식, 모든 외부 지식 및 모든 데이터에 대한 액세스 권한을 부여하면 AI Copilot은 모든 다른 부분을 정말 잘 분해합니다. 인간이 할 수 없는 규모로 그것을 할 수 있습니다. 훨씬 더 광범위한 정보 집합을 훨씬 더 빠른 속도로 분석하고 인간 에이전트에게 제안할 수 있습니다. 고객 질문에 무례하게 대답하지 않습니다. 이는 인간 에이전트에게 “이봐, 내가 도와주러 왔어. 나는 당신의 부조종사입니다.”

AI Copilot이 할 수 있는 놀라운 일은 모든 대화 내역과 모든 대화에 대한 고객 만족도를 볼 수 있다는 것입니다. 따라서 개별 질문에 대해 가장 좋은 답변을 선택할 수 있습니다. 단지 정답이 아니라 최고의 답변입니다.

고객이 이러한 답변을 얻으면 만족도가 높아집니다. 그들은 더 행복합니다. 유지와 같은 것을 볼 수도 있습니다. 그들은 더 잘 유지하고, 더 많이 성장하고, 제품을 더 많이 사용합니다. 숙련된 상담원에게는 그다지 큰 문제가 아닐 수도 있습니다. 그들은 자신의 업무를 잘 수행하며 일반적으로 경험을 통해 최상의 답변을 알고 있습니다. 하지만 이제 막 팀에 합류한 새로운 에이전트를 생각해 보세요. 새로운 사람들과의 적응 시간은 길어질 수 있습니다. 직원 이직률이 높을 수 있으며 많은 관리자가 새로운 직원을 교육하는 데 많은 시간을 소비합니다. ​​더 이상 그럴 필요가 없습니다. 그들은 부조종사를 훈련할 수 있고, 부조종사는 새로운 팀원을 훈련시킵니다.

첫 번째 부분은 고객이 어떤 언어로든 연중무휴 즉각적으로 질문에 답변하는 AI 에이전트를 보유하고 있다는 것입니다. 두 번째 부분은 지원 팀이 연중무휴 24시간 내내 도움을 받는 Copilot을 보유하고 있어 훌륭한 고객 경험을 제공하는 데 도움이 되는 질문에 대한 최상의 답변을 제안한다는 것입니다. 그리고 지원 작전에서 일하는 관리자, 리더 및 사람들이 이것의 세 번째 부분입니다. 또한 모든 질문에 답할 수 있는 친구인 AI도 있습니다. 성과, 운영 성과, 팀 성과, 답변의 정확성 또는 고객 만족도에 관한 모든 종류의 질문입니다.

오늘날 관리자나 지원 리더가 고객 경험이 얼마나 좋은지 이해하고 싶다면 CSAT와 같은 것에 의존합니다. 그들은 대화가 끝날 때 고객에게 "저희가 귀하의 질문에 답변했습니까?"라고 묻는 것과 같은 것에 의존합니다. 실제로 이러한 설문조사에 참여하는 고객은 거의 없습니다. 그들은 실제로 한꺼번에 대답하지 않습니다. 따라서 일반적으로 10%에서 20% 사이의 금액을 받게 됩니다. 이는 고객 경험의 80% 또는 90%가 전혀 측정되지 않는다는 것을 의미합니다.

AI는 실제로 100% 측정할 수 있다. AI는 실제로 모든 단일 고객 대화를 읽고 구문 분석할 수 있습니다. 고객이 만족 여부를 답장하지 않더라도 AI는 이를 알아낼 수 있습니다. 모든 대화 기록이 있습니다. 질문에 대한 정확한 답변 여부뿐만 아니라 사람들이 행복했는지도 파악할 수 있습니다. 톤과 감성을 끌어낼 수 있습니다. 이런 일을 정말 잘해요. 그래서 사상 처음으로 그들은 그것의 100%를 측정할 수 있게 될 것입니다.

하나의 완벽한 플랫폼

AI 우선 고객 서비스를 수행하려면 세 가지 구성 요소가 있어야 합니다. 고객을 위한 AI 에이전트가 있어야 하고, 인간 지원팀을 위한 AI Copilot이 있어야 하며, 리더와 관리자를 위한 AI 분석가와 AI 통찰력이 있어야 합니다. AI 우선 고객 서비스를 제대로 수행하려면 세 가지 구성 요소가 모두 있어야 합니다.

이 세 부분은 데이터 및 지식 계층에 위치합니다. 그리고 이 데이터와 지식 계층은 AI가 학습하는 것입니다. 따라서 해당 데이터와 지식 계층은 정말 정말 훌륭해야 합니다. 데이터와 고객 기록이 있으며 CRM, 고객 정보를 제공하는 데 사용하는 다른 유형의 데이터 소스, 구축한 내부 시스템 등 다양한 유형의 장소에 연결할 수 있습니다. 이러한 모든 데이터 시스템에 연결할 수 있습니다.

그리고 지식 측면에는 콘텐츠가 있습니다. 예를 들어 헬프 센터 문서처럼 승인되고 정확한 외부 콘텐츠일 수도 있지만 내부 지식과 연결될 수도 있습니다.

“인간 에이전트를 통해 전달되는 Copilot 기반 답변은 AI 에이전트를 가르칩니다. 시스템이 점점 더 좋아지고 있어요.”

데이터와 콘텐츠는 지식을 강화합니다. 그리고 이 계층은 상담원, Copilot 및 분석가 아래에 있습니다. 예를 들어 AI 에이전트가 응답할 수 없는 경우 AI Copilot을 사용하여 인간 팀에 인계합니다. 그런 다음 질문에 답할 수 있고, 이는 AI 에이전트에게 다음에 무엇에 답할지 가르쳐 줍니다. 인간 에이전트를 통해 전달되는 Copilot 기반 답변은 AI 에이전트를 가르칩니다. 시스템은 점점 더 좋아지고 있습니다. 이 아름다운 루프가 있습니다. 그리고 관리자는 시스템에 도움이 되는 AI 분석가와 AI 통찰력을 보유하고 있습니다. 하나의 원활한 시스템입니다.

따라서 세 가지를 모두 갖추어야 하며, 제품을 점점 더 좋게 만드는 아름다운 피드백 루프가 있어야 합니다. 이는 동일한 시스템에 구축된 경우에만 가능합니다. 레거시 시스템이 있고 AI 회사를 인수하고 이 두 가지를 통합하려고 하면 중간에 있는 데이터와 지식 계층이 엉망이 됩니다. 다양한 데이터 형식과 다양한 데이터 유형, 심지어 이러한 것들이 구축된 다양한 유형의 플랫폼으로 인해 혼란스럽습니다. 하나의 플랫폼에 모든 것이 필요합니다.

AI 시스템의 놀라운 점은 더 나아지도록 스스로 학습한다는 것입니다. 데이터가 깨끗하고 명확한 하나의 시스템에 모든 것을 담으면 AI가 더 빨리 좋아질 수 있습니다. 따라서 AI 우선은 사람들이 적응해야 하는 사고방식입니다.

감성지능을 향하여

AI는 인간과 얼마나 잘 소통할 수 있을까? 규모를 살펴봐야 합니다. 규모의 한쪽 끝에는 거래 의사소통이 있습니다. 난 단지 앞뒤로 정보가 필요합니다. 그리고 여기에 감정이 있습니다. 화가 났거나 슬프거나 축하하고 싶습니다. 인간의 의사소통은 모든 것을 포괄합니다. 우리는 항상 매우 감정적인 상태로 돌아다니지는 않습니다. 실제로 인간은 거래를 많이 하는 경우가 많습니다. AI는 거래 의사소통에 놀라울 정도로 뛰어납니다. 고객 서비스에 대해 생각하더라도 대부분의 고객 서비스 쿼리는 상당히 거래적입니다. 사람들은 단지 정보를 찾고 있을 뿐입니다. 그렇기 때문에 AI가 그렇게 뛰어나다.

여기에 감정이 있습니다. 그리고 이것을 고객 서비스에 비유하면 가끔 사람들이 화를 내는 경우도 있죠. 그들은 자신이 사랑하는 회사가 자신을 실망시켰다고 느낍니다. 아니면 정말 뭔가가 필요해서 이 회사에서 구입했는데 제대로 작동하지 않았습니다. 때때로 사람들은 환기가 필요합니다. 때로는 귀가 필요할 때도 있습니다. AI는 아직 그럴 수 없습니다. 이제 미래에도 그럴 수 있을까요? 기술적으로는 가까워질 것 같아요. 그러면 사람들이 문화적으로 그것을 받아들일까요? 누가 알아? 우리는 기다려야 할 것입니다.

“사람들이 영화 ' 그녀' 를 선견지명으로 보고 있다…감정소통이다”

AI는 확실히 이 스펙트럼을 따라 매우 빠르게 움직이고 있으며 여기에서도 꽤 가까워지고 있습니다. 감정적으로 조율된 AI 분야에는 많은 회사가 설립되어 있으며 이것이 가능하다고 생각합니다. 많은 사람들이 영화 그녀를 선견지명으로 보고 있습니다. 감성소통입니다. 그럼 누가 알겠어요? 이것은 매우 추측적입니다. 하지만 AI는 확실히 이 축을 따라 움직이고 있으며 인간의 많은 의사소통이 여기에서 이루어집니다.

사람들이 AI가 점점 더 많은 일을 할 것이라는 말, 즉 오늘날 우리가 하는 많은 지식 작업을 AI가 대신할 것이라는 말을 들으면 두려울 수도 있지만 실제로는 믿을 수 없을 정도로 큰 힘을 실어줍니다. 우리 모두가 더 많은 시간을 가질 수 있도록 해줍니다. 그리고 시간이 더 있으면 우리는 더 많은 일을 할 수 있습니다. 우리는 시간을 좀 더 창의적으로 활용할 수 있습니다. 우리는 더 높은 수준의 공감을 통해 그러한 공감 상황을 전달할 수 있습니다. 우리는 서두르지 않습니다. AI는 최근 기술로 인해 우리에게 가해진 부담을 덜어주고 우리에게 더 많은 시간을 제공할 것입니다. 나는 그것이 엄청나게 긍정적인 일이 될 것이라고 생각하며 사람들은 이미 그것을 다른 방식으로 보기 시작했습니다.

고객 서비스의 새로운 시대

타임라인에 대해 제가 생각하는 바는 다음과 같습니다. 우리는 이전에도 이것이 내부적으로 얼마나 빨리 일어날지 예측하려고 노력해왔고, 우리가 생각했던 것보다 빠르게 일어나고 있으며, 우리는 야심차고 낙관적이라고 생각했습니다.

AI 에이전트인 Fin을 보면 1년 전에 출시했습니다. 그리고 평균 해결률을 보면 20년대에 출시하면서 시작했고, 이후 뭔가를 추가하기 시작했습니다. 우리는 다국어 Fin, 질문을 명확하게 하고 앞뒤로 이동할 수 있는 능력, 인간 에이전트가 더 나아질 수 있도록 돕고 대답할 수 없을 때 무언가를 가르치는 능력 등을 추가했으며 그 아래에 있는 AI 엔진을 개선했습니다. 모든. 그래서 우리는 대규모 언어 모델을 채택하고, 조정하고, 개선하고, 변경하고 해당 수준에서 많은 작업을 수행합니다. 그리고 작년에만 20대, 30대가 되었고 이제 40대가 되어 50%를 향하고 있습니다.

갑자기 Fin AI 에이전트를 사용하는 지원팀의 경우 이제 질문의 절반이 AI에 의해 정확하게 답변되고 있습니다. 그리고 고객 만족도는 떨어지지 않았습니다. 사실 가끔 올라간 적도 있어요. 그리고 이것은 시작에 불과합니다. 이는 획기적인 결과이며 이제 1년이 지났습니다.

“모든 기업이 AI를 우선으로 하고, 모든 고객 서비스 팀이 AI를 우선으로 하는 것은 불가피하다고 생각합니다. 시간문제일 뿐이야”

그럼, 우리는 다음에는 어디로 갈까요? 잘 모르겠지만 고객 서비스가 근본적으로 변화할 것이라는 점은 확실하게 말할 수 있습니다. 제 생각에는 3~4년 후에 우리는 현재의 고객 서비스를 살펴보고 확실히 1년 전의 고객 서비스가 믿을 수 없을 만큼 구식이고 구식이라고 생각하게 될 것입니다. 모든 기업이 AI를 우선으로 하고, 모든 고객 서비스 팀이 AI를 우선으로 하는 것은 불가피하다고 생각합니다. 시간 문제 일뿐입니다.

가장 중요한 것은 이러한 기업의 고객이 훌륭한 경험을 얻고 있다는 것입니다. 이것이 바로 이 모든 것으로 귀결됩니다. 저는 전 세계의 고객 서비스 리더들이 AI 우선의 세계에 뛰어들어 시도해 볼 것을 적극 권장합니다. 시도해 보면 기대했던 것보다 결과가 훨씬 좋고, 기대했던 것보다 기술이 더 빠르게 발전하고 있다는 것을 알게 될 것입니다.