대화형 AI 플랫폼 대응 방안

 

 

대화형 AI 플랫폼의 영향력이 커짐에 따라 기업은 현재 목표를 충족하고 미래 수요를 수용하는 솔루션을 선택하는 것이 중요해지고 있습니다.

 

"이러한 외국 문서를 다루는 방법은 문서를 구글 드라이브를 사용하여 자신의 드라이브에 업로드 한다. 다음 올린 이미지를 선택하여 마우스 오른쪽 키를 누르고 '구글 문서 도구'를 선택하여 워드에서 연다. 문서도구를 사용해 텍스트로 변환한 다음 구글 번역기에서 적당한 번역을 추출해 한글 문서로 만든다."

 

 

대화형 AI 솔루션 모범 사례

 

대화형 Al 프로젝트는 까다로울 수 있으므로 기업은 여정을 시작하기 전에 내부적으로 노력을 조정하고 기술 단독보다는 공급업체의 이전 경험에 집중해야 합니다.

 

사용 사례 식별

 

올바른 사용 사례를 선택하는 것이 성공에 매우 중요합니다.

 

• 최대의 영향을 미칠 수 있는 것의 우선 순위를 지정합니다. 적은 수의 사용 사례로 시작하여 그 사례에서 배우고 확장

• 프로세스 마이닝 도구를 사용하여 사용 사례 식별 고려

 

변경 관리

 

• 주요 이해 관계자와 고위 경영진을 교육하고 조정하여 동의를 얻습니다.

• 비용 절감을 넘어 고객 경험, 직원 생산성, 비용 절감 및 탑라인 성장과 같은 요인을 고려하여 대화형 Al 솔루션 효율성을 측정합니다.

 

반복적인 대화 흐름 개발

 

• 봇이 프로덕션에 들어간 후 성적표 샘플을 분석하면 성능 향상에 도움이 됩니다.

• 반복은 초기 단계에서 자주 수행되어야 하지만 봇의 성능이 향상됨에 따라 빈도가 줄어듭니다.

 

올바른 사용자 경험을 만든 경험

 

• 요구 사항에 맞게 솔루션을 맞춤화할 공급업체와 협력하는 것이 중요합니다.

• 공급업체는 기술적 장애물을 식별하고 이를 우회하는 방법에 대한 솔루션을 제공할 수 있어야 합니다.

 

특정 산업/사용 사례 경험

 

• 산업별 경험을 통해 공급업체는 해당 산업에 맞는 솔루션을 설계하고 배포하는 방법을 알 수 있습니다.

• 또한 교육 데이터, 부문별 의도, 용어 및 FAQ가 이미 봇에 제공됨을 의미합니다.

 

데이터 및 API 가용성

 

• 레거시 엔터프라이즈 시스템 및 기타 디지털 솔루션에는 보다 빠르고 원활한 구현을 위해 API가 있어야 합니다.

• 높은 신뢰도와 정확성을 달성하기 위해 솔루션을 교육하는 데 구조화되고 적절한 과거 상호 작용 데이터가 있는 중앙 집중식 데이터 관리를 사용할 수 있어야 합니다.

 

출처: Everest Group, Conversational Al - 2021년 시장 현황 보고서 

 

원문 아래 참고

 

Best Practices for Conversational Al Solutions 

Conversational Al projects can be tricky, so enterprises need to align their efforts internally before starting on the journey and also focus on vendors' prior experience rather than their technology alone 

Identifying the use cases

 

Selecting the right use case is crucial to success

 

• Prioritize those that can have maximum impact; start with a small number of use cases, learn from those, and scale up

• Consider using process mining tools to identify use cases

 

Change management

 

• Educate and align key stakeholders and senior management to secure their buy-in

• Look beyond cost reduction to factors such as customer experience, employee productivity, cost reduction, and topline growth to measure conversational Al solution effectiveness

 

Iterative conversational flow development

 

• Once the bot has gone into production, analyzing a sample of transcripts helps in making improvements to is performance

• Iterations should be frequent in the early stages, but less frequent as the bot's performance improves

 

Experience in creating the right user experience

 

• It is crucial to work with a vendor that will customize the solution to your needs

• Vendors should be able to identify technical roadblocks and provide solutions on how to circumvent them

 

Experience in specific industries / use cases

 

• Industry-specific experience enables vendors to know how to design and deploy a solution for your industry

• It also means they will have the training data, sector-specific intent, terminology, and the FAQs already fed into their bots

 

Data and API availability

 

• Legacy enterprise systems and other digital solutions should have APIs in place for faster and smoother implementation

• Centralized data management with structured and adequate past interactions data should be available to train the solution to achieve high confidence and accuracy

 

Everest Group, Conversational Al - State of the Market Report 2021