가상 에이전트란?

가상 에이전트를 사용하면 팀은 더 가치 있는 작업에 집중할 수 있는 시간 여유가 생깁니다. 가상 에이전트를 사용할 때 생략되는 일반적인 작업이 바로 분류입니다. IT 담당자는 작업을 시작하기 전에 팀원에게 태그를 지정하고 티켓을 다시 할당하는 데 시간을 소모합니다. 가상 에이전트는 적시에 적절한 담당자에게 올바른 티켓을 전달할 수 있습니다. 자동 메시지 기능 외에도 가상 에이전트는 머신러닝을 통해 조금 더 인간적인 방식으로 고객과 커뮤니케이션할 수 있습니다. 티켓을 만들자마자 가상 에이전트는 고객과 협업하여 문제의 근본 원인을 파악하기 시작합니다. 문제를 에스컬레이션해야 하는 경우 즉시 팀원들과 커뮤니케이션하고 분류합니다.

자연어 처리(NLP)는 컴퓨터 프로그램이 인간의 언어를 말하고 쓰는 대로 이해하는 기술입니다. 고객은 서비스 요청에서 사용하는 단어를 통해 자신의 감정 및 문제의 심각도에 대한 단서를 제공합니다. NLP를 사용하면 가상 에이전트가 심각도 및 감정을 더 정확하게 판단할 수 있습니다. 가상 에이전트는 감정 분석을 사용하여 문제를 에스컬레이션하고 도움을 줄 수 있는 담당자에게 문제를 원활하게 전달합니다.

고객이 전화를 걸 수 있는 핫라인이 있습니까? 음성 어시스턴트는 팀원에게 에스컬레이션하기 전에 고객 및 문제에 대해 최대한 많이 파악하여 높은 수준의 서비스를 제공할 수 있습니다. 가상 에이전트는 고객이 어떻게 반응하는지 듣고 대화의 어조를 해석하여 이 경험을 향상합니다. 전화를 받기도 전에 음성 어시스턴트가 고객의 문제 및 고민 수준을 알려준다고 상상해 보세요.

학습은 오랫동안 데이터 과학자 및 머신러닝 전문가의 영역이었습니다. 오늘날 가상 에이전트는 코드 또는 전문 지식이 없어도 학습할 수 있습니다. 학습에는 규칙 집합을 이해 및 분석하고 나중에 사용할 모델을 만드는 과정이 포함됩니다. 학습이 끝나면 팀은 샌드박스 환경에서 가상 에이전트와 상호 작용합니다. 테스트 상호 작용이 만족스럽지 않으면 만족스러운 상호 작용이 될 때까지 학습 데이터를 조정하고 다시 구성할 수 있습니다.

서비스 관리가 어려운 이유는 고객이 연락하기 위해 사용할 수 있는 채널이 많다는 것입니다. 대부분의 서비스 관리 소프트웨어는 전화, 이메일, 문자, Slack 및 웹 채널에서 발생하는 서비스 요청을 중앙 집중식으로 처리합니다. 그런 다음 팀에서 요청을 처리하고 같은 서비스 관리 소프트웨어를 사용하여 내부 및 외부 고객과 다시 커뮤니케이션합니다. 여기에서 누락된 것은 소프트웨어가 각 타사 채널의 어조, 길이 및 대화 스타일을 일치시키는 기능입니다. 가상 에이전트는 타사 커뮤니케이션 채널과 긴밀하게 통합하여 각 채널에서 커뮤니케이션하는 방법을 지능적으로 이해하여 이 문제를 해결합니다.

대화형 분석은 사회적 상호 작용에 대한 연구로 두 당사자 간의 상호 이해를 돕기 위해 무엇이 필요한지 조사합니다. 이 연구 분야에서는 고객 만족도를 더 잘 파악하는 데 사용할 수 있는 대화 내용과 어조의 동향을 파악했습니다. 대화형 분석을 사용하면 다른 사용자에게 고객 만족도 설문조사를 보내는 대신 고객 만족도를 실시간으로 살펴보고 만족도가 올라가거나 내려가는 경우를 식별할 수 있습니다. 대화형 분석은 가상 에이전트가 도움이 필요할 때 팀원에게 알려주는 에스컬레이션 도구 역할을 할 수 있습니다.

Google 번역은 급한 상황에서 유용하지만 고객과의 커뮤니케이션에 사용하기에는 충분하지 않습니다. 최근까지만 해도 자동 번역 서비스는 대부분 단어를 일대일 대응으로 번역했습니다. 그러자 문맥상 난처한 실수가 생겼고 커뮤니케이션이 원활하지 않았습니다. 가상 에이전트는 AI 및 NLP를 사용하여 문장의 전체 의도를 평가한 후 여기에 상응하는 언어 표현을 찾아낼 수 있습니다. 가상 에이전트는 더 능숙하게 자연어를 탐색하고 더 많은 지역에서 더 많은 고객에게 서비스를 제공할 수 있습니다.

고객 서비스 에이전트의 목표는 고객의 문제를 이해하고 심각도를 확인하고 고객의 감정 상태를 살피는 것입니다. 잘 학습된 가상 에이전트는 이 세 가지를 모두 빠르게 해석할 수 있습니다. 가상 에이전트가 소프트웨어 회사의 서비스 데스크를 운영한다고 상상해 보세요. 서비스 중단이 발생하면 서비스 데스크에는 고객이 보낸 티켓으로 순식간에 가득 쌓입니다. 고객 서비스 담당 에이전트는 티켓을 하나씩 연 다음 티켓이 모두 관련이 있는지 확인해야 합니다. 가상 에이전트는 즉시 이 작업을 수행하고 문제 에스컬레이션을 빠르게 추적할 수 있습니다.

콜드 이메일 및 리드 생성은 일부 인건비가 높은 직원들이 수행하는 시간 소모적인 활동입니다. 가상 에이전트가 적극적으로 잠재 고객에 대해 알아보고 맞춤형 메시지로 고객의 참여를 유도하는 환경을 상상해 보세요. 가상 에이전트와의 커뮤니케이션에서 기회가 발생하면 영업 담당자가 투입되어 거래를 성사시킵니다.

재무 담당자는 분기마다 문서를 취합하는 데 엄청난 시간을 할애합니다. 이러한 문서는 같은 방식으로 구조화하고 같은 정보를 전달해야 합니다. 가상 에이전트는 재무 담당자가 재무 보고에서 담당자 자신이 직접 해야 하는 작업에 집중할 수 있도록 힘든 일을 대신 처리할 수 있습니다. 재무 담당자는 비즈니스에 결과 및 예측을 전달할 책임이 있습니다. 가상 에이전트는 이러한 커뮤니케이션의 속도 및 정확성을 높일 수 있습니다.

HR 담당자는 직원이 자신의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 돕는 데 큰 역할을 합니다. 직원 생산성 및 성과에 대한 연간 및 분기별 보고도 담당합니다. 이 프로세스가 소프트웨어 기반이라면 가상 에이전트가 관리하기 좋은 부분입니다. 가상 에이전트가 관리자와 커뮤니케이션하고 보고서를 작성하면 HR 담당자는 자신이 가장 잘하는 일에 집중할 수 있습니다. Jira Service Management에 가상 에이전트를 통합할 때 흥미로운 점은 가상 에이전트를 사용할 수 있는 모든 방법을 볼 수 있다는 것입니다. 고객 서비스, 영업 및 HR은 가상 에이전트를 효과적으로 사용하기 위한 시작에 불과합니다.