김영훈
AI driven Support는 더 이상 피할 수 없습니다.
AI는 전기와 인터넷에 이어 IT의 새로운 동력이 되어가고 있습니다.
인간의 확증편향과 상담원의 지식의 격차를 해소해줄 수 있기 때문에,
CX와 고객접점에 있어서는 선택이 아닌 필수재가 될 수 밖에 없는 기술입니다.
그러면 AI Support 시대를 준비하려면 고객경험 매니저는 뭘 어떻게 해야 할까요?
크게 AI 기술과 AI를 운용하는 사람을 잘 관리해야겠습니다.
오늘 이 글은 Support를 위한 AI 기술에 대해 자세히 소개합니다.
AI기술을 잘 다룰려면 먼저 컨텐츠가 중요합니다. 왜냐하면 AI는 문서를 기반으로 학습하기 때문입니다. 이제 문서를 작성한다는 것은 상담원이나 구독자 뿐만 아니라 AI를 학습시키는 데에도 최적화가 이뤄져야 합니다. AI가 학습하기에 최적화된 문서란 무엇을 의미하는 것일까요?
우리가 모르는 어떤 내용을 검색할 때 발생하는 의식의 흐름이 담긴 문서입니다. 예를 들어 제목이나 키워드, 카테고리에 해당 문의사항을 궁금할 만한 키워드가 중심이 되어야 AI가 맥락을 잘 활용할 수 있습니다.
상당히 큰 일이죠? 네 그렇습니다. 그동안 우리가 분류해왔던 상담태그 최적화부터 다시 고민해볼 문제가 되었습니다. 그래서 저는 크게 3가지로 태그를 분류합니다.
1. 검색할 때 상황(ex 에러코드)
2. 고객이 인지하는 문제(ex 로그인 불가)
3. 경로(ex 로그인 페이지)
이런 방식으로 태그를 관리하려면 기존처럼 A-a, A-b 등의 폴더 구조는 안되겠죠.
다양한 키워드 네트워크를 구성해야 맥락 연결의 이점을 제대로 활용할 수 있습니다.(Action Plan : 3가지 키워드 맥락을 가진 문서를 제작)
AI 기술 자체는 LLM을 사용하면서 Private한 엔진을 적용하여 학습하면 충분합니다. chat GPT이후로 상향평준화가 되었는데, Open Source를 어설프게 적용하면 상담데이터에 포함된 민감정보가 유출될 수 있으니 주의하셔야 합니다.(보안은 늘 기술적 효용과 반비례하는 것 같아요.)
상담시스템은 크게 2가지로 활용 가능합니다.
AI가 자동으로 답변을 나가는 시스템(Intercom 등 Livechat 중심)
사용자 언어 지원, 문서 품질 우수한 경우에 이 방식을 권장합니다.
AI가 초고를 써서 상담원이 필터 후 안내하는 시스템(Zendesk, Front 등 Email 중심)
최종 답변 발송은 상담원이 진행하며, 초고를 수정하며 좋은 글을 만들어 가는 과정이 있으므로 상담원 교육에도 도움됩니다.
최근 테스트해본 AI상담 시스템은 Intercom Fin에 가장 높은 점수를 주고 싶습니다. 꼭 Intercom의 HelpDesk를 사용하지 않더라도, 외부문서를 작성해둔 링크를 저장하면 스스로 학습하여 내용을 맥락에 맞게 대답해줍니다. 다만 현재까지 언어는 영어 기준으로만 답변이 제공되며, 학습되지 않은 데이터와 유사한 질문에 대해 너무 쉽게 모른다고 답하는 부분에 아쉬움이 남습니다. 이러한 한계를 보안하기 위해 Intercom Fin은 대답이 만족스럽지 않으면 즉시 상담원을 연결시키는 버튼을 제공합니다.
GPT engine 이 대단한 것도 있지만, Open AI가 지금의 GPT 성능을 내기 위해 학습시킨 전략에도 매우 높은 점수를 주어야 하는 이유가 아닐까 싶네요. 어쨌든 Intercom FIn은 Zendesk나 다른 AI상담툴에서 복잡하게 상담원이 직접 Chatbot을 활용하여 시나리오를 제작하고 연결해줘야 하는 수고를 덜어줍니다. CS 채널 관리 해보신 분들은 이게 얼마나 수고로운 일인지 잘 아실텐데요. 그동안 축적된 문서의 효용에 자신이 있는 분들이라면 Fin을 도입하셔도 좋을 것 같습니다.
하지만 Swit에서는 Intercom의 높은 효용에도 불구하고 Intercom을 현재 단계에서는 선택하지 않았습니다. 그 이유는 'AI를 운용하는 사람'과 깊은 관련이 있습니다. 이 부분은 다음 글 AI 시대 Support 전략2: 사람에서 자세히 알려드리겠습니다 :)
