챗봇 유지보수(2)
-
AI 챗봇과 인간 상담원의 협업 시스템 설계
AI 챗봇과 상담원 협업의 필요성과 가치많은 기업이 고객 응대 효율성을 높이기 위해 AI 챗봇을 적극 도입하고 있다. 챗봇은 단순·반복적인 질문에 즉시 응답할 수 있어, 상담원의 부담을 크게 줄여준다. 하지만 고객의 문의는 언제나 예측 가능한 범위에 머물지 않는다. 예를 들어, 주문 취소와 환불 문의는 간단히 처리할 수 있지만, 배송 지연에 따른 불만, 복잡한 정책 해석, 긴급한 문제 해결은 여전히 상담원의 개입이 필요하다. 이처럼 AI 챗봇과 상담원이 협업하는 시스템은 두 가지 가치를 동시에 실현한다. 첫째, 운영 효율 극대화다. 반복 업무는 챗봇이 처리하고, 고난도 업무에 상담원이 집중할 수 있어 전체 생산성이 오른다. 둘째, 고객 경험 향상이다. 챗봇이 해결하지 못하는 질문에 즉시 사람으로 전환해 ..
2025.07.03 -
챗봇 배포 이후 유지보수와 지속적 학습 전략
챗봇 운영의 시작은 배포 이후부터많은 기업이 챗봇 프로젝트의 주요 성과를 “서비스 론칭”으로 착각하지만, 실제로 챗봇 운영의 시작은 배포 이후에 본격적으로 시작된다. 초기에는 모든 시나리오와 데이터가 완벽하다고 생각해도, 실제 고객이 사용하는 순간 예기치 못한 문제가 끊임없이 발생한다. 예를 들어, 개발자가 예상하지 못한 문장 표현, 반복되는 오타, 질문 패턴의 변화 등이 모델 성능에 영향을 준다. 이 때문에 초기 론칭 후 2~3개월은 집중 모니터링과 문제 해결 기간으로 운영하는 것이 중요하다. 또한 챗봇의 품질은 대화의 맥락 유지와 응답 정확도가 좌우한다. 고객은 “챗봇이 얼마나 친근하게 반응하는지”뿐 아니라, “얼마나 실질적인 문제를 빠르고 정확하게 해결하는지”에 민감하다. 챗봇이 점점 더 브랜드의 ..
2025.07.02