자연어처리 챗봇이 비즈니스에 꼭 필요한 이유 3가지
자연어처리
안녕하세요, 깃플입니다.
챗봇 도입을 앞둔 분들께서
가장 많이 궁금해하시는 것 중 하나가
챗봇만의 차별점인데요.
AI 챗봇, 시나리오 기반 챗봇,
음성 인식 챗봇, 자연어처리 챗봇 등,
다양한 기술을 기반으로한 챗봇이 존재합니다.
오늘은 이렇게 많은 종류의 챗봇 중,
고객 응대에 효과적인 자연어처리 챗봇에 대해
쉽게 이해할 수 있도록
자세히 설명해 드리도록 하겠습니다. 😄
자연어처리 (Natural Language Processing, NLP) 기술이란?
자연어처리 챗봇에 대해 설명하기에 앞서,
자연어처리 기술에 대해 알아보겠습니다.
‘자연어’란 인간이 오랜 시간 사용한 언어를 뜻합니다.
‘자연어’로 불리는 이유는 말 그대로
인간이 자연스럽게 사용하면서 만들어진
언어이기 때문인데요.
자연어처리 기술이란
컴퓨터 시스템이 자연어, 즉 사람의 언어를
알아들을 수 있게 하는 기술입니다.
문장과 형태소 등을 컴퓨터가 알아서 쪼개고
적절하게 판단 및 분석하는 기술이
바로 이 자연어처리 기술입니다.
자연어처리는 머신러닝을 통해서도
이루어진다고 합니다.
* 머신러닝: 자동으로 데이터를 통해 학습하고
경험을 통해 개선하도록 훈련하는 데 중점을 둔 시스템
다양한 단어들과
이 단어들이 어떻게 서로 이루어지는지에 대해
문장, 문단 등을 머신러닝 엔진에 집어넣어
이 데이터를 통해 기본적인 문장에 대한
패턴을 찾아냅니다.
이렇게 방대한 자연어 데이터를 바탕으로
사람의 언어를 분석하고 이해하는 자연어처리 기술이
비즈니스에 활용되는 사례들이 늘어나고 있는데요.
특히 고객 응대를 도와주는 챗봇에
해기술이 접목되면서,
CS 생산성을 높이는 데에 기여하고 있다고 합니다.
그렇다면 자연어처리 기반 챗봇은
대체 어떤 기능과 장점을 통해
CS에 도움을 주고 있을까요?
자연어처리 기반 챗봇
대부분 챗봇들은 어떠한 목적을 달성하기 위해
정해진 시나리오 또는 플로우에 따라
고객 응대를 하는데요.
자연어처리 기술이 중점인 챗봇은
이와는 형태가 조금 다릅니다.
고객이 단어나 문장 같은 ‘자연어’를 입력하면
이를 이해하고 알맞은 답변을 하는 챗봇인데요.
최근 여러 홈페이지에서 접할 수 있는
단순 문의 처리 챗봇도 자연어처리 기술,
더 자세히 들어가면 자연어 분석 기술을 기반으로
만들어진 챗봇입니다.
* 자연어 분석: 자연어처리 기술의 한 종류.
사람의 언어를 컴퓨터 시스템이
알아서 나누고 판단하는 기술
이 기술이 어떻게
효율적인 CS를 도와주는지,
자세한 기능과 예시와 함께
알려 드리도록 할게요.
단어 이해도와 검색 정확도
자연어처리 기술이 탄탄하지 않은 챗봇은
키워드를 입력하면 답변을 찾지 못합니다.
명확하게 짜인 틀 안에서만
답변을 줄 수가 있죠.
물론 데이터가 많이 쌓여있으면
더 폭넓은 대답을 할 수 있겠지만,
자연어처리 기술력이 높지 않은 챗봇이라면
이를 위해 많은 비용과 시간을 투자해야만 합니다.
기술력이 뛰어나면 뛰어날수록
단어를 이해하는 능력과
검색 답변 정확도가 높습니다.
서비스 기능에 대해 궁금한 고객이
챗봇에 ‘기능 알려줘’라고 질문을 한다면
기존에 있는 답변에는 ‘기능’이라는 단어밖에 없더라도
‘알려줘’을 자연어처리 기술로 분석해서
기능에 대한 답변을 제공합니다.
‘알려줘’라는 단어가
답을 알려달라는 뜻을 가진 것을
챗봇이 이미 인식을 하고 있기 때문에 가능합니다.
자연어처리 챗봇은 검색 일치도에서도
큰 장점을 보여주는데요.
보유한 데이터 내에서
입력된 단어와 유사한 단어를 모두 찾아서
답변을 제공해줍니다.
이처럼 고객은 단지 검색만 하면
원하는 답을 받을 확률이 높아지기에,
상담사 입장에서는 고객 상담 업무 효율 향상에
매우 효과적이게 느껴질 수밖에 없습니다.
유사어 검색 기능
가격, 비용, 요금,
모두 하나를 의미합니다.
같은 답변을 얻기 위해
다른 단어를 입력하는 경우가 많은데요.
자연어처리 기반 챗봇은
이런 상황까지 대비할 수 있습니다.
한 단어에 대해 많은 유사어를 입력하면
고객은 챗봇에게 어떤 키워드를 전달해도
원하는 답변을 얻을 수 있습니다.
비속어 감지 & 차단
비속어를 감지하고 차단하는 기능 역시
자연어처리 기술로 만들어진 기능입니다.
이 기능은 챗봇뿐만 아니라,
포털사이트와 온라인 게임에서도
많이들 경험해 보셨을 텐데요.
고객 응대 챗봇에게 전달되는 언어는
모두 데이터로 쌓이기 때문에,
비속어들을 챗봇이 자동으로 걸러내는 것도
필수적인 기능입니다.
자연어처리 챗봇, 만들기 어렵지 않을까?
이처럼 고객 응대를
효과적으로 도와주는 자연어처리 챗봇.
설명만 들으면 챗봇을 만드는 것이
어렵다고 생각될 수 있는데,
그렇지 않습니다.
자연어처리 기반 챗봇인
깃플챗의 FAQ 챗봇을 사용하신다면 말이죠.
FAQ 챗봇은
고객사마다 필요한 내용에 맞게
커스터마이징을 할 수 있습니다.
이렇게 단계별로 고객이 자주 묻는
질문들을 입력할 수 있습니다.
만약 대용량의 질문과 답변을 넣어야 한다면
엑셀 파일을 통째로 업로드할 수도 있고요.
적절한 방법으로
모든 질문과 답변을 입력만 한다면
챗봇이 고객을 응대하게 됩니다.
자연어처리 챗봇인 깃플챗 FAQ 챗봇은
이처럼 질문 검색 기능이 뛰어나
효과적으로 고객 문의를 처리할 수 있습니다.
전혀 만드는 것이 어렵지도 않고요. 😃
이미 많은 고객사에서는
깃플챗 FAQ 챗봇으로 CS 효율화를
경험하고 있습니다.
깃플챗에 가입하고
FAQ 챗봇을 사용하신다면,
자연어처리 기술의 장점을
빠르게 느끼실 수 있을 겁니다.
감사합니다.
