챗봇과 대화형 AI의 차이점은 무엇인가요?

새로운 기술이 등장할 때마다 그 뒤에 무엇이 숨어 있는지, 그 기술을 통해 어떤 이점을 얻을 수 있는지 즉시 파악하기는 어렵습니다.

게다가 '챗봇 '과 '대화형 AI '처럼 겉으로 보기에 같은 두 가지 표현이 함께 등장하면 상황은 더욱 혼란스러워집니다.

그러나 챗봇과 대화형 AI의 차이는 단순한 의미론적 차이를 넘어 규칙 기반 응답에서 상황 인식 대화형 에이전트로의 진화를 반영합니다.

이러한 인터페이스는 우리가 디지털 플랫폼과 서비스에 참여하는 방식을 변화시켰기 때문에 각 인터페이스가 무엇을 제공하는지 이해하는 것이 중요합니다.

챗봇이 미지의 영역처럼 느껴지더라도 걱정하지 마세요. 챗봇과 대화형 AI를 비교 하여 그 기능과 응용 분야를 자세히 살펴볼 것입니다.

자세히 알아봅시다!

챗봇이란 무엇인가요?

챗봇은 인간 사용자와의 대화를 시뮬레이션하는 컴퓨터 프로그램입니다.

웹사이트, 메시징 앱, 음성 지원 디바이스 등 다양한 플랫폼에 통합하여 다음과 같이 사용할 수 있습니다:

• 사용자에게 정보를제공합니다 , 
• 질문에 답하거나  
• 특정 작업을 지원합니다.

챗봇의 기본 유형은 규칙 기반 챗봇입니다.

규칙 기반 챗봇

이러한 챗봇은 사전 정의된 규칙에 따라 작동하며 일련의 지침에 따라 사용자 입력에 응답합니다.

응답은 미리 정해진 규칙과 패턴에 따라 작동하기 때문에 복잡하거나 예측할 수 없는 대화를 처리하는 데 더 많은 제약이 따릅니다.

따라서 규칙 기반 챗봇은 고객 지원, 이커머스 등 상호작용이 비교적 간단하고 예상되는 시나리오에 적합합니다.

대화형 AI란 무엇인가요?

이러한 챗봇은 인공 지능(AI) 및 머신 러닝 기술, 특히 자연어 처리(NLP)를 사용하여 사용자 입력을 이해하고 응답합니다.

대화형 AI의 주요 기능 및 구성 요소는 다음과 같습니다:

1. 자연어 처리 (NLP)

대화형 AI 시스템은 NLP 을 사용하여 다음을 포함한 인간의 언어를 이해하고 해석합니다. 문맥 의미, 정서를 포함한 인간의 언어를 이해합니다. 

이를 통해 시스템은 단순한 키워드 매칭을 넘어 사용자 입력을 이해할 수 있습니다.

2. 머신 러닝(ML)

ML 알고리즘을 통해 대화형 AI 시스템은 시간이 지남에 따라 학습하고 개선할 수 있습니다. 사용자 선호도에 적응하고, 문맥을 이해하고, 과거 상호 작용을 기반으로 응답을 개선할 수 있습니다.

3. 컨텍스트 인식

대화형 AI 시스템은 대화 중에 맥락을 유지하고 대화의 흐름을 이해하며 이전 상호 작용을 참조하여 보다 일관성 있고 개인화된 응답을 제공하기 위해 노력합니다.

4. 의도 인식

AI 시스템은 사용자 쿼리의 의도를 파악하여 적절하게 응답하고 특정 작업을 수행하거나 관련 정보를 제공할 수 있습니다.

5. 멀티모달 상호 작용

일부 대화형 AI 시스템은 텍스트 기반 상호작용을 넘어 음성, 이미지, 동영상 등 다양한 커뮤니케이션 모드를 지원합니다.

6. 6. 개인화

대화형 AI는 사용자 선호도와 이력을 기억하고 개별 사용자 프로필에 따라 응답을 조정하여 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다.

따라서 AI 기반 챗봇은 상호작용을 통해 학습하고, 사용자 선호도에 적응하며, 보다 역동적이고 컨텍스트를 인식하는 대화를 처리할 수 있습니다.

따라서 사용자 쿼리의 의도를 파악하여 보다 자연스럽고 유연한 상호 작용을 할 수 있습니다.

챗봇과 대화형 AI: 차이점은 무엇인가요?

요약하자면, 모든 챗봇은 대화형 인터페이스의 한 형태이지만 모든 대화형 인터페이스가 전통적인 챗봇은 아닙니다.

챗봇과 대화형 AI는 모두 업무 효율성을 높여주는 강력한 도구이므로 어떤 분야에서 가장 빛을 발하는지 살펴보세요.

챗봇과 대화형 AI: 가장 일반적인 사용 사례

챗봇: 가장 일반적인 사용 사례

고객 서비스는 즉각적인 응답을 제공하고, 일상적인 작업을 자동화하는 등의 기능으로 인해 챗봇이 가장 널리 사용되고 있는 분야입니다.

아래에서 고객 서비스에서 가장 일반적인 사용 사례를 확인할 수 있습니다.

1. 자주 묻는 질문 및 정보 검색

챗봇은 사용자의 쿼리를 분석하고 이해하여 지식창고 또는 데이터베이스에서 관련 정보를 검색합니다.

2. 주문 추적 및 상태 업데이트

챗봇을 백엔드 시스템과 통합하여 주문 상태, 배송 업데이트 또는 기타 관련 세부 정보에 대한 실시간 정보를 가져올 수 있습니다. 

3. 약속 일정 및 예약 3.

챗봇은 사용자와 상호 작용하여 적합한 시간대를 찾고, 예약 가능 여부를 확인하고, 예약을 확인함으로써 약속 일정과 예약을 용이하게 할 수 있습니다.

4. 문제 해결 및 기술 지원

챗봇을 사용하여 단계별 지침을 제공하고, 잠재적인 문제를 파악하고, 해결책을 제시할 수 있습니다. 

또한 문제가 더 복잡한 경우에는 챗봇이 인간 지원 상담원에게 문제를 전달할 수 있습니다.

5. 피드백 수집 및 설문조사

챗봇은 고객 피드백을 수집하고 설문조사를 실시하여 귀중한 인사이트를 수집할 수도 있습니다. 

따라서 고객에게 경험, 선호도 및 의견에 대해 질문하여 고객 만족도 수준과 개선이 필요한 부분을 파악하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

대화형 AI: 가장 일반적인 사용 사례

대화형 AI는 더 복잡하고 고급스러운 작업을 수행할 수 있기 때문에 기존 챗봇에 비해 유리합니다.

대화형 AI는 훨씬 더 넓은 범위의 산업과 사용 사례를 포괄하기 때문입니다.

1. 제품 추천 및 교차 판매

대화형 AI는 고객의 선호도, 구매 내역, 행동을 분석하여 개인화된 상품 추천을 제공할 수 있습니다. 

따라서 관련 제품이나 서비스를 제안하여 상향 판매 및 교차 판매 기회에 기여할 수 있습니다.

2. 동적 FAQ 및 지식창고 액세스

대화형 AI는 지식창고의 정보에 동적으로 액세스하고 업데이트함으로써 정적인 FAQ 페이지를 뛰어 넘을 수 있습니다. 

사용자는 자연어로 질문할 수 있으며, AI 시스템은 관련성 있는 최신 정보를 검색할 수 있습니다.

3. 선제적 고객 참여

대화형 AI는 버려진 카트, 최근 구매 또는 특정 고객 행동과 같이 미리 정의된 트리거를 기반으로 고객과 대화를 시작할 수 있습니다. 

4. 감정 분석 및 감정 이해

특히 이 부분은 챗봇과 대화형 AI를 진정으로 차별화하는 부분입니다. 대화형 AI 시스템은 감정 분석을 통해 고객 상호작용의 감정적 어조를 파악합니다. 

따라서 시스템은 고객의 감정 상태에 따라 응답을 조정하고 문제의 우선순위를 정할 수 있어 보다 공감적이고 고객 중심적인 상호 작용을 이끌어냅니다.

5. 지속적인 학습 및 적응

대화형 AI는 사용자 상호작용을 기반으로 지속적으로 학습하고 적응합니다.

머신 러닝 알고리즘을 통해 시스템은 다음과 같은 방법으로 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킬 수 있습니다:

• 사용자 피드백을 통한 학습 및 
• 변화하는 고객 선호도와 언어 패턴에 적응할 수 있습니다.

TextCortex 을 사용하여 대화형 AI를 2단계로 구축하는 방법 ?

대화형 AI 봇을 구축하려면 AI 엔진을 학습시켜야 하므로 시간이 필요하지만, 올바른 도구를 사용한다면 그 과정이 복잡할 필요는 없습니다.

그러한 도구 중 하나는 TextCortex은 AI 작성 도구를 통한 콘텐츠 생성부터 챗봇 구축에 이르기까지 다양한 작업을 지원하는 AI 기반 도구입니다. 

챗봇과 대화형 AI 봇에 대해 이야기했으니, 이제부터 어떻게 제노챗 ( TextCortex )이 어떻게 고유한 봇을 만드는 데 도움이 되는지 살펴보겠습니다.

제노챗은 NLP 및 머신 러닝을 사용하여 고유한 입력과 스타일을 청중에게 맞게 조정하는 완전히 사용자 지정 가능한 AI 비서입니다.

또한 강력한 딥러닝 알고리즘을 사용하여 대화의 맥락을 이해하고 입력에 따라 적절한 응답을 생성합니다.

제노챗을 비즈니스 요구에 맞게 활용하려면 간단한 2단계만 거치면 됩니다:

1. 지식 기반 구축

AI 엔진이 관련 정보를 검색할 수 있도록 제노챗 내에서 직접 업로드한 문서를 '피드'해야 합니다.

따라서 PDF, 파워포인트 또는 기타 텍스트 기반 파일이나 사용자 지정 URL을 업로드할 수 있습니다.

물론 지식창고의 이름을 지정하고 "소스 추가 "를 클릭하여 문서를 계속 업로드할 수 있습니다.

지식창고를 구축하면 제노챗이 관련 정보를 쉽고 빠르게 찾을 수 있습니다.

2. AI 페르소나 사용자 지정

비즈니스 요구 사항에 따라 고유한 AI 페르소나를 생성하고 이를 더욱 개인화할 수 있습니다.

처음부터 시작하거나 제노 채팅의 사용자 지정 페르소나 중 일부를 사용할 수 있습니다.

무엇을 선택하든 절차는 간단합니다:

• 페르소나 이름 지정
• 페르소나에 대한 배경 정보 제공 - 페르소나의 행동 방식을 정의합니다.
• 사용하려는 영역을 선택하세요: 일반, 광고 및 마케팅, 전자 상거래 등

또한 3개의 텍스트 샘플을 삽입하여 페르소나에 대한 추가 컨텍스트를 제공함으로써 AI가 입력의 스타일, 어조 및 일반적인 구조를 모방하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

개인 페르소나 외에도 브랜드 스토리, 비전, 가치를 전달하는 비즈니스 또는 브랜드 디지털 대표자인 브랜드 페르소나를 만들 수도 있습니다.

또한, NLP 와 머신 러닝의 결합으로 제노 챗은 텍스트의 감성을 파악하고 태도, 의견, 감정을 이해할 수 있습니다.

하지만 TextCortex 의 이야기는 여기서 끝이 아닙니다.

TextCortex 어떻게 AI 경험을 맞춤화할 수 있나요?

제노 채팅은 매우 강력한 기능 외에도 TextCortex 에서 제공합니다:

요약, 어조 바꾸기, 확장, 재작성 등을 위한 AI 기반 글쓰기 도구가 가득한 Toolbar.

🎯 교정 를 통해 문법과 철자 오류를 교정하세요.

🎯 25개 이상의 언어로 콘텐츠를 생성하는 다국어 옵션. 

🎯 제품 설명, 광고, 이메일부터 긴 형식의 블로그까지 모든 유형의 콘텐츠를 제작할 수 있는 콘텐츠 생성 도구.

단어 수, 읽기 시간, 문자 수, 전체 텍스트 점수를 표시하는 가독성 검사기.

🎯 글머리 기호 이메일 기능으로 최소 3개의 글머리 기호로 이메일을 생성할 수 있습니다.

메시지에 따라 콘텐츠 아이디어를 생성하는 데 도움이 되는 콘텐츠 브레인스토밍을 제공합니다. 

🎯 등 다양한 기능을 제공합니다.

또한, 4,000개 이상의 온라인 플랫폼에서 TextCortex4,000개 이상의 온라인 플랫폼, Android 및 iOS 시스템, 브라우저에서 앱으로 사용할 수 있습니다.

챗봇과 AI의 세계로 뛰어들 준비가 되셨나요?

지금 가입하세요 가입하여 디지털 세상에서 보다 직관적이고 효율적이며 인간적인 상호 작용을 만들어 보세요.