이스라엘 1의 2016st Chatbot Summit. (CC SA 4.0)

요즘 전화로 실제 사람과 이야기하는 것은 어렵습니다. 은행, 의사 또는 기타 서비스에 전화해야하는 경우 거의 언제든지 회사에서 실제로 일하는 사람과 대화 할 수 없도록 설계된 자동 서비스로 인사하게 될 것입니다. 그리고 그것은 chatbots의 상승 덕분에 곧 악화 될 수 있습니다.

봇봇은 인공 지능 프로그램으로, 종종 앱이나 메시징 서비스에 배포됩니다. 대화 형 스타일로 사람들의 질문에 대답하기 위해 디자인되었습니다. 같은 회사 동네 짱, 루프트 한자 및 피자 익스프레스 이미 고객 문의를 접수하고 예약을하기 위해 이들을 이미 사용하고 있습니다. 더 많은 가는 중이 야.

그들은 잠재력이있다. 고객 서비스의 일부 측면 개선, 그리고 귀하의 기본 개인 정보까지도 이해하기 위해 노력하는 자동화 된 전화 시스템보다 확실히 사용하기 쉽습니다. 그러나 그들은 또한 어려운 질문에 실제로 대답 할 수있는 인간과 고객을 분리하는 또 다른 장애물이며, 결정적으로 강력한 고객 서비스가 기반이되는 연민과 선의를 보여줍니다. 채팅 봇이 소비자와 회사 모두에게 어려움을 안겨줄 수있는 기회가 있습니다.

고객 서비스 또는 적어도 그 일부를 자동화하는 것은 많은 회사들에게 매력적인 생각입니다. 그것은 직원의 많은 불쾌감을 줄이는 것뿐만 아니라 인간의 값 비싼 관심이 필요하기 전에 일찍이 많은 공통적 인 사소한 문제를 차단하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 표준 문제에 대한 간단한 솔루션이 필요한 고객을 진정시키고 비용을 절감하는 데 도움이 될 수 있습니다.

그러나 인력을 인공적인 것으로 교체하는 것은 그리 간단하지 않습니다. 우선, 모든 변형과 오류가 있지만 실제로는 인상적인 진행 자동 인식 및 번역에서 여전히 까다로운 문제입니다. 자동화 된 담당자는 여전히 유능하고 언어를 잘 인식하지 못하기 때문에 일부 문제는 의사 소통이 어렵거나 불가능할 수 있습니다.

좋지만 좋지는 않다.

재능은 잘 수행 할 수있는 능력입니다. 숙련도는 비정상적으로 어려운 상황을 수정할 수있는 능력입니다. 예외를 처리하는 기술이 있으며 좋은 고객 서비스는 종종 잠재적으로 분노한 고객과 관련된 비정상적이거나 예기치 않은 경우입니다. chatbots가 기본 질문에 대한 답변을 설득력있게 얻을 수는 있지만 AI는 희귀하고 예외적 인 예를 다루기에 아직 영리하지 못합니다.

회사는 처음에는 문제를 보지 않을 수도 있습니다. 서비스가 추가 마일을 필요로하는 고객을 분리 할 수있는 방법을 소개하기 때문입니다. 봇을 혼란스럽게하는 사람들 만이 인간 직원에게 전달되어야합니다. 그러나 당황한 컴퓨터로 대화하는이 실망스러운 과정을 통해 고객은 서비스에 대해 더 분노하게 만들 것입니다. 장기적으로 볼 때 봇이 도움을주지 못하면 인간 대표가 구출하기가 어려울 때 특히 다른 곳에서 사업을 시작하도록 유도 할 수 있습니다.

열차 고장으로 택시를 예약하려고 할 때이 문제의 버전을 직접 경험했습니다. 내가 전화 번호를 가지고있는 한 지역 회사에 전화했을 때 나는 생각할 수있는 이름과 발음의 모든 변형에서 픽업 위치를 완전히 이해할 수없는 자동화 된 서비스에 연결되었습니다.

뜻밖의 세월을 통해 나는 인간 대표자와 연결되어 있었지만, 나의 곤경을 치유 할 시간이 있기 전에 그는 "내가 너를 예약 시스템에 데려다 줄 것이다"라고 말했고, 지옥 루프가 재개되었습니다. 슬픈 이야기는 매우 긴 산책, 그렇지 않으면 완전히 황량한 지역에서의 인간 중심의 검은 택시에 의한 운이 좋은 픽업으로 끝났고, 가능할 때마다 처음 회사를 추방하겠다는 맹세로 끝났습니다.

자동화 된 시스템은 일반적인 경우를 처리 할 수 ​​있습니다. 그러나 그들은 예외적 인 상황에 적응할 수 없으며 인간 개입의 융통성이 필요하다는 것을 인식 할 수도 있습니다. 그리고 소비자의 관점에서 볼 때 문제는 그 이상입니다. 어떤 상황은 인간의 이해와 문제 해결뿐만 아니라 동정심과 공감의 수준을 필요로합니다.

채팅 봇은 다음을 채택하도록 프로그래밍 할 수 있습니다. 특정 스타일 예상치 못한 상황이나 어려운 상황에서 이상하게도 이상하게 들릴 것입니다. 현재 인간의 연민과 설득력있게 유사한 것을 구현하는 방법에 대한 인공 지능 연구에는 실용적인 로드맵이 없습니다.

때로 화가 난 고객은 문제가 해결되는 대신 듣기를 원하는 사람에게 친절한 말과 자신을 표현할 기회가 필요합니다. 그리고 종종 훌륭한 고객 서비스는 고정 된 규칙보다는 공감에 대한 자신의 감정을 따르는 개별 직원의 재량에 따라 좋은 의지의 제스처에 의존합니다.

인공 지능이 상황의 맥락에 크게 의존하기 때문에 복제가 매우 어려울 것입니다. 제 생각으로 컨텍스트 이해는 여전히 AI의 주요 해결하기 어려운 문제 중 하나이며 앞으로 몇 년 동안 계속 될 것입니다.

그럼에도 불구하고 비용 절감 약속 및 자동화의 다른 이점이 매력적으로 나타나 봇봇 및 기타 AI 고객 서비스가 향후 몇 년 동안 크게 확장 될 것으로 보입니다. 중기 적으로는 최소한의 유연성으로 불만을 처리하는 것으로 보입니다. 또는 알고리즘이 점점 세련되게되면 불투명 한 의사 결정 과정 인간 감독자의 부드러운 개입을위한 공간이 거의 없다.

우리가 이것을 피하고자한다면, 우리는 도움이되는 방법이 좋은 의도로 포장되지는 않지만 제한된 인공 지능이 현재 상황, 예외 및 인간 상태를 어떻게 이해하고 있는지를 평가할 때 발견된다는 것을 깨달아야합니다.

저자에 관하여

Daniel Polani, 인공 지능 교수, 하트 퍼 드셔 대학

이 기사는 원래에 게시되었습니다. 대화. 읽기 원래 기사.

관련 서적

at 이너셀프 마켓과 아마존