퍼시스턴트 시스템즈의 커뮤니케이션, 미디어 및 기술 부문 선임 부사장 겸 총괄 매니저인 Kuljesh Puri와의 인터뷰 시리즈

Kuljesh Puri는 퍼시스턴트 시스템즈의 커뮤니케이션, 미디어 및 기술 부문의 선임 부사장 겸 총괄 매니저입니다. 그는 소프트웨어, 텔레콤, 반도체 산업에서 26년 이상의 경험을 가지고 있으며, 광범위한 국제적 노출과 변화를 위한 열정을 가지고 있습니다.

퍼시스턴트 시스템즈에 합류하기 전에 Kuljesh는 테크 마힌드라에서 텔레콤 제품 엔지니어링 포트폴리오를 담당했습니다. 이전에는 삼성의 자회사인 하만 인터내셔널에서 텔레콤 및 산업 분야의 부사장 겸 글로벌 총괄 매니저로 일했습니다. 그는 사업의 성장 궤적을 정의하는 임무를 맡았습니다. 이전에 Kuljesh는 아리센트에서 15년 동안 시니어 비즈니스 및 엔지니어링 역할을 수행했습니다.

퍼시스턴트 시스템즈는 글로벌 디지털 엔지니어링 및 엔터프라이즈 모던화 회사로, 비즈니스와 협력하여 혁신을 추진하고 디지털 변화를 가속화합니다. 소프트웨어, 클라우드, 데이터에 대한 심층적인 전문 지식을 바탕으로, 퍼시스턴트 시스템즈는 헬스케어, 금융 서비스, 커뮤니케이션, 기술 등 다양한 산업에서 종단간 솔루션을 제공합니다.

현재 텔레콤 및 미디어 분야에서 콜 센터 운영에 미치는 가장 변革적인 AI의 영향은 무엇입니까?

전통적으로 콜 센터는 고객의 문의를 처리하기 위한 비용 센터로 설계되었습니다. 시간이 지남에 따라, 전화 기반의 콜 센터에서 채팅, 이메일, 모바일 앱을 통해 다채널 서비스 센터로 진화했습니다. 무결점의 다채널 경험, AI 기반의 다국어 자체 서비스, 감정 분석, 예측적 고객 이탈 관리와 같은 주요 혁신은 더 이상 선택이 아닌 필수입니다. 동시에, 에이전트 AI는 콜 센터를 고객 경험 센터로 변환하여 청구 수정, 요금제 업그레이드 또는 기술 문제 해결과 같은 종단간 작업을 인간의 개입 없이 완전히 처리합니다. 이는 단순한 스크립트 기반의 챗봇을 넘어선 것입니다. 전반적으로, AI는 비즈니스가 고객의需求을 예측하는 것보다 반응하는 것에서 예측적이고 개인화된 서비스로 전환할 수 있도록 합니다. 결과적으로, 운영 효율성이 향상되고 고객 만족도와 충성도가 깊어집니다. 비용을 줄이고 서비스를 개선함으로써, AI는 전통적인 비용 센터였던 콜 센터를 고객 중심의 고부가 가치 허브로 변환하여 직접 수익에 영향을 미칩니다.

예측 분석, 자동화, NLP가 실시간 고객 상호작용을 개선하는 방법은 무엇입니까?

예측 분석, 자동화, 자연어 처리(NLP)의 통합은 고객과의 실시간 상호작용을 혁신적으로 변화시키고 있습니다. 예측 분석을 통해 조직은 고객의 행동을 예측하고 예방적 솔루션을 제공할 수 있습니다. 자동화는 프로세스를 가속화하여 고객의 문의에 신속하게 응답하고 인간의 오류를 최소화합니다.另一方面, NLP는 챗봇과 가상 어시스턴트가 더 자연스럽고 인간 같은 대화에 참여할 수 있도록 해줍니다. 이는 서비스의 품질과 속도를 개선합니다. 이러한 기술을 결합하면 고객 상호작용이 더 빠르고 개인화된 환경을 생성하여 궁극적으로 고객 경험과 충성도를 향상시킵니다.

AI가 고객 경험을 더 무결점하고 다채널로 만드는 방법은 무엇입니까?

AI는 무결점한 다채널 고객 경험의 핵심 구성 요소입니다. 이는 기업이 다양한 채널(웹사이트의 챗봇, 소셜 미디어의 대화, 콜 센터의 전화 등)에서 상호작용을 통합할 수 있도록 합니다. 이러한 터치포인트에서 데이터를 집계함으로써, AI는 메시지가 일관적이고 고객에게 맞춤형으로 전달되도록 보장합니다. AI의真正한 힘은 이러한 상호작용을 개인화하여 고객이 각 채널에서 일관된 지원을 받을 수 있도록 하는 것입니다. 이는 마찰 없는 경험을 창조하여 고객이 한 터치포인트에서 다른 터치포인트로 이동할 때 연속성을 잃지 않습니다.

텔레콤 및 미디어 회사와의 광범위한 경험을 통해, 우리는 고객 여정을 개선하고 워크플로를 개선하며 통일된 경험을 제공하기 위해 AI를 활용하는 데 도움을 주었습니다. 이를 통해 고객은 더 무결점하고 개인화된 서비스를 생성하여 만족도와 충성도를 향상시킬 수 있습니다.

조직이 콜 센터에 AI를 배포할 때 직면하는 가장 일반적인 고통은 무엇입니까?

조직이 콜 센터에 AI를 배포할 때 직면하는 가장 큰 도전은 레거시 시스템과 통합하는 것입니다. 많은 전통적인 콜 센터, 특히 온프레미스 솔루션에 의존하는 경우, AI의 고급 기능을 지원할 수 있는 인프라가 부족합니다. 클라우드로의 마이그레이션은 AI의 전체 잠재력을 해방하기 위해 필수적이지만, 이 전환은 복잡하고 비용이 많이 들 수 있습니다. 또한, AI 모델은 높은 품질의 잘 조직된 데이터를 필요로 하는데, 레거시 시스템은 종종 이를 제공하기 위해 어려움을 겪습니다. 고객 경험을 방해하지 않고 매끄러운 전환을 보장하는 또 다른重大한 장벽입니다. 데이터 사용에 대한 개인 정보 보호 및 보안 문제도 포괄적으로 해결되어야 합니다.

조직은 이러한 도전에 직면하여, AI 및 산업 특정 요구에 대한 심층적인 이해를 가진 경험丰富한 파트너가 필요합니다. 우리는 많은 텔레콤 및 미디어 회사들이 콜 센터를 현대화하고, 이러한 고통을 극복하여 운영 효율성을 개선하고 고객 경험을 향상시키는 데 도움을 주었습니다.

예를 들어, Persistent는 미국의 선도적인 통신 기술 제공업체와 협력하여 컨택센터 운영을 현대화했습니다. 고객사는 대화형 AI 플랫폼으로 고객 상호작용을 분석해 고객 만족도와 상담원 성과에 대한 인사이트를 얻고자 했습니다. 우리는 30개가 넘는 실시간 스트리밍 파이프라인에서 데이터를 처리하고 매일 10억 건 이상의 메시지를 다루는 데이터 분석 계층을 개발했습니다. 이 솔루션은 거의 실시간으로 인사이트를 제공해 고객사가 발신자 감정 및 서비스 만족도 같은 핵심 지표를 모니터링하고, 궁극적으로 고객 경험과 운영 효율성을 개선하도록 지원했습니다.

인공지능과 통신 산업을 모두 이해하는 전문가와 파트너십을 맺음으로써 조직은 일반적인 배포 문제를 극복하고 컨택 센터를 현대화하며 귀중한 데이터 기반 통찰력을 확보하여 고객 상호 작용을 강화하고 운영 개선을 추진할 수 있습니다.

통신과 미디어 회사들이 고객 서비스를 위해 인공지능을 채택하는 방식의 가장 큰 차이점은 무엇입니까?

통신 부문은 청구 문의,새로운 연결 및 연결 문제 해결과 같은 필수 서비스를 관리해야 하는 필요성에 의해 오랫동안 대규모 컨택 센터를 설립하는 선구자였습니다. 이러한 기능은 여전히 산업의 중심에 있으며,인공지능은 고객 지원 티켓 볼륨의 상당 부분을 차지하기 때문에 이러한 영역에서 작업을 최적화하기 위해 점점 더 활용되고 있습니다. 경쟁 환경을 감안할 때 많은 통신 사업자는 예측 분석을 사용하여 고객 이탈을 예측하여 타겟 마케팅 캠페인 및 유지 전략을 가능하게합니다.

반대로 미디어 회사는 계정 공유를 탐지하고,구독을 관리하고,시청 패턴을 분석하고,콘텐츠를 큐레이션하고,자동화된 셀프 서비스 옵션을 통해 고객 참여를 강화하는 등 다양한 목적으로 인공지능에 초점을 맞추고 있습니다.

지속에서,우리는 그들의 뚜렷한 과제를 충족 인공 지능 솔루션을 맞게 통신 및 미디어 회사 모두와 협력했다. 텔레콤의 경우 운영 효율성을 개선하고 예측 분석을 활용하여 사전 예방적인 고객 서비스를 제공하는 데 중점을 둡니다. 미디어 회사의 경우 인공 지능 중심의 권장 사항,콘텐츠 개인화 및 셀프 서비스 자동화를 통해 고객 참여를 향상시키는 것을 목표로합니다.

당신의 경험에 따르면,이러한 분야에서 인공 지능을 완전히 포용하기 위해 필요한 문화적 또는 조직적 변화는 무엇입니까?

인공지능을 완전히 받아들이기 위해서는 통신과 미디어 회사들이 데이터 중심의 조직이 되기 위한 문화적 변화를 겪어야 합니다. 이를 위해서는 모든 부서에서 지속적인 학습과 혁신의 사고 방식을 육성해야합니다. 인공지능 채택은 단순한 이니셔티브가 아니라 부서 간 협업이 필요합니다. 특히 인공지능,고객 서비스,운영 간의 협업이 필요합니다. 기업들은 인공지능 인재에 투자하고 기존 인력을 재숙련하는 데 집중해야 인공지능 시스템과 함께 관리하고 일할 수 있는 기술을 확보할 수 있습니다. 또한,민첩한 방법론을 채택하는 것은 조직이 인공지능 솔루션을 신속하게 반복하고 최적화할 수 있도록 하는 데 매우 중요합니다. 이러한 변화를 주도하고 인공지능 이니셔티브가 전반적인 비즈니스 목표와 일치하도록 보장하기 위해 강력한 리더십이 필요합니다. 특히 비즈니스 결과를 주도하면서 고객 경험을 향상시킵니다.

불가사리 어소시에이츠의 인수는 지속의 인공 지능 기반 컨택 센터 및 통합 커뮤니케이션 기능을 강화하는 방법?

스타피쉬 어소시에이츠의 인수는 인공지능으로 구동되는 컨택 센터와 통합 통신 공간에서 영구의 위치를 크게 향상시킵니다. 이 전략적 인수는 컨택 센터 및 통합 커뮤니케이션 영역에서 기존의 엔지니어링 역량을 기반으로 인공 지능 중심의 비즈니스 혁신 전문 지식을 확장하고 운영 우수성에 중점을 둡니다. 스타피쉬 어소시에이츠는 최첨단 기업 통신 자동화 플랫폼으로 유명하며,많은 포춘 500 대 기업을 포함한 세계 최대 기업에 서비스를 제공합니다. 인공지능 기반 자동화에 대한 지속적 강점과 함께 이번 인수를 통해 워크플로우를 간소화하고 고객 참여를 강화하며 운영 효율성을 향상시키는 더욱 강력한 통합 솔루션을 제공할 수 있습니다.

데이터 보안 및 개인 정보 보호는 통신 조직의 주요 관심사입니다.

데이터 보안 및 개인 정보 보호는 특히 클라이언트 데이터가 민감하고 엄격하게 규제되는 통신 산업에서 중요한 관심사입니다. 지속에서,우리는 통신 회사가 모든 단계에서 데이터 보호를 보장 인공 지능 솔루션을 구현하여 이러한 문제를 탐색 할 수 있습니다. 당사는 고객이 개인 정보 보호,개인 정보 보호 및 기타 데이터 보호 법률과 같은 글로벌 규정을 준수하고 인공 지능 기반 고객 서비스 운영에 개인 정보 보호 장치를 포함 할 수 있도록 지원합니다.

당사는 고객이 암호화,익명화 및 액세스 제어를 포함한 강력한 보안 기능을 통합하여 수명 주기 내내 데이터를 보호할 수 있도록 지원합니다. 또한 고객이 데이터를 완벽하게 제어하고 데이터 사용 및 관리 방법에 대한 명확한 가시성을 제공함으로써 투명성을 보장합니다. 지속적인 인공지능 모델 감사 및 위험 평가를 제공함으로써,우리는 규제가 발전함에 따라 솔루션이 안전하고 준수하며 적응할 수 있도록 보장하며,고객에게 고객의 신뢰를 유지하면서 책임감 있게 인공지능 기술을 활용할 수 있는 자신감을 제공합니다.

마지막으로,향후 5 년 동안 텔레콤 플레이어들의 인공지능 기반 클라이언트 경험에 있어서 성공은 어떤 모습일까요?

향후 5 년 동안 인공지능은 통신 산업에서 컨택 센터의 역할을 재정의할 것입니다. 성공은 통신 회사들이 전통적인 콜센터를 적극적인 고객 참여 허브로 전환할 수 있는 능력에 의해 측정될 것입니다. 에이전틱 인공지능은 문제를 사전에 해결하고,개인화된 지원을 제공하며,채널을 통해 자율적인 서비스 활동을 가능하게 함으로써 통신 고객 경험을 변화시킬 것입니다. 실시간으로 적응하기 위해 상호 작용을 통해 학습하면 더 빠르고,더 똑똑하고,인간과 같은 참여가 보장되며,이는 고객 경험 전환의 핵심입니다.

일상적인 고객 서비스 작업의 50%~60%를 에이전틱 인공지능에 오프로드함으로써 통신 사업자는 효율성을 향상시킬 수 있으며 동시에 인간 에이전트가 더 복잡한 문제에 집중할 수 있습니다. 예측 분석은 고객의 요구를 예측하는 데 중추적인 역할을 할 것이며 옴니채널 통합은 모든 접점에서 원활한 경험을 보장할 것입니다.

지속적에서,우리는 통신 및 미디어 회사가 혁신을 주도하고 고객 상호 작용을 개선하는 에이전틱 인공 지능 솔루션을 구현할 수 있도록 지원합니다. 인공지능 및 텔레콤에 대한 당사의 전문 지식을 통해 더 똑똑하고 민첩한 컨택 센터를 구축할 수 있으며,데이터를 활용하여 비즈니스 목표에 부합할 수 있습니다. 앞서 살펴보면,우리의 목표는 이러한 조직이 운영 전반에 걸쳐 인공 지능을 안전하게 주입하여 고객과의 연결을 심화시키고 빠르게 진화하는 디지털 환경에서 성공을 거둘 수 있도록 돕는 것입니다.

좋은 인터뷰를 주셔서 감사합니다,더 방문해야 배우고 싶은 독자 Persistent Systems.