샤폰 벤-레비, 글로벌 세일즈 및 비즈니스 개발 담당 부사장, 컨택트 센터, 오디오코드스 – 인터뷰 시리즈

샤폰 벤-레비, 오디오코드스의 글로벌 세일즈 및 비즈니스 개발 담당 부사장, 컨택트 센터는 25년 이상의 커뮤니케이션 기술 분야 경험을 가진 베테랑 이사입니다. 오디오코드스에서 20년 이상의 경력을 보낸 그는 엔터프라이즈 커뮤니케이션, 고객 경험 솔루션, AI 기반 컨택트 센터 기술의 성장 추진에 중점을 둔 여러 고위급 리더십 직책을 맡았습니다. 오디오코드스 이전에 그는 NICE 시스템즈에서 고객 참여 및 엔터프라이즈 소프트웨어 분야에서 귀중한 경험을 얻었습니다. 그의 경력 전반에 걸쳐 벤-레비는 클라우드 커뮤니케이션, 자동화, 대화형 AI를 통해 고객 상호작용을 현대화하는 데 도움을 주는 데 중점을 두었으며, 이는 그를 컨택트 센터 기술의 발전에 대한 권위자로 만들었습니다.

오디오코드스는 엔터프라이즈 보이스, 컨택트 센터, AI 기반 고객 경험 솔루션을 전문으로 하는 커뮤니케이션 기술 회사입니다. 1993년에 설립된 이 회사는 보이스 네트워킹 및 VoIP 인프라 제공업체에서 지능형 보이스 커뮤니케이션의 리더로 발전하여 클라우드, 하이브리드, 온프레미스 환경에서 고객 및 직원 상호작용을 현대화하는 데 도움을 주었습니다. 그의 포트폴리오에는 보이스 AI 플랫폼, 대화형 AI 솔루션, 세션 보더 컨트롤러, 마이크로소프트 팀즈 보이스 통합, CPaaS 오퍼레이션, 컨택트 센터 현대화 도구가 포함됩니다. 오디오코드스의 플랫폼인 VoiceAI Connect와 Live Hub를 통해 엔터프라이즈는 보이스 봇, AI 에이전트, 에이전트 어시스트 기능, 대화형 IVR 솔루션, 실시간 커뮤니케이션 서비스를 배포할 수 있으며, 기존의 텔레포니 및 컨택트 센터 인프라와 통합할 수 있습니다. 그의 기술은 고객 경험을 개선하고, 워크플로를 자동화하며, 디지털 변혁을 지원하는 데 사용됩니다.

오디오코드스에서 20년 이상의 경력을 보낸 후, 임베디드 시스템 엔지니어링에서 생산성 애플리케이션을 이끄는 것으로 진화한 그의 여정은 어떻게 엔터프라이즈 환경에서 신뢰할 수 있는 보이스 AI를 구축하는 데 필요한 것을 형성했나요?

엔터프라이즈 커뮤니케이션을 여러 관점에서 본 경험이 있습니다. 그 여정은 하나의 핵심 교훈을 강조했습니다. 신뢰는 시스템의 모든 계층에서 처음부터 구축되어야 합니다.

임베디드 시스템에서 일한 경험은 세부 사항이 중요하다는 것을 가르쳤습니다. 작은 기술적 결정은 생산 환경에서 비례하여 큰 영향을 미칩니다. 지연, 오디오 품질, 전사 정확도, 자연스러운 턴테이킹, 모든 요소가 신뢰할 수 있는 방식으로 설계되어야 합니다. 하나의 요소가 실패하면 전체 시스템이 실패합니다. 이상적인 조건에서만 작동하는 보이스 AI 시스템을 가질 수 없습니다.

리더십으로의 이동은 그것을 더 명확히 했습니다. 엔터프라이즈는 엄격한 업타임 요구 사항과 함께 복잡한 인프라에 걸쳐 수천 명의 사용자를 지원합니다. 파일럿에서 잘 작동하지만 실제 부하에서 성능이 저하되는 시스템은 문제를 해결하지 못했습니다.

그것이 궁극적으로 내 경력에서 가르친 것입니다. 엔터프라이즈의 보이스 AI에 대한 기준은 신뢰입니다. 그리고 신뢰는 조직이 비즈니스 프로세스의 중요한 부분이 될 수 있을 때만 구축됩니다.

많은 조직이 챗봇을 실험했지만, 보이스는 다른 복잡성의 계층을 도입합니다. 텍스트 기반 AI에서 완전한 대화형 보이스 시스템으로 이동하는 데 기술적인 도전은 무엇인가?

가장 큰 도전은 엔터프라이즈 보이스 환경의 복잡성입니다. 이는 souvent SIP 기반의 텔레포니 프로토콜과 AI의 HTTP/SSE 기반 API 사이의 중재를 요구합니다. 이는 사람들까지도 영향을 미칩니다. SIP와 HTTP/SSE를 모두 아는 엔지니어는 거의 없습니다. 또한, 텍스트 기반 시스템과 달리, 보이스는 실시간 처리와 오케스트레이션이 필요하며, 이를 통해 시스템이 무결하게 통신할 수 있습니다. 이것은 기술적인 관점에서 훨씬 더 어려운 요구사항입니다. 지연, 배경 노이즈, 억양, 크로스토크는 이제 혼합물에 추가됩니다. 이러한 변수는 텍스트 전용에서는 존재하지 않았습니다.

오디오코드스는 전통적인 텔레포니 시스템과 현대적인 AI 플랫폼을 연결하는 데 중점을 두고 있습니다. VoiceAI Connect와 같은 솔루션은 어떻게 레거시 인프라를 고급 AI 모델과 통합하는지 설명해 주시겠습니까?

VoiceAI Connect는 전통적인 고객 접촉 지점(전화 번호, SIP 트렁크 및 컨택트 센터 텔레포니)을 직접 第三자 AI 플랫폼과 연결하는 브리지입니다. 실시간 보이스 오케스트레이션, 음성-텍스트 및 텍스트-음성 변환, 봇 프레임워크 라우팅을 처리합니다. 이를 통해 엔터프라이즈는 레거시 텔레포니 설정을 포기하지 않고 선택한 AI 봇을 쉽게 음성 활성화할 수 있습니다. 레거시 플랫폼은 일반적으로 미디어 서버에서 새로운 보이스 AI 오퍼레이션까지의 API 통합이 없습니다. 우리는 SIP 텔레포니 인터페이스를 통해 그것에 연결하고 현대적인 AI 인터페이스와 연결합니다.

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엔터프라이즈는 종종 파일럿 프로젝트를 넘어서는 것을 어려워합니다. 보이스 AI가 전체 조직에 걸쳐 확장하는 것을 방해하는 주요 아키텍처 또는 운영 장벽은 무엇인가?

보이스 AI는 여전히 발전하고 있습니다. 엔터프라이즈가 하나의 AI 기술을 파일럿하는 동안 더 새로운 기술이 등장합니다. 오디오코드스는 최신 보이스 AI 솔루션에 지속적으로 통합되므로 엔터프라이즈는 환경을 미래에 대비할 수 있습니다. 오디오코드스의 오케스트레이션을 통해 엔터프라이즈는 다양한 봇을 시도하고, 성능, 비용, 언어 및 규정 준수를 고려하여 최적의 구현을 선택할 수 있습니다. 이것은 생산으로의 성공적인 전환의 가능성을 증가시킵니다.

실제 배포에서, 엔터프라이즈의 관점에서 성공적인 AI 기반 호출 경험은 어떻게 보이고, 인간과 같은 상호작용을 대규모로 달성하는 데 얼마나 가까이 왔나요?

우리는 2020년과 2021년에 시작된 여러 대규모 고객을 보유하고 있습니다. 그들은 인간과 같은 상호작용이 이미 잘 작동하고 있음을 증명합니다. 실제 사용 사례에는 고객을 위한 호출 스티어링, 약속 예약, 송금과 같은 작업이 포함되며, 에이전트를 위한 도구로는 AI 호출 요약, 실시간 지식 가이드, 실시간 음성 번역이 있습니다.

엔터프라이즈의 관점에서, AI 기반 호출 경험은 무결합니다. 호출자는 자연스럽게 자신의 말로 대화형 IVR 시스템과 상호작용할 수 있으며, 이는 더 직관적이고 효율적인 상호작용을 생성합니다.

보이스 AI는 음성 인식, 자연어 이해, 실시간 처리에 의존합니다. 현재 가장 큰 병목 현상은 어디에 있으며, 어떻게 해결되고 있나요?

대규모 엔터프라이즈에서 보이스 AI를 채택하는 데 가장 큰 병목 현상은 통합입니다. 최근 오퍼스 리서치의 보고서에 따르면, 38%의 엔터프라이즈는 비용이 보이스 AI를 채택하는 데障害라고 말합니다. 그러나 65%는 기존 시스템 내에서의 통합이障害라고 말하며, 60%는 통합의 복잡성이障害라고 말합니다.

CCaaS 벤더는 통합을 방해하거나 금전적으로 비현실적으로 만듦으로써 자체 봇 모델을 채택하는 것을 방해하고 있습니다. 오래된 시스템은 업데이트된 API 통합을 가지고 있지 않습니다. 오디오코드스의 Voice AI Connect는 표준 SIP를 통해 기존 컨택트 센터 환경에 연결하고, 30개 이상의 보이스 AI 봇 프레임워크 및 20개 이상의 음성-텍스트 및 텍스트-음성 엔진과 통합합니다. 이를 통해 엔터프라이즈는 수동으로 이러한 API를 작성할 필요 없이 쉽게 음성 활성화할 수 있습니다.

오디오코드스는 여러 AI 및 스피치 제공업체와의 유연한 접근 방식을 촉진합니다. 보이스 AI 시스템을 구축할 때 벤더의 유연성이 얼마나 중요한가요?

벤더의 유연성은 중요한데, 엔터프라이즈는 일반적으로 단일 벤더 환경에서 운영하지 않기 때문입니다. 다양한 AI, 스피치, 텔레포니, 커뮤니케이션 솔루션이 있습니다. 진정한 통일된 보이스 AI 전략을 만들기 위해, 조직은 이러한 솔루션을 함께 가져와서 모든 솔루션에서 상호 운용성을 보장해야 합니다. 또한 비용, 지연, 사용 사례 성능, 언어 지원 및 용어를 최적화해야 합니다.

금융 또는 헬스케어와 같은 규제 산업에서, 보이스 상호작용 데이터를 수집하고 분석하는 것은 일반적인 클라우드 기반 AI 워크플로와 어떻게 다르나요?

보이스 데이터 처리는 엄격한 개인 정보 및 규정 준수 요구 사항에 의해 규정되며, 이는 클라우드 기반 AI 도구의 사용을 크게 제한합니다. 이를 관리하기 위해, 많은 규제된 조직은 민감한 데이터가 인프라를 떠나지 않도록 보장하기 위해 온프레미스 배포를 채택합니다.

엔터프라이즈에서 AI 에이전트가 행동을 취할 수 있는 시점이 다가옵니다. 이것은 고객 서비스와 내부 운영에서 보이스 인터페이스의 역할을 어떻게 변화시킵니까?

보이스 인터페이스는 수동적인 도구에서 능동적인 지능형 시스템으로 진화하고 있습니다. 이제는 고객의 의도를 분석하고 실시간으로 행동할 수 있습니다. 이를 통해 고객의 문제를 해결하거나, 백엔드 프로세스를 트리거하거나, 직원이 IT 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이는 특히 보이스가 종종 첫 번째이자 가장 자연스러운 접촉점인 경우에 강력합니다.

미래를 내다보며, 보이스가 엔터프라이즈 AI 시스템의 주요 인터페이스가 될 것으로 보이나,还是 멀티모달 경험의 일부로 남을 것으로 보이나요?

개인적인 예를 들어 설명하겠습니다. 저는 10대 두 명의 아이를 두고 있습니다. 그들은 가능한 경우 인간 고객 서비스 대표와 상호작용하지 않기를 원합니다. 그러나 그들은 봇과 대화하기를 원합니다. 보이스는 수백만 년 동안 인간의 자연스러운 의사소통 수단입니다. 키보드나 마우스보다 선호됩니다. 적어도 마음을 읽는 것이 현실이 될 때까지는 vậy입니다.

이번 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 오디오코드스를 방문하십시오.