제논 슬리우카, Born Digital의 공동 창립자 – 인터뷰 시리즈

제논 슬리우카(Zenon Sliwka)는 Born Digital의 공동 창립자이자 최고 판매 책임자입니다. Born Digital은 누구나 AI 가상 어시스턴트를 설계, 구축, 배포할 수 있는 선두적인 All-In-One AI 플랫폼으로, 고객 문의부터 아웃바운드 호출까지 개발자가 필요 없는 모든 것을 처리할 수 있습니다. Born Digital을 통해 모든 규모와 산업의 조직은 고객 서비스, 판매, 마케팅 노력을 자동화할 수 있는 강력한 어시스턴트를 만들 수 있습니다.

제논은 20년 이상의 경력을 가지고 있으며, 고위 관리 및 비즈니스/디지털 변환 분야에서 경험을 가지고 있습니다. 국제 물류, 통신 및 은행 업계(DHL, Deutsche Post, Deutsche Telekom, GECapital)에서 라인 팀을 이끌었습니다.

당신을 Born Digital을 설립하게 한 동기는 무엇이며, IT 및 관리 분야에서의 광범위한 경험은 이 플랫폼의 개발과 성공에 어떻게 영향을 미쳤나요?

저는 20년 이상 IT 업계에서 일했으며, 전통적인 고객 서비스 프로세스에서 비효율성을 목격했습니다. 이러한 전통적인 방법이 한계에 도달했으며, 변화를 위한 새로운 계층이 필요함을 깨달았습니다.

AI는 그 새로운 계층으로 작용할 수 있는 잠재력을 가지고 있었습니다. 워크플로우와 쿼리를 자동화함으로써, AI 기반 음성 및 채팅봇은 시간, 리소스, 비용을 절약할 수 있습니다.

따라서 우리는 2019년에 Born Digital을 설립했습니다. 저의 경험과 우리의 CEO Tomas의 프로세스 관리 경험을 활용하여 이러한 AI 솔루션의 개발을 안내했습니다. 산업의 아픈 점을 이해함으로써, 우리는 현재의 도전을 해결하고 고객 경험 자동화의 새로운 표준을 설정하는 모든 기능을 갖춘 플랫폼을 만들었습니다.

Born Digital의 핵심 제품은 대화형 AI 노코드 플랫폼으로,任何 비즈니스에서 AI 에이전트를 만들 수 있습니다. 그것이 어떻게 작동하는지 및 시장의 다른 솔루션과 어떻게 차별화되는지 설명해 주시겠습니까?

Born Digital은 비기술인들이 고객 상호작용을 자동화하고, 행동할 수 있는 통찰력을 발견하고, 워크플로우를 최적화할 수 있는 대화형 및 생성형 AI 기반의 노코드 플랫폼입니다.

우리의 주요 차별점은:

• 노코드 UI 플랫폼은 비기술인들이 드래그 앤 드롭 빌더를 사용하여 봇과 분석 보고서를 쉽고 비용 효율적이며 빠르게 만들 수 있습니다.
• 모든 기능을 갖춘 플랫폼은 분석을 포함하여 대화형 AI의 모든 기능을 제공합니다. 이는 봇과 인간 에이전트의 성능을 쉽게 평가하고, 고객을 더 잘 이해하고, 개선할 수 있는 영역을 식별할 수 있습니다.
• LLM 및 GenAI의 고급 사용: 우리의 플랫폼은 봇의 기능을 개선하기 위해 고급 대형 언어 모델(LLM) 및 생성형 AI(GenAI)를 사용합니다. 이는 더 자연스럽고 정확한 상호작용을 가능하게 하며, 인간과 같은 느낌을 줍니다.

고객 서비스에 AI를 통합하는 것에 대한 어떤 오해를 gặp었나요?

AI가 독립적으로 달성할 수 있는 것에 대한 기대를 관리하는 것이 중요합니다. 일부 사람들은 AI를 배포하여 얻을 수 있는 결과에 대한 비현실적인 기대를 가질 수 있습니다. 성공적인 구현에는 명확한 가이드를 설정하고, AI와 인간 에이전트 간의 원활한 전환을 보장하며, 다양한 시나리오를 테스트하는 것이 필요합니다.

이것은 AI가 고객 경험의 맥락에서 인간을 대체하기 위해 여기에 있다는 일반적인 믿음에 대해 생각하게 합니다. 우리에게 AI 솔루션을 찾는 회사들은 그들이 고객 서비스 팀을 지원하고, 복잡한 문제를 해결하는 대신 반복적이거나 덜 복잡한 문제에 집중할 수 있도록 하기 위해这样합니다. 그들의 목표는 고객 서비스 팀을 해고하는 것이 아닙니다.

Deutsche Telekom, Samsung, AXA와 같은 회사들이 Born Digital을 사용하여 고객 경험을 어떻게 개선했는지 설명해 주시겠습니까?

우리가 Deutsche Telekom을 위해 만든 솔루션은 계약, 결제, 인터넷 및 전화 고장과 같은 비기술적인 문제와 기술적인 주제를 모두 다룹니다. 30%의 비용 감소가 관찰되었으며, 56개의 전체 시간 근로자를 절약했으며, 동일한 판매 KPI를 유지하면서 더 적은 운영자와 함께 유지했습니다.

AXA와 함께 우리는 여행 보험, 청구 처리, FNOL, 의료 지원, 손상 보고를 자동화했습니다. 우리의 AI 이메일 처리 솔루션을 사용하여, 우리는 청구 처리 부서의 20%의 호출과 87%의 채팅 대화를 자동화했으며, 대기 시간을 줄이고, NPS를 7점提高했습니다.

Samsung과 함께 우리는 호출자를 이름으로 인사하고, 그들의 쿼리를 이해하여 우선 순위를 지정할 수 있는 스마트 라우팅 음성 어시스턴트를 배포했습니다. 이는 호출자가忙한 경우 호출자로부터 정보를 수집하고, 인간 에이전트에게 더 빠른 해결을 위해 전달합니다. 또한, 호출 후 설문조사를 위한 음성 봇을 배포하여 즉시 호출 평가를 제공했습니다. 이는 90% 이상의 서비스 수준을 달성했으며, 운영자의 시간을 10% 절약했습니다.

AI와 함께 일하는 인간 에이전트가 혼자 일하는 에이전트보다 더好的 경험을 제공한다는 당신의 견해와 경험을 공유해 주시겠습니까?

많은 사람들이 생성형 AI가 고객 경험 프로세스에서 인간을 제거할 것이라고 말합니다. 그러나 저는 그것이 가능하지 않다고 생각합니다. 많은 복잡하고 민감한 고객 문제는 아직까지 완전히 제공할 수 없는 비판적思考과 공감을 필요로 합니다. 고객은 연결을 가치 있게 여기며, AI의 답변 루프에 갇히면 좌절할 수 있습니다. 따라서 인간 에이전트에게 쉽게 접근할 수 있도록 하는 것이 중요합니다. 따라서 AI를 고객 경험에 도입하는ประโยชน은 무엇일까요? 더 빠른 해결 시간, 24/7 가용성, 워크플로우 자동화입니다. 이것은 모두 에이전트가 더好的 일을 하는 것을 도와줍니다.

디지털 인간이 인기를 얻고 있습니다. 이 기술이 무엇이며, 회사가 디지털 인간을 팀에 통합하는 주요 이점은 무엇입니까?

디지털 인간은 자율 애니메이션을 갖춘 아바타로, 대화형 AI와 연결되어 동적이고 상호작용하는 경험을 실제로 구동할 수 있습니다.

우리는 디지털 인간이 세 가지 역량을 가지고 있다고 말합니다. 인간의 외모, 워크플로우 자동화, 분석입니다.

우리는 특히 기업 시장에 중점을 두고 있습니다. 왜냐하면 기업에는 복잡한 문제가 많으며, 디지털 인간을 사용하여 이를 간소화하고 더 인간적인 것으로 만들 수 있기 때문입니다. 예를 들어, 결제, 여권 갱신, 올바른 플랜 선택과 같은 것들입니다.

디지털 인간을 개발하는 현재 가장 큰 도전은 무엇입니까?

기술적인 관점에서, 우리는 현재 실제적인 립싱크와 얼굴 표정, 자연스러운 전신 동작을 만들고 있습니다. 이러한 멀티모달 입력을 실시간으로 통합하여 현재 소프트웨어 제약 조건 내에서 높은 품질의 애니메이션을 달성하고, “uncanny valley” 효과를 피하는 것이 중요합니다.

디지털 인간을 배포하는 것을 고려하는 회사들에게 어떤 주요 고려 사항을 권장하십니까?

가장 중요한 것은 사용 사례의 적합성을 평가하는 것입니다. 즉, 그 상황에서 디지털 인간이本当に 필요합니까? 간단한 작업, 예를 들어 은행 잔고 확인 또는 자금 이체와 같은 경우, 기존의 음성 및 채팅봇이 충분할 수 있습니다. 디지털 인간은 이러한 시나리오에서 큰 가치를 추가하지 않을 수 있습니다. 그러나, 더 복잡한 상호작용과 고객 여정의 경우, 디지털 인간은 신뢰와 확신을 구축하고, 고객이 복잡한 결정, 예를 들어 제품 기능 이해와 올바른 인터넷 플랜 선택을 내리는 것을 도와주는 등 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다. 기술적으로 어려운 작업도 디지털 인간으로 더 편안하고 지원적인 터치를 제공할 수 있습니다.

두 번째 주요 고려 사항은, 기본적인 대화형 AI와 NLP 기술이 의미있는, 상호작용하는 대화에 지원할 수 있을 만큼 충분히 발전했는지 확인하는 것입니다. 이것은 디지털 인간이 더 상호작용적이고 개인화된 대화를 할 수 있도록 합니다.

Born Digital이 사용하는 대화 분석(Conversation Analytics) 기술은 회사가 대화(채팅, 호출, 이메일)에서 통찰력을 얻는 것을 도와줍니다. 이것은 무엇입니까?

대화 분석은 고객 대화에서 행동할 수 있는 통찰력을 자동으로 생성하여 운영, 에이전트 성능, 기타를 개선하는 것입니다. 목표는 지도자들이 데이터 기반의 결정을 내리고, 비즈니스에서 발생하는 것을 이해할 수 있도록 하는 것입니다.

고객 경험을 위해, 이는 대화에서 논의된 주제, 감정, 음성의 톤과 같은 매개변수를 분석합니다. 이것은 고객 여정과 아픈 점에 대한 통찰력을 제공합니다. 에이전트 성능을 위해, 이는 지도자들이 에이전트 성능을 평가하고, 추천을 제공하는 것을 도와줍니다. 이는 감정과 톤의 패턴과 트렌드를 식별하고, 여러 호출에 걸쳐 통찰력을 집계하여 에이전트 또는 팀 수준에서 수행할 수 있습니다.

고객 서비스, 마케팅, 판매, 재무 기능과 같은 비즈니스 기능에 AI를 통합하려는 회사들에게, 성공을 위한 단계와 고려 사항을 권장하십니까?

비즈니스에 AI를 통합하는 것은 전략적인 접근이 필요합니다. 따라서, 목표를 정의하고, 현재 인프라와 기술적인 능력을 평가하는 것으로 시작하십시오. 비즈니스에 맞는 AI 솔루션을 선택하고, 잠재적인 도전을 이해하기 위해 파일럿 프로젝트에서 시작하십시오. 또한, 높은 품질의 데이터를 보장하고, AI 전략을 개발하는 데 크로스 기능 팀을 참여시킵니다. 매우 중요한 단계는 성능을 모니터링하고, 직원에게 훈련을 제공하는 가이드를 설정하는 것입니다.

멋진 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 것을 배우고 싶은 독자는 Born Digital을 방문하십시오.