젠온 슬리와카, 본 디지털의 공동 창립자 – 인터뷰 시리즈

젠온 슬리와카는 본 디지털의 공동 창립자이자 최고 판매 책임자입니다. 본 디지털은 누구나 디자인, 구축, 배포할 수 있는 모든 인공지능 가상 어시스턴트를 제공하는 리딩 올-인-원 인공지능 플랫폼입니다. 본 디지털은 고객의 문의부터 아웃바운드 콜링까지 모든 것을 처리할 수 있는 강력한 어시스턴트를 생성할 수 있습니다.

젠온은 20년 이상의 경력을 가지고 있으며, 국제 물류, 통신 및 금융 산업에서 경영 및 비즈니스 디지털 전환 경험을 가지고 있습니다. DHL, 도이체 포스트, 도이체 텔레콤, GECapital 등에서 경영을 담당했습니다.

(DHL.DE ) (DTE.DE )

본 디지털을 설립한 동기는 무엇이며,您的 경력과 경영 경험은 본 디지털의 개발과 성공에 어떻게 영향을 미쳤나요?

저는 20년 이상의 경력을 가지고 있으며, 전통적인 고객 서비스 프로세스에서 비효율성을 목격했습니다. 이러한 전통적인 방법은 한계에 도달했으며, 새로운 변화를 위한 또 다른 계층이 필요하다는 것을 깨달았습니다.

인공지능은 이러한 새로운 계층이 될 수 있는 잠재력을 가지고 있었습니다. 워크플로우와 쿼리를 자동화하여 인공지능 기반 음성 및 채팅봇은 시간, 자원, 비용을 절약할 수 있습니다.

따라서 우리는 2019년에 본 디지털을 설립했습니다. 저의 경력과 우리의 CEO 토마스의 프로세스 관리 경험을 활용하여 이러한 인공지능 솔루션을 개발했습니다. 산업의 문제점을 이해하고, 기존 시스템에无缝하게 통합할 수 있는 올-인-원 플랫폼을 만들었습니다.

본 디지털의 핵심 제품은 대화형 인공지능 노코드 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 비기술적인 사람들이 인공지능 에이전트를 생성할 수 있도록 해줍니다. 이 플랫폼이 어떻게 작동하며, 시장의 다른 솔루션과 어떻게 차별화되는지 설명해주세요.

본 디지털은 대화형 및 생성형 인공지능 기반 노코드 플랫폼입니다. 비기술적인 사람들이 고객 상호작용을 자동화하고, 유용한 정보를 발견하고, 워크플로우를 최적화할 수 있습니다.

본 디지털의 주요 차별점은 다음과 같습니다:

• 노코드 UI 플랫폼은 비기술적인 사용자들이 쉽고 비용 효율적으로 드래그 앤 드롭 빌더를 사용하여 봇과 분석 보고서를 생성할 수 있도록 해줍니다.
• 올-인-원 플랫폼은 완전한 솔루션을 제공하며, 대화 분석을 쉽게 통합할 수 있습니다. 이를 통해 봇과 인간 에이전트의 성능을 쉽게 평가하고, 고객을 더 잘 이해하고, 개선할 수 있습니다.
• LLM 및 GenAI의 고급 사용: 본 디지털은 고급 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM) 및 생성형 인공지능(Generative AI, GenAI)을 사용하여 봇의 기능을 향상시킵니다. 이를 통해 더 자연스럽고 정확한 상호작용이 가능합니다.

고객 서비스에 인공지능을 통합할 때 가장 큰 오해는 무엇인가요?

인공지능이 독립적으로 무엇을 달성할 수 있는지에 대한 기대치를 관리하는 것이 중요합니다. 일부 사람들은 인공지능을 배치하는 결과에 대해 비현실적인 기대를 가지고 있습니다. 성공적인 구현을 위해서는 명확한 가이드를 설정하고, 인공지능과 인간 에이전트 간의 원활한 전환을 보장하며, 다양한 시나리오를 테스트해야 합니다.

이것은 인공지능과 인간이 함께 일하는 주제로 이어집니다. 인공지능이 고객 경험의 contexto에서 인간을 대체한다는 일반적인 믿음이 있습니다. 우리에게 인공지능 솔루션을 찾는 회사들은 우리에게 그들이 인공지능을 사용하여 고객 서비스 팀을 지원하고, 복잡한 문제를 해결하는 데 집중할 수 있도록 하기 위해 인공지능을 사용하고 있음을 알려줍니다. 그들의 목표는 고객 서비스 팀을 해고하는 것이 아닙니다.

AXA, 삼성, 도이체 텔레콤과 같은 회사가 본 디지털을 사용하여 고객 경험을 어떻게 개선했는지 설명해주세요.

우리가 도이체 텔레콤을 위해 만든 솔루션은 비기술적인 문제와 기술적인 문제를 모두 다룹니다. 30%의 비용 감소와 56명의 전임자 절감을 달성했습니다.

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

삼성과 함께 우리는 스마트 라우팅 음성 어시스턴트를 배치했습니다. 이를 통해 호출자 이름으로 인사하고, 호출자의 질의를 이해하여 라우팅을 우선순위로 설정할 수 있습니다. 호출자가忙하면 정보를 수집하여 인간 에이전트에게 빠르게 전달할 수 있습니다. 또한 호출 후 설문조사를 위한 음성 봇을 배치했습니다. 이를 통해 서비스 수준을 90% 이상으로 유지하고, 운영자의 시간을 10% 절감했습니다.

인간 에이전트와 인공지능이 함께 일하는 것이 인간 에이전트만이 일하는 것보다 더 좋은 경험을 제공하는 이유는 무엇인가요?

많은 사람들이 생성형 인공지능이 고객 경험 프로세스에서 인간을 대체할 것이라고 말합니다. 그러나 저는 그렇게 생각하지 않습니다. 많은 복잡하고 민감한 고객 문제는 비판적思考과 공감을 필요로 하며, 인공지능은 아직 완전히 제공할 수 없습니다. 고객은 연결을 가치 있게 생각하며, 인공지능 응답의 루프에 갇히면 좌절할 수 있습니다. 따라서 인간 에이전트에게 쉽게 접근할 수 있도록 하는 것이 중요합니다. 인공지능이 고객 경험에 미치는ประโยชน은 무엇일까요? 더 빠른 해결 시간, 24/7 가용성, 워크플로우 자동화입니다. 이러한 모든 것이 에이전트가 더 나은 일을 할 수 있도록 도와줍니다.

디지털 인간은 점점 더 인기를 얻고 있습니다. 이 기술은 무엇이며, 회사가 디지털 인간을 팀에 통합하는 주요 이점은 무엇인가요?

디지털 인간은 자율 애니메이션을 갖춘 아바타이며, 대화형 인공지능과 연결하여 동적이고 상호작용하는 경험을 제공할 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 많기 때문입니다. 디지털 인간을 사용하여 이러한 문제를 간소화하고 더 인간적인 경험을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 결제, 여권 갱신, 계획 선택, 전자 상거래 및 기타 부문의 많은 영역에서 고객을 도와줄 수 있습니다.

디지털 인간을 개발하는 현재 가장 큰 도전은 무엇인가요?

기술적인 관점에서, 우리는 현재 리얼리즘 있는 립싱크와 얼굴 표정, 자연스러운 전신 동작을 생성하는 것에 중점을 두고 있습니다. 이러한 멀티모달 입력을 실시간으로 통합하여 현재 소프트웨어 제약 안에서 “uncanny valley” 효과를避ける 높은 품질의 애니메이션을 달성하는 것이 중요합니다.

디지털 인간을 배치하는 회사가 고려해야 할 주요 사항은 무엇인가요?

가장 중요한 것은 사용 사례의 적합성을 평가하는 것입니다. 즉, 디지털 인간이 필요한 상황인지 여부를 결정해야 합니다. 간단한 작업이나 빠른 작업의 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 결정에 도움을 주어 제품 기능을 이해하고 올바른 인터넷 플랜을 선택하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 기술적으로 어려운 작업에도 디지털 인간이 안심하고 지원을 제공할 수 있습니다.

두 번째 주요 고려 사항은 기본적인 대화형 인공지능과 NLP 기술이 의미 있는 대화에 참여할 수 있도록 충분히 발전했는지 여부입니다. 이를 통해 디지털 인간이 더 상호작용적이고 개인화된 대화를 할 수 있습니다.

본 디지털은 대화 분석을 통해 회사가 대화에서 정보를 발견할 수 있도록 해주는 기술을 사용합니다. 이 기술은 무엇인가요?

대화 분석은 고객 대화에서 행동 가능한 정보를 자동으로 생성하여 운영, 에이전트 성능, 기타를 개선하는 것입니다. 목표는 지도자들이 데이터 기반의 결정을 내릴 수 있도록 하며, 비즈니스에서 발생하는 일을 이해할 수 있도록 하는 것입니다.

고객 경험을 위해, 대화 분석은 대화에서 논의된 주제, 감정, 음성의 톤을 분석합니다. 이를 통해 고객 여정과 문제점에 대한 정보를 얻을 수 있습니다. 에이전트 성능을 위해, 지도자들이 에이전트 성능을 평가하고, 추천을 제공할 수 있도록 도와줍니다. 감정과 트렌드의 패턴을 식별하고, 여러 호출에 걸쳐 정보를 집계하여 팀 수준에서 분석할 수 있습니다.

인공지능을 고객 서비스, 마케팅, 판매, 재무 기능에 통합하려는 회사가 성공을 위한 단계와 고려 사항을 추천해주세요.

인공지능을 비즈니스에 통합하려면 전략적인 접근 방식이 필요합니다. 따라서 목표를 정의하고, 현재 인프라와 기술 능력을 평가하는 것으로 시작합니다. 비즈니스에 맞는 인공지능 솔루션을 선택하고, 잠재적인 도전을 이해하기 위해 파일럿 프로젝트를 시작합니다. 또한 데이터의 품질을 보장하고, 인공지능 전략을 개발하는 데 크로스 기능 팀을 참여시킵니다. 매우 중요한 단계는 성능을 모니터링하고, 직원에게 훈련을 제공하는 가이드를 설정하는 것입니다.

그레이트 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 본 디지털을 방문하십시오.