챗봇 개발에서 자연어 처리(NLP)의 역할

디지털화된 비즈니스 생태계는 점점 더 인간과 기계가 교감하는 공간으로 진화했습니다. 챗봇 개발이 거의 모든 산업 분야에서 궁극적인 게임 체인저라는 사실을 부인할 수 없습니다. 개발자 입장에서 이러한 디지털 동반자가 고객과의 비즈니스 상호작용을 어떻게 변화시켰는지 알면 압도될 것입니다. 개인화된 권장 사항, 즉각적인 지원 및 이제 인간과 같은 대화를 통해 AI 기반 챗봇 개발은 상호 작용을 크게 간소화했습니다.

강력한 챗봇의 진화를 배경으로 NLP 기술이 우뚝 서 있습니다. 10년 전에 우리의 감정을 이해하고 의도를 감지하거나 미묘한 차이를 이해하는 가상 비서가 있었습니까? AI의 전문 분야인 NLP는 챗봇 개발을 지원하고 봇이 인간과 같은 대화로 고객을 참여시킬 수 있도록 합니다. 지능형 챗봇 개발에서 NLP의 역할을 탐구할 때입니다.

자연어 처리(NLP)란 무엇입니까?

NLP는 챗봇이 인간의 감정을 이해할 수 있도록 하는 AI의 하위 섹션입니다. 챗봇과 대화할 때 사용하는 단어나 어휘에는 우리의 감정이 담겨 있습니다. NLP는 딥 러닝을 기반으로 하기 때문에 컴퓨터가 이러한 인간 감각의 실제 의미를 도출하는 데 도움이 됩니다.

AI 기반 챗봇은 인간 상호 작용의 맥락, 의도 및 감정을 이해할 수 있습니다. 스마트 챗봇 개발을 통해 실제 인간을 모방하는 인간과 같은 대화를 생성합니다.

인간의 감정을 이해하는 이러한 능력은 NLP를 검색 엔진이나 다른 알고리즘과 차별화합니다. NLP는 몇 가지 키워드에만 의존하지 않습니다. 오히려 챗봇이 대화의 진정한 의도를 이해하도록 돕습니다.

NLP가 의도를 식별하고 봇에 동일한 내용을 전달하면 개발자가 프로그래밍하는 방식에 따라 인간처럼 반응합니다.

NLP는 챗봇에서 어떻게 작동합니까?

인간은 서로 의사소통을 할 때 자연어를 사용합니다. 반면에 기계는 인간의 입력을 해석하면서 프로그래밍 언어를 사용합니다. 이 두 가지 기본 개념을 혼합한 자연어 처리는 인간과 기계의 원활한 상호 작용을 촉진합니다. 이것은 사람이 프로그래밍 언어를 몰라도 기계와 직접 통신할 수 있음을 의미합니다.

NLP 지원 챗봇 개발을 통해 봇은 정보를 얻고 고객의 구두 또는 서면 입력에서 동일한 정보를 처리할 수 있는 자유를 얻습니다.

챗봇 개발자는 NLP 모델을 사용하여 기계가 인간의 상호 작용을 해독하고 인간처럼 응답할 수 있도록 합니다. 사용자의 의도에 따라 컨텍스트와 회신을 식별할 수 있습니다.

지능형 챗봇 개발은 고객 상호 작용 및 참여에서 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 당연히 기업은 지원 시스템을 이러한 직관적인 봇과 통합하고 있습니다. 글로벌 챗봇 시장의 점진적인 성장 궤적을 살펴보자.

출처: https://www.statista.com/statistics/656596/worldwide-chatbot-market/

그래프는 글로벌 챗봇 시장이 2025년에 12억 5천만 달러의 이정표에 도달할 것으로 설정되어 있음을 보여줍니다. 2016년에는 1억 9,080만 달러에 그쳤습니다. 이는 AI 봇의 기하급수적인 성장 잠재력을 보여줍니다.

NLP는 지능형 봇 개발에 어떻게 도움이 됩니까?

챗봇 개발에서 NLP의 역할을 살펴보기 전에 이러한 통계를 살펴보겠습니다.

• 대기업의 40%는 이미 2019년에 어떤 형태로든 챗봇을 구현했습니다.
• 이러한 기업의 46%는 텍스트 또는 음성을 감지하기 위해 NLP를 사용합니다. 또 다른 14%는 고객 서비스를 간소화하기 위해 NLP를 사용합니다.
• 조사 대상 조직의 10%는 데이터 분석을 위해 NLP 지원 봇을 사용합니다.

챗봇 개발 과정에서 NLP 엔진은 주로 기계 학습 및 딥 러닝 기술을 사용합니다. NLP가 지능형 챗봇 개발 에 도움이 되는 이유는 다음과 같습니다.

1. 의도 인식

스마트 봇을 배포하는 기업에는 특정 의도로 헬프 데스크에 연락하는 고객이 있습니다. 산업에 따라 이 의도의 특성은 크게 다릅니다. 예를 들어 음식 배달 앱에서 최고의 피자 코너를 찾는 고객은 약을 쇼핑하는 사람과 다른 의도를 가질 것입니다.

NLP를 사용한 챗봇 개발 덕분에 사용자는 이제 검색 중에 자신의 의도를 파악하고 문장을 완성하기 위해 스마트 기술에 크게 의존합니다. 이것은 NLP가 단어, 접속사, 문법, 복수형 및 기타 인간 언어의 자연스러운 요소를 처리한다는 것을 의미합니다.

각 사용자의 의도를 파악하면 스마트 봇이 적절한 조치를 취합니다. 일반적으로 AI 봇은 자신이 사용하는 비즈니스와 관련된 기본 의도 집합으로 훈련됩니다.

개발자는 다양한 의도를 처리하기 위해 별도의 NLP 모델을 제시해야 합니다.

2. 엔티티 작업

엔티티는 제품, 위치, 장소, 시간, 사람 또는 이와 유사한 것과 관련된 단어 또는 데이터를 나타냅니다. 챗봇 개발 중에 NLP는 사용자의 특정 단어를 식별하는 데 사용됩니다. 프로그래밍된 대로 이 단어를 사용 가능한 엔터티와 일치시키고 프로그래밍된 단어를 수집하여 작업을 완료합니다.

3. 상호 작용 단순화

자연어 처리를 사용하면 고객이 봇과 상호 작용할 때 더 이상 언어가 장벽이 되지 않습니다. 챗봇 개발 프로세스에는 NLP를 사용하여 대화를 단순화하는 작업이 포함됩니다.

• NLP 지원 스마트 봇은 사용자 입력을 정확하게 인식할 수 있도록 일반 명사를 확인하고 대문자를 제거합니다.
• NLP를 사용하는 AI 봇은 계속해서 새로운 단어를 어휘에 추가하고 정제된 단어 재고를 다른 봇으로 전송합니다.
• 챗봇 개발 중에 NLP는 문법, 접속사 및 시제를 이해하여 고객과의 전환을 단순화하는 데 도움을 줍니다.
• 때때로 사용자는 기업과 소통할 때 축약어를 사용합니다. 봇은 대화의 정확한 의미를 이끌어내기 위해 이러한 수축을 확장하도록 훈련됩니다. 게다가 더 나은 이해를 돕기 위해 단어 사이의 아포스트로피를 제거합니다.
• 챗봇 개발 의 고급 NLP 기능에는 기계 번역, 문서 분석 및 콘텐츠 구별이 포함됩니다.

4. 지능적이고 상황에 맞는 대화

스마트 챗봇 개발 의 비결은 사용자의 의도를 이해하고 상황에 맞는 응답을 제공하도록 기계를 훈련시키는 데 있습니다. 쿼리를 처리하는 동안 NLP 엔진은 다음 요소를 평가합니다.

• 발화: 사용자는 다양한 방식으로 문장을 전달할 수 있습니다. 그 챗봇은 발화의 특성에 따라 이러한 문장을 평가하여 응답을 생성합니다.
• 의도: 논의한 바와 같이 챗봇 개발 프로세스에는 의도 식별이 포함됩니다. 따라서 봇은 문제 진술을 식별하고 사용자를 돕습니다.
• 컨텍스트: 컨텍스트는 봇이 사용자가 말하는 내용을 식별할 수 있게 해주는 또 다른 매개변수입니다.
• 세션: 세션은 대화형 기간의 초기 및 종료 지점을 포함하여 사용자 대화 중 두 지점을 모두 기록합니다.

챗봇 개발 프로세스에는 위에서 언급한 요소를 기반으로 프로그래밍 응답이 포함됩니다.

NLP가 봇에서 대화를 간소화할 수 있는 4가지 방법

최대 62%의 고객이 사람보다 챗봇과의 상호 작용을 선호한다는 사실을 알고 계십니까? 이것은 주로 즉각적인 응답, 정확성 및 자발적인 응답 때문입니다.

대다수의 청중이 기계에 관심을 갖고 있으므로 챗봇 개발 프로세스를 재고해야 할 때입니다. 여전히 NLP 통합이 부족한 경우 곧 경쟁사에 뒤처지게 될 것입니다.

NLP가 챗봇 대화를 간소화하여 고객 참여를 유도할 수 있는 네 가지 방법을 살펴보세요.

1. 다양한 언어로 자연스럽게 대화

NLP가 도입되기 전에는 챗봇이 사용자 의도를 식별하는 주요 장애물은 고객이 입력을 제공하는 방식의 다양성이었습니다. 개발자들은 인간 언어로 챗봇을 훈련시키기 위해 충분히 오랫동안 챗봇 개발 에 노력했습니다. 결과적으로 챗봇의 시스템 생성 응답도 상황에 따라 다르며 감정적 뉘앙스를 이해하고 있음을 알 수 있습니다.

NLP 덕분에 개발자는 인간 중심의 텍스트와 시스템 생성 응답 간의 연결을 성공적으로 구축했습니다.

NLP는 다양한 유형의 고객 요청을 구분할 수 있습니다. 이러한 요청에 대응하는 개인화된 접근 방식은 고객 경험을 크게 향상시킵니다. 구체적으로 AI를 이용한 챗봇 개발은 이러한 도구가 다음 요소를 해석할 수 있도록 합니다.

1. 텍스트 구조
2. 언어 의미론
3. 음성 문구
4. 구조화되지 않은 데이터
5. 언어 간 형태소
6. 약어 및 구어체 언어

2. 더 나은 고객 만족

온라인 플랫폼과 전자 상거래 사이트의 즉각적인 반응은 오늘날 밀레니엄 세대가 기대하는 것입니다. 챗봇 개발 에 NLP를 사용하면 이러한 도구가 질문을 분석하고 복잡성에 따라 우선 순위를 정할 수 있습니다. 결과적으로 봇은 상황에 따라 즉시 응답하여 더 나은 고객 만족도를 제공합니다.

특히 기업의 빠른 대응은 고객의 신뢰를 높이는 데 큰 도움이 됩니다. 이것은 결국 더 큰 비즈니스 볼륨으로 변환됩니다. 스마트 봇은 Ubuy와 같은 기존 온라인 소매업체가 이 기술을 수용하면서 전자상거래 부문의 트렌드세터였습니다.

전용 봇을 통해 고객은 귀하의 플랫폼에서 마땅히 받아야 할 시간과 관심을 얻습니다. 전자상거래 브랜드를 포함한 온라인 소매업체는 더 높은 고객 유지율을 경험했습니다. 게다가 이러한 스마트 도구는 신규 고객 확보와 관련된 비용과 노력을 완화하는 데 도움이 됩니다.

3. 고객 서비스 비용 절감

기업이 챗봇을 통합하여 고객 서비스 비용을 최대 30%까지 절감할 수 있다는 사실이 인상적이지 않습니까?

운영하는 산업에 관계없이 수익성을 동일시하면서 고객 서비스 비용을 고려할 것입니다. 챗봇 개발 중에 NLP를 사용하면 사람의 개입이 최소화됩니다. 이를 통해 소매업체는 고객 서비스 비용을 절감할 수 있습니다. 일상적이거나 반복적인 작업을 수행하기 위해 AI 기반 봇을 통합하지 않는 이유는 무엇입니까? 이 접근 방식은 워크플로를 간소화하는 것 외에도 조직의 효율성을 높일 것입니다.

4. 상황에 맞는 참여

고객은 문제를 해결하기 위해 비즈니스에 연락할 때 한 에이전트에서 다음 에이전트로 리디렉션되는 것을 싫어합니다. 최악의 시나리오에서 그들 중 다수는 라이브 에이전트의 지원 없이 끝납니다. 이 쓰라린 경험은 비즈니스에 해를 끼치고 고객 손실로 이어질 수 있습니다.

불행한 고객의 91%는 다시는 돌아오지 않는다는 점을 기억하십시오. 챗봇 개발 에 NLP를 사용하면 상황에 맞는 참여를 활용할 수 있습니다. 이는 스마트 봇이 사용자의 배경 정보를 평가하고 상황에 맞게 응답함을 의미합니다. 게다가 인간 에이전트는 상황을 알게 되므로 고객은 문제를 몇 번이고 반복할 필요가 없습니다.

마무리

NLP는 자동화된 대화를 혁신하여 인간과 기계 지향적인 커뮤니케이션 사이의 격차를 해소했습니다. 따라서 NLP와 관련된 챗봇 개발은 적어도 향후 10년 동안 능동적인 개발자의 레이더에 있어야 합니다.

NLP가 계속 발전함에 따라 개발자는 놀라운 기능을 향상시키기 위해 고급 기술을 실험하고 있습니다. 향상된 언어 모델, 정교한 알고리즘 및 더 나은 의미론적 해석을 통해 챗봇은 계속해서 인간의 응답을 복제할 것입니다. 당연히 전자상거래 브랜드와 디지털 방식으로 운영되는 비즈니스는 스마트 챗봇 개발의 이점을 활용할 수 있습니다.