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추천 테크라이브러리

ERP|CRM|SCM

2022년 고객 경험 트렌드 : AI 및 자동화 / 대화형 고객서비스

상시 지원에서부터 그 어떤 인력보다 더 빠르게 티켓을 분류하는 백엔드 시스템에 이르기까지, AI 및 자동화 기술은 동급 최고의 서비스에 대한 고객의 기대를 빠르게 높였습니다. 그러나 대다수 기업은 AI 구현을 위한 스마트한 전략 없이 뒤처지고 있습니다. Zendesk는 전 세계 기업이 고객 경험 향상을 위해 이들 신기술을 어떻게 활용하고 있는지, 또 기대효과와 불만은 무엇인지 조사했습니다. 또한 뛰어난 고객 경험을 제공하는 기업들의 차별점은 무엇인지도 알아보았습니다. <21p> 주요 내용 - AI 및 자동화 - 대화형 고객 서비스 - 첨단 기술 심층 분석 - 고객 사례

Zendesk 2022.05.03

BI|분석

매직 쿼드런트: 엔터프라이즈 대화형 AI 플랫폼 - 가트너

엔터프라이즈 대화형 AI 플랫폼은 기업 내 다양한 챗봇 사용 사례를 자동화해 여러 비즈니스 유닛 전반에 걸쳐 오케스트레이션 및 운영되는 봇을 생성합니다. 대화형 AI를 담당하는 애플리케이션 리더는 적합한 벤더를 평가하기 위해 본 매직 쿼드런트 보고서를 활용해야 합니다. 본 매직 쿼드런트 보고서에서 리더군으로 분류되는 코어에이아이는 미국에 본사를 둔 기업으로, 인도와 런던, 도쿄, 한국에서 사무실을 운영하고 있습니다. 대규모 파트너 네트워크를 바탕으로 광범위한 지리적 입지를 유지하고 있습니다. 넓은 의미에서 볼 때 Kore.ai Experience Optimization Platform은 인터페이스 및 프로세스 구축 기능을 통해 인접 제품 범주로 확장되는 대화형 AI를 위한 노코드 플랫폼입니다. 해당 플랫폼은 모든 주요 채널 및 사용 사례를 지원합니다. 또한 코어에이아이는 대규모 추가 및 보완 제품 포트폴리오를 통해 광범위한 대화형 AI 사용 사례에 적합한 포트폴리오를 완성합니다. <14p> 주요 내용 - 시장 정의/설명 - 매직 쿼드런트 - 맥락 - 평가 기준 정의

Kore.ai 2022.03.07

BI|분석

챗봇 vs 가상 비서 - 비교 분석

본 백서는 대화형 인공지능(AI)을 통해 고객/직원/상담원 경험을 혁신하고자 하는 기업들을 위해 작성되었다. 본 백서는 봇(bot)의 중요성과 현대적 라이프스타일에서 얼마나 흔하게 사용되는지 기술한다. 또한, 차세대 사용자 경험을 달성함에 있어 챗봇의 한계와 가상 비서가 이런 한계를 극복하는 방법에 대해 중점적으로 설명하며, 챗봇과 가상 비서의 비교 분석을 제공한다. 대화의 맥락과 사용자 감정을 이해하고, 한 번에 여러 요청을 처리하며, 대화 도중에 입력값을 변경하고, 일상적 대화를 나누거나 위젯 형식으로 데이터를 표시하는 등의 다양한 기능을 상세하게 설명하였다. 각 기능에 대한 이해를 돕기 위해 대화 시나리오를 사용했으며, 이를 통해 챗봇과 가상 비서의 대화 방식을 비교해볼 수 있다. 본 백서에서는 챗봇과 가상 비서의 차이점, 가상 비서 실행 시 챗봇 대비 얻을 수 있는 추가 이점 등을 심도 있게 다루었으며, 가상 비서가 디지털 혁신을 달성하도록 지원하는 방식에 대한 전반적인 개념을 이해할 수 있을 것이다. <16p> 주요 내용 - 일상 속 챗봇 - 챗봇의 한계 - 가상 비서의 진화 - 챗봇 vs 가상 비서 - 심층 비교 - 가상 비서의 비즈니스적 이점

Kore.ai 2022.03.07

BI|분석

엔터프라이즈에 특화된 AI 검색 기술 IBM Watson Discovery

Forrester가 텍스트 분석 '리더' 로 선정한 Watson Discovery는 비즈니스 인사이트를 도출하고 새로운 방식으로 업무를 개선하며, 단지 정보만 추출하는 것이 아닌 언택트 시대에 복잡한 비즈니스 문서를 크롤링하고 컨텍스트 기반의 답변을 제시하여 효율적인 의사 결정으로 비즈니스와 업무 혁신을 제공합니다.  Watson Discovery는 자연어 처리 기능을 포함하여 머신 러닝의 최신 기술을 적용하며, 사용자 도메인의 언어로 손쉽게 트레이닝이 가능한 엔터프라이즈에 특화된 검색 기술이며 클라우드 또는 온프레미스 환경에 배치 가능한 강점을 갖추고 있습니다.  주요 내용 - AI 기반 엔터프라이즈 검색 요건 - AI 기술을 적용한 검색 툴  - 기본에 충실한 Chatbot+@ - AI 를 통한 트렌드 예측의 중요성 - 소셜 분석을 통해 새로운 Insight Finding - 주요 고객 사례

IBM 2021.03.09

BI|분석

엔터프라이즈에 특화된 AI 검색 기술 IBM Watson Discovery

Gartner 및 Forrester 의 AI 검색의 '리더' 로 선정된 Watson Discovery는 비즈니스 인사이트를 도출하고 새로운 방식으로 업무를 개선하며, 단지 정보만 추출하는 것이 아닌 언택트 시대에 복잡한 비즈니스 문서를 크롤링하여 컨텍스트 기반의 답변을 제시하여 효율적인 의사 결정으로 비즈니스와 업무 혁신을 제공합니다.  Watson Discovery는 자연어 처리 기능을 포함하여 머신 러닝의 최신 기술을 적용하며, 사용자 도메인의 언어로 손쉽게 트레이닝이 가능한 엔터프라이즈에 특화된 검색이며 클라우드 또는 온프레미스 환경에 배치 가능한 강점을 갖추고 있습니다.  주요 내용 - AI 기반 엔터프라이즈 검색 요건 - AI 기술을 적용한 검색 툴  - 기본에 충실한 Chatbot+@ - AI 를 통한 트렌드 예측의 중요성 - 소셜 분석을 통해 새로운 Insight Finding - 솔루션 아키텍처 및 주요 고객 사례

IBM 2020.11.20

ERP|CRM|SCM

챗봇을 활용한 상담사 지원으로 기업과 고객에게 확실한 혜택을 제공하는 4가지 접근법 : 포레스터

고객 서비스 조직은 챗봇에 대한 열기가 고조되어 있는 상태입니다. 많은 조직이 상담사를 챗봇으로 대체하면서 이러한 대체가 비용 절감과 효율성 향상으로 이어질 것으로 생각하고 있습니다. 하지만 서비스 워크플로우에서 상담사를 줄이는 것이 효율성 확보를 위한 유일한 방법은 아니며 가장 쉬운 방법 또한 아닙니다. 고객 서비스 책임자는 본 보고서를 통해 상담사를 대체하는 대신 지원할 수 있는 4가지의 접근법과 이에 따른 이점을 확인해야 합니다. <13p> 주요 내용 - 챗봇을 선택하는 잘못된 이유 - 상담사 대체가 아니라 상담사 지원 - 상담사 지원으로 얻는 이점 - 챗봇 사용으로 인한 문화적 변화

Genesys 2020.01.13

BI|분석

IDG Tech Webinar | "데이터 가상화부터 챗봇까지" 유즈케이스로 알아보는 손쉬운 AI 애플리케이션 개발

많은 기업이 AI에서 새로운 기회를 찾고 있으며, 업계의 움직임도 이런 기업의 바람에 부응해 분주한다. AI 기술의 발전은 물론, 관련 솔루션이 수없이 등장하면서 기업이 마음만 먹으면 활용할 수 있는 솔루션과 서비스의 완성도 역시 높아진 상태이다. 하지만 기업이 AI를 실제 비즈니스에서 활용하기 위해서는 쉽지 않은 과정을 거쳐야 하며, 적지 않은 기술력과 경험도 필요하다.  이번 웨비나는 비즈니스에 AI를 적용하는 조금은 손쉬운 방법을 제시한다. 골칫거리 데이터를 신뢰받는 데이터로 바꿔나가는 AI로의 여정을 유즈케이스를 통해 풀어 본다. 특히 데이터 수집, 거버넌스, 분석을 하나의 통합된 플랫폼에서 어떻게 할 수 있는지 IBM 전문가가 다양한 예시를 통해 확인한다. 특히 IBM이 제시하는 AI 사다리 전략이 실제 사용 시나리오에서 어떻게 적용되는지 단계별로 주요 화면과 함께 설명하며, 마지막에는 AI의 투명성과 신뢰성을 확보할 수 있는 방안도 제시한다.  주요 내용 - 멀티 클라우드 상의 다양한 데이터 소스의 가상화 (Data Virtualization) - 비주얼 도구로 쉽고 빠르게 개발하는 머신러닝 모델 - SNS 분석을 위한 Watson AI 서비스 활용 - 머신러닝과 Chatbot의 접목 - 투명하고 신뢰할 수 있는 AI 

IBM 2019.12.18

BI|분석

The Forrester New Wave : 2018년 대화형 컴퓨팅 플랫폼

Forrester는 새롭게 부상하는 대화형 컴퓨팅 플랫폼(Conversational Computing Platforms) 시장을 평가하면서 가장 대표적인 벤더 7곳(Amazon, Google, IBM, Microsoft, Nuance Communications, Oracle, Rulai)을 선정하여 평가 대상으로 삼았습니다. 이 보고서에서는 9개 기준에 따라 각 벤더를 평가한 결과 및 상대적 입지를 자세히 소개합니다. 애플리케이션 개발자는 이 리뷰를 참조하여 대화형 컴퓨팅 플랫폼 요구 사항에 부합하는 최적의 파트너를 선택해야 합니다. <16p> 주요 내용 - 중요 애플리케이션 기능으로 자리잡고 있는 대화형 컴퓨팅 - 대화형 컴퓨팅 플랫폼 평가 개요 - 벤더 퀵카드

IBM 2018.10.17

모바일 / 엔터프라이즈 애플리케이션 / 인터넷

궁극의 개인화 커뮤니케이션 인터페이스, 챗봇 구축 실무 가이드 - IDG Tech Dossier

챗봇은 생각보다 우리 주변에 가까이 와 있다. 뱅크오브아메리카, 마스터카드 등 세계적 금융, 카드사가 이미 도입해 운영중이고 제조, 유통 등에서도 활발하게 사용하고 있다. 챗봇 기술의 확산 속도는 지금은 보편화된 모바일 앱보다도 훨씬 빠르다. 앞으로 단순한 조회 기능을 넘어 완벽하게 개인화된 미래의 인터페이스로 자리를 잡을 것이라는 전망도 나오고 있다. 여기서는 전자상거래와 유통, 제조, 금융 등의 주요 사례와 함께 챗봇 구축시 주의해야 할 사항을 살펴본다. 궁극의 인터페이스로써 챗봇의 발전 가능성도 전망해 본다. <주요 내용> - 챗봇의 가치 ‘굳이 말이 필요한가!’ - 업종별 대표 사례로 본 챗봇의 현주소 • 인터넷서비스 : 카테고리 분류·쿠폰 발행에 활용 • 유통 : 오프라인으로 챗봇 성과 확장 • 제조 : 불량 줄이고 헬프데스크 업무 대행 • 금융 : 24시간 고객 응대 가능 - 챗봇 구축 시 주의해야 할 3가지 - 챗봇의 미래는 ‘완전한’ 개인화 서비스

IBM 2018.10.17

모바일

“인공지능 시대의 총아”비즈니스 챗봇의 현황과 전략 - IDG Deep Dive

챗봇을 둘러싼 기업들의 관심이 날로 뜨거워지고 있다. 사람의 개입없는 고객 인터랙션이 가능할지 반신반의했던 시기는 이미 지나갔다고 해도 과언이 아니다. 빠르게 발전하는 머신러닝과 인공지능 기술을 기반으로 챗봇은 기업의 고객 커뮤니케이션을 수행하는 가장 효과적인 툴 성장하고 있다. 이제 기업은 얼마나 효율적으로 차별화된 챗봇을 구축할 것인지 고민하고 있다. 챗봇이 기업 환경에서 각광 받는 이유부터 기술적인 완성도, 실제 구현 가능성, 차별화된 챗봇의 조건, 그리고 효과적인 모바일 챗봇 구현 전략까지 자세히 살펴본다. 주요 내용 - 챗봇이 고객 서비스를 넘겨받고 있는 6가지 이유 - “모바일, IoT, 그리고 챗봇” 기업 필수 플랫폼으로 부상하는 챗봇 - 인터페이스로써의 대화 : 챗봇의 다섯 가지 유형 - 현실 확인 : 인공지능과 봇, 가상비서의 현황 - 유용한 챗봇을 만드는 6가지 접근 방법 - 진화의 다음 단계 : AI 기반 모바일 챗봇을 위한 오라클 모바일 클라우드

Oracle 2018.05.21

엔터프라이즈 애플리케이션

스마트한 챗봇 설계 가이드 - IDG Deep Dive

봇은 모바일 앱보다 개발 속도가 빠르고, 유지 보수 비용이 적다는 장점이 있다. 그러나 끊임없이 확산되는 챗봇의 바다에서 오류 없이 사용자의 마음을 사로잡을 봇을 만들기 위해서는 기술 활용 이상의 차별화가 필요하다. 비즈니스 프로세스에 커뮤니케이션과 맥락이라는 경험을 통합하고, 기업이 고객 경험을 보장할 수 없다면 봇을 개발하는 의미가 없을 것이다. 기업이 효과적인 챗봇 전략을 수립할 때 필요한 각종 조언과 주의점을 모았다. 주요 내용 - 봇 혁명, 어떻게 대비할 것인가 - 우수한 챗봇의 조건은? 고객에 초점 맞추기 - 봇 개발의 선결 과제, 성공적인 챗봇에 필요한 요소 5가지 - “자연어 처리를 넘어”•••챗봇 구축의 8가지 과제 - 챗봇과 데이터 유출, ‘민감한 상관관계’를 이해하라

ITWorld 2018.01.17

BI|분석 / ERP|CRM|SCM / IT 거버넌스|컴플라이언스 / IT 리더십 / 데이터센터 / 디지털 마케팅 / 리더십|경력관리 / 보안 / 애플리케이션 개발 / 엔터프라이즈 아키텍처|SOA / 엔터프라이즈 애플리케이션 / 오픈소스 / 인프라 관리 / 클라우드 컴퓨팅 / 프로젝트 관리

2018 IT 전망 보고서 - IDG Deep Dive

2017년의 IT 분야는 몇 년 동안 논의 및 검증 단계였던 기술들이 본격 보급화될 것임을 알리는 신호탄들을 여러 발 쏘아올렸다. 실용화 단계의 각종 IoT 플랫폼을 비롯해 클라우드에서 쉽게 이용할 수 있는 여러 빅데이터 분석 솔루션, 기업 내 모든 직원들이 저렴하게 이용할 수 있는 수많은 애널리틱스 도구 등이 그것이다. 마케팅 분야와 결합한 여러 챗봇 솔루션 및 다수의 비즈니스 자동화 도구들도 이에 해당한다. 2018년 CIO를 비롯한 기업 내 IT 리더들이 그 어느 해보다도 바빠질 것이라는 전망이 제기되는 이유다. 다가오는 2018년, IT 부문은 어떤 트렌드를 예상하고 준비해야 할까? 주요 시장조사기관의 보고서와 전망, 벤더의 시각, 실무 전문가들의 설문조사를 토대로 정리했다. 2018 Perspectives ·“지능, 디지털, 메시”… 가트너가 제시한 2018년 10대 전략 기술 트렌드 ·기업 IT 부문의 미래를 이끄는 9가지 힘 ·2018년을 지배할 보안 위협 5가지 ·2018년 하이브리드 클라우드 시장에 대한 5가지 예측 ·‘파일럿 넘어 현실로 간다’ 블록체인 기술의 현재와 미래 ·‘상상을 이미 넘었다’ 기업 현실로 들어온 AI ·‘일상이 달라진다’ AI와 음성인식이 가져오는 뉴노멀 시대 ·“미래에 대한 시각이 미래를 결정한다”… 선제적 IT 전략 수립법 Vendor ViewPoint ·2018년 고객경험의 혁신, 컨택센터가 ‘주역’이다 – 한솔인티큐브 ·인공지능(AI) 챗봇의 전망과 활용을 위한 조건 – 유비원 ·2018년에 대비해야 할 클라우드 컴퓨팅 트렌드 5가지 Survey ·&lsqu...

2017.12.22

디지털 마케팅

“인공지능 챗봇 시대” 고객 서비스의 딜레마와 해법 - IDG Summary

무한 경쟁 시대의 기업에 고객 서비스는 경쟁력을 좌우하는 요소이지만, 자칫 ‘밑빠진 독에 물 붓기’처럼 막대한 자원이 투여될 수도 있다. 첨단 고객 서비스 기술을 동원한다 해도 한정된 자원과 인력, 시간이라는 벽을 넘기는 쉽지 않다. 인공지능 챗봇이 고객 서비스 분야에서 주목받고 있는 이유는 이 때문이다. 오랜 난제인 비용 절감과 고객 만족을 모두 달성할 수 있는 해법으로 부상하고 있는 인공지능 챗봇 기반의 고객 서비스의 개념과 구현 방안, 해결 과제를 살펴본다. <주요 내용> 해결 불가능한 고객 서비스의 딜레마 인공지능 챗봇의 비즈니스 가치 고객 서비스의 딜레마를 해결하는 인공 기능 기반 챗봇 인공지능 챗봇의 성공을 결정하는 학습 “컨설팅부터 페르소나까지” 인공지능 챗봇 관리 솔루션 딜라이팅 “딜라이팅의 심장” IBM Bluemix Cloud를 통해 구현되는 왓슨 API IBM Bluemix 플랫폼 for Waston, IoT, Blockchain

IBM / 한일네트웍스 2017.06.27

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