Pega의 Sabrina Atienza – Voice AI는 고객 서비스 에이전트가 지식 근로자 및 브랜드 홍보 대사가 되도록 돕습니다.

게시 됨: 2022-02-14

이 주간 시리즈를 확인해본 사람이라면 내가 음성 기술과 대화형 AI에 어느 정도 빠져 있다는 것을 알고 있을 것입니다. 더 많은 상호 작용을 위해 타이핑, 클릭, 스와이프 대신 자연어를 사용할 수 있는 날이 정말 기대됩니다. 그렇기 때문에 저는 그 일이 점점 더 가까워질 수 있는 날로 이어질 수 있는 진행, 진화 및 변형을 항상 주시하고 있습니다.

음성 기술 분야에서 많은 흥미로운 일들이 진행되고 있는 분야 중 하나는 고객 경험입니다. 특히 도움이 필요할 때 이러한 경험을 개선하는 한 가지 방법은 귀하를 도울 방법을 알고 효율적으로 수행할 수 있는 고객 서비스 상담원과 훌륭한 상호 작용을 하는 것입니다.

이번 주 초 , 선도적인 고객 참여 플랫폼인 Pegasystems 는 음성 AI와 메시징 AI라는 두 가지 신제품을 발표했습니다. 이 제품은 고객 서비스 상담원에게 실시간으로 도움을 줄 수 있는 "코파일럿"을 제공할 예정입니다. 돕다. 그리고 Pega의 제품 관리 이사인 Sabrina Atienza와 이야기를 나누며 음성 및 메시징 AI가 인간 에이전트가 도움이 필요한 고객에게 더 나은 경험을 제공하고 회사의 브랜드 대사로 전환하는 데 어떻게 도움이 되는지에 대한 그녀의 생각을 공유할 수 있었습니다.

아래는 우리 대화의 일부를 편집한 대본입니다. 내장된 SoundCloud 플레이어를 클릭하면 전체 대화를 들을 수 있습니다.

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AI 및 음성 기술의 조기 시작

Sabrina Atienza : 저는 사실 필리핀에서 자랐고 미국으로 이민을 가서 뉴저지에서 자랐습니다. 그리고 대학에서 UC 버클리에서 컴퓨터 과학과 물리학을 공부했습니다. 제가 졸업한 2013년 무렵이었고 빅 데이터와 AI가 주류가 되기 시작했고 모든 산업 분야에서 상당히 방대했습니다.

이 분야의 선도적인 AI 및 머신 러닝 교수들과 함께 일할 수 있는 정말 놀라운 기회였습니다. 그리고 궁극적으로 그것이 제가 대학을 졸업하고 바로 B2B 사용 사례를 위한 실시간 음성 인식 및 자연어 처리를 전문으로 하는 쿼리어스(Qurious)라는 회사를 시작하도록 영감을 준 것입니다.

몇 년 후, 몇 백만 달러의 벤처 자금과 기계 학습 및 AI 엔지니어 팀을 모집한 후 우리는 Pega와 파트너 관계를 맺었습니다. 그들은 약 1년 전에 우리를 인수했습니다. 그리고 제품 관리 이사로 합류하여 음성 AI 개발을 주도하고 있습니다. 그리고 우리는 또한 매우 최근에 Messaging AI라는 자매 제품을 출시했습니다.

음성 AI의 진화

Brent Leary : 당신은 학교에 다닐 때로 거슬러 올라가는 음성 기술과 관련되어 있습니다. 그 시기는 그리 멀지는 않지만 조금 더 거슬러 올라갑니다. 이 음성 기술과 음성 AI를 통해 이 분야에서 시작하신 후 지금의 우리가 있기까지 어떤 변화가 있었습니까?

Sabrina Atienza : Alexa를 처음 받았을 때를 기억합니다. 그래서 Alexa가 울렸고 정말 대단하다고 생각했습니다. 그리고 내가 아는 모든 사람들은 하나를 가지고 있었지만 하루가 끝나면 실제로 한두 가지 용도로만 사용했습니다. 그래서 음악을 틀고 날씨를 확인하기도 합니다. 그리고 그제서야 음성 AI, 음성 기술의 훨씬 더 많은 응용 프로그램이 있고 그 일이 이제 막 시작되고 있다는 생각이 들었습니다. 이것은 무엇에서 돌아왔습니까? 2014, 2015.

그것이 일반적으로 음성 및 자연어 처리에 대해 저를 정말로 흥분시킨 것입니다. 인공 지능, 기계 학습을 활용하여 인간의 의사 소통을 이해하고 잠재적으로 인간의 의사 소통을 증강 또는 향상시킬 수 있다는 아이디어. 그리고 이것이 바로 쿼리어스와 Pega에서 현재 다루고 있는 아이디어 및 아이디어가 나오는 곳의 불꽃입니다. 이러한 종류의 기술을 실시간으로 활용하여 인간이 더 낫고 효율적이며 효과적인 대화를 할 수 있도록 지원할 수 있다는 것입니다. .

더 나은 EX, 더 나은 CX

Brent Leary : 그렇다면 이 시점에서 거의 2년 동안 음성 기술은 상담원이 지금과 같은 시기에 고객이 필요로 하는 경험을 더 잘 만들 수 있도록 하는 데 어떻게 도움이 되었습니까?

Sabrina Atienza : 음성 AI와 메시징 AI라는 두 가지 제품을 출시했습니다. 그리고 본질적으로 실시간 전화 또는 메시징 대화 중에 부조종사로 생각할 수 있습니다.

그들은 실제로 고객의 말, 상담원의 말을 경청하고 논의된 내용을 기반으로 실시간 안내를 제공합니다. 그리고 궁극적으로 우리는 더 좋고 더 빠른 고객 서비스를 향해 나아가고 있습니다. 따라서 평균 처리 시간을 단축하고 규정 준수를 개선하며 상담원 생산성을 높이고 신규 상담원 교육 및 온보딩을 가속화합니다. 따라서 음성 AI와 메시징 AI를 사용하면 기본적으로 대화가 진행되는 동안 해당 대화를 활용하고 고객 문제의 맥락과 고객이 무엇을 요구하는지 이해합니다. 그런 다음 상담원에게 실시간으로 유용한 제안을 제공하여 고객을 위한 보다 일관된 경험과 고품질의 결과를 통해 문제를 훨씬 더 빨리 해결할 수 있도록 지원합니다.

이러한 기능 각각에 대한 몇 가지 예와 앞으로 나올 수 있는 사용 사례를 제공합니다. 스크립트 준수를 사용하면 HIPAA 준수를 생각할 수 있습니다. 여기서 HIPAA 준수는 귀하의 신원을 확인하거나 에이전트가 말해야 하는 재정 공개를 요구할 수도 있습니다. Voice AI는 이를 확인하고 에이전트가 말하지 않은 경우 실시간으로 에이전트를 넛지할 수 있습니다. 스크립트의.

예를 들어, 새로운 아기를 계획에 추가하기 위해 건강 보험 회사에 전화를 걸어 조치를 취해야 할 경우 Voice AI는 대화에서 이를 감지하고 적절한 워크플로 또는 취해야 할 조치를 시작할 수 있습니다.

마찬가지로 지식 기사를 표시하는 경우 특정 신용 카드에 대한 수수료가 어떻게 계산되는지 정확히 모르는 새로운 에이전트를 상상해 보세요. Voice AI는 대화 내용, 고객이 계정에 보유하고 있는 신용 카드를 감지하고 적절한 항목을 표시할 수 있습니다. 해당 트리거를 기반으로 하는 기술 문서.

그리고 마지막으로 제가 정말 기대하는 기능은 양식 자동 완성입니다. 우리는 고객이 특정 클레임에 대해 전화하는 경우 고객의 이름, 주소, 서비스 날짜 등 고객이 말하는 내용을 실시간으로 파악할 수 있으며 실제로 이러한 모든 정보를 가져와서 양식 필드를 자동으로 채울 수 있습니다. 에이전트는 더 이상 수동으로 입력할 필요가 없습니다. 그들은 우리의 AI가 거기에 넣은 것을 검증하기만 하면 됩니다. 물론 올바른지 확인하십시오. 그러나 지루하고 오류가 발생하기 쉬운 수동 데이터 입력을 수행할 필요가 없습니다.

이것이 바로 음성 및 메시징 AI용 초기 기능 세트입니다. 그리고 정말 철학적으로 초점은 시간을 절약하는 데 도움이 되는 방법이었습니다. 상담원이 작업을 더 빨리 완료할 수 있도록 하려면 어떻게 해야 합니까? 그리고 이것은 또한 새로운 에이전트가 속도를 높이는 데 도움이 되었습니다. 여기에서 따라야 할 올바른 프로세스는 무엇입니까? 따라야 할 모범 사례는 무엇입니까?

Brent Leary : 에이전트가 대부분을 차지한다고 가정해 보겠습니다. 그들이 잘못 이해할 수 있고 이것이 도움이 될 수 있지만 또한 강제로 입력해야 하는 것보다 훨씬 더 많은 것을 얻고 있습니다. 왜냐하면 내가 모든 것을 얻고 있다고 생각하고 싶은 만큼, 당신은 아마도 당신이 생각하는 것만큼 많이 얻지 못할 것입니다. 따라서 더 많은 데이터 캡처를 허용하는 시스템을 보유하면 데이터가 분석되고 분석된 후에 더 나은 차선책으로 이어질 것입니다.

사브리나 아티엔자 : 맞습니다. 이것이 바로 우리가 부조종사로 포지셔닝한 이유입니다. 전화 통화든 실시간 메시징 대화든 간에 항상 백그라운드에 있기 때문에 백그라운드에 실제로 존재하고 분석하고 신호를 포착할 수 있기 때문입니다. 다른 중요한 활동에 집중할 수 있기 때문에 놓쳤을 수 있는 키워드, 주제 및 의도가 있습니다.

그렇기 때문에 특히 새로운 상담원에게 정말 도움이 될 뿐만 아니라 숙련된 상담원에게도 도움이 됩니다. 우리는 그들을 더 빨리 올바른 화면으로 안내하고, 올바른 워크플로로 안내하고, 상황과 관련된 올바른 지식 문서를 실시간으로 표시할 수 있기 때문입니다.

Brent Leary : 고객이 상담원과 상호 작용해야 할 때 이를 통해 고객 경험이 어떻게 향상될 것으로 예상하십니까?

Sabrina Atienza : 실제로 제가 언급한 동일한 설문조사에서 발견한 또 다른 발견은 상담원의 약 50~60%가 탭과 앱 사이를 전환하는 데 너무 많은 시간을 소비할 때 고객이 좌절감을 느낀다고 말했습니다.

그리고 에이전트는 "잠깐만요. 죄송합니다. 화면이 아직 로드 중입니다." 또는 "잠깐만요. 올바른 정보를 찾는 중입니다."

따라서 상담원을 즉시 적절한 장소로 데려갈 수 있어 고객 경험이 훨씬 개선되고 지연이 줄어들고 상담원이 대화에서 진행되는 중요한 사항에 완전히 주의를 기울일 수 있다고 상상해 보십시오.

브렌트 리어리 : 집중하세요. 하기는 쉬워 보이지만 주변에 할 일이 너무 많으면 만들기가 정말 어렵습니다. 그리고 현재 해결하려고 하는 문제에 대해 생각하고 있을 수 있습니다. 이 문제를 해결하는 데 너무 오랜 시간이 걸리나요?

음성/메시지 AI는 기업이 CX에 접근하는 방식을 변경합니다.

Brent Leary : 그리고 이것이 내 평가 또는 특히 내 인상에 어떤 영향을 미칠 수 있습니까? 따라서 담당자가 자신의 일만 하고 다른 모든 것을 처리할 수 있도록 하는 것은 모두 윈윈(win-win)이어야 합니다.

이러한 종류의 기술을 배치하기 시작한 후 고객 경험에 대한 전체 조직의 접근 방식이 어떻게 변화한다고 보십니까?

Sabrina Atienza : 일반적으로 일어나고 있는 거시적 추세가 있다고 생각합니다. 고객은 더 간단한 요청에 셀프 서비스를 사용하는 것이 더 편해집니다. 즉, 상담원은 지식 근로자와 비슷해집니다.

훨씬 더 복잡하고 민감한 문제를 처리하고 있습니다. 또한 더 복잡한 서비스 및 제품과 해당 서비스 및 제품의 잠재적인 문제 해결을 탐색하려고 합니다.

따라서 지식 작업으로의 일반적인 이동이 있습니다. 그리고 음성 AI 및 메시징 AI와 같은 도구의 채택이 증가함에 따라 상담원의 지식을 가능하게 하고 작업자가 매우 복잡하고 민감한 상황을 탐색하는 데 집중할 수 있도록 필요한 중요한 콘텐츠를 표시하는 것이 실제로 존재한다고 생각합니다.

저는 이와 관련된 또 다른 거시적 경향이 있다고 생각합니다. 즉, 오늘날 세상의 모든 상호 작용은 우리가 좋든 싫든 유감스럽게도 입소문을 일으킬 수 있다는 것입니다. 한 번의 잘못된 상호작용이 입소문을 타고 브랜드의 명성을 떨어뜨릴 수 있습니다.

따라서 좋든 싫든 에이전트는 지식 근로자가 되고 최전선에서 고객과 대화하는 브랜드 대사가 됩니다. 따라서 정신적 부담을 조금이나마 덜어 고객이 필요로 하는 보살핌, 필요한 관심을 제공하는 데 집중할 수 있도록 하고, 다시 한 번 고객의 목소리를 듣고 가치를 느끼게 하는 것은 그 목표를 달성하는 데 큰 도움이 됩니다. .