AI의 발전에 따라 새로운 챗봇 제품들이 새롭게 등장하고 있으며, AI 성능 개선이 더욱 빨라지면서 시나리오 챗봇의 자리를 위협하고 있습니다. 그럼 시나리오 챗봇의 장점은 없는 걸까요? AI 기반 상담 챗봇 도입에는 어떤 점들을 고려해야 할까요? 이번 글에서는 유형별 챗봇 특징과 장단점을 비교 분석하고, 기업 상황에 맞는 선택 기준을 제시하여 효과적인 의사결정을 돕고자 합니다.
생성형 AI 기반 상담 챗봇의 특징과 장단점
대규모 언어 모델(LLM) AI 기반의 챗봇은 방대한 데이터를 학습한 인공지능 모델을 활용하여 자연스러운 대화를 생성합니다. GPT-4o, Claude와 같은 모델들이 자주 활용되며 미리 인텐트(사용자의 의도)나 답변을 설정하지 않아도 질문을 이해하고 자연스러운 답변을 생성할 수 있습니다.
장점:
자연스러운 대화 생성으로 인간과 유사한 수준의 상담 가능
사전 정의되지 않은 질문에도 대응 가능한 포괄적 이해력
시나리오 설계 없이 데이터 연동으로 간편한 사용
AI 자체의 성능을 활용한 다국어 지원 용이성
단점:
환각(Hallucination) 문제 방지를 위해 RAG 등 기술적인 도움 필요
데이터 보안 및 개인정보 처리 문제
다소 높은 초기 도입 비용
생성형 AI 기반 챗봇이 적합한 곳
AI 기반 챗봇은 상담 업무 대체 효과가 뛰어나며, 복잡한 질문과 응답이 요구되는 경우 적합합니다.
정책이나 제도 등 복잡한 정보를 이해하기 쉽게 설명해야 하는 곳
여러 부서나 주제에 걸친 질문을 한 번에 처리해야 하는 곳
단순 안내를 넘어 실제 상담원처럼 정확하고 친절한 응답이 필요한 경우
문의 대응에 필요한 리소스가 충분하지 않거나, CS업무 외의 실무자가 대응해야 하는 곳
시나리오 기반 상담 챗봇의 특징과 장단점
시나리오 기반 챗봇(룰베이스 챗봇)은 미리 정의된 규칙과 시나리오에 따라 작동하는 시스템입니다. 작동 원리는 인텐트를 몇 가지로 정의하고, 해당 인텐트에 맞게 사전 정의된 응답을 제공 방식입니다. 예를 들어, 쇼핑몰에서 '주문 문의'라는 인텐트는 '배송', '환불', '결제', '교환'과 같은 파생 시나리오 유형에 따라 답변을 준비해 제공합니다.
장점:
구조화된 대화로 예측 가능한 흐름 제공
특정 유형의 문의 처리에 최적화된 성능 발휘
상대적으로 저렴한 도입 비용
단점:
사전에 정의된 대화 흐름에만 제한되어 예상치 못한 질문에 대응 어려움
규정이 변경될 경우 전체 시나리오를 재설계해야 하는 비효율성
시나리오를 벗어나는 질문의 경우 계속 루프를 돌거나 상담원 연결이 필수적인 한계 존재
시나리오 기반 챗봇이 적합한 곳
시나리오 기반 챗봇은 정보 흐름이 단순하고, 고객 요청이 반복적이고 정형화된 경우에 효과적입니다.
예약이나 주문 접수처럼 문의가 일관적인 경우
답변 내용이 시간이 지나도 크게 바뀌지 않는 경우
다만, 시나리오 외에는 응답이 어렵기 때문에, 상담 내용이 다양하거나 상황에 따라 유연하게 대응해야 하는 경우라면 생성형 AI 챗봇이 더 자연스럽고 효과적인 상담이 가능합니다.
상담용 챗봇 시장의 변화와 선택
상담용 챗봇 시스템은 기존의 시나리오 기반, 룰 베이스 시스템에서 대규모 언어 모델을 활용하는 방향으로 꾸준히 진화하고 있습니다. 전 세계 AI 컨택센터(AICC) 시장은 2023년 34억 달러에서 2030년 118억 달러까지 성장할 전망이며, 이는 많은 기업들이 효율성과 업무 대체 효과를 높이기 위해 AI 기반 챗봇으로 빠르게 전환하고 있는 것을 시사합니다.
챗봇의 신규 도입과 교체로 해결하고자 하는 문제가 무엇인지 명확히 정의하고 각각의 장단점을 비교해 각 기업의 상황과 요구에 맞는 최적의 챗봇 솔루션을 선택할 수 있습니다. 지금 챗봇을 교체하거나 신규 도입으로 AI 상담 챗봇을 고민하고 있다면 클라썸 커넥트를 고려해 보세요.
