인공지능으로 성공적인 다국어 지식창고 구축

글로벌 비즈니스의 경우 다국어 지원을 제공하면 그 효과를 톡톡히 볼 수 있다는 것이 데이터를 통해 나타납니다. 거의 4분의 3의 사람들이 온라인에서 모국어로 검색합니다. 가령, 기업이 영어로만 소통한다면 현재 많은 고객을 잃고 있으며 상담원들의 비효율성을 초래하고 있을 가능성이 있다는 뜻이지요.

다국어 지원이 말처럼 쉽지 않을 수도 있죠. 하나의 언어로만 지원하는 경우에도 평균적으로 상담원 시간의 20%가 정보를 찾는 데 소모되고 있습니다. 이렇게 찾는 정보를 고객과 직접 공유하거나 문제 해결을 위한 방법으로 사용하는 것이지요. 여러 채널에서 다국어 지원을 제공하는 경우 고려해야 할 또 다른 변수가 생깁니다. 특히 실시간 채널에서 다국어 지원을 제공할 경우에는 글로벌 다국어 직원을 채용하거나, 실시간 번역 솔루션을 구현하거나, 또는 이 두 가지를 모두 갖추어야 하므로 비용이 많이 들고 비효율적일 수 있습니다.

전 세계 도처의 고객이 셀프 서비스를 선택하므로 지식창고를 국제적인 리소스로 만들면 고객과 상담원에게 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 한 곳에서 지식창고를 관리하고 이용한다면 다국어 고객에게 더 정확하고 일관된 경험을 제공하는 확장 가능하고 시간을 절약해 주는 솔루션을 갖추게 되는 것입니다.

40개 이상의 국가에서 사업을 영위하며 전 세계적으로 1,200명 이상의 직원을 고용하고 있는 분류 광고 플랫폼인 OLX에서도 지역적 접근 방식이 매우 중요한 역할을 했습니다. 회사의 글로벌 입지를 감안해서 팀은 지식창고 내에 해당 시장별 셀프 서비스 문서를 만들어 제출되는 티켓 수를 줄일 수 있었습니다. 전 세계적으로 40퍼센트의 티켓 양이 감소되는 성과를 거둔 것이지요.

또 다른 고려할 사항은 번역과 현지화의 차이점입니다. 현지화된 콘텐츠는 단순한 번역이 아닌 말투, 의도, 개념 또는 어법에 있어 미묘한 차이까지 담고 있습니다. 현지화된 콘텐츠는 흔히 쓰는 공구 중 하나의 표현이 영국에서는 스패너로, 미국에서는 렌치로 부른다는 사실을 알고 있으며, 어떤 곳에서는 축구, 또 어떤 곳에서는 풋볼이라고 하는 것도 알고 있습니다. 또 은행이라는 단어가 언제 금융 기관을 뜻하고 언제 강둑을 뜻하는지도 파악할 수 있습니다.

여기에서 바로 인공지능이 그 역량을 발휘하는 것이지요. 언어의 많은 미묘한 차이는 대규모로 결합하여 현지화하기 어려우므로 언어 훈련을 받은 모델이 그러한 골칫거리의 일부를 해결하도록 디자인되었습니다. 언어 훈련을 받은 인공지능 모델은 실수를 할 때마다 학습 및 교정을 반복하면서 점점 더 똑똑해집니다. 상담원이 지식창고와 같은 글로벌 리소스를 갖추게 하는 것은 물론 시간이 지남에 따라 업무 수행 능력이 더욱 개선되도록 학습할 수 있는 기술을 활용하기 위한 근간으로 인공지능을 사용하는 것이 목표입니다.

언어 모델은 먼저 단어, 문맥 및 질문에 숨어 있는 의도를 파악하려 시도한 후 그러한 변수를 해당 문제에서 사용한 언어로 되어 있는 가장 관련성 높은 문서와 대응시키려 시도합니다. 예를 들어, Zendesk의 Answer Bot은 영어, 스페인어, 포르투갈어, 독일어, 프랑스어 및 네덜란드어로 제공됩니다. 각 언어는 기능을 더욱 보강하는 서로 다른 모델을 가지고 있어 매번 콘텐츠를 번역할 필요가 없습니다. 고객과 상담원 모두가 단어를 문맥에서 어떻게 사용하는지 분석하기 때문에 축구나 풋볼 사이의 차이를 인지하게 됩니다. 그런 다음 헬프 센터에서 관련 문서를 찾아 추천하게 됩니다.

가치 실현까지 걸리는 시간은 새로운 소프트웨어 솔루션 구현에 있어 주된 과제 중 하나이며 시간에 쫒기며 성장 중인 부서의 경우 특히 더 그렇습니다. 언어 기반 인공지능 모델의 이점 중 하나는 고객의 지원 요청에 숨은 의도를 파악하여 그러한 요청을 헬프 센터의 콘텐츠에 대응시키면서 바로 작동한다는 점입니다.

국제 무대에서 사업을 영위하고 있다면 다국어 고객 지원이 반드시 필요합니다. 모든 지역에서 상담원을 고용하는 것이 항상 실용적이거나 확장 가능한 솔루션은 아닙니다. 따라서 다국어 지식창고를 통해 상담원은 장소에 구애 받지 않고 어디에서나 고객에게 일관된 지원을 제공할 수 있습니다.