• 리갈, 자사 고객 서비스 챗봇 성능 '대부분보다 우수' 주장

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    사람들은 일반적으로 고객 서비스 챗봇에 대해 회의적이며, 많은 사람이 이를 노골적으로 싫어합니다. 최근 가트너(Gartner)의 설문조사에 따르면, 소비자 중 64%가 기업이 고객 서비스에 어떠한 형태의 인공지능(챗봇 포함)도 사용하지 않기를 원한다고 답했습니다. 심지어 53%는 기업이 인간 상담원을 AI로 대체하는 것을 고려할 경우 경쟁사로 옮겨갈 의향이 있다고 밝혔습니다.

    톰슨 로이터(Thomson Reuters)의 전 제품 관리자이자 핸디(Handy)의 전 성장 부사장인 알렉스 레빈(Alex Levin)은 대부분의 사람들이 과거의 나쁜 경험 때문에 챗봇를 싫어한다고 믿습니다.

    그는 테크크런치(TechCrunch)와의 인터뷰에서 "컨택센터 팀은 종종 비용 절감 목표만 부여받아, 저품질의 임시방편적 대응이나 형편없는 결정론적 봇으로 전환하도록 강요받습니다"라고 말했습니다. 이어 "핸디에서는 클라우드가 존재하기도 전에 만들어진 레거시 컨택센터 소프트웨어 때문에 지속적으로 좌절감을 느꼈는데, 이를 유지보수하기 위해 수많은 개발자와 IT 관리자가 필요했습니다"라고 덧붙였습니다.

    하지만 레빈은 챗봇이 올바른 기술 조합의 힘을 갖춘다면 매우 설득력 있는 경험을 제공할 수 있다고 느꼈습니다. 그래서 그는 핸디에서 만난 레베카 그린(Rebecca Greene)과 팀을 이루어, AI 기반 컨택센터 솔루션을 구축하는 스타트업을 설립했습니다.

    레빈은 "운영자로서 우리는 빠르게 움직이고, 신속하게 변경하고, A/B 테스트를 수행하며, 마치 마케팅이나 제품팀 동료들이 하는 것처럼 컨택센터를 운영하고 싶었습니다"라고 설명했습니다.

    Regal은 일반적인 고객 서비스 요청을 처리할 수 있는 전화 및 텍스트 기반 챗봇을 제공합니다. 이 챗봇은 대화의 흐름을 끊지 않으면서 중단된 상황도 처리할 수 있으며, 고객의 감정 상태에 따라 사용 언어를 자동으로 조정합니다(예: 고객이 화난 경우 사과).

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    브랜드는 Regal 챗봇이 사용하는 언어를 맞춤 설정하고, 가드레일(guardrails)을 설정할 수 있으며, 고객의 생일, 이름, 대화 기록 같은 데이터를 가져와 대화를 훨씬 더 흥미롭게 만들 수 있습니다.

    나아가 Regal의 챗봇은 특정한 행동을 수행하는 'AI 에이전트' 역할까지 할 수 있습니다. 예를 들어, 챗봇이 문자나 이메일 후속 조치를 발송하거나, 다음 단계 통화를 예약하거나, 대화가 추가적인 대응(에스컬레이션)을 필요로 할 경우 인간 상담원에게 연결할 수도 있습니다.

    콜센터 AI 봇 시장이 2032년까지 100억 달러가 넘는 가치가 될 것으로 예상되는 가운데, Regal이 진출한 시장은 경쟁이 치열합니다. Got It AI는 "완전히 자율적인" 컨택센터를 개발하고 있으며, 또 다른 경쟁사들은 콜센터 워크플로우 자동화 플랫폼을 제공하고, OpenAI 회장인 브렛 테일러(Bret Taylor)의 기업 역시 고객 서비스 기능을 위한 챗봇에 주력하고 있습니다.

    그럼에도 불구하고 레빈은 Regal의 현재 성장세에 만족감을 표현합니다.

    그는 "매월 전 세계 수많은 사람들이 구글, 키네(Kin), 도요타(Toyota), AAA, 로(Ro)와 같은 자신이 좋아하는 브랜드를 통해 Regal을 이용합니다"라며, "우리는 10년 후에는 대부분의 컨택센터 상호작용이 자율적으로 이루어질 것이라고 믿습니다. 그래서 우리는 전적으로 이 시장에 올인하고 있습니다"라고 말했습니다.

    Regal은 수백 명의 고객을 보유하고 있다고 밝히며, 이달 Emergence Capital, Founder Collective, Homebrew로부터 4,000만 달러 규모의 투자를 유치했습니다. 이번 투자로 Regal의 총 유치금액은 8,300만 달러에 달하게 되었으며, 이 자금은 제품 개발과 뉴욕에 위치한 100명 규모의 팀 성장에 사용될 예정입니다.

    [출처:] https://techcrunch.com/2024/10/30/regal-claims-its-customer-service-chatbots-are-better-than-most