Zenon Sliwka는 공동 창립자이자 최고 영업 책임자입니다. 디지털로 태어나다개발자 없이도 고객 문의에서 아웃바운드 콜에 이르기까지 모든 것을 처리할 수 있는 AI 가상 비서를 설계, 구축, 배포할 수 있는 선도적인 올인원 AI 플랫폼입니다. Born Digital은 규모와 산업에 관계없이 모든 조직이 고객 서비스, 영업 및 마케팅 노력을 자동화할 수 있는 강력한 비서를 만들 수 있도록 지원합니다.
Zenon은 고위 경영진과 비즈니스/디지털 혁신 분야에서 20년 이상의 경험을 보유하고 있습니다. 국제 물류, 통신 및 은행 산업(DHL, Deutsche Post, Deutsche Telekom, GECapital)에서 라인 팀을 이끌었습니다.
Born Digital을 설립하게 된 동기는 무엇이며, IT와 경영 분야에서의 풍부한 경험이 이 플랫폼의 개발과 성공에 어떤 영향을 미쳤나요?
저는 IT 업계에서 20년 이상 일하면서 전통적인 고객 서비스 프로세스의 비효율성을 보았습니다. 저는 이러한 전통적인 방법이 한계에 도달했다는 것을 깨달았고 필요한 변화를 위해서는 또 다른 계층이 필요하다는 것이 분명해졌습니다.
AI는 새로운 계층으로 작용할 잠재력이 있었습니다. 워크플로와 쿼리를 자동화함으로써 AI 기반 음성 및 챗봇은 시간, 리소스 및 비용을 절약할 수 있습니다.
그래서 저희는 2019년에 Born Digital을 설립하여 저의 경험과 저희 CEO인 토마스의 프로세스 관리 경험을 활용하여 기존 시스템에 원활하게 통합할 수 있는 이러한 AI 솔루션의 개발을 안내했습니다. 업계의 문제점에 대한 통찰력을 바탕으로 현재의 과제를 해결하고 고객 경험 자동화의 새로운 표준을 제시하는 올인원 플랫폼을 만들었습니다.
Born Digital의 핵심 제품은 모든 기업이 AI 에이전트를 만들 수 있는 대화형 AI 무코드 플랫폼입니다. 작동 방식과 시장의 다른 솔루션과 차별화되는 점을 설명해 주시겠습니까?
Born Digital은 기술에 대한 지식이 없는 사람도 고객 상호작용을 자동화하고, 실행 가능한 통찰력을 발견하고, 워크플로를 간소화할 수 있는 대화형 및 생성형 AI 기반 무코드 플랫폼입니다.
우리의 주요 차별화 요소는 다음과 같습니다.
- 코드가 필요 없는 UI 플랫폼 드래그 앤 드롭 방식의 빌더를 사용하여 기술적인 지식이 없는 사용자도 봇과 분석 보고서를 쉽고 비용 효율적으로 빠르게 만들 수 있는 방법을 제공합니다.
- 올인원 플랫폼 대규모 상호작용을 분석하는 기능을 원활하게 통합하는 포괄적인 솔루션을 제공합니다. 이를 통해 봇 및 인간 에이전트 성과를 쉽게 평가하고, 고객을 더 잘 이해하고, 개선 영역을 파악할 수 있습니다.
- LLM과 GenAI의 고급 활용: 당사 플랫폼은 고급 대규모 언어 모델(LLM)과 생성형 AI(GenAI)를 활용해 봇의 역량을 향상시켜, 인간과 같은 느낌으로 자연스럽고 정확한 상호작용을 가능하게 합니다.
고객 서비스에 AI를 통합하는 것과 관련하여 어떤 오해가 있나요?
AI가 독립적으로 달성할 수 있는 것에 대한 기대치를 관리하는 것이 중요합니다. 일부 사람들은 AI를 배포하여 얻은 결과에 대해 비현실적인 기대치를 가질 수 있지만 성공적인 구현을 위해서는 명확한 보호 장치를 설정하고 AI와 인간 에이전트 간의 원활한 전환을 보장하며 다양한 시나리오를 테스트해야 합니다.
여기서 저는 인간과 협력하는 AI라는 주제로 넘어갑니다. 고객 경험의 맥락에서 AI는 인간을 대체하기 위해 존재한다는 일반적인 믿음이 있습니다. AI 솔루션을 찾아 저희에게 찾아오는 회사들은 팀원을 지원하고 반복적이거나 덜 복잡한 문제 대신 복잡한 문제를 해결하는 데 집중할 수 있도록 하기 위해 그렇게 한다고 말합니다. 그들의 목표는 고객 서비스 팀을 놓아주는 것이 아닙니다.
AXA, 삼성, 도이체 텔레콤과 같은 회사가 Born Digital을 사용하여 어떻게 고객 경험을 개선했는지 설명해 주시겠습니까?
우리가 만든 솔루션 도이치텔레콤 계약 및 지불과 같은 모든 비기술적 문제와 인터넷 및 전화 오작동과 같은 기술적 주제를 다룹니다. 30%의 비용 절감이 관찰되어 56명의 정규직을 절약하고 더 적은 운영자로 동일한 판매 KPI를 유지했습니다.
와 함께 악사우리는 그들의 여행 보험, 클레임 처리, FNOL, 건강 지원 및 피해 보고를 자동화했습니다. 우리의 AI 이메일 처리 솔루션을 통해 그들은 클레임 처리 부서에서 20%의 통화와 87%의 채팅 대화를 자동화하여 대기 시간을 줄이고 NPS를 7포인트 증가시켰습니다.
와 함께 삼성우리는 발신자를 이름으로 맞이하고 그들의 질문을 이해하여 라우팅의 우선순위를 정할 수 있는 스마트 라우팅 음성 비서를 배치했습니다. 회선이 통화 중일 때 발신자로부터 정보를 수집한 다음 더 빠른 해결을 위해 인간 상담원에게 전달합니다. 또한 통화 후 설문 조사 음성 봇을 배치하여 즉각적인 통화 평가를 제공했습니다. 이를 통해 서비스 수준이 90%를 넘었고 운영자의 시간을 10% 절약했습니다.
AI와 협력하는 인간 에이전트가 혼자 일하는 에이전트보다 더 나은 경험을 제공하는 이유에 대한 귀하의 견해와 경험을 공유해 주시겠습니까?
글쎄요, 많은 사람들이 Generative AI가 고객 경험 프로세스에서 인간을 단계적으로 없앨 것이라고 말하고 있습니다. 저는 그것이 가능하다고 생각하지 않습니다. 복잡하고 민감한 고객 문제에는 비판적 사고와 공감이 필요하고, AI는 아직 완전히 제공할 수 없습니다. 고객은 연결을 중시하고, AI 답변 루프에 갇히면 좌절할 수 있습니다. 사람들이 인간 상담원에게 쉽게 연락할 수 있도록 하는 것이 중요합니다. 그렇다면 고객 경험에 AI를 도입하는 이점은 무엇일까요? 더 빠른 해결 시간, 연중무휴 가용성, 워크플로 자동화입니다. 이 모든 것이 상담원이 더 나은 일을 하는 데 도움이 됩니다.
디지털 휴먼이 인기를 얻고 있습니다. 이 기술은 무엇이고, 회사가 디지털 휴먼을 팀에 통합하는 데 있어 주요 이점은 무엇이라고 생각하십니까?
디지털 인간은 자율적인 애니메이션을 갖춘 아바타로, 대화형 AI와 연결하여 실제로 역동적이고 대화형 경험을 제공할 수 있습니다.
우리는 디지털 휴먼이 인간적인 모습, 워크플로 자동화, 분석이라는 세 가지 역량을 갖추고 있다고 말하고 싶습니다.
우리는 특히 기업 시장에 집중합니다. 기업에는 여러 가지 어려운 문제가 있기 때문입니다. 이는 복잡한 것을 디지털 인간을 사용하여 단순화하고 더 인간답게 만드는 것입니다. 결제, 여권 갱신, 올바른 플랜 선택 등을 통해 사람들을 돕는 것부터 전자 상거래 및 기타 부문의 여러 다른 영역까지 포함됩니다.
현재 디지털 휴먼을 개발하는 데 있어 가장 큰 과제는 무엇입니까?
기술적인 관점에서, 우리가 지금 주로 집중하고 있는 것은 사실적인 립싱크와 얼굴 표정을 만들고 자연스러운 전신 움직임을 보장하는 것입니다. 이러한 멀티모달 입력을 실시간으로 통합하여 현재 소프트웨어 제약 내에서 “불쾌한 골짜기” 효과를 피하는 고품질 애니메이션을 구현하는 것이 중요합니다.
디지털 휴먼의 배치를 고려하는 기업에 어떤 주요 고려사항을 권고하시겠습니까?
가장 중요한 것은 사용 사례의 적합성을 평가하는 것입니다. 다시 말해, 그 상황에 디지털 휴먼이 필요한가요? 은행 잔고 확인이나 자금 이체와 같은 간단하고 빠른 작업의 경우 기존 음성 및 챗봇으로 충분할 가능성이 큽니다. 디지털 휴먼은 이러한 시나리오에서 상당한 가치를 더하지 못할 수 있습니다. 그러나 더 복잡한 상호 작용과 고객 여정의 경우 디지털 휴먼은 신뢰와 확신을 구축하고, 제품 기능을 이해하고 적절한 인터넷 요금제를 선택하는 것과 같은 복잡한 결정을 내리는 데 고객을 도와 경험을 실제로 향상시킬 수 있습니다. 기술적으로 어려운 작업도 디지털 휴먼으로 위안과 지원을 제공할 수 있습니다.
두 번째 주요 고려 사항은 기본 대화형 AI 및 NLP 기술이 의미 있고 상호 작용적인 대화를 지원할 만큼 충분히 발전되었는지 확인하는 것입니다. 이를 통해 디지털 휴먼은 보다 상호 작용적이고 개인화된 대화에 참여할 수 있습니다.
Born Digital은 대화 분석이라는 기술을 사용하여 회사가 대화(채팅, 통화, 이메일)에서 통찰력을 발견하는 데 도움을 줍니다. 구체적으로 무슨 뜻인가요?
대화 분석은 고객 대화에서 실행 가능한 통찰력을 자동으로 생성하여 운영, 상담원 성과 등을 개선하는 기능입니다. 목표는 리더가 데이터 기반 의사 결정을 내리고 비즈니스에서 무슨 일이 일어나고 있는지 이해할 수 있도록 하는 것입니다.
고객 경험의 경우 논의된 주제, 감정, 음성 톤과 같은 매개변수를 분석합니다. 이를 통해 고객 여정과 고통스러운 점에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 에이전트 성과의 경우 리더가 에이전트 성과를 평가하고 권장 사항을 제공하도록 돕습니다. 감정의 패턴과 추세를 식별하며, 여러 통화에 대한 통찰력을 집계하여 에이전트 수준 또는 팀 수준에서 수행할 수 있습니다.
고객 서비스, 마케팅, 영업 또는 재무 기능에 AI를 통합하려는 회사의 경우 성공을 위해 어떤 단계와 고려 사항을 권장하시겠습니까?
AI를 비즈니스에 통합하려면 전략적 접근 방식이 필요하므로 항상 목표를 정의하고 현재 인프라와 기술 역량을 평가하는 것으로 시작하는 것이 좋습니다. 요구 사항에 맞는 AI 솔루션을 선택하고 파일럿 프로젝트로 시작하여 잠재적 과제를 파악합니다. 또한 데이터가 고품질인지 확인하고 AI 전략을 개발하는 데 교차 기능 팀을 참여시켜야 합니다. 매우 중요한 단계는 성과를 모니터링하고 직원에게 교육을 제공하기 위한 가드레일을 설정하는 것입니다.
훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. 더 자세히 알고 싶은 독자는 다음을 방문하세요. 디지털로 태어나다.
게시물 Born Digital의 공동 창립자 Zenon Sliwka – 인터뷰 시리즈 처음 등장 유나이트.AI.