CXone Bot Builder(으)로 시작하기

이 페이지에서는 필수적인 대화형 AI 개념을 소개하고 이를 Bot Builder과(와) 연결합니다. Bot Builder 구성의 목적과 이를 통해 달성할 수 있는 성과를 이해하는 데 도움을 드리고자 합니다.

컨택와 Bot을 포함한 모든 상담원 간의 대화에는 세 가지 핵심 요소가 있습니다. 주요 대화 요소는 CXone Bot Builder에 해당 구성이 있습니다. 이러한 구성과 이들이 함께 작동하는 방식을 이해하면 Bot을 만드는 데 자신감을 가지고 접근할 수 있습니다. 이는 다음과 같습니다.

컨택이 말하는 내용.
컨택이 원하는 내용.
상담원 또는 Bot의 말과 행동.

컨택이 말하고 원하는 것은 Bot Builder에 인텐트, 엔터티, 슬롯으로 표현됩니다. Bot의 말과 행동은 스토리, 규칙, Bot 작업으로 표현됩니다.

컨택이 말하고 원하는 것: 발화, 인텐트, 엔터티, 슬롯

컨택은 채팅 창에 메시지를 입력하여 Bot과 소통합니다. Bot은 발화라고 부르기도 하는 메시지를 수신하고 그에 따라 행동합니다.

개념	정의	예시	Bot의 기능
발화	인터랙션 중에 컨택이 말하는 모든 내용입니다. 때로는 메시지라고도 불립니다.	"비밀번호를 잃어버렸어요." "내 잔액은 얼마입니까?" "당신은 봇입니까?"	Bot은 자연어 이해(NLU)를 사용하여 각 컨택의 발화를 분석하여 의미 또는 의도를 파악합니다.
의도	컨택이 전달하거나 달성하고자 하는 것 컨택이 전송하는 모든 메시지에는 의도가 있습니다.	"비밀번호를 분실했습니다"는 "비밀번호 재설정"을 의미합니다. '안녕하세요'는 '인사'의 뜻을 담고 있습니다.	Bot은 NLU 이해하는 내용에 따라 결정을 내리거나 작업을 수행하기 위해 자연어 처리(NLP)를 확장하는 프로세스입니다.를 사용하여 컨택의 메시지를 분석하여 의도를 파악합니다. 알게 되면, 자신의 메시지를 보내 응답할 수 있습니다. 각 의도에 대해 Bot이 사용할 응답을 구성합니다.
엔터티	컨택의 메시지에 정의된 정보입니다.	사람 또는 제품 이름, 전화 번호, 계정 번호, 위치 등.	Bot은 NLU를 사용하여 컨택의 메시지에 있는 엔터티를 식별합니다. 엔터티는 Bot이 컨택의 메시지 의미를 이해하는 데 도움이 됩니다.
슬롯	컨택의 메시지에서 추출하여 Bot 응답에 사용하기 위해 저장하는 엔터티입니다. 변수와 비슷합니다.	컨택 이름에 대한 슬롯을 만들면 봇이 상호작용 중 응답에 해당 이름을 사용할 수 있으므로 더 개인화할 수 있습니다.	이렇게 구성된 경우, Bot은 컨택의 메시지에서 엔터티를 추출하여 슬롯에 저장합니다. 이 정보를 나중에 대화에서 Bot이 활용할 수 있습니다.

Bot의 말과 행동: 스토리, 규칙, Bot 작업

사람의 대화는 예측할 수 없고 다양합니다. Bot의 응답은 그렇지 않습니다. 즉, Bot은 사람이 말하는 방식의 다양한 차이를 정확하게 해석할 수 있어야 하지만, 어떻게 반응할지 '생각'할 필요는 없습니다. Bot의 응답은 명확하게 정의되어 있으며 식별된 인텐트에 따라 달라집니다.

개념	정의	예시	Bot의 기능
규칙	컨텍스트에 따라 의미가 바뀌지 않는 메시지에 대한 Bot의 응답을 정의합니다.	고정 응답이 있는 일회성 상호작용: 근무 시간은 어떻게 됩니까? 주소는 어떻게 되십니까? 대화 구성 요소: 인사말, 작별 인사, 감사 인사 및 전환, 간단한 예/아니오 질문, 감사의 말. CXone Bot Builder은(는) 인사말, 전환 라이브 상담원으로의 전환이 트리거되는 컨택 메시지 요청 등을 포함하여 이들 중 몇 가지에 대한 기본 의도 및 규칙과 함께 제공됩니다. 자주 묻는 질문 모욕과 일반적인 봇 문제점	규칙은 Bot이 의도에 어떻게 응답할지 구성할 수 있는 두 가지 방법 중 하나입니다. 규칙은 특정 종류의 의도에는 유용하지만, 모든 의도에 유용한 것은 아닙니다.
스토리	메시지 의도와 대화 컨텍스트에 따라 인터랙션을 처리하도록 Bot을 훈련합니다.	잊어버린 비밀번호에 대한 상호작용에서, 봇은 한 가지 방식으로 "어떻게 해야하죠?"에 응답하게 됩니다. 상호작용이 새 계정을 만드는 것에 관한 것이라면 두 경우 모두 컨택이 더 많은 정보를 얻기 위해 같은 의도로 같은 단어를 사용하더라도 응답은 상당히 다를 것입니다.	스토리는 Bot이 의도에 어떻게 반응하는지 구성할 수 있는 두 가지 방법 중 두 번째입니다. 스토리는 Bot이 대화의 컨텍스트를 이용해 적절하게 대응하는 방법을 가르쳐줍니다.
Bot 작업	상호작용을 처리하는 동안 봇이 말하거나 수행하는 모든 것.	잊어버린 암호에 대한 인터랙션에서 Bot은 웹사이트의 암호 재설정 FAQ로 가는 링크를 전송하여 응답합니다. 컨택이 "이해가 안 돼요! 작동하지 않아요!!!"와 같은 좌절감을 표현하면 Bot은 "죄송합니다. 인간 상담원에게 연결해 드릴까요?"라고 응답합니다. 컨택이 동의하면 Bot이 전환을 시작합니다.	작업은 Bot이 각 의도에 어떻게 응답할지 정의할 때 사용할 수 있는 옵션입니다. 이러한 옵션을 사용하면 컨택의 요구사항을 충족하는 결과를 얻기 위해 각 응답을 구성할 수 있는 유연성이 제공됩니다.

개념

정의

예시

Bot의 기능

규칙

컨텍스트에 따라 의미가 바뀌지 않는 메시지에 대한 Bot의 응답을 정의합니다.

고정 응답이 있는 일회성 상호작용: 근무 시간은 어떻게 됩니까? 주소는 어떻게 되십니까?
대화 구성 요소: 인사말, 작별 인사, 감사 인사 및 전환, 간단한 예/아니오 질문, 감사의 말. CXone Bot Builder은(는) 인사말, 전환 라이브 상담원으로의 전환이 트리거되는 컨택 메시지 요청 등을 포함하여 이들 중 몇 가지에 대한 기본 의도 및 규칙과 함께 제공됩니다.
자주 묻는 질문
모욕과 일반적인 봇 문제점

규칙은 Bot이 의도에 어떻게 응답할지 구성할 수 있는 두 가지 방법 중 하나입니다. 규칙은 특정 종류의 의도에는 유용하지만, 모든 의도에 유용한 것은 아닙니다.

스토리

메시지 의도와 대화 컨텍스트에 따라 인터랙션을 처리하도록 Bot을 훈련합니다.

잊어버린 비밀번호에 대한 상호작용에서, 봇은 한 가지 방식으로 "어떻게 해야하죠?"에 응답하게 됩니다. 상호작용이 새 계정을 만드는 것에 관한 것이라면 두 경우 모두 컨택이 더 많은 정보를 얻기 위해 같은 의도로 같은 단어를 사용하더라도 응답은 상당히 다를 것입니다.

스토리는 Bot이 의도에 어떻게 반응하는지 구성할 수 있는 두 가지 방법 중 두 번째입니다. 스토리는 Bot이 대화의 컨텍스트를 이용해 적절하게 대응하는 방법을 가르쳐줍니다.

Bot 작업

상호작용을 처리하는 동안 봇이 말하거나 수행하는 모든 것.

잊어버린 암호에 대한 인터랙션에서 Bot은 웹사이트의 암호 재설정 FAQ로 가는 링크를 전송하여 응답합니다.

컨택이 "이해가 안 돼요! 작동하지 않아요!!!"와 같은 좌절감을 표현하면 Bot은 "죄송합니다. 인간 상담원에게 연결해 드릴까요?"라고 응답합니다. 컨택이 동의하면 Bot이 전환을 시작합니다.

작업은 Bot이 각 의도에 어떻게 응답할지 정의할 때 사용할 수 있는 옵션입니다. 이러한 옵션을 사용하면 컨택의 요구사항을 충족하는 결과를 얻기 위해 각 응답을 구성할 수 있는 유연성이 제공됩니다.

Bot이 학습하는 방법: 교육 및 테스트

교육을 통해 Bot이 컨택의 인텐트 컨택이 말하거나 입력하는 내용의 의미나 목적이며 컨택이 전달하고자 하는 내용이나 원하는 내용입니다.를 정확하게 예측하도록 가르칩니다. Bot에 각 인텐트에 대한 고품질의 실제 사례를 충분히 제공하는 것부터 시작해야 합니다. 이를 학습 데이터라고 합니다. 교육용 대화 CXone Bot Builder의 Bot 스토리 및 규칙.와 함께 사용하면 Bot이 컨택에 필요한 것이 무엇인지 인식하고 적절하게 응답하는 방법을 학습하는 데 도움이 됩니다.

Bot을 테스트하려면 먼저 Bot의 구성에 있는 데이터의 모델 훈련 및 준비된 Bot 버전 을 빌드해야 합니다. Bot Builder에서 교육 및 스테이징 옵션은 새 모델을 빌드하도록 트리거합니다. 이 프로세스는 백그라운드에서 실행됩니다.

모델은 구성된 인텐트, 스토리, 규칙, 예시 및 기타 학습 데이터의 분석을 통해 구축됩니다. 이 모델은 Bot의 핵심으로, 사람의 대화를 분석하여 데이터 포인트 세트에서 가장 일치하는 것을 찾아낸 다음 해당 작업을 실행하는 소프트웨어 프로그램입니다.

원하는 만큼 자주 새 모델을 만들 수 있습니다. 각 모델에는 번호가 매겨져 있으며 과거 모델에 대한 과거 목록이 있습니다.

모델이 빌드된 후에는 Bot을 테스트할 수 있습니다. 테스트에는 Bot과의 대화 수행이 포함됩니다. 이렇게 하면 Bot이 이해하지 못하거나 예측이 잘못된 부분을 찾을 수 있습니다. 구성을 수정하고 새 모델을 빌드한 다음 다시 테스트할 수 있습니다.

Bot Builder에는 Bot과 테스트 대화를 나누는 데 사용할 수 있는 채팅 프로그램이 내장되어 있습니다. Bot을 테스트하는 데 도움을 줄 수 있는 다른 사람들과 Bot을 공유할 수도 있습니다. Bot의 모든 대화는 Bot Builder에 저장되므로 Bot은 자신의 경험을 사용자에게 보고할 필요가 없습니다. 이를 검토하여 주의가 필요한 문제점을 찾을 수 있습니다.

대화 데이터를 검토하는 것은 Bot을 개발하는 동안뿐만 아니라 운영 중인 후에도 중요합니다. Bot이 계속해서 좋은 성과를 내게 하려면 인텐트, 스토리, 규칙을 지속적으로 세부 조정해야 합니다.

문제 해결 방법

Bot Builder은(는) 잠재적인 봇 문제를 처리할 수 있는 두 가지 구성을 제공합니다:

폴백: 이는 봇이 진행 방법을 확신하지 못할 때 할 일을 알려줍니다. 폴백의 종류는 두 가지입니다.
- NLU 폴백: 봇이 컨택을 확실하게 이해하지 못했을 때 사용됩니다.
- 작업 폴백: 봇이 다음 동작을 예측하는 능력에 확신이 없을 때 사용됩니다.
안전망: 안전망을 사용하면 봇이나 봇이 연결된 시스템에 다른 문제가 생겼을 때 어떻게 처리하는지를 구성할 수 있습니다. 해당 문제에는 봇이 컨택에 응답하는 데 평소보다 오래 걸리는 등의 문제가 포함될 수 있습니다.

대체 텍스트 및 안전망은 예방 옵션이지만 모든 문제를 예방할 수 있는 것은 아닙니다. 대화 데이터를 정기적으로 검토하여 고객과의 접점에서 문제점을 찾는 것이 중요합니다.

Bot 모니터링 및 관리

Bot Builder에서는 Bot의 성능을 모니터링하는 데 사용할 수 있는 다양한 도구를 제공합니다. 이는 Bot을 관리하는 데 매우 중요하고 지속적인 부분입니다. 이러한 도구를 사용하여 Bot의 성능을 정기적으로 모니터링하면 문제점을 발견하고 Bot의 구성을 개선하여 문제를 완화할 수 있습니다.

다음 도구를 사용하면 대화 데이터를 검토할 수 있습니다:

인사이트: Bot에 대한 보고 및 실시간 대화형 분석 기능을 제공합니다.
NLU 받은 편지함: Bot 품질을 개선하기 위해 NLU 이해하는 내용에 따라 결정을 내리거나 작업을 수행하기 위해 자연어 처리(NLP)를 확장하는 프로세스입니다. 데이터를 관리하는 데 도움을 줍니다. 컨택에서 받은 모든 새 메시지를 표시합니다.
쿼리 검색: 태그를 사용하여 NLU 받은 편지함 또는 인사이트 섹션에서 결과의 범위를 좁힙니다.

다음 도구를 사용하여 Bot의 데이터를 관리하고 정리할 수 있습니다.

태그: 태그는 Bot Builder 전체에 사용합니다. Bot이 자동으로 적용하거나 수동으로 적용하도록 할 수 있습니다.
Bot 스킬: Bot 스킬을 사용하여 Bot이 수행할 수 있는 작업을 기반으로 학습 데이터를 구성합니다. 스킬별로 교육 데이터를 필터링하여 표시되는 내용을 제한할 수 있습니다.

다음 도구를 사용하면 Bot에 대한 정보를 볼 수 있습니다:

상태 모니터: Bot 교육, 모델, 구성 변경 사항에 대한 정보를 표시합니다.
도구 가져오기 및 내보내기: Bot에서 특정 데이터 가져오기 또는 내보내기입니다. 백업 옵션으로 사용할 수 있습니다.
활동 로그: 사용자가 Bot Builder에 로그인했을 때 수행한 작업의 내역을 제공합니다.

CXone Bot Builder 최대한 활용하기

컨택 센터에 Bot을 도입하는 가장 좋은 방법을 계획할 때 다음 아이디어를 고려하십시오. Bot Builder을(를) 최대한 활용할 수 있도록 도와드립니다.

다양한 사용 사례, 채널 또는 대상에 대해 Bot 실제 상담원 대신 고객 인터랙션을 처리하는 소프트웨어 애플리케이션입니다.을 구축합니다. 디지털 Digital Experience에 연결된 모든 채널, 컨택 또는 스킬입니다. ACD 스킬을 사용하여 실제 사람 상담원과 함께 작업하게 할 수 있습니다. CXone은(는) Bot을 사용자 엔터티로 보기 때문에, Bot에 대한 라우팅은 사람 상담원과 동일한 방식으로 작동합니다.
Bot의 사용 사례는 다양합니다. 예를 들어 다음 작업을 수행할 수 있습니다.
- 상담원에게 컨택을 넘기기 전에 정보를 수집하십시오.
- 인터랙션이 시작될 때 분류를 처리하여 컨택을 보다 구체적인 상담원에게 라우팅하십시오.
- Bot을 사용하여 주문 상태 또는 청구 기한 확인, 컨택 정보 업데이트, 매장 위치 및 영업 시간 관련 질문 등 상담원이 받는 가장 일반적이고 간단한 질문을 처리할 수 있습니다.
- Bot이 야간 근무를 처리하면 연중무휴 고객 서비스를 제공할 수 있습니다. 밤샘 인터랙션을 위한 디지털 ACD 스킬을 만든 다음, 수신되는 인터랙션을 밤새 Bot으로 보내도록 스크립트를 설정하십시오. Bot은 인터랙션을 처리하거나, 상담원에게 라우팅하여 다음 날 아침에 처리되게 할 수 있습니다.
- Autopilot Knowledge을(를) 사용하여 CXone Expert 지식 관리 센터에서 직접 가져온 답변을 제공하십시오.
- Bot의 유용성을 높이기 위해 API를 통해 Bot Builder과(와) 다른 시스템 간의 통합을 설정하십시오.
- 스크립팅 통합 설정을 사용하여 JavaScript(으)로 사용자 지정 Bot 작업을 생성합니다.

새 Bot 프로젝트를 시작하는 방법

Bot Builder을(를) 처음 사용하는 경우 튜토리얼을 참조하십시오. 샘플 Bot을 만드는 과정을 안내합니다.

Bot Builder 인터페이스와 개념에 익숙해지면 구현 프로세스 에 따라 첫 번째 Bot을 계획하고 구축할 수 있습니다. 이 프로세스에서는 Bot을 만들 때 완료해야 하는 모든 작업에 대해 설명합니다.

Bot의 안정적인 작동 모델을 구축한 후에는 천천히 고객에게 Bot을 소개할 수 있습니다. Bot이 처음부터 모든 인터랙션을 처리하게 하는 대신, 처음부터 모든 인터랙션을 처리할 수 있습니다.

천천히 시작하려면 트래픽의 일부를 Bot으로 유도하십시오. Bot의 지능이 향상되고 더 많은 사용 사례를 처리할 수 있게 되면서, 시간이 지남에 따라 비율이 증가합니다. Studio 스크립트에서 스크립트 로직을 사용하여 Bot으로 라우팅해야 하는 트래픽을 정의하는 조건을 설정합니다.
디지털 스킬과 스크립트 로직을 사용하여 A/B 테스트를 위해 서로 다른 두 Bot 간에 트래픽을 분할할 수 있습니다. 이렇게 하면 어느 Bot의 수행력이 더 나은지 확인할 수 있습니다.