콜 센터는 자동화를 받아들이고 있습니다. 이것이 좋은 일인지에 대한 논쟁이 있지만, 그것은 일어나고 있습니다. 아마도 가속화될 것입니다.
TechSci Research 연구 기관에 따르면, 2028년까지 접촉 센터 AI의 글로벌 시장은 24억 달러에서 30억 달러로 성장할 수 있다. 한편 최근 조사에 따르면, 약 절반의 접촉 센터가 내년에 어떤 형태의 AI를 도입할 계획을 가지고 있다.
동기는 상당히 명백합니다. 콜 센터는 비용을 줄이고 운영 규모를 확대하려고 합니다.
기업인 Evie Wang는 TechCrunch에 이렇게 말했습니다. “인적 콜 센터 에이전트의 제약 없이 신속하게 확장하려고 하는 대규모 콜 센터 운영을 하는 기업은 현재 효과적인 AI 음성 에이전트 솔루션을 도입하려는데, 이러한 접근은 전체 비용을 줄이고 대기 시간을 감소시킵니다.”
Retell AI의 동업자 중 한 명인 Wang는 기업이 고객 전화를 응답하고 예약과 같은 기본 작업을 수행하는 AI 기반 '음성 에이전트'를 만들 수있는 플랫폼을 제공합니다. Retell의 에이전트는 고객 서비스 사용 사례에 맞게 세밀 조정된 대형 언어 모델 (LLM)과 LLM이 생성 한 텍스트에 목소리를 제공하는 음성 모델의 조합으로 구동됩니다.
Retell의 고객은 일부 접촉 센터 운영자뿐만 아니라 Ro와 같이 높은 통화량을 처리하는 중소기업도 포함되어 있습니다. 그들은 저코드 툴링을 사용하여 음성 에이전트를 작성하거나 사용자 정의 LLM (예 : Meta의 Llama 3와 같은 오픈 모델)을 업로드하여 경험을 더욱 세밀하게 조정할 수 있습니다.
“우리는 음성 대화 경험에 많은 투자를 하고 있습니다. AI 음성 에이전트 경험의 가장 중요한 측면으로 보고 있기 때문입니다.”Wang는 말했습니다. “우리는 AI 음성 에이전트를 몇 줄의 프롬프트로 만들 수있는 단순한 장난감으로 보지 않고, 오히려 비즈니스에 상당한 가치를 제공하고 복잡한 워크플로를 대체할 수있는 도구로 보고 있습니다.”
Retell는 나에게 작은 테스트에서는 잘 작동했습니다.
Retell의 웹 사이트에서 데모 양식을 사용하여 Retell 봇과 전화 일정을 잡았습니다. 봇은 내가 선호하는 날짜 및 시간, 전화 번호 등과 같은 질문을 하면서 가상의 치과 예약 절차를 안내해 주었습니다.
나는 봇의 합성 음성이 현실적인 측면에서 내가 들어본 최고의 것은 아니라고 말할 수 없습니다 - 확실히 Eleven Labs나 OpenAI의 텍스트 음성 API만큼의 품질은 아니었습니다. (업데이트: Wang는 Retell이 낮은 품질을 설명할 수도 있는 사용자 지정 ElevenLabs 목소리를 사용한다고 말했습니다.) Retell을 변명하자면, 팀이 대부분 지연 시간을 줄이고 대화에서 발생할 수 있는 방해사항 등과 같은 예외 사항을 처리하는 데 주로 전념해 왔습니다.
지연 시간이 낮았습니다. 내 테스트에서 봇은 대답과 후속 질문에 거의 주저없이 대답했습니다. 그리고 스크립트를 고수했습니다. 어떻게 해도 봇을 혼란스럽게하거나 잘못된 방식으로 행동하도록 유도하지 못했습니다. (치과 기록에 대해 물었을 때, 봇은 사무실 매니저와 통화하라고 요구했습니다.)
그래서 Retell과 같은 플랫폼이 콜 센터의 미래입니까?
아마도. 예약과 같은 기본 작업에는 자동화가 매우 합리적이며, 아마도 그래서 신생 기업과 대형 기술 기업 모두가 Retell과 직접 경쟁하는 해결책을 제공합니다. (Parloa, PolyAI, Google Cloud의 Contact Center AI 등 참조)이것은 쉽고 수익을 창출하는 과일입니다. Retell은 말/content분말의 음성 에이전트 대화 시간 동안 지불하는 모든 고객이 있고, 현재 Y Combinator를 포함한 투자자로부터 총 4.53백만 달러의 자본을 조달했다고 주장합니다.
하지만 LLM의 복잡한 쿼리에 대해 판결은 분명하지 않으며, 특히 안전 장치가 있음에도 불구하고 LLM이 사실을 만들고 비정규적으로 행동하는 경향이 있습니다.
Retell의 야심이 커짐에 따라 기업이 이 분야에서 많은 기술적 도전에 어떻게 대응하는지 궁금해집니다. 최소한 Wang는 Retell의 접근 방식에 자신 있어보입니다.
“LLM의 출현과 최근의 음성 합성의 폭발적인 발전으로 대화형 AI는 매우 흥미로운 사용 사례를 만들어내고 있습니다.”Wang는 말했습니다. “예를 들어, 1초 미만의 지연 시간과 AI를 중단할 수 있는 능력으로, 우리는 사용자가 전체 문장으로 말하고 다른 사람과 얘기하듯 대화하는 것을 관찰했습니다. 우리는 개발자가 AI 음성 에이전트를 구축, 테스트, 배포 및 모니터링하기 쉽게 만들고, 최종적으로 제품 준비도를 달성하기 위해 그들을 돕고 있습니다.”
