챗봇 경제: 봇이 급증하는 4가지 업종

Bloomberg Intelligence 분석에 따르면 소비자 지향 생성 AI 도구에 대한 기업의 지출은 2023년 400억 달러에서 2032년까지 1조 3천억 달러 로 증가할 것입니다.

기업들은 그 수천억 달러를 어디에 쏟아 붓을까요? Capgemini가 13개국 1,000개 기업을 대상으로 실시한 조사에 따르면, 비즈니스 리더 중 80% 이상이 AI 세대를 위한 가장 좋은 방법은 고객 서비스 자동화 및 지식 관리 개선을 위한 챗봇 이라고 믿고 있습니다.

봇의 수다쟁이는 2011년 iPhone 4에서 Siri가 데뷔한 이후 일상생활의 필수 요소가 되었습니다. 그러나 소비자와의 상호작용은 종종 엉뚱한 응답과 부자연스러운 구문으로 인해 어려움을 겪어 고객 불만으로 이어 졌습니다 .

Zendesk CX 트렌드 보고서 에 따르면 자연어 처리 및 정서 분석의 꾸준한 발전에도 불구하고 소비자 5명 중 3명은 최근 2022년까지도 챗봇 상호 작용에 대해 자주 실망감을 느꼈습니다.

그러나 생성 AI는 스크립트를 뒤집을 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. ChatGPT가 폭발적으로 출시된 2022년 11월 이후 두 달 만에 1억 명의 사용자가 발견된 것처럼 대규모 언어 모델로 훈련된 챗봇은 대량의 데이터를 실시간으로 분석 및 합성하고 상황에 맞는 지능형 응답을 생성하며 인간과 같은 자연어 흐름을 유지할 수 있습니다.

업계 전반에 걸쳐 실제로 채팅에 능숙한 챗봇은 고객과 직원 경험의 판도를 바꾸는 역할을 할 것입니다. 기업이 높은 수익을 얻을 것으로 기대하는 4가지 업종은 다음과 같습니다.

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보건 의료

Vantage Market Research에 따르면 전 세계적으로 의료 챗봇 시장의 가치는 2022년 2억 1,200만 달러로 평가되었으며 , 2030년에는 6억 4,700만 달러로 3배 이상 증가 할 것으로 예상됩니다.

Insider Intelligence 보고서에 따르면 이러한 성장은 실무진 환자 상호 작용과 관리 직원이 AI 기반 디지털 보조 장치를 사용하여 작업의 최대 73%를 자동화할 수 있는 백오피스 운영 모두에 기인합니다.

환자와의 직접적인 상호작용에서 차세대 AI 기반 챗봇이 간병인과 환자 모두를 위한 치료를 개선할 것으로 기대합니다. 의사와 간호사의 경우 챗봇은 이미 환자 문의에 대한 실시간 답변을 제공하고 있습니다. 최신 의학 연구를 기반으로 진단, 치료 및 약물에 대한 조언을 제공합니다 . 건강 기록 기록 속도를 높여 환자 치료에 전념할 수 있는 시간을 확보합니다.

전문가들은 환자를 위해 개인 의료 보조자 역할을 하며 유동적인 대화가 가능한 생성 AI 기반 챗봇을 구상하고 있습니다. 웨어러블 기기에 연결된 휴대폰의 챗봇 앱은 환자의 만성 질환이나 수술 후 회복을 모니터링 하고 환자가 경험할 수 있는 증상에 대해 이야기할 수 있습니다. 생사가 걸린 긴급 상황에서 봇은 간병인이나 911에 연락하여 즉각적인 지원을 요청할 수 있습니다.

채택의 핵심은 의료 전문가들의 동의이며, 데이터에 따르면 의료 기관이 기술에 호응하고 있는 것으로 나타났습니다. Software Advice의 2023년 3월 조사에 따르면 거의 절반의 의사가 ChatGPT가 현재 귀중한 도구라고 믿고 있으며, 77%는 챗봇이 5~10년 내에 환자를 안전하게 치료할 수 있을 것이라고 믿고 있습니다 .

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은행업

Verified Market Research에 따르면 의료와 마찬가지로 은행 부문도 2030년까지 챗봇 투자를 2022년 24억 5천만 달러에서 69억 달러로 거의 3배 늘릴 예정입니다 .

이미 은행 고객은 일상적인 거래에서 챗봇을 점점 더 많이 사용하고 있습니다. Bain & Company 조사에 따르면 2021년부터 2022년까지 당좌 예금 계좌 상호 작용에 챗봇을 사용하는 미국 은행 고객 의 수가 두 배로 늘어났습니다.

생성적 AI를 사용하면 뱅킹 봇이 보다 유연하게 대화할 수 있을 뿐만 아니라 데이터와 분석 통찰력을 보다 빠르게 활용할 수 있습니다. McKinsey는 은행용 차세대 챗봇의 가장 큰 가치는 카드 분실, 신원 도난과 같은 고객 긴급 상황의 해결을 부분적으로 자동화, 가속화 및 강화함으로써 고객 긴급 대응 에 있을 것이라고 예상합니다.

생성형 AI 뱅킹 챗봇의 다른 유망한 사용 사례에는 고객에게 대출 신청 안내, 새로운 금융 상품 제안, 모기지 및 부채 상환에 대한 조언, 대출 인수에 대한 제안을 제공하여 신용 분석가를 지원하는 것이 포함됩니다.

Deloitte는 2026년까지 생성 AI 봇을 통해 상위 14개 글로벌 투자 은행이 인간 개입이 필요한 문제를 상담원에게 확대하고 직원에게 이해하기 쉬운 요약을 제공함으로써 일선 고객 지원 직원의 생산성을 27%-35% 높일 수 있을 것으로 예측합니다. 티켓 내역 및 실행 가능한 데이터.

이미 Kasisto (Siri 개발사인 SRI International에서 분사) 와 같은 챗봇 회사는 은행가가 고객 데이터뿐만 아니라 은행 정책, 규제 서류, 뉴스 콘텐츠 및 복잡한 금융 상품에 액세스하고 해석할 수 있도록 돕기 위해 은행 전용 생성 AI 챗봇을 출시하고 있습니다. .

그리고 금융 대기업인 Morgan Stanley는 수천 명의 자산 관리자가 데이터를 신속하게 찾고 합성하여 모든 고객에게 실시간으로 투자 조언을 제공할 수 있도록 설계된 생성 AI 봇을 테스트하고 있습니다.

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소매

2023년 소비자의 챗봇을 사용한 전 세계 소매 지출은 120억 달러로 매우 큽니다. 그러나 Juniper Research에서는 고객이 2028년까지 소매 챗봇을 사용하여 무려 720억 달러를 지출할 것으로 예상합니다. 이는 5배 증가한 수치입니다.

단점: 최근 Capterra 조사에 따르면 구매 시 문제가 발생할 때 쇼핑객 중 25%만이 기존 소매 챗봇을 통해 이해받고 있다고 느낍니다 . 그러나 ChatGPT와 상호 작용할 때 소비자의 67%가 이해받고 있다고 느끼는 것으로 동일한 설문 조사에서 밝혀졌습니다.

점들을 연결하면 생성 AI가 소매 챗봇 경험을 혁신 할 수 있는 잠재력이 엄청납니다. McKinsey 분석에 따르면 엄선된 쇼핑 상호 작용과 개인화된 마케팅 활동의 가치는 연간 4,000억~6,600억 달러 에 이릅니다.

소매업체의 경우 생성 AI 챗봇은 인간과 같은 대화를 통해 더 큰 고객 참여를 활용할 수 있습니다. 고객 및 시장 통찰력을 바탕으로 소매 봇은 교차 판매 및 상향 판매에 대한 맞춤형 추천을 제공할 수 있습니다.

그리고 소매업체들은 이미 더 나은 고객 참여를 위해 생성 AI를 사용하는 방법을 실험하고 있습니다. 온라인 소매업체인 Stitch Fix는 Dall-E 2의 텍스트-이미지 변환 기능을 사용하여 고객이 원하는 의류를 시각화하고, Stitch Fix의 재고에 있는 유사한 품목과 일치하도록 텍스트를 번역하고, 색상, 원단, 스타일을 맞춤화하고 있습니다.

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보험

2022년 전 세계 보험 부문은 챗봇 기술에 4억 6,700만 달러를 지출했습니다. Allied Market Research에 따르면 이는 2032년까지 45억 달러 에 이를 것으로 예상됩니다 .

McKinsey에 따르면 생성 AI가 업계에 추가할 것으로 예상되는 연간 가치 가 1조 1천억 달러 라는 놀라운 연간 가치를 고려하면 당연한 일입니다 . 이 엄청난 금액 중 보험사가 고객 서비스 챗봇과 맞춤형 상품 제공을 통해 3000억 달러를 벌어들이는 것으로 조사 회사는 보고 있습니다.

그러나 이러한 보상을 받으려면 보험 회사는 봇 문제 해결에 대한 고객의 과묵함이라는 장애물을 극복해야 합니다. Duck Creek Technologies 조사에 따르면 최근 2023년 5월까지 보험 계약자의 44%가 청구에 대해 논의할 때 사람과 대화하는 것을 선호했습니다 . 더 문제는 2022년에 비해 거의 10% 증가했다는 점입니다.

Aite Novarica 조사 에 따르면 보험사들은 고객 서비스에 인간적 터치를 제공하기 위해 생성형 AI를 모색하고 있으며, 23%는 새로운 챗봇 기술을 시험하고 있으며 20%는 ChatGPT가 등장한 이후 이미 이를 배포하고 있는 것으로 나타났습니다.

직접적인 고객 상호 작용을 넘어 신규 보험 계약자에게 애플리케이션 및 기본 보험 청구를 안내하고 기본 쿼리에 대한 연중무휴 답변을 제공하는 것부터 생성 AI 챗봇은 인간 상담원에게 보험 상품에 대한 맞춤형 추천을 제공하고 복잡한 청구 문제를 처리하도록 지원할 수 있습니다.

1조 달러 이상의 가치가 예상되는 가운데 생성 AI 챗봇을 수용하는 산업은 신중하게 진행해야 합니다. 적절한 사례: 최근 거대 보험회사인 Cigna를 상대로 제기된 집단소송입니다 . 보험 계약자들은 회사가 2022년 두 달 동안 300,000건 이상의 의료 청구를 거부하기 위해 독점 알고리즘에 의존했다고 주장합니다. 이 소송은 청구가 일괄적으로 거부되었다는 ProPublica 보고서에 뒤이어 발생했으며 각 청구를 검토하는 데 소요된 시간은 단 1.2분에 불과했습니다 .

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기업들이 생성 AI의 잠재력을 최대한 활용하기 위해 서두르는 가운데, AI를 사용하면 항상 먼저 브레이크를 밟는 것이 현명하다는 점을 다시 한번 상기시켜 드립니다.