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모바일 메신저 ‘챗봇(Chatbot)’이란 무엇일까? – LG CNS 블로그
마크 저커버그는 왜 페이스북의 미래를 지능형 챗봇이라 선언했을까요? 대부분의 커머스 사업자가 모바일 앱이라는 자체 채널을 강화하고 있는 상황 …
Source: blog.lgcns.com
Date Published: 12/26/2022
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챗봇이란 무엇인가? | Oracle 대한민국
지능형의 대화형 챗봇은 종종 모바일 애플리케이션을 위한 인터페이스 역할을 하며 기업과 고객의 상호 작용 방식을 바꾸고 있습니다. 챗봇은 인간 담당자를 고용하지 …
Source: www.oracle.com
Date Published: 11/9/2022
View: 7658
모바일 및 웹 앱에 챗봇 추가 – Power Virtual Agents
추가 코드 개발 작업으로 봇을 모바일(기본 및 웹) 앱 또는 다른 유형의 앱에 연결하십시오.
Source: docs.microsoft.com
Date Published: 11/30/2021
View: 4942
[2020 챗봇 트렌드 전망③] 챗봇, 앱을 대신하다 – 브런치
그리고 소비자는 더 이상 새로운 앱을 내려 받길 원하지 않고 있는데요, 이에 기업들은 모바일 앱의 대안을 모색하며 챗봇(Chatbot)으로 발길을 …
Source: brunch.co.kr
Date Published: 1/22/2021
View: 65
챗봇
Apr 13, 2019 – Explore ham’s board “챗봇” on Pinterest. See more eas about app design, mobile design, mobile app design.
Source: www.pinterest.com
Date Published: 6/11/2021
View: 2479
메신저 기반 Chatbot 모바일앱 대체 커뮤니케이션 수단으로 각광
브랜드들도 Z 세대와 접점을 형성하고, Z 세대의 브랜드 참여도를 증진시키기 위해 챗봇 도입에 열중하고 있다. Sephora와 H&M은 메이크업 및 패션과 관계된 조언을 해 …
Source: digitaltransformation.co.kr
Date Published: 5/29/2021
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대한항공 모바일 앱 내 챗봇 서비스 시행 – Korean Air
홈페이지 PC / 모바일 웹 / 모바일 앱 : 홈 > 우측 하단 챗봇 아이콘 클릭! 카카오톡 : 검색창에 “대한항공 챗봇” 검색 > 챗봇과 대화하기; 페이스북 메신저 : 검색창에 “ …
Source: www.koreanair.com
Date Published: 10/15/2022
View: 2178
챗봇안내 | 우리카드(개인)
챗봇안내 · 챗봇 이용 방법. 01 우리카드 홈페이지/앱/모바일웹 · 챗봇의 정석 DAB, 우리의 답이 되다! 챗봇의 정석 DAB으로 금융하자 · EASY 챗봇과 함께면 쉬워요!
Source: m.wooricard.com
Date Published: 2/16/2022
View: 2447
모바일 쇼핑의 챗봇(음성 기반/메신저 기반)과 앱 서비스 … – DBpia
본 연구는 사용자와 실시간, 대화형 응대가 가능한 ‘챗봇(Chatbot)’ 서비스가 모바일 쇼핑의 새로운 경쟁력으로 주목을 받고 있는 것에서 시작되었다.
Source: www.dbpia.co.kr
Date Published: 2/4/2022
View: 5793
모바일상담 (채팅/챗봇) < 문의·상담 < 코트라 무역투자 24
모바일상담 (채팅/챗봇). 수출(인증, 수출입절차, 통관절차 등) · 해외투자 전반 …
Source: www.kotra.or.kr
Date Published: 9/27/2021
View: 7774
주제와 관련된 이미지 모바일 챗봇
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주제에 대한 기사 평가 모바일 챗봇
- Author: ABIWay
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- Date Published: 2022. 6. 11.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=7Pq9cpmmrHY
모바일 메신저 ‘챗봇(Chatbot)’이란 무엇일까?
커머스(Commerce) 산업에서 가장 중요한 경쟁력은 주문과 결제 채널일 것입니다. 구매 고객이 쉽고 빠르게 상품을 주문하고 결제할 수 있도록 커머스 사업자들은 끊임없이 주문 채널의 개선을 위해 노력하고 있죠. 작년에 간편 결제가 큰 화두가 되어 너도나도 간편결제 서비스를 출시한 것도 쉽고 빠른 결제를 제공하고자 하는 사업자의 의지 때문이었을 것입니다.
커머스의 핵심! 주문 채널은 진화한다
그래서 주문 채널은 역사적으로 꾸준히 진화해 왔습니다. 스마트폰과 신용카드가 없었던 시절에는 매장에서 고객과 판매자가 직접 만나서 거래하는 대면 주문만 가능했습니다. 하지만 스마트폰과 신용카드와 같은 결제 수단이 보급되면서 직접 만나지 않고도 전화나 온라인을 통해 상담원이 주문을 받는 방식의 비대면 주문 채널이 나타나기 시작했죠.
홈쇼핑과 같은 산업의 발달은 상담원 전화주문 방식의 보편화를 가져왔는데요. 폭주하는 주문을 빠르게 처리하는 동시에 상담원 전화주문의 비용을 절감하기 위해 자동주문 ARS(Automatic Response Service)라 불리는 비대면 주문 채널이 도입되었습니다. 홈쇼핑을 중심으로 자동주문할인과 같은 유인 정책을 통해 사용자들을 ARS 주문 방식으로 전환시키는 데 꽤 오랜 시간이 소요되었습니다.
물론 PC가 보급되고 웹이 보편화되면서 온라인 상거래가 성장함에 따라 자체 몰 또는 오픈 마켓과 같은 플랫폼에서 웹 기반의 주문 처리도 가능해졌습니다. 하지만 PC라는 디바이스는 사용자들에게 접근성이 낮다는 불편함이 있었죠.
2009년부터 시작된 스마트폰의 확산과 결제 수단의 발달은 모바일 앱 기반의 주문을 가능하게 했습니다. 그래서 지금은 모바일 앱 주문 방식이 매우 보편화되어 홈쇼핑뿐만 아니라 화장품 업계 등 대부분의 커머스 사업자들이 모바일 앱을 개발하여 홍보하는데 막대한 투자를 하고 있습니다.
마크 저커버그, 페이스북의 미래를 챗봇이라 선언
올해 4월 페이스북 개발자 대회 F8에서 마크 저커버그(Mark Elliot Zuckerberg)는 ‘페이스북의 미래는 메신저에 있다!’라고 선언하면서 지능형 챗봇(Chatbot) API라는 기술을 공개했습니다.
당시 ‘알파고’에서 시작된 지능형 키워드가 유행이었지만 챗봇 API라는 생소한 키워드는 언론의 많은 관심을 받았습니다. 비단 페이스북만이 아니라 카카오톡, 라인, 위챗과 글로벌 메신저 업체가 경쟁하듯 챗봇 API를 공개할 것이라는 기사들이 쏟아졌죠.
l F8 2016에서 연설 중인 마크 저커버그 (출처: https://goo.gl/Sq9pUe)
마크 저커버그는 왜 페이스북의 미래를 지능형 챗봇이라 선언했을까요? 대부분의 커머스 사업자가 모바일 앱이라는 자체 채널을 강화하고 있는 상황에서 왜 모바일 앱이 아닌 ‘메신저 챗봇의 시대’라고 표현한 것일까요?
사용자 경험, 폰 포비아, 모바일 앱의 한계
필자가 15년 동안 모바일 업계에서 서비스 기획자로 일해온 경험을 기반으로 추정해 본 이유는 세 가지입니다.
첫째, 모바일 메신저 사용자 경험(UX, User Experience)의 우월성 때문입니다. 국내 카카오톡 사례에서 볼 수 있듯이 메신저는 이제 일상이 되어버린 친숙한 채널이라는 것입니다. 유치원생에서 노인에 이르기까지 남녀노소 구분 없이 매일 쓰는 유일한 앱이 바로 카카오톡입니다. 카카오톡과 관련된 ‘카톡 할래?’, ‘단톡(단체 카톡)’과 같은 단어는 표준어에 준하는 범용적인 용어가 되어 버렸죠.
일상생활에 스며든 카카오톡은 과거 메시지 전송의 필수 매체였던 SMS(Short Message Service)와는 이제 비교도 되지 않을 정도로 중요한 소통 수단이 되었습니다. 예전에 SMS로 받았던 카드승인 알림, 계좌이체 알림, 배송 알림과 같은 정보성 메시지조차도 이제는 ‘카카오톡 알림톡’ 서비스로 대체되고 있는 현실은 그런 사용자 경험을 반영한 사례라고 할 수 있습니다.
l 카카오톡 (출처: www.kakao.com/services/8)
둘째는 폰 포비아 현상입니다. 10~30대를 의미하는 밀레니얼 세대(1980년대 초반~ 2000년대 초반 출생의 세대)에서 두드러지는 현상인데요. 이 세대의 특징은 바로 통화를 싫어하는 폰 포비아(Phone Phobia, 전화 울렁증) 증세를 나타낸다는 것입니다.
카카오톡과 같은 메신저로는 수다를 많이 떨지만 전화만 하려고 하면 생각이 안 떠오르고 용건을 잊어버리거나, 전화 통화가 어색하고 빨리 끊고 싶은 마음이 드는 것이죠. 그래서 전화 걸기를 두려워하는 증세를 말합니다. 이런 현상이 점차 심화되다 보니 이동전화 통화량은 점점 줄어들고 그 대신에 카카오톡과 같은 메신저의 데이터양은 폭증하고 있습니다.
관련 기사: 여론조사 응답없는 ‘2030 폰포비아族’ http://goo.gl/DEm8hq
관련 기사: “전화 걸기가 두렵다” O2O가 뜰 수밖에 없는 심리학 http://goo.gl/mFIHkN
이러한 현상을 단순히 ‘밀레니얼 세대가 타인과 소통하지 않는 것 아니냐’라는 잘못된 편견으로 바라보기보다는 기성세대와는 다른 방식으로 소통하길 원한다는 관점으로 바라볼 필요가 있습니다.
그것은 마치 휴대폰이 보급되면서 직접 만나는 것보다 통화하기를 선호했던 40대 세대의 과거 행동 패턴과 유사하기 때문이죠. 그렇다고 그들이 타인을 직접 만나기 싫어하는 것은 아닙니다. 다만, 직접 대면하기보다는 통화로 소통하는 것을 더 편하게 생각했던 것이죠.
그런 면에서 볼 때 전화주문 방식이나 자동주문 ARS와 같은 음성 기반은 미래 고객인 20~ 30대의 세대에게는 적합한 주문 채널이 아니라고 할 수 있습니다. 전화를 꺼리는 세대가 전화로 주문할 리는 만무하니까요.
셋째는 모바일 앱의 한계가 드러나고 있다는 것입니다. 사용자 경험이나 폰 포비아 증세 등의 문제는 스마트폰 모바일 앱이 해결해 줄 수 있다고 생각할 수도 있습니다. 7년간 모바일 앱 시장이 성장해오는 동안 모바일 앱은 과거의 그 어떤 채널로도 경험하지 못한 탁월한 UX를 제공했습니다. 앞으로도 모바일 앱 UX는 사용자에게 큰 가치를 제공해 주겠죠. 그런데 모바일 앱 공급자인 커머스 사업자에게는 큰 고민거리가 생겼습니다.
모바일 앱 개발 비용과 마케팅에 막대한 비용이 드는 데 반해, 사용자들은 더 이상 새로운 앱을 설치하지 않으려는 경향이 뚜렷해지고 있다는 것이죠. 모바일 앱스토어를 보면 메신저, SNS, 금융, 쇼핑 등 상위 카테고리의 순서도 상위 100위에 들어가는 모바일 앱 순위도 몇 년째 요지부동입니다.
그것은 바로 클라이언트(Client) 설치 방식이라는 모바일 앱의 제약 사항 때문에 발생하는 것입니다. ‘앱스토어 검색 → 다운로드 → 앱 설치’라는 번거로운 과정과 최소 몇 메가바이트에 달하는 데이터 사용료, 스마트폰 저장 메모리의 차지는 필수 앱이 아니면 사용 후 바로 삭제되는 결과로 나타나고 있습니다. 그러다 보니 후발로 등장한 모바일 앱이 필수 앱으로 자리 잡는다는 것은 이제 상당히 어려워졌습니다.
메신저, SNS, 쇼핑, 금융 등 상위 카테고리 및 앱의 순위가 바뀌지 않는 고착화 현상이 점점 심해지고 있고 경쟁 사업자의 앱이 많을수록 앱 설치를 유도하거나 실행하게 만드는데 많은 마케팅 비용이 발생하고 있습니다.
홈쇼핑 업체들의 경우 올해 초까지 자체 모바일 앱 활성화를 위해 쿠폰과 적립금을 막대하게 쏟아 부었는데요. 고객 유인 정책을 없애자 고객들이 빠르게 이탈하는 문제들이 발생했습니다.
관련 기사: 할인 쿠폰 줄였더니.. 홈쇼핑 모바일앱 떠나는 소비자 http://goo.gl/Dif7KL
이런 현상이 심화되다 보니 커머스 사업자들은 전화 주문 채널과 모바일 앱 주문 채널의 단점을 보완할 새로운 채널에 대한 고민을 하기 시작했습니다. 이런 흐름을 읽은 페이스북과 같은 메신저 사업자들은 메신저 기반의 챗봇 API를 커머스 사업자에게 제공하여, 대화형 커머스 서비스 채널로 활용할 수 있도록 하겠다는 선언을 했습니다.
모바일 메신저가 사용자에게 매우 친숙한 채널이라는 장점을 활용할 수 있도록 한 것이죠. 그리고 이것을 ‘대화 방식’이라는 메신저의 특성을 따서 ‘대화형 커머스’라고 부르기 시작했습니다.
챗봇이란 무엇인가?
그렇다면 챗봇은 어떤 것일까요? 일반적으로 메신저의 채팅 친구는 가족, 친구, 동료와 같은 사람입니다. 그런데 챗봇은 이런 주위 친구가 아니라 가상의 대화 상대라고 할 수 있습니다. 정해진 응답 규칙(Rule)에 따라 사용자의 질문에 응답할 수 있도록 시스템을 구현한 것입니다.
챗봇의 기술은 갑자기 등장한 혁신적인 기술은 아닙니다. 2000년대 초반에 PC 기반의 메신저(MSN메신저, 네이트온)에서도 제공했던 기술이었죠. 이러한 API를 활용해서 증권 정보, 뉴스 정보 같은 서비스가 만들어지기도 했습니다. 당시에 대표적인 국내 서비스로는 메신저로 말을 걸면 자동으로 응답해주는 ISMAKER사의 ‘심심이’라는 서비스가 있었습니다.
l MSN메신저에서 큰 인기를 끌었던 심심이 서비스
하지만 당시에는 PC가 개인화된 디바이스도 아니고 접근성이 스마트폰에 비해 낮았던 측면이 있어 기업들이 마케팅이나 커머스 채널로써 적극적으로 활용하지는 않았습니다. 특히 PC 메신저가 로그인 기반의 서비스이다 보니 로그오프를 했을 때는 대화가 단절된다는 결정적인 한계가 있었죠.
그러나 현재의 카카오톡과 같은 모바일 메신저는 항상 접속해 있는 상태가 유지되므로 챗봇을 비즈니스 마케팅 채널이나 커머스 채널로 활용하기에 적합한 상황이 된 것입니다.
이렇게 챗봇 기반의 서비스를 제공하기 위해서는 실제 친구와 유사하게 기업에서 가상의 계정을 만들어야 합니다. 서버와 대화를 하더라도 검색을 통해 기업 친구를 찾아야 하고 대화를 시도하기 위해서는 친구 이름(또는 아이디)이 필요하기 때문이죠.
이런 친구의 이름을 기업 계정이라 할 수 있는데요. 카카오톡에서는 ‘플러스친구’나 ‘옐로아이디’, 라인은 ‘공식 계정’이나 ‘라인@’과 같은 명칭으로 사용하고 있습니다.
그리고 기업 계정과 채팅을 할 수 있도록, 봇 API나 자동응답 API, 또는 챗봇 API라는 명칭으로 대화용 API를 외부 사업자에게 제공하고 있습니다. 외부 사업자는 이러한 기업 계정과 챗봇API를 이용해서 고객 상담, 방송 참여, 주문 채널 등으로 활용하는 것이죠.
카카오톡의 기업계정 ‘옐로아이디’ 사이트 https://yellowid.kakao.com
카카오톡의 자동응답 API 사이트 http://github.com/plusfriend/auto_reply
챗봇 API를 제공해주는 메신저 사업자의 서버는 기본적으로 Request-Response 구조로 되어 있습니다. 사용자가 기업 계정과의 대화창에 특정한 메시지를 입력하면 메신저 사업자의 챗봇 API 서버는 해당 메시지에 적합한 응답을 해달라고 기업의 자동응답용 서버에 요청(Requset)을 보냅니다.
기업의 자동응답용 서버는 사용자가 보낸 메시지 규칙에 따라 서버에 규정된 메시지를 챗봇API 서버에 다시 응답(Response)하게 되는 것이죠. 이때 사용자에게 보여줄 수 있는 메시지 타입(단순 텍스트, 이미지•영상•링크 URL 등이 결합된 멀티미디어 형식)을 정의할 수 있습니다.
챗봇 방식으로 커머스 채널을 구현할 경우 대부분 텍스트로 구성되어 있기 때문에 데이터양이 작아 매우 빠른 서비스를 구현할 수 있다는 장점이 있습니다. 또한, 사용자가 채팅 방식으로 질문과 답을 받기 때문에 익숙한 UX가 반영된 서비스라고 할 수 있죠.
물론 챗봇이 아무리 익숙하고 쉬운 방식이라고 하더라도 몇 가지 단점은 있는데요. 챗봇은 메신저 플랫폼에서 제공하는 API를 기본으로 하기 때문에 API에서 제공해주는 규격 외에는 별도의 방식으로 구현하기 어렵습니다. 자체적으로 모바일 앱을 구현할 때는 애플이나 구글과 같이 운영체제 사업자에서 제공하는 규격을 모두 활용할 수 있는 것과 달리 철저히 메신저 사업자에게 종속적인 구조라고 할 수 있습니다.
기능의 범위뿐만 아니라 메시지의 템플릿의 활용 범위도 메신저 사업자가 정해 놓은 API 규격에 따라야 합니다. 또한, 메신저 API 서버에서 장애가 발생할 경우 서비스를 제공할 수 없기 때문에 안정적인 측면도 이슈가 될 수 있다는 단점이 있습니다.
그러면 다음 편에서는 챗봇을 이용해 만들어진 서비스의 사례와 LG CNS에서 구현한 채팅 기반의 주문 서비스인 ‘톡 주문’의 사례에 대해서 살펴보겠습니다.
글 ㅣ LG CNS 서비스사업담당
챗봇이란 무엇인가?
챗봇이 비즈니스 및 고객에게 제공하는 가치
챗봇은 내부 직원과 외부 고객에게 편의성과 추가 서비스를 제공하는 동시에 운영 효율성을 높이고 비즈니스 비용을 절감해 줍니다. 이를 통해 기업은 인간이 개입하는 상호 작용의 필요성을 줄이면서 동시에 다양한 유형의 고객 문의 및 문제를 쉽게 해결할 수 있습니다.
챗봇을 활용하는 기업은 비즈니스 규모 확장, 맞춤화된 서비스 제공, 선제적인 대응을 동시다발적으로 수행해 시장 경쟁력을 높일 수 있습니다. 예컨대 인간의 능력에만 의지해야 하는 경우, 기업이 서비스를 제공할 수 있는 고객의 수에 제한이 생길 수밖에 없습니다. 인간의 능력에 의존하는 기업들은 비용 효율성을 높이기 위해 표준화된 모델에 집중하게 되고, 이들의 선제적 대응 능력 및 개인화된 접근 방식에는 한계가 생깁니다.
이와는 대조적으로 챗봇을 사용하면 기업은 무제한의 고객과 개인화된 교류를 할 수 있게 되고, 고객 수요 및 비즈니스 니즈에 따라 자유롭게 챗봇 기능을 확장 및 축소할 수 있습니다. 기업은 챗봇을 사용해 동시에 수백만 명의 사람들에게 인간적이며, 개인화된 서비스를 선제적으로 제공할 수 있습니다.
소비자 조사에 따르면 특정 유형의 거래를 위해 기업과 소통해야 할 때 소비자들이 가장 선호하는 소통 수단은 메시징 앱이었습니다. 메시징 플랫폼을 통해 제공되는 경우, 챗봇은 대체로 사람이 제공할 수 있는 것보다 더 많은 서비스와 편의를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 뱅킹 챗봇은 기존 콜 센터에 비해 문의 당 평균 4분을 절약해 줍니다. 기업에게 더 큰 효율성과 비용 절감 효과를 가져다주는 바로 그 기능들이 고객에게도 향상된 고객 경험이라는 이익을 가져다 주는 것입니다. 이게 바로 윈윈 전략이라고 할 수 있죠.
모바일 및 웹 앱에 챗봇 추가 – Power Virtual Agents
목차
모바일 및 맞춤형 앱에 봇 추가
아티클
08/09/2022
읽는 데 9분 걸림
기여자 3명
이 문서의 내용
봇을 사용자 지정 앱에 연결하여 앱 사용자가 앱 내에서 봇과 직접 상호 작용할 수 있습니다.
대부분의 경우 사용자 지정 앱은 웹 기반 앱이거나 기본 앱이거나 비즈니스에 필요한 다른 서비스에 대한 어댑터인 모바일 장치 앱입니다.
앱이 웹 기반 앱인지 기본 앱인지에 따라 모바일 앱에 연결하는 절차는 다릅니다.
봇을 웹 기반 앱에 연결하려면 코드 조각을 앱에 복사하면 되므로 비교적 간단합니다. 그러나 웹 기반 앱과 기본 또는 사용자 지정 앱 모두 봇을 앱에 완전히 통합하려면 상당한 개발자 전문 지식이 필요합니다. 두 절차 다 이 문서에 설명되어 있습니다.
전제 조건
봇을 웹 기반 앱에 연결
Power Virtual Agents 측면 창에서 관리 > 채널 으로 이동합니다. 모바일 앱 타일을 선택하여 구성 창을 엽니다. 웹 기반 앱 섹션 아래 코드를 복사하고 앱 개발자에게 제공하여 웹 기반 앱에 추가하십시오.
봇을 기본 또는 맞춤형 앱에 연결
팁 이 섹션에서는 모바일 앱에 연결하는 방법에 대해 설명하지만 IoT(사물 인터넷) 앱과 같은 사용자 지정 또는 기본 앱에 동일한 프로세스를 적용할 수 있습니다.
목표가 Azure Bot Service 채널에 연결하는 것이라면 여기 지침을 따르는 것 외에도 개발자는 Azure Bot Service 채널에 봇 연결에서 자세한 내용을 알아볼 수 있습니다.
중요 이 섹션의 지침에는 사용자 또는 개발자의 소프트웨어 개발이 필요합니다. 개발자 도구, 유틸리티 및 IDE에 대해 잘 알고 있는 IT 관리자나 개발자와 같은 숙련된 IT 전문가를 대상으로 합니다.
샘플 코드
이 문서에 사용된 코드 조각의 출처는 다음과 같습니다.
참조
이 문서의 지침은 다음을 참조합니다.
Power Virtual Agents 봇 매개 변수 검색
Power Virtual Agents로 빌드한 봇에 연결하려면 봇 이름, 봇 ID 및 테넌트 ID를 검색하여 식별해야 합니다.
Power Virtual Agents에서 봇 이름을 복사합니다. 측면 창에서 관리 > 채널 으로 이동합니다. 모바일 앱 을 선택합니다. 복사 를 클릭하여 봇 ID 와 테넌트 ID 값을 복사하여 저장합니다. Direct Line 토큰 획득 단계에서 다음이 필요합니다.
Direct Line 토큰 획득
Power Virtual Agents 봇과 대화를 시작하려면 Direct Line 토큰이 필요합니다. 봇 ID 및 테넌트 ID 로 이전 섹션에서 앱으로 Direct Line 토큰을 가져오는 코드를 추가해야 합니다.
Direct Line 토큰을 요청하려면 아래 끝점에 GET 요청을 발행합니다.
GET /api/botmanagement/v1/directline/directlinetoken
쿼리 매개 변수 필수 참석자 botId 예 tenantId 예
예제:
GET https://powerva.microsoft.com/api/botmanagement/v1/directline/directlinetoken?botId=
&tenantId= 요청이 성공하면 Direct Line 토큰이 요청된 봇에 대해 반환됩니다.
샘플 코드 예
다음은 커넥터 샘플 코드의 샘플을 사용하여 Power Virtual Agents 봇에 대한 Direct Line 토큰을 얻는 예제입니다.
using (var httpRequest = new HttpRequestMessage()) { httpRequest.Method = HttpMethod.Get; UriBuilder uriBuilder = new UriBuilder(TokenEndPoint); uriBuilder.Query = $”botId={BotId}&tenantId={TenantId}”; httpRequest.RequestUri = uriBuilder.Uri; using (var response = await s_httpClient.SendAsync(httpRequest)) { var responseString = await response.Content.ReadAsStringAsync(); string token = SafeJsonConvert.DeserializeObject
(responseString).Token; } } ///
/// class for serialization/deserialization DirectLineToken /// public class DirectLineToken { public string Token { get; set; } }
응답은 다음과 같습니다.
{ “token”: “
” } Direct Line을 사용하여 봇과 통신하기
Direct Line 토큰을 가져온 후 Direct Line을 사용하여 Power Virtual Agents 봇과 대화할 수 있습니다. Bot Framework Direct Line API의 지침에 따라 대화를 시작하고 메시지를 보내고 받을 수 있습니다.
다음 예제는 커넥터 샘플 코드의 샘플을 사용하여 대화를 시작하고 Power Virtual Agents 봇과 메시지를 주고 받습니다.
Direct Line 을 사용하여 DirectLineClient 인스턴스를 초기화하고 대화를 시작합니다. // Use the retrieved token to create a DirectLineClient instance using (var directLineClient = new DirectLineClient(token)) { var conversation = await directLineClient.Conversations.StartConversationAsync(); string conversationtId = conversation.ConversationId; } 시작되면 각 대화는 token 과 conversationtId 를 조합하여 식별하고 연결할 수 있습니다. 기존 대화에 사용자 메시지를 보냅니다. // Use the retrieved token to create a DirectLineClient instance // Use the conversationId from above step // endConversationMessage is your predefined message indicating that user wants to quit the chat while (!string.Equals(inputMessage = /*Get_User_Input()*/, endConversationMessage, StringComparison.OrdinalIgnoreCase)) { using (var directLineClient = new DirectLineClient(token)) { // Send user message using directlineClient // Payload is a Microsoft.Bot.Connector.DirectLine.Activity await directLineClient.Conversations.PostActivityAsync(conversationtId, new Activity() { Type = ActivityTypes.Message, From = new ChannelAccount { Id = “userId”, Name = “userName” }, Text = inputMessage, TextFormat = “plain”, Locale = “en-Us”, }); } } 동일한 token 과 converstaionId 를 사용하여 봇의 응답을 검색합니다. 가져온 Direct Line 응답 활동에는 사용자와 봇의 메시지가 모두 포함됩니다. 봇 이름으로 응답 활동을 필터링하여 봇의 응답 메시지만 받을 수 있습니다. // Use the same token to create a directLineClinet using (var directLineClient = new DirectLineClient(token)) { // To get the first response set string watermark = null // More information about watermark is available at // https://docs.microsoft.com/azure/bot-service/rest-api/bot-framework-rest-direct-line-1-1-receive-messages?view=azure-bot-service-4.0 // response from bot is of type Microsoft.Bot.Connector.DirectLine.ActivitySet ActivitySet response = await directLineClient.Conversations.GetActivitiesAsync(conversationtId, watermark); // update watermark from response watermark = response?.Watermark; // response contains set of Activity from both user and bot // To display bot response only, filter Activity.From.Name equals to your bot name List
botResponses = response?.Activities?.Where(x => x.Type == ActivityTypes.Message && string.Equals(x.From.Name, /*Bot_Name*/, StringComparison.Ordinal)).ToList(); // Display botResponses } Direct Line 토큰 새로 고침
앱이 봇과 긴 대화를 가졌다면 Direct Line 토큰을 새로 고치기 위해 코드를 추가해야 할 수도 있습니다. 토큰은 만료되지만 만료되기 전에 새로 고칠 수 있습니다. 자세한 내용은 Direct Line 인증을 참조 바랍니다.
다음 예제는 커넥터 샘플 코드의 샘플을 사용하여 기존 Power Virtual Agents 대화에 대한 토큰을 새로 고칩니다.
// DirectLine provides a token refresh method // Requires the currentToken valid when refreshing string refreshToken = new DirectLineClient(currentToken).Tokens.RefreshToken().Token; // create a new directline client with refreshToken directLineClient = new DirectLineClient(refreshToken); // use new directLineClient to communicate to your bot
봇의 대화 페이로드 구문 분석
봇과 대화를 시작한 후 JSON 페이로드 대화는 표준 Microsoft Bot Framework Direct Line 활동을 사용합니다. 자세한 내용은 Bot Framework Direct Line API에서 확인할 수 있습니다.
핸드오프 활동 처리
애플리케이션이 라이브 에이전트 공급자에게 핸드오프해야 하는 경우, 핸드오프 활동을 처리해야 합니다. “에이전트로 전송” 노드에 도달하면 핸드오프 활동이 전송됩니다. 핸드오프 활동의 페이로드에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.
환영 메시지 트리거
[2020 챗봇 트렌드 전망③] 챗봇, 앱을 대신하다
앱보다 챗봇 선호하는 소비자, 2020 챗봇 트렌드 전망 세 번째 이야기
스마트폰이 대중화되면서 애플리케이션(앱) 시장은 포화 상태에 이르렀습니다. 그리고 소비자는 더 이상 새로운 앱을 내려 받길 원하지 않고 있는데요, 이에 기업들은 모바일 앱의 대안을 모색하며 챗봇(Chatbot)으로 발길을 돌리고 있습니다.
지난 2007년 아이폰 첫 발매 이후 스마트폰이 대중에 보급된 지 13년이 흘렀습니다. 스마트폰 출시 10주년이던 지난 2017년 전 세계 앱 스토어 소비자 지출 규모는 817억 달러(약 88조 3994억 원)를 기록하기도 했습니다.
‘앱 피로감’, “새로운 앱 깔기 싫어요”
현재까지 앱 시장 규모는 여전히 성장세지만 소비자가 다운로드 받는 앱은 다양하기보다 특정분야에 편중된 경향이 짙습니다.
美 앱 정보 분석 업체 앱애니(App Annie) 자료에 따르면 2010년대 가장 많이 다운로드 받은 앱 순위 1~10위는 대부분 메신저와 사회관계망서비스(SNS) 앱이 차지했습니다.
그중 1~4위는 모두 페이스북 그룹 앱들이 휩쓸었는데요,
1위 ‘페이스북’, 2위 ‘페이스북 메신저’, 3위 ‘왓츠앱’, 4위 ‘인스타그램’ 순입니다.
또한 지난 2019년 1분기에는 사상 최초로 애플 앱 스토어 앱 다운로드 수가 2018년 동기보다 감소했다고 합니다.
글로벌 투자은행 모건스탠리 보고서에 따르면 지난해 1분기 애플 앱 스토어 앱 다운로드 횟수는 전년 동기 대비 약 5% 줄었습니다.
모건스탠리가 데이터를 확보한 2015년 1분기 이후 4년 만에 최초로 기록한 감소세지요.
이는 소비자가 느끼는 앱 피로감(App Fatigue)과 밀접한 연관이 있다고 합니다. 스마트폰에 설치된 앱이 수십 가지라도 실제 사용하는 것은 4~5개에 불과하다는 것이죠.
국내에서는 인공지능(AI) 챗봇 전문기업 ㈜메이크봇이 매년 발간하는 챗봇 트렌드리포트를 통해 소비자의 앱 이용 현황까지도 분석했습니다.
앱에서 챗봇으로! 편리함 찾는 소비자
메이크봇 ‘2019 챗봇 트렌드리포트’에 따르면 최근 한 달 이내 스마트폰에 설치한 앱의 수는 ‘1~3개’가 53.6%로 가장 많았습니다. “없다”는 답변도 12%를 차지했습니다.
신규 앱 설치를 기피하는 이유로는 “필요한 앱은 이미 다 설치했다”는 답변이 68.3%로 주를 이뤘습니다. 이어 “불필요한 알람과 광고가 많다”, “앱을 설치해도 사용하지 않게 된다”, “용량을 많이 차지한다” 순으로 나타났습니다.
모바일 앱 이용 시 불편한 점으로는 “반복되는 업데이트가 번거롭다”, “배터리 소모가 많다”, “로딩 시간이 길다” 등의 의견이 나왔습니다.
반면 챗봇 성능 향상 시, 챗봇을 사용할 의향이 있냐는 질문에는 전체 79.2%가 “있다 또는 매우 있다”를 선택하며 긍정적으로 답했지요.
챗봇은 새로운 앱이나 프로그램을 설치할 필요 없이 이미 사용 중인 카카오톡 등기존 메신저로 실행하면 됩니다.
불필요한 알람 및 광고가 없으며 용량을 차지하지도 않는데요,
반복되는 업데이트도 불필요하고 배터리 소모도 적기 때문에 앱의 단점을 효과적으로 개선했습니다.
최근 카카오는 카카오싱크(Kakao Sync) 서비스를 출시했습니다.
이는 카카오톡 이용자가 터치 한 번으로 파트너사 회원으로 인증하거나 가입하도록 돕는 서비스입니다.
회원 가입을 원하는 사용자는 별도 앱 설치나 번거로운 로그인 절차 없이 카카오톡에서 바로 가입할 수 있습니다.
이런 추세는 기업부터 소비자까지 앱보다 편리한 메신저 플랫폼을 활용한 챗봇으로 발길을 돌리게 하는데요,
그렇다면, 구체적으로 어떤 산업분야가 앱 기능을 챗봇으로 옮겼을까요?
앱 기능 챗봇으로 이전하는 기업들 살펴보기
지난해 시중은행을 비롯한 증권사, 카드가, 저축은행 등 금융업계는 AI 챗봇을 잇따라 출시했습니다.
금융 챗봇은 기존 앱의 기능은 물론 고객 상담센터가 수행하던 업무를 24시간 시·공간 제약 없이 처리하는데요,
특히 신한저축은행이 메이크봇과 함께 도입하는 카카오톡 챗봇은 업계 최초로 각종 증명서 발급과 원리금 상환 업무 기능을 탑재했습니다.
카카오톡에서 이용할 수 있는 신한저축은행 챗봇은 사용자인증을 통해 △대출정보 조회(계좌조회, 거래내역 확인, 예상 상환 스케줄) △대출 원리금 상환(원리금·부분·전액 상환) △증명서 발급(부채 잔액증명서, 금융거래 확인서, 거래내역서, 연체유무 확인서, 대출완납 확인서) 등을 지원합니다.
또한 개명 신청이나 금리인하 요구권 신청, 대출계약 철회 신청 등 상담 서비스도 제공하지요.
대출 추천, 키워드 검색 기능도 추가돼 고객 개인맞춤형 정보를 내놓습니다.
이처럼 금융사를 중심으로 확산된 앱 기능 챗봇 이전은 항공사, 공공·교육기관, 유통업계 등 분야를 망라하고 다각적으로 확대되는 추세입니다.
아시아나항공은 고객 안내 및 예약, 항공기 운항 환경 분석 등 기존 앱의 기능을 AI 챗봇 ‘아론’으로 이전했습니다.
대한항공 역시 메이크봇과 협업해 AI 챗봇 ‘대한이’를 구축하고 공식 출범을 앞뒀습니다.
앱이 수행했던 기능에 AI를 접목해 사용자 편의성을 극대화한 것이죠.
기존에는 지문인식 출퇴근기록기나 모바일 앱이 수행했던 근태관리 역시 챗봇으로 옮겨졌습니다.
메이크봇의 ‘근로노트’는 별도의 기기나 프로그램 설치 없이 간편하게 이용할 수 있는 근태관리 챗봇입니다.
근로자는 지정된 근무지에서 AI 챗봇과 일상 언어로 채팅하듯 출퇴근을 입력합니다.
사용자 GPS를 인식하기 때문에 정확한 출퇴근 현황 및 근로시간 측정이 가능합니다.
가격 또한 시중 근태관리(앱) 사용료의 절반 이하 가격으로 경제적입니다.
이처럼 많은 분야가 앱으로 수행하던 기능을 카카오톡 챗봇으로 옮겨가고 있습니다.
카카오톡은 이미 4300만여 명이 월간 226억 분을 사용하는 플랫폼이기 때문에 이를 기반한 챗봇은 별도 앱 설치 없이도 앱보다 편리한 기능을 제공합니다.
또한 챗봇은 AI를 접목한 자연어 인터페이스를 활용한 혁신 기능을 제공할 수 있지요.
이에 많은 기업들이 이미 자체 앱을 운영하면서도 앱의 한계와 결점을 보완할 챗봇의 필요성을 절감하고 있습니다.
현재 챗봇을 도입한 기업은 자체 앱과 챗봇을 동시에 운영하면서 이용 빈도를 비교, 과반수 이상의 고객이 앱보다 챗봇 이용을 선호한다는 사실을 확인하고 있습니다.
아마 올해까지는 대다수 기업이 자체 앱과 챗봇을 동시에 운영하고, 이후에는 앱 서비스를 중단하고 완전히 챗봇으로 이전하는 기업이 증가할 것으로 전망됩니다.
한편, 메이크봇은 앞서 다수 금융사, 항공사, 유통사, 교육·공공기관, 병원 등에 AI 챗봇을 구축했습니다.
또한 이를 통해 기존 앱의 기능을 카카오톡 기반 챗봇으로 이전하며 업계를 선도하고 있습니다. 앞으로도 메이크봇의 활약을 지켜봐주세요!
app design, mobile design, mobile app design
The tracking system should be fun, with Shipp you can hold and easily manage your package on the fly. As you experienced with current logistic services, tracking your item never been easy. It’s al…
메신저 기반 Chatbot 모바일앱 대체 커뮤니케이션 수단으로 각광
최근 메신저 플랫폼의 인기와 인공지능 기술의 급속한 진화로 이용자와 챗봇사이의 원활한 상호작용이 가능해진 상황이다. 현재 한달 기준 14억명 가량의 이용자가 메신저 플랫폼을 사용하고 있으며, 하루평균 채팅에 소비하는 시간은 23분 22초에 달하고 있다. Facebook Messenger, WhatsApp, WeChat, Viber 등 상위 4개 메신저 플랫폼은 많은 이용자, 보다 높은 보유율 및 참여도로 시장을 견인하고 있다. 미국에서는 10대 연령대인 Z 세대의 80%가 채팅 서비스를 이용하며 커뮤니케이션 혁명을 주도 하고 있다.
개발자들은 이러한 실태를 반영해 메신저 플랫폼을 겨냥한 챗봇 제작에 주력하고 있다. Facebook은 Facebook Messenger를 위한 챗봇이 1만 1,000개 이상 제작되었다고 밝혔으며, 10대에서 인기를 끌고 있는 캐나다 태생 모바일 메신저 Kik은 지난 달에만 6,000개의 신규 챗봇을 공개하였다.
브랜드들도 Z 세대와 접점을 형성하고, Z 세대의 브랜드 참여도를 증진시키기 위해 챗봇 도입에 열중하고 있다. Sephora와 H&M은 메이크업 및 패션과 관계된 조언을 해 주는 챗봇을 제공해 인기를 끌고 있다.
메신저 플랫폼과 챗봇이 부상하면서 모바일 앱의 입지는 상대적으로 축소되고 있는 실정이다. 소비자들은 앱을 일일이 다운로드해 설치하는 행위에 피로를 느끼고 있으며, 점차 하나의 메신저 플랫폼에서 챗봇을 통해 다양한 서비스를 이용하는 방향으로 선회할 것으로 예상하고 있다.
개발자 진영은 챗봇을 모바일 앱의 대안으로 선택함으로써 앱스토어의 까다로운 앱 승인 정책을 우회하고, 앱 업데이트의 불편을 감소시키는 한편, 모바일 OS 시장 파편화 등의 이슈를 극복할 수 있는 대안으로 생각하고 있다. 챗봇은 모바일 앱과 비교해 개발 및 유지에 드는 수고가 덜하다는 이점도 보유하고 있기 때문이다.
관련참고:Apps put on notice as new study suggests teens love chatbots
WHY BOTS WON’T REPLACE YOUR CUSTOMER SUPPORT AGENTS
대한항공 모바일 앱 내 챗봇 서비스 시행
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모바일 쇼핑의 챗봇(음성 기반/메신저 기반)과 앱 서비스의 사용자 경험에 관한 융합적 연구
본 연구는 사용자와 실시간, 대화형 응대가 가능한 ‘챗봇(Chatbot)’ 서비스가 모바일 쇼핑의 새로운 경쟁력으로 주목을 받고 있는 것에서 시작되었다. 이에 본 연구에서는 모바일 쇼핑시 1)음성기반 챗봇, 2) 메신저 기반 챗봇, 3)앱 서비스에서 나타나는 복합적인 사용자 경험을 Peter Morville의 허니콤 모델 7가지 요인을 기반으로 측정 후 비교 분석하였다. 또한, 각 서비스 유형과 사용자 경험의 관계에서 개인의 혁신성, 연령, 성별의 조절 영향력을 검증하여, 앞으로 개발될 챗봇 서비스의 개선 방향 제시와 효과적인 활성화 방안을 탐색하고자 하였다. 이를 위해 20대부터 50대까지 남, 여 179명을 대상으로 음성기반 챗봇, 메신저기반 챗봇, 앱 서비스에서 상품의 검색부터 결제하는 과정까지 직접 실행해 보도록 한 후, 설문조사를 실시하였고 대상자의 10명을 임의 표집하여 1:1 심층 인터뷰를 이행하였다. 연구결과 첫째, 음성기반 챗봇은 음성인식의 기술적 완성도 문제로 인한 오류가 거론되어 매력성을 제외한 다른 요인은 다소 낮게 평가되었다. 메신저기반 챗봇은 사용자가 원하는 상품을 찾을 수 있도록 먼저 제시해 준다는 측면으로 가치성에서 높게 평가되었지만, 다른 요인들에 대하여는 상품정보와 가격비교를 하기에는 인터페이스 요인의 경험 평가가 낮은 것으로 나타났다. 그리고 개인의 혁신성이 높을수록, 연령이 낮을수록 음성기반 챗봇에 대한 매력성을 높게 지각하였으며, 성별에 대한 조절 효과는 나타나지 않았다. 본 연구에서 제시하는 전략이 모바일 쇼핑 분야에 적용되어 챗봇에 대한 사용자 경험이 개선되길 기대한다. #Convergence Study(융합적 연구) #Messenger Chatbot (메신저 챗봇) #User Experience(사용자 경험) #Voice Chatbot(음성 챗봇)
모바일상담 (채팅/챗봇)
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