Contextual Answers가 고객 지원을 혁신하는 방법

AI21 Labs의 Contextual Answers는 기업 지식베이스와 업로드된 문서를 근거로 답변하는 question-answering 기반 Generative AI다. 지원 담당자는 자연어로 질문해 필요한 정보를 빠르게 찾고, 고객에게 더 정확하고 개인화된 응답을 제공할 수 있다.

이 접근법은 두 가지 방식으로 활용된다.

• 내부 지원 효율화: 상담원이 검색과 조사에 쓰는 시간을 줄여 응답 속도와 first-call resolution을 높인다.
• 외부 자동 응답: 웹사이트의 chatbot이나 검색창에 붙여 일반적인 문의를 즉시 처리하고, 복잡한 이슈만 사람에게 넘긴다.

글은 고객 지원의 비용, 처리 속도, 셀프서비스 한계를 짚으며, Contextual Answers가 이를 완화할 수 있다고 설명한다. 특히 답변이 업로드된 자료에만 근거하도록 설계돼 AI hallucinations를 줄이고, 답변 출처까지 함께 제공해 신뢰도를 높인다고 강조한다.

도입 과정은 네 단계로 정리된다. 먼저 내부용인지 외부용인지 목표를 정하고, 언어 지원과 LLM 선택 기준을 결정한다. 그다음 문서를 수집·라벨링해 고객 등급이나 상품별로 다른 답변이 나오도록 구성하고, 이후 모델과 문서를 연동해 배포한다.

운영 단계에서는 지속 평가가 중요하다. 글은 디지털 은행 사례를 들어, 답변을 1~5점으로 채점하는 체계를 만들고 품질을 관리했다고 소개한다. 그 결과 고객 만족도 개선과 함께 더 작은 지원팀으로 운영할 수 있었고, 비용 절감 효과도 얻었다.