현재 디지털 전환 환경에서 인공지능(AI)은 다양한 비즈니스에서 필수적인 역할을 수행하고 있습니다. 가장 혁신적인 것 중 하나는 가상 에이전트로, 채무 추심 분야를 혁신시키고 있으며, 고객과의 관계에서 더 효율적이고 민첩하며 맞춤화된 접근 방식을 제공하는 솔루션입니다. 이 데이터는 또한 이 부문의 인공지능에 대한 낙관적인 전망을 고려할 때 이러한 인식을 보여줍니다. 예를 들어, 인공지능 기반 솔루션을 포함한 글로벌 채권 추심 소프트웨어 시장은 2022년 약 40억 달러로 추산되었으며, ScienceSoft의 연구에 따르면 이러한 혁신 기술의 채택 증가에 힘입어 2028년까지 74억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다.
그렇다면 가상 에이전트란 무엇이며 왜 이들이 이러한 혁명을 일으키고 있나요? 가상 에이전트는 인간 상담원과 유사한 방식으로 사용자와 상호작용하도록 설계된 인공지능 기반 기술입니다. 이 에이전트들은 질문에 답하고, 정보를 제공하며, 심지어 협상과 거래를 수행하는 것과 같은 작업을 수행하도록 프로그래밍되어 있습니다. 이러한 진화는 메시지로 대화하며 옵션 A를 원하면 1을 누르거나 옵션 B를 원하면 2를 누르라고 요청하는 챗봇의 종말을 가져왔으며, 새로운 시대인 가상 에이전트의 시작을 알리고 있습니다.
혁명의 일환으로, 예를 들어 채무징수 부문에서 가상 에이전트는 커뮤니케이터, 협상가 및 관계 관리자 역할을 맡아 이전에는 전적으로 인간 상담원에게 의존하던 프로세스를 최적화하며 오늘날에는 인간만큼 공감 능력을 갖춘 에이전트들이 이를 수행하고 있습니다. 이것은 Mia라는 가상 에이전트가 인공지능으로 연결된 채무 징수를 통해 자산 회수하는 Monest라는 회사의 사례입니다. 스타트업의 가상 에이전트는 WhatsApp을 사용하여 연체 고객과 소통하며, 비즈니스에 맞게 커뮤니케이션을 맞춤화하여 채무자가 다시 고객이 될 가능성을 높입니다.
티아고 올리베이라, 모네스트의 CEO 겸 공동 창립자는 사람들이 이미 인공지능으로 연결된 가상 에이전트와 WhatsApp에서 대화하고 있다는 것을 인지하지 못하는 것이 흔한 일이라고 설명합니다. "성공적인 협상 끝에 고객이 미아에게 즐거운 연말과 새해 복 많이 받으라는 인사를 한 적이 있어요. 그리고 가장 좋은 점은? 그녀가 친한 친구처럼 대답했다는 거죠,"라고 농담한다.
CEO는 또한 이것이 기술이 효율적으로 적용될 때 비즈니스를 촉진하는 강력한 도구가 될 수 있는 방법의 예라고 강조합니다. 이 맥락에서 인공지능의 사용은 채권 회수를 최적화할 뿐만 아니라 고객 경험도 변화시켜 고객의 요구와 기대에 부응하는 솔루션을 제공합니다. 이러한 진화는 기술이 결과 향상과 시장에서 긍정적인 이미지를 구축하는 전략적 동반자가 될 수 있다는 명확한 예입니다.라고 올리베이라가 마무리합니다.
가상 에이전트의 채무 부문 도입은 시장에 수많은 이점을 가져왔습니다. 이전에는 수작업으로 오래 걸리던 프로세스 자동화가 이제 하루 24시간, 주 7일 수행될 수 있어 연속적이고 효율적인 서비스를 가능하게 합니다. 또한, 가상 에이전트는 고급 알고리즘을 사용하여 고객의 행동을 분석하고, 맞춤형 접근 방식을 제공하며, 최적의 결제 옵션을 적극적으로 제안합니다.
이것은 채권 회수율을 높일 뿐만 아니라 고객 경험도 향상시켜, 자동화된 상호작용에서도 보다 인간적이고 개별화된 대우를 받게 합니다. 또 다른 장점은 인력을 확장하지 않고도 채무 추심 작업을 확장할 수 있는 능력으로, 이는 운영 비용의 상당한 절감을 가져옵니다.
고객과의 관계에 미치는 영향과 채무 징수에서 가상 에이전트의 미래
티아고 올리베이라가 설명하길, 채권 추심 부문의 주요 과제 중 하나는 채무 회수와 고객과의 좋은 관계 유지를 균형 있게 유지하는 것이라고 합니다. 그는 가상 에이전트가 명확하고 정중하며 편리한 커뮤니케이션을 제공하여 각 고객의 프로필에 맞게 이 도전을 극복하는 데 도움을 준다고 강조합니다. 이로써 기업들은 회복률을 향상시킬 뿐만 아니라 소비자와의 좋은 이미지를 유지할 수 있어 장기적인 성공에 필수적입니다.
인공지능의 지속적인 발전과 가상 에이전트의 능력 향상으로 채무 추심 분야의 미래는 점점 더 디지털화되고 효율적이 될 것으로 기대됩니다. 예측 분석 및 머신 러닝과 같은 기타 기술과의 통합은 이러한 에이전트가 고객의 요구를 예측하고 기업과 소비자 모두에게 유익한 솔루션을 제공하는 데 더욱 효과적이 되도록 할 것입니다.
