01 인공지능과 머신러닝의 통합 증대인공지능과 머신러닝은 이제 효율성과 정확성을 향상시키기 위해 예측 다이얼러 소프트웨어에 통합되었으며, 이러한 기술은 예측 다이얼러 솔루션 개발에 매우 중요한 요소로 여겨집니다. 과거 데이터를 분석하고, 통화 시간을 최적화하며, 고객의 이용 가능 시간을 예측함으로써 이 두 기술은 통화 연결률을 높일 수 있도록 합니다. 또한 AI 기반 인사이트는 기업이 적절한 시기에 적절한 고객과 연결될 수 있도록 지원하여 통화 라우팅을 개선하는 데 도움을 줍니다.예를 들어, 2023년에는 콜센터 책임자의 91%가 자동화를 최우선 과제로 여겼습니다. 브랜드는 고객 서비스 자동화 및 맞춤화를 더욱 효과적으로 구현하기 위해 콜센터에 새로운 AI 솔루션을 도입해야 합니다.
02 클라우드 기반 예측 다이얼러 솔루션에 대한 수요 증가클라우드 기반 예측 다이얼러는 유연성, 확장성, 비용 효율성 덕분에 점점 더 인기를 얻고 있습니다. 클라우드 기반 솔루션은 특히 중소기업들이 상당한 초기 투자 없이도 고급 기능을 활용할 수 있도록 지원합니다. 또한, 고객 관계 관리(CRM) 시스템과의 실시간 연동을 통해 사용성과 성능을 향상시킬 수 있습니다. 기업의 민첩성 확보 및 인프라 비용 절감에 대한 요구가 증가함에 따라 기업들은 클라우드 기반 솔루션으로의 전환을 가속화할 것으로 예상되며, 이에 따라 예측 다이얼러 시장의 혁신과 도입이 급증할 전망입니다.예를 들어, 아마존 커넥트는 AWS에서 제공하는 포괄적인 옴니채널 컨택센터 서비스입니다. 이 솔루션은 모든 규모의 기업을 지원하도록 설계된 사용하기 쉽고 강력한 클라우드 기반 컨택센터 솔루션을 기업에 제공합니다.
2026년 5월:NICE는 AI 기반 CXone 플랫폼에 고급 아웃바운드 참여 및 예측 다이얼링 기능을 추가하여 기업이 상담원 생산성과 고객 상호 작용 관리를 개선할 수 있도록 지원하는 새로운 기능을 출시했습니다.
2026년 3월:Genesys는 향상된 다이얼링 자동화, 고객 여정 분석 및 지능형 라우팅 기능을 포함한 새로운 AI 기반 아웃바운드 커뮤니케이션 기능을 통해 클라우드 CX 플랫폼을 확장했습니다.
2026년 1월:Talkdesk는 자동화된 아웃바운드 응대 및 예측 분석 기능을 갖춘 향상된 AI 컨택 센터 솔루션을 출시하여 기업이 고객 응대 운영을 최적화할 수 있도록 지원합니다.