2019.07.08

아마존∙구글∙IBM∙∙∙ 챗봇 구축 플랫폼 내놓은 6개사는?

Peter Wayner | CIO
무인자동차와 로봇노동으로 인류의 삶이 더 나아질 것이라는 기대가 가득한 가운데, 챗봇이 더 나은 고객 서비스 제공을 위한 비즈니스 초석으로 빠르게 부상하고 있다. 많은 기업이 현재 대화형 AI를 구축하고 있다. 이용자와 기업 간의 소통 측면에 챗봇을 접목하는 것이다.   
 
ⓒGetty Images Bank

현재의 챗봇 세대는 두 곳의 진원지에서 출발해 발전했다. 그중 하나는 콜센터에서 사람을 돕고자 구축된 정교한 툴 생태계에서 시작했다. 개발자는 영리한 AI라면 시스템을 지원할 수 있다고 생각했다. 초기 요청에 개입하고, 때에 따라 단순 요청을 해결한다. 이들은 고객과 대화하기 위해 기 구축된 시스템에 ‘인텔리전스’를 더했다.  

또다른 경로는 연구소와 AI 연구원 자신들이다. 이들은 자연어 처리 스택을 구축하면서 고객 서비스 업무가 적절한 응용 분야임을 발견했다. 따라서 이들은 자체적으로 챗봇을 개발해 설치하기 시작했다. 

이 두 접근법은 실제로 놀랄 만큼 차이가 크다. 말이나 텍스트 메시지로 작용하는 챗봇이 있는가 하면, 텍스트를 통해서만 소통하는 챗봇도 있다. 주로 사람을 보조하는 기능을 하지만, 독립형 챗봇도 있다. 일부는 자신의 기계 영혼에 대해 거리낌이 없지만, 사람의 사진으로 마무리되며 사람처럼 보이는 역할을 맡기도 한다. 

최고의 접근법은 현재의 전략이 무엇인가에 달려 있다. 고객 서비스 팀이 이미 있는 회사는 가장 지루하고 반복적인 질문에 응답하는 챗봇을 서서히 일선에 추가하려고 할 것이다. 레벨-1 및 상위의 문제는 사람이 맡고, AI는 레벨 0을 지원하는 식이다.  

처음 시작하는 기업은 더 많은 실험을 할 수 있다. 기본 AI 인터페이스로 시작해 사람 접촉에 대한 기대가 상승하는 것을 피할 수 있도록 사람의 개입을 숨기고 싶어 할 수 있다. 또는 사람과 AI로 이루어진 전면적 고객 서비스 팀을 만들 수도 있다. 

오늘날의 모든 챗봇 툴은 회사에 대해서, 그리고 챗봇이 받을 만한 질문에 대해 훈련을 필요로 한다. 가장 단순한 작업이라면 설명서를 업로드해 AI가 주로 키워드를 이용해 답을 검색하도록 하는 것일 수 있다. FAQ와 같은 반-구조적 문서는 이미 답을 제시해놓았기 때문에 좋은 기반이다. 더욱 복잡한 프로그래밍은 잠재적 질문을 상상하고 잠재적 응답의 흐름도를 거치는 형식을 취할 수 있다. 이들 툴은 모두가 일정한 피드백 고리를 제공하여 AI는 시간이 지나면서 향상될 것이다.  

이들은 업무를 부분적으로 담당하기에 충분할까? 응답을 프로그래밍 하는 것은 단순히 전화를 받는 것보다 더 많은 작업이 필요할까? 이들 컴퓨팅 작업은 흔히 회사의 복잡성과 도움을 필요로 하는 고객의 숫자에 좌우된다. 명확한 요구를 가진 고객이 많다면 AI를 훈련시키는 것이 모두에게 가장 빠르고 가장 경제적인 해법일 것이다. 

여기서는 직원 및 고객 모두를 위해 고객 서비스 과정을 단순화하는 챗봇을 추가하는데 유용한 6가지 툴 세트를 검토한다. 

아마존 렉스 
아마존 에코의 능력에 감탄하는 사람이라면 알렉사 음성을 지원하는 기술과 동일한 기술의 많은 부분을 이용할 수 있다. 렉스툴(Lextool)은 텍스트 메시지와 음성 입력에 의해 작용하고, 아마존이 ‘발성’, ‘통로’라고 부르는 대화 세트를 통해 이용자를 안내한다. 

최대의 강점이라면 AWS 클라우드와의 통합일 것이다. 다수의 서비스는 아마존의 서버리스 컴퓨팅 플랫폼인 AWS 람다를 위한 기능을 구축하는 것이 관여하고, 이벤트는 아마존의 모든 데이터베이스와 함께 작용한다. 데이터가 이미 클라우드에 있거나 AWS를 다른 중요한 용도로 사용 중이라면 통합은 상당히 단순할 것이다. 

렉스 플랫폼은 대다수 AWS 클라우드와 마찬가지로 처리되는 요청 수를 계산해 이용에 따라 과금 된다. 따라서 초기 비용이 최소화된다. 

다이얼로그플로우 
구글의 다이얼로그플로우(Dialogflow)는 음성 및 텍스트 입력으로 대화를 추적하고 작용을 촉발한다. 통화가 일련의 요청을 통과할 때 통화의 의도를 추적할 수 있는 사유 프레임워크를 제공한다. 그러나 구글은 자사 툴을 수많은 타사 서비스와 통합하는 작업을 했다. 예를 들어 페이스북 메신저, 아마존 알렉사, 마이크로소프트 코타나 등이다. 

또한 다이얼로그플로우는 강력한 애널리틱스 컬렉션을 바탕으로 결과들을 툴의 머신 러닝 알고리즘으로 공급함으로써 시간이 가면서 응답을 향상할 수 있다. 이용자는 대화 기록을 검토하면서 답변을 조절하고 시스템을 다시 훈련할 수 있다. 또한 식당 테이블을 예약하거나 로컬 서비스 업체를 검색하는 등 수십 가지 보편적 이용 사례를 위해 사전 제작된 채봇도 많이 있다.    

라이브퍼슨 
라이브퍼슨(LivePerson)의 챗봇은 고객 서비스 상호작용을 일선에서 담당하고, 심각한 질의는 사람 직원에게 넘겨준다. 시스템은 모든 대화를 모니터링하고, 정서를 추적하고, 실망감을 낳을 수 있는 상호작용에는 깃발 표시를 하여 사람 직원 및 심지어 책임자가 개입할 수 있다. 

주요 클라우드 플랫폼은 모든 주요 텍스트 메시징 선택지들과 통합되고, 텍스트를 시스템에 공급한다. 유망한 대화를 조직화하고 테스팅하는 툴인 컨버세이션 빌더를 통해 라이브퍼슨의 흐름을 작성할 수 있다. 컨버세이션 빌더의 인터빌더 및 지식 기반은 샘플 요청을 이용해 사람이 무엇을 알고 싶어 하는지 식별한다. 여러 주요 응용 분야 및 산업을 위한 사전 제작된 프레임워크들이 있다.  

회사는 현재 ‘서비스로서의 기능(Function as a Service, FaaS)’ 선택지를 시험 중이다. 이에 의해 자바스크립트 코드로 제작된 AWS 람다 기능을 접목해 상호작용을 추가로 커스터마이징 할 수 있다. 

라이브챗 
라이브챗(LiveChat)은 일련의 미리 준비된 응답과 일반적으로 요청되는 정보의 지식 데이터베이스로 사람 직원을 지원하는 플랫폼이다. 이 툴은 이용자와 사람 직원 사이의 진행 중인 대화를 체계화하고 추적하고, 확장된 리서치를 필요로 하는 문제를 표시하는 시스템이 있다. 

라이브챗은 여러 주요 CMS 플랫폼과 통합되지만, 페이스북 같은 메시징 플랫폼이나 마젠토 같은 전자상거래 플랫폼에서 텍스트를 수집할 수도 있다. 플러그인이 많아 라이브챗을 확장하고 통합하는 방법은 수백 가지다. 사전 제작된 솔루션이 없다면 광범위한 API로 과금, 챗박스 등 온갖 애플리케이션을 제작할 수 있다.  

IBM 왓슨 
IBM 왓슨은 아마 8년 전 제퍼디 쇼에서 사람과 경쟁한 것으로 가장 잘 알려져 있을 것이다. 그리고 이제는 이와 동일한 기술의 대부분을 웹사이트나 전화 라인을 위한 챗봇으로 이식할 수 있다. 왓슨 브랜드 명칭은 거대하고 수많은 종류의 AI를 망라한다. 따라서 제퍼디에서 승리한 것과 동일한 코드는 분명 아닐 것이지만, 역사적 세부 사항을 너무 따지지 않는 것이 중요하다. 왓슨의 챗봇 버전은 퀴즈 챔피언처럼 화려하지 않을 수 있지만, 제품에 대한 기본적 질문에는 대답할 수 있을 것이다. 

왓슨 챗봇은 자바, 자바스크립트, 파이썬 등 여러 언어로 제작될 수 있다. 유통 매장의 비서, 트위터 피드 챗봇 등 여러 사례가 깃허브에 있다. 워드프레스를 위한 플러그인도 있다. 

대다수 인프라는 거대한 미가공 데이터 집합에서 답을 찾는데 집중된다. 챗봇을 프로그래밍하는 것은 유망한 작업을 식별하는 것을 요하고, IBM 툴은 과거의 사람과의 채팅 로그를 찾아 내 프로그래밍 가치가 있는 것을 중요 표시한다. 챗봇이 FAQ 문서에서 대답을 찾는 데 도움을 주는 정교한 툴도 있다. 

기술의 한계가 있긴 하지만 왓슨도 이용자 감정을 측정하는 과정을 포함하고, 이용자가 화를 내는 경우 사람에게 대화를 이전한다. 
 
볼드360 
볼드360의 AI 기술은 고객 지원을 제공하는 여러 제품에 스며들어 있다. 일부 고객은 챗봇과 상호작용할 수 있고, 다른 고객은 이메일을 보낸다거나, AI의 안내에 따라 직접적으로 지식 기반을 브라우징 할 수도 있다. 볼드360은 이를 ‘옴니 채널 개입’이라고 부른다. 

볼드360은 ‘봇과 에이전트의 조화’를 이야기한다. 이의 소프트웨어는 사람과 AI의 작업을 혼합하는 것을 목표로 하기 때문이다. 봇은 사람에게 응답을 제안할 수 있고 사람은 봇으로부터 조용히 업무를 인수할 수 있다. 봇은 사람의 능력을 증대시키고, 사람은 난해한 질문으로부터 봇을 구원한다.  

대부분 작업은 대답을 발견하는 지식 기반의 구축에 할애된다. AI 분석은 자연어 루틴을 이용하며 최고의 조합을 발견할 것이고, 그 후 다변수 분석을 이행해 결과를 향상한다. API는 미가공 데이터 수집과 같은 잡무, 에이전트 구성, 워크플로우로의 레스트풀 액세스(RESTful access)를 제공한다. SDK는 모바일 앱과의 통합을 원활하게 한다. 

*Peter Wayner는 오픈소스 소프트웨어, 자율주행 차량, 개인정보 보호 강화, 디지털 트랜잭션, 스테가노그래피(steganography) 등 다양한 주제에 관한 16권 이상의 책을 저술한 저자다. ciokr@idg.co.kr
 



2019.07.08

아마존∙구글∙IBM∙∙∙ 챗봇 구축 플랫폼 내놓은 6개사는?

Peter Wayner | CIO
무인자동차와 로봇노동으로 인류의 삶이 더 나아질 것이라는 기대가 가득한 가운데, 챗봇이 더 나은 고객 서비스 제공을 위한 비즈니스 초석으로 빠르게 부상하고 있다. 많은 기업이 현재 대화형 AI를 구축하고 있다. 이용자와 기업 간의 소통 측면에 챗봇을 접목하는 것이다.   
 
ⓒGetty Images Bank

현재의 챗봇 세대는 두 곳의 진원지에서 출발해 발전했다. 그중 하나는 콜센터에서 사람을 돕고자 구축된 정교한 툴 생태계에서 시작했다. 개발자는 영리한 AI라면 시스템을 지원할 수 있다고 생각했다. 초기 요청에 개입하고, 때에 따라 단순 요청을 해결한다. 이들은 고객과 대화하기 위해 기 구축된 시스템에 ‘인텔리전스’를 더했다.  

또다른 경로는 연구소와 AI 연구원 자신들이다. 이들은 자연어 처리 스택을 구축하면서 고객 서비스 업무가 적절한 응용 분야임을 발견했다. 따라서 이들은 자체적으로 챗봇을 개발해 설치하기 시작했다. 

이 두 접근법은 실제로 놀랄 만큼 차이가 크다. 말이나 텍스트 메시지로 작용하는 챗봇이 있는가 하면, 텍스트를 통해서만 소통하는 챗봇도 있다. 주로 사람을 보조하는 기능을 하지만, 독립형 챗봇도 있다. 일부는 자신의 기계 영혼에 대해 거리낌이 없지만, 사람의 사진으로 마무리되며 사람처럼 보이는 역할을 맡기도 한다. 

최고의 접근법은 현재의 전략이 무엇인가에 달려 있다. 고객 서비스 팀이 이미 있는 회사는 가장 지루하고 반복적인 질문에 응답하는 챗봇을 서서히 일선에 추가하려고 할 것이다. 레벨-1 및 상위의 문제는 사람이 맡고, AI는 레벨 0을 지원하는 식이다.  

처음 시작하는 기업은 더 많은 실험을 할 수 있다. 기본 AI 인터페이스로 시작해 사람 접촉에 대한 기대가 상승하는 것을 피할 수 있도록 사람의 개입을 숨기고 싶어 할 수 있다. 또는 사람과 AI로 이루어진 전면적 고객 서비스 팀을 만들 수도 있다. 

오늘날의 모든 챗봇 툴은 회사에 대해서, 그리고 챗봇이 받을 만한 질문에 대해 훈련을 필요로 한다. 가장 단순한 작업이라면 설명서를 업로드해 AI가 주로 키워드를 이용해 답을 검색하도록 하는 것일 수 있다. FAQ와 같은 반-구조적 문서는 이미 답을 제시해놓았기 때문에 좋은 기반이다. 더욱 복잡한 프로그래밍은 잠재적 질문을 상상하고 잠재적 응답의 흐름도를 거치는 형식을 취할 수 있다. 이들 툴은 모두가 일정한 피드백 고리를 제공하여 AI는 시간이 지나면서 향상될 것이다.  

이들은 업무를 부분적으로 담당하기에 충분할까? 응답을 프로그래밍 하는 것은 단순히 전화를 받는 것보다 더 많은 작업이 필요할까? 이들 컴퓨팅 작업은 흔히 회사의 복잡성과 도움을 필요로 하는 고객의 숫자에 좌우된다. 명확한 요구를 가진 고객이 많다면 AI를 훈련시키는 것이 모두에게 가장 빠르고 가장 경제적인 해법일 것이다. 

여기서는 직원 및 고객 모두를 위해 고객 서비스 과정을 단순화하는 챗봇을 추가하는데 유용한 6가지 툴 세트를 검토한다. 

아마존 렉스 
아마존 에코의 능력에 감탄하는 사람이라면 알렉사 음성을 지원하는 기술과 동일한 기술의 많은 부분을 이용할 수 있다. 렉스툴(Lextool)은 텍스트 메시지와 음성 입력에 의해 작용하고, 아마존이 ‘발성’, ‘통로’라고 부르는 대화 세트를 통해 이용자를 안내한다. 

최대의 강점이라면 AWS 클라우드와의 통합일 것이다. 다수의 서비스는 아마존의 서버리스 컴퓨팅 플랫폼인 AWS 람다를 위한 기능을 구축하는 것이 관여하고, 이벤트는 아마존의 모든 데이터베이스와 함께 작용한다. 데이터가 이미 클라우드에 있거나 AWS를 다른 중요한 용도로 사용 중이라면 통합은 상당히 단순할 것이다. 

렉스 플랫폼은 대다수 AWS 클라우드와 마찬가지로 처리되는 요청 수를 계산해 이용에 따라 과금 된다. 따라서 초기 비용이 최소화된다. 

다이얼로그플로우 
구글의 다이얼로그플로우(Dialogflow)는 음성 및 텍스트 입력으로 대화를 추적하고 작용을 촉발한다. 통화가 일련의 요청을 통과할 때 통화의 의도를 추적할 수 있는 사유 프레임워크를 제공한다. 그러나 구글은 자사 툴을 수많은 타사 서비스와 통합하는 작업을 했다. 예를 들어 페이스북 메신저, 아마존 알렉사, 마이크로소프트 코타나 등이다. 

또한 다이얼로그플로우는 강력한 애널리틱스 컬렉션을 바탕으로 결과들을 툴의 머신 러닝 알고리즘으로 공급함으로써 시간이 가면서 응답을 향상할 수 있다. 이용자는 대화 기록을 검토하면서 답변을 조절하고 시스템을 다시 훈련할 수 있다. 또한 식당 테이블을 예약하거나 로컬 서비스 업체를 검색하는 등 수십 가지 보편적 이용 사례를 위해 사전 제작된 채봇도 많이 있다.    

라이브퍼슨 
라이브퍼슨(LivePerson)의 챗봇은 고객 서비스 상호작용을 일선에서 담당하고, 심각한 질의는 사람 직원에게 넘겨준다. 시스템은 모든 대화를 모니터링하고, 정서를 추적하고, 실망감을 낳을 수 있는 상호작용에는 깃발 표시를 하여 사람 직원 및 심지어 책임자가 개입할 수 있다. 

주요 클라우드 플랫폼은 모든 주요 텍스트 메시징 선택지들과 통합되고, 텍스트를 시스템에 공급한다. 유망한 대화를 조직화하고 테스팅하는 툴인 컨버세이션 빌더를 통해 라이브퍼슨의 흐름을 작성할 수 있다. 컨버세이션 빌더의 인터빌더 및 지식 기반은 샘플 요청을 이용해 사람이 무엇을 알고 싶어 하는지 식별한다. 여러 주요 응용 분야 및 산업을 위한 사전 제작된 프레임워크들이 있다.  

회사는 현재 ‘서비스로서의 기능(Function as a Service, FaaS)’ 선택지를 시험 중이다. 이에 의해 자바스크립트 코드로 제작된 AWS 람다 기능을 접목해 상호작용을 추가로 커스터마이징 할 수 있다. 

라이브챗 
라이브챗(LiveChat)은 일련의 미리 준비된 응답과 일반적으로 요청되는 정보의 지식 데이터베이스로 사람 직원을 지원하는 플랫폼이다. 이 툴은 이용자와 사람 직원 사이의 진행 중인 대화를 체계화하고 추적하고, 확장된 리서치를 필요로 하는 문제를 표시하는 시스템이 있다. 

라이브챗은 여러 주요 CMS 플랫폼과 통합되지만, 페이스북 같은 메시징 플랫폼이나 마젠토 같은 전자상거래 플랫폼에서 텍스트를 수집할 수도 있다. 플러그인이 많아 라이브챗을 확장하고 통합하는 방법은 수백 가지다. 사전 제작된 솔루션이 없다면 광범위한 API로 과금, 챗박스 등 온갖 애플리케이션을 제작할 수 있다.  

IBM 왓슨 
IBM 왓슨은 아마 8년 전 제퍼디 쇼에서 사람과 경쟁한 것으로 가장 잘 알려져 있을 것이다. 그리고 이제는 이와 동일한 기술의 대부분을 웹사이트나 전화 라인을 위한 챗봇으로 이식할 수 있다. 왓슨 브랜드 명칭은 거대하고 수많은 종류의 AI를 망라한다. 따라서 제퍼디에서 승리한 것과 동일한 코드는 분명 아닐 것이지만, 역사적 세부 사항을 너무 따지지 않는 것이 중요하다. 왓슨의 챗봇 버전은 퀴즈 챔피언처럼 화려하지 않을 수 있지만, 제품에 대한 기본적 질문에는 대답할 수 있을 것이다. 

왓슨 챗봇은 자바, 자바스크립트, 파이썬 등 여러 언어로 제작될 수 있다. 유통 매장의 비서, 트위터 피드 챗봇 등 여러 사례가 깃허브에 있다. 워드프레스를 위한 플러그인도 있다. 

대다수 인프라는 거대한 미가공 데이터 집합에서 답을 찾는데 집중된다. 챗봇을 프로그래밍하는 것은 유망한 작업을 식별하는 것을 요하고, IBM 툴은 과거의 사람과의 채팅 로그를 찾아 내 프로그래밍 가치가 있는 것을 중요 표시한다. 챗봇이 FAQ 문서에서 대답을 찾는 데 도움을 주는 정교한 툴도 있다. 

기술의 한계가 있긴 하지만 왓슨도 이용자 감정을 측정하는 과정을 포함하고, 이용자가 화를 내는 경우 사람에게 대화를 이전한다. 
 
볼드360 
볼드360의 AI 기술은 고객 지원을 제공하는 여러 제품에 스며들어 있다. 일부 고객은 챗봇과 상호작용할 수 있고, 다른 고객은 이메일을 보낸다거나, AI의 안내에 따라 직접적으로 지식 기반을 브라우징 할 수도 있다. 볼드360은 이를 ‘옴니 채널 개입’이라고 부른다. 

볼드360은 ‘봇과 에이전트의 조화’를 이야기한다. 이의 소프트웨어는 사람과 AI의 작업을 혼합하는 것을 목표로 하기 때문이다. 봇은 사람에게 응답을 제안할 수 있고 사람은 봇으로부터 조용히 업무를 인수할 수 있다. 봇은 사람의 능력을 증대시키고, 사람은 난해한 질문으로부터 봇을 구원한다.  

대부분 작업은 대답을 발견하는 지식 기반의 구축에 할애된다. AI 분석은 자연어 루틴을 이용하며 최고의 조합을 발견할 것이고, 그 후 다변수 분석을 이행해 결과를 향상한다. API는 미가공 데이터 수집과 같은 잡무, 에이전트 구성, 워크플로우로의 레스트풀 액세스(RESTful access)를 제공한다. SDK는 모바일 앱과의 통합을 원활하게 한다. 

*Peter Wayner는 오픈소스 소프트웨어, 자율주행 차량, 개인정보 보호 강화, 디지털 트랜잭션, 스테가노그래피(steganography) 등 다양한 주제에 관한 16권 이상의 책을 저술한 저자다. ciokr@idg.co.kr
 

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