2017.01.04

'가정 넘어 기업으로'··· 가상 비서·챗봇 활용 '속속'

Clint Boulton | CIO
2017년 더 많은 기업들은 가상 비서와 챗봇을 활발히 실험해갈 것으로 예상된다. 더 나은 고객 서비스와 운영 효율성을 추구하려는 목적에서다.

2016년은 대화형 비서, 텍스트 기반 챗봇과 관련한 다양한 시험이 이뤄진 한 해였다. 타코 벨(Taco Bell)은 슬랙(Slack)의 메시징 인터페이스를 이용한 주문 시스템을 도입했고, UPS는 배송 상태 추적에, 스태이플(Staple)은 사무용품 주문에 이들 기술을 적용하는 시도를 진행했다.

그리고 2017년은 이 도구들이 소비자, 기업 부문에 보다 확산되는 분기점이 될 전망이다. 이를 이용해 새로운 작업 흐름을 창출하고 운영 효율성을 증진하는, 그리고 고객 서비스를 개선해갈 것이다.

가능성을 엿볼 수 있는 대표적인 사례로 아마존 닷컴의 알렉사(Alexa)에 주목할 필요가 있다. 알렉사는 본래 가정용 기기로 포지셔닝하며 시장에 선을 보였지만, 현재는 음성 기반 비서 플랫폼으로서 비즈니스 시장도 노릴 준비를 하고 있다. 윈 호텔은 5,000여 개의 객실에 아마존 에코(Echo) 기기를 도입할 계획을 세우고 있다. 숙박객들에게 알렉사를 통한 보다 간편한 객실, 호텔 정보 제공을 지원하려는 목적이다.


Image Credit : Getty Images Bank

알렉사: 인간을 대신해 작업을 처리하다
페덱스(FedEx)는 아마존 닷컴의 API를 이용해 물품 발송용 앱을 개발하고 있다. 페덱스의 CIO 롭 카터는 지난 11월 CIO 닷컴과의 인터뷰에서 “앱을 통해 ‘알렉사, 물품을 발송해줘’라는 구술 명령을 통해 동작을 실행할 수 있다. 국제 배송의 복잡성을 고려하면 이는 꽤 까다로운 작업이다. 우리는 머신러닝(ML, Machine Learning)과 인공지능(AI, Artificial Intelligence) 기능을 활용해 전세계로 복잡한 사물들을 배송하고, 구술 명령으로 문서를 처리하는 것을 목표로 삼고 있다. 궁극적으로 우리 페덱스의 직원들은 상품 목록표와 송장을 뒤적일 필요 없이 알렉사에게 배송품의 무게와 목적지를 말하는 것 만으로 업무를 처리할 수 있게 될 것이다”라고 설명했다.

캐피탈 원(Capital One)은 아마존 닷컴의 알렉사를 활용한 기업 앱 업그레이드를 계획 중이다. 사용자들이 지불 결제를 진행하고, 특정 거래 기록 등을 확인하는데 이 가상 비서를 활용할 수 있도록 하는 것이 업그레이드의 주요 내용이다.

캐피탈 원의 CIO 롭 알렉산더는 캐피탈 원이 아마존 닷컴의 신형 알렉사 개발 툴에 대한 연구를 진행 중이라고 설명하며, 아마존이 비즈니스 고객들의 머신러닝 모델 구축 과정을 지원하기 위해 회사의 퍼블릭 클라우드 인프라스트럭처에 적용한 개선점에 주목할 만하다고 평가했다.

대부분의 기업들과 마찬가지로 캐피탈 원 역시 챗봇과 비서 툴이 장기적으로 머신러닝과 결합해 백 오피스 프로세스 효율화, 시스템 성능 개선, 부정행위 감지 등에 기여할 것이라 전망하고 있다.

알렉산더는 “우리 캐피탈 원은 고도의 데이터 집약적 비즈니스이며, 수많은 의사결정 지점을 갖추고 있다. 이 결정 지점들에 인텔리전스를 추가하고, 그것들을 더 많은 데이터와 정교한 알고리즘을 통해 다듬는 것은 우리에게 더 많은 가치를 전달해 줄 것이다”라고 설명했다.

비단 아마존 닷컴의 알렉사 외에도, 다양한 AI, 머신러닝 테크놀로지들이 보다 스마트한 CRM의 탄생을 견인하고 있다. 컨버시카(Conversica)나 다이나믹 일드(Dynamic Yield)와 같은 스타트업들은 보다 정교한 구매 기록 기반 개인화 마케팅을 지원하는 AI 툴을 제안해 수 백만 달러의 펀드를 모금하고 있다.

AI와 머신러닝이 CRM을 대체하게 될까?
휴머나(Humana), 아이트네(Aetna) 등의 업체들은 AI 소프트웨어를 활용해 감정적 악성 고객들을 전문적이되 인간적인 태도로 응대하는 방법을 수 천의 고객 서비스 담당 직원들에게 교육하는 활동을 지원하고 있다.

대표적인 예로 코기토(Cogito)가 개발한 소프트웨어는 메시지 윈도우를 통해 서비스 담당자에게 발화 속도 등에 대한 조언을 전달하는 방식으로 동작한다. 테크놀로지는 챗봇을 통해 상담 직원의 어조와 목소리 크기 및 높낮이 등을 클라우드 소프트웨어로 백업해 분석하는, 실시간 고객 감수성(customer sensitivity) 훈련 도구로서도 이용될 수 있다.

코기토의 CEO 조슈아 피스트는 “통화 과정에 이러한 변화가 적용됨으로써, 기업들은 고객에게 보다 나은 대화 경험을 제공할 수 있게 된다. 우리 솔루션의 목표는 인간, 보다 구체적으로는 통화 전문 인력들이 대화 과정에서 오가는 사회적 신호들을 보다 잘 관리할 수 있도록 돕는데 있다. 기계 자동화의 확산에 우려를 표하는 시선도 있지만, 우리의 소프트웨어는 인간을 대체하는 것이 아닌 인지의 사각지대를 보완해주는 도구로서 AI를 활용하고 있다”라고 이야기했다.

박스에버(Boxever)와 같은 클라우드 애널리틱스 업체 일각에서는 운영 퍼포먼스와 CRM 간의 간극을 메우려는 시도 역시 목격되고 있다. 박스에버는 항공 여객 분야에서의 고객 서비스 개선에 ML과 데이터를 이용하고 있다. 예를 들어 항공사가 승객의 수하물을 분실하는 경우, 문제를 최대한 신속히 포착하고 챗봇을 통해 분실 사실을 고객에게 통지하도록 하는 것이 박스에버의 주요 지원 내용이다.

솔루션은 승무원들이 분실 피해를 입은 승객에게 향후 비즈니스 클래스 업그레이드를 제공하는 데에도 이용될 수 있다. 소프트웨어는 또한 고객 프로파일 상의 선호 정보에 기반해 고객에게 어떤 항공사의 혜택을 제공할 지를 결정하는 기능 역시 갖추고 있다. 신경 네트워크를 활용한 기법이다.

고객이 제안 받은 특정 혜택 유형에 응하지 않을 경우, 박스에버는 해당 반응을 기록하여 향후 대안적 제안을 전달하는데 이용한다. 박스에버의 CEO 데이브 오플라간은 고객 의사 파악 활동에 AI, ML 테크놀로지를 활용해 CRM 시장의 경쟁사들과의 차별화 지점을 확보하는 것을 자신들의 2017년 중요 목표로 소개했다. 오플라간은 “테크놀로지를 포용하는 기업이 고객에게 공감할 수 있게 될 것이다”라고 이야기했다.

눈앞에 보이지만 여전히 닿을 수 없는 AI
마지막은 조금 진지한 이야기를 할 차례다. 대화형 AI나 가상 비서를 통한 각종 작업의 자동화 가능성은 분명하지만, 이에 앞서 처리해야 할 몇 가지 난관이 남아있는 것 역시 사실이다.

페이스북의 CEO 마크 주커버그가 공유한 자신의 이야기는 우리에게 많은 생각할 거리를 안겨준다. 그는 최근 전등을 켜고 끄거나 음악을 재생하는 등 가정 내 일과들을 처리해주는 자동화 솔루션 자비스(Jarvis)를 개발하는 개인 프로젝트를 진행해왔다.

주커버그는 이 과정에 활용한 자연어 처리, 안면 인식, 발화 인식 소프트웨어 관련 기록들을 공유하며, 꽤 괜찮은 수준의 비서를 개발하는 것은 가능했지만, 완전히 새로운 영역을 독자적으로 학습할 수 있는 시스템을 개발하는 데에는 실패했다고 인정했다. 주커버그에 따르면 이는 “AI의 상태에 관한 장기적이고 근본적인 시각 변화를 요구하는” 일이었다.

주커버그는 “오늘날의 AI는 한편으론 우리의 상상에 보다 가까워졌지만, 다른 한편으론 우리의 상상과는 다른 방향으로 성장하고 있다. 자동차를 운전하거나 질병을 관리하는, 또는 행성을 발견하거나 미디어를 이해하는 등의 활동에 있어서 AI가 보여주는 역량은 우리의 기존 예상을 뛰어넘는 수준이다. 모두 이 세계에 커다란 영향을 미칠만한 변혁들이다. 그러나, 진짜 ‘지능’이 무엇인지에 관해서는, 아직 더 많은 고민이 필요한 듯 보인다”라고 감상을 밝혔다.

ciokr@idg.co.kr 
2017.01.04

'가정 넘어 기업으로'··· 가상 비서·챗봇 활용 '속속'

Clint Boulton | CIO
2017년 더 많은 기업들은 가상 비서와 챗봇을 활발히 실험해갈 것으로 예상된다. 더 나은 고객 서비스와 운영 효율성을 추구하려는 목적에서다.

2016년은 대화형 비서, 텍스트 기반 챗봇과 관련한 다양한 시험이 이뤄진 한 해였다. 타코 벨(Taco Bell)은 슬랙(Slack)의 메시징 인터페이스를 이용한 주문 시스템을 도입했고, UPS는 배송 상태 추적에, 스태이플(Staple)은 사무용품 주문에 이들 기술을 적용하는 시도를 진행했다.

그리고 2017년은 이 도구들이 소비자, 기업 부문에 보다 확산되는 분기점이 될 전망이다. 이를 이용해 새로운 작업 흐름을 창출하고 운영 효율성을 증진하는, 그리고 고객 서비스를 개선해갈 것이다.

가능성을 엿볼 수 있는 대표적인 사례로 아마존 닷컴의 알렉사(Alexa)에 주목할 필요가 있다. 알렉사는 본래 가정용 기기로 포지셔닝하며 시장에 선을 보였지만, 현재는 음성 기반 비서 플랫폼으로서 비즈니스 시장도 노릴 준비를 하고 있다. 윈 호텔은 5,000여 개의 객실에 아마존 에코(Echo) 기기를 도입할 계획을 세우고 있다. 숙박객들에게 알렉사를 통한 보다 간편한 객실, 호텔 정보 제공을 지원하려는 목적이다.


Image Credit : Getty Images Bank

알렉사: 인간을 대신해 작업을 처리하다
페덱스(FedEx)는 아마존 닷컴의 API를 이용해 물품 발송용 앱을 개발하고 있다. 페덱스의 CIO 롭 카터는 지난 11월 CIO 닷컴과의 인터뷰에서 “앱을 통해 ‘알렉사, 물품을 발송해줘’라는 구술 명령을 통해 동작을 실행할 수 있다. 국제 배송의 복잡성을 고려하면 이는 꽤 까다로운 작업이다. 우리는 머신러닝(ML, Machine Learning)과 인공지능(AI, Artificial Intelligence) 기능을 활용해 전세계로 복잡한 사물들을 배송하고, 구술 명령으로 문서를 처리하는 것을 목표로 삼고 있다. 궁극적으로 우리 페덱스의 직원들은 상품 목록표와 송장을 뒤적일 필요 없이 알렉사에게 배송품의 무게와 목적지를 말하는 것 만으로 업무를 처리할 수 있게 될 것이다”라고 설명했다.

캐피탈 원(Capital One)은 아마존 닷컴의 알렉사를 활용한 기업 앱 업그레이드를 계획 중이다. 사용자들이 지불 결제를 진행하고, 특정 거래 기록 등을 확인하는데 이 가상 비서를 활용할 수 있도록 하는 것이 업그레이드의 주요 내용이다.

캐피탈 원의 CIO 롭 알렉산더는 캐피탈 원이 아마존 닷컴의 신형 알렉사 개발 툴에 대한 연구를 진행 중이라고 설명하며, 아마존이 비즈니스 고객들의 머신러닝 모델 구축 과정을 지원하기 위해 회사의 퍼블릭 클라우드 인프라스트럭처에 적용한 개선점에 주목할 만하다고 평가했다.

대부분의 기업들과 마찬가지로 캐피탈 원 역시 챗봇과 비서 툴이 장기적으로 머신러닝과 결합해 백 오피스 프로세스 효율화, 시스템 성능 개선, 부정행위 감지 등에 기여할 것이라 전망하고 있다.

알렉산더는 “우리 캐피탈 원은 고도의 데이터 집약적 비즈니스이며, 수많은 의사결정 지점을 갖추고 있다. 이 결정 지점들에 인텔리전스를 추가하고, 그것들을 더 많은 데이터와 정교한 알고리즘을 통해 다듬는 것은 우리에게 더 많은 가치를 전달해 줄 것이다”라고 설명했다.

비단 아마존 닷컴의 알렉사 외에도, 다양한 AI, 머신러닝 테크놀로지들이 보다 스마트한 CRM의 탄생을 견인하고 있다. 컨버시카(Conversica)나 다이나믹 일드(Dynamic Yield)와 같은 스타트업들은 보다 정교한 구매 기록 기반 개인화 마케팅을 지원하는 AI 툴을 제안해 수 백만 달러의 펀드를 모금하고 있다.

AI와 머신러닝이 CRM을 대체하게 될까?
휴머나(Humana), 아이트네(Aetna) 등의 업체들은 AI 소프트웨어를 활용해 감정적 악성 고객들을 전문적이되 인간적인 태도로 응대하는 방법을 수 천의 고객 서비스 담당 직원들에게 교육하는 활동을 지원하고 있다.

대표적인 예로 코기토(Cogito)가 개발한 소프트웨어는 메시지 윈도우를 통해 서비스 담당자에게 발화 속도 등에 대한 조언을 전달하는 방식으로 동작한다. 테크놀로지는 챗봇을 통해 상담 직원의 어조와 목소리 크기 및 높낮이 등을 클라우드 소프트웨어로 백업해 분석하는, 실시간 고객 감수성(customer sensitivity) 훈련 도구로서도 이용될 수 있다.

코기토의 CEO 조슈아 피스트는 “통화 과정에 이러한 변화가 적용됨으로써, 기업들은 고객에게 보다 나은 대화 경험을 제공할 수 있게 된다. 우리 솔루션의 목표는 인간, 보다 구체적으로는 통화 전문 인력들이 대화 과정에서 오가는 사회적 신호들을 보다 잘 관리할 수 있도록 돕는데 있다. 기계 자동화의 확산에 우려를 표하는 시선도 있지만, 우리의 소프트웨어는 인간을 대체하는 것이 아닌 인지의 사각지대를 보완해주는 도구로서 AI를 활용하고 있다”라고 이야기했다.

박스에버(Boxever)와 같은 클라우드 애널리틱스 업체 일각에서는 운영 퍼포먼스와 CRM 간의 간극을 메우려는 시도 역시 목격되고 있다. 박스에버는 항공 여객 분야에서의 고객 서비스 개선에 ML과 데이터를 이용하고 있다. 예를 들어 항공사가 승객의 수하물을 분실하는 경우, 문제를 최대한 신속히 포착하고 챗봇을 통해 분실 사실을 고객에게 통지하도록 하는 것이 박스에버의 주요 지원 내용이다.

솔루션은 승무원들이 분실 피해를 입은 승객에게 향후 비즈니스 클래스 업그레이드를 제공하는 데에도 이용될 수 있다. 소프트웨어는 또한 고객 프로파일 상의 선호 정보에 기반해 고객에게 어떤 항공사의 혜택을 제공할 지를 결정하는 기능 역시 갖추고 있다. 신경 네트워크를 활용한 기법이다.

고객이 제안 받은 특정 혜택 유형에 응하지 않을 경우, 박스에버는 해당 반응을 기록하여 향후 대안적 제안을 전달하는데 이용한다. 박스에버의 CEO 데이브 오플라간은 고객 의사 파악 활동에 AI, ML 테크놀로지를 활용해 CRM 시장의 경쟁사들과의 차별화 지점을 확보하는 것을 자신들의 2017년 중요 목표로 소개했다. 오플라간은 “테크놀로지를 포용하는 기업이 고객에게 공감할 수 있게 될 것이다”라고 이야기했다.

눈앞에 보이지만 여전히 닿을 수 없는 AI
마지막은 조금 진지한 이야기를 할 차례다. 대화형 AI나 가상 비서를 통한 각종 작업의 자동화 가능성은 분명하지만, 이에 앞서 처리해야 할 몇 가지 난관이 남아있는 것 역시 사실이다.

페이스북의 CEO 마크 주커버그가 공유한 자신의 이야기는 우리에게 많은 생각할 거리를 안겨준다. 그는 최근 전등을 켜고 끄거나 음악을 재생하는 등 가정 내 일과들을 처리해주는 자동화 솔루션 자비스(Jarvis)를 개발하는 개인 프로젝트를 진행해왔다.

주커버그는 이 과정에 활용한 자연어 처리, 안면 인식, 발화 인식 소프트웨어 관련 기록들을 공유하며, 꽤 괜찮은 수준의 비서를 개발하는 것은 가능했지만, 완전히 새로운 영역을 독자적으로 학습할 수 있는 시스템을 개발하는 데에는 실패했다고 인정했다. 주커버그에 따르면 이는 “AI의 상태에 관한 장기적이고 근본적인 시각 변화를 요구하는” 일이었다.

주커버그는 “오늘날의 AI는 한편으론 우리의 상상에 보다 가까워졌지만, 다른 한편으론 우리의 상상과는 다른 방향으로 성장하고 있다. 자동차를 운전하거나 질병을 관리하는, 또는 행성을 발견하거나 미디어를 이해하는 등의 활동에 있어서 AI가 보여주는 역량은 우리의 기존 예상을 뛰어넘는 수준이다. 모두 이 세계에 커다란 영향을 미칠만한 변혁들이다. 그러나, 진짜 ‘지능’이 무엇인지에 관해서는, 아직 더 많은 고민이 필요한 듯 보인다”라고 감상을 밝혔다.

ciokr@idg.co.kr 
X