2018.09.04

'첫 챗봇 구축·도입은 이렇게'··· 6가지 팁

Terena Bell | CIO

나사(NASA)와 캐피탈 원(Capital One), 버라이즌(Verizon)의 공통점은 무엇일까? 모두 챗봇을 구축하고 있다는 것이다. 서로 다른 조직이지만 초기의 챗봇 개발 프로세스는 꽤 유사하다. 이들이 봇 빌드 및 도입 방식에 값진 교훈을 제공했다.



현재 챗봇 가이드라인을 개발하고 있는 오픈소스 개발자 커뮤니티인 시드 볼트(Seed Vault)의 네이던 셔드로프 이그제큐티브 디렉터는 “현재 봇에 대한 기준이 없다. HTML이 없었던 웹의 초창기인 95년과 유사하다. 누구나 스스로 학습해 웹사이트를 구축하기 시작했던 시기다”고라 말했다. 이와 유하게 모든 코더(개발자)가 자신의 방식대로 봇을 빌드 및 구현하고 있다.

‘IT 탁월성 부문 CIO 100 수상자(CIO 100 Award in IT Excellence)’들인 나사와 캐피탈 원, 버라이즌의 IT 리더들은 챗봇 개발과 배포에 있어 중요한 문제점들에 대해 이야기를 했다. 조직이 첫 번째 챗봇을 구현해 배포할 때 도움이 될 6가지 팁을 정리했다.

대상 청중과 니즈(필요 사항)를 좁힌다
챗봇을 개발하기 전, 챗봇이 필요한지 스스로에게 질문을 해야 한다. 보통 사람들은 봇이 할 수 있는 일과 하는 일을 정확히 모른다. 다시 말해, 봇을 요청한 부서(BU)는 자신이 요청한 것을 이해하지 못하고 있을 수 있다. 일부 사용자들은 슬랙을 이용한 점심 식사 동안의 설문 조사부터 대통령 선거 조작까지 챗봇은 무슨 일이든 할 수 있다고 생각한다. 캐피털 원의 대화형 AI 제품 부문 켄 도델린 VP는 “때론 사람들의 비전이 너무 크다. 구축하는 지능형 비서가 온갖 다양한 일을 하게 될 것으로 생각한다”라고 지적했다.

즉 챗봇을 ‘광범위한 다목적 도구’로 간주하지 말고, 필요 사항을 자세히 조사해야 한다. 나사 산하 제트 추진 연구소의 최고 기술 및 혁신 책임자인 톰 소더스트롬은 “우리 조식에서는 무작정 봇을 빌드하지 않는다. 그 반대이다. 특정 사용자의 문제 해결, 이들의 생산성 향상에 목적이 있다”라고 강조했다.

예를 들어, 나사의 챗봇 중 하나는 딥 스페이스 네트워크(Deep Space Network) 엔지니어들이 안테나의 위치를 더 빨리 찾도록 도울 뿐이다. 캐피탈 원의 경우, 고객들이 은행 잔고 확인에 봇을 사용한다.

챗봇은 사람들이 데이터를 탐색하기 위해 사용하는 인터페이스이다. 이런 목적이 아니라면, 봇은 유용하고 적합한 도구가 될 수 없다. 도델린은 “목적이 무엇이든, 범위를 좁힐 수록 성공 확률이 높아진다”라고 말했다.

그러나 목적의 범위를 줄인다고 대상 청중이 줄어드는 것은 아니다. 버라이즌의 아쇼크 쿠마(Ashok Kumar) 디지털 VP는 마이 버라이즌 앱(My Verizon App)과 마이 파이오스 앱(My Fios App)의 챗봇에 대해 동일한 핵심 엔진의 각기 다른 인스턴스 2종이라고 설명했다.

그에 따르면 이들 봇이 자연어 훈련과 관련된 문제를 초래할 수도 있다. 버라이즌 모바일과 파이오스TV 고객들에게 같은 단어지만 의미가 다른 단어들이 존재하기 때문이다. 그러나 비즈니스 니즈는 동일하다. 즉 동일한 봇으로 두 문제를 모두 해결할 수도 있다.

소더스트롬은 “지능형 디지털 비서는 사람들을 도와주는 역할을 한다. 즉 과학자를 위한 비서, 엔지니어를 위한 비서, 비즈니스 부문 종사자를 위한 봇, 마케팅 전문가를 위한 또 다른 봇이 존재할 수 있다”라고 설명했다. 설명에 따르면 나사는 여러 다양한 청중들을 위해 더 쉽게 봇을 빌드할 수 있도록 독자 개발한 탬플릿을 사용하고, 가능할 때마다 일관된 사용자 인터페이스를 적용하고 있다.

적합한 플랫폼을 선택한다
대상 사용자와 해결할 문제를 파악했다면, 다음 단계는 사용자가 봇 연결에 선호하는 플랫폼을 선택하는 것이다. 이는 음성, 문자 메시지, 웹 등 여러 형태에 대응 및 응답할 수 있는 챗봇을 개발해야 한다는 의미가 될 수도 있다. 그런데 대상 청중에게 가장 좋은 봇이 팀에게는 ‘최상’이 되지 못할 수도 있다.

예를 들어, 나사 개발자들은 슬랙에서 테스트를 한다. 그러나 소더스트롬은 “우리는 여기에 더해 웹사이트도 만들었다. 슬랙을 사용하지 않는 사람들도 있기 때문에 직접 URL을 방문해 봇을 이용할 수 있도록 만든 것이다”라고 설명했다.

나사는 필요에 따라 봇을 사용할 플랫폼을 바꾼다. 그 결과, 제트 추진 연구소만 예로 들어도 타이핑, 텍스트, 웹사이트, 음성으로 각각 이용할 수 있는 십여 종의 챗봇을 운영하고 있다. 그는 “봇이 위치한 장소와 상관없이, 사람들이 봇으로부터 필요한 대답을 얻을 수 있도록 봇을 구현하기 원한다”라고 강조했다.

‘시티즌 과학자’들에게 화성에 대한 정보를 제공하는 봇은 사실 알렉사 앱이다. 일반적으로 음성 비서는 챗봇으로 간주하지 않는다. 챗봇은 문자에 ‘방점’이 찍혀 있기 때문이다. 그러나 소더스트롬은 두 기술을 동일하게 간주한다.

그는 이에 대해 “모두 사람들의 상호작용을 가능한 쉽게 만드는 데 목적이 있다. 음성으로만 이용할 수 있다면 그것이 유일한 선택지일 뿐이다. 음성과 텍스트, 타이핑으로 이용할 수 있다면 선택지가 다양한 것이다. 어느 것이든 더 간편한 것을 이용한다”라고 설명했다.

성과 척도를 규정한다
다음 주목할 사항은 ‘수치’ 또는 ‘통계’다. C레벨 경영진이나 다른 경영진이 챗봇 프로젝트에서 기대하는 ROI는 무엇일까 봇의 ‘금전적 가치’를 입증하기 아주 어려울 수 있다.

캐피탈 원은 2017년 3월 텍스트 기반의 잔고 확인 챗봇에 대한 파일럿 프로젝트를 시작했다. 그리고 1년 후 알렉사 스킬을 추가시켰다. 그러나 도델린은 아직까지 HR 효율성이나 고객 이익 관련 ‘통계’를 획득하지 못했다. 올 가을까지 이런 ‘통계’가 준비되기 희망하고 있을 뿐이다.

지금 당장은 고객들이 온라인에서 봇에 부여하는 ‘평가 점수’가 훨씬 더 중요하다. 훈련이 챗봇을 더 낫게 만드는지 여부, 마케팅 부서가 자신 있게 봇을 홍보할 수 있는지 여부에 대한 ‘평가 점수’를 예로 들 수 있다. 그는 “우리가 체험하는 경험(환경)이 얼마나 좋은가? 봇에 의지할 수 있을 정도로 충분한 성공을 거뒀는가? 이런 부분들이다”라고 말했다.

나사의 경우에는 인게이지먼트(참여 및 몰입)가 중요한 성과 척도이다. 소더스트롬은 “챗봇은 ‘투자 수익(ROI: Return of Investment)’이 아닌 최종 사용자 ‘집중 수익(ROA: Return on Attention)’을 획득하는 좋은 방법이다. 사실 투자는 많지 않았기 때문이다”라고 말했다.

나사는 아주 빨리 봇을 빌드했다. 딥 스페이스 네트워크 봇의 경우 디자인, 데모, 빌드, 테스트에 2일이 소요되었을 뿐이다. 그는 “ROI 계산은 시간이 너무 많이 걸린다. 또 너무 ‘관료적’이고 절차가 번잡하다. 최종 사용자 커뮤니티와의 인게이지먼트 순간을 포착하고, 그 즉시 이를 활용할 수 있는 구조와 체계를 만드는 것이 좋다”라고 말했다.


2018.09.04

'첫 챗봇 구축·도입은 이렇게'··· 6가지 팁

Terena Bell | CIO

나사(NASA)와 캐피탈 원(Capital One), 버라이즌(Verizon)의 공통점은 무엇일까? 모두 챗봇을 구축하고 있다는 것이다. 서로 다른 조직이지만 초기의 챗봇 개발 프로세스는 꽤 유사하다. 이들이 봇 빌드 및 도입 방식에 값진 교훈을 제공했다.



현재 챗봇 가이드라인을 개발하고 있는 오픈소스 개발자 커뮤니티인 시드 볼트(Seed Vault)의 네이던 셔드로프 이그제큐티브 디렉터는 “현재 봇에 대한 기준이 없다. HTML이 없었던 웹의 초창기인 95년과 유사하다. 누구나 스스로 학습해 웹사이트를 구축하기 시작했던 시기다”고라 말했다. 이와 유하게 모든 코더(개발자)가 자신의 방식대로 봇을 빌드 및 구현하고 있다.

‘IT 탁월성 부문 CIO 100 수상자(CIO 100 Award in IT Excellence)’들인 나사와 캐피탈 원, 버라이즌의 IT 리더들은 챗봇 개발과 배포에 있어 중요한 문제점들에 대해 이야기를 했다. 조직이 첫 번째 챗봇을 구현해 배포할 때 도움이 될 6가지 팁을 정리했다.

대상 청중과 니즈(필요 사항)를 좁힌다
챗봇을 개발하기 전, 챗봇이 필요한지 스스로에게 질문을 해야 한다. 보통 사람들은 봇이 할 수 있는 일과 하는 일을 정확히 모른다. 다시 말해, 봇을 요청한 부서(BU)는 자신이 요청한 것을 이해하지 못하고 있을 수 있다. 일부 사용자들은 슬랙을 이용한 점심 식사 동안의 설문 조사부터 대통령 선거 조작까지 챗봇은 무슨 일이든 할 수 있다고 생각한다. 캐피털 원의 대화형 AI 제품 부문 켄 도델린 VP는 “때론 사람들의 비전이 너무 크다. 구축하는 지능형 비서가 온갖 다양한 일을 하게 될 것으로 생각한다”라고 지적했다.

즉 챗봇을 ‘광범위한 다목적 도구’로 간주하지 말고, 필요 사항을 자세히 조사해야 한다. 나사 산하 제트 추진 연구소의 최고 기술 및 혁신 책임자인 톰 소더스트롬은 “우리 조식에서는 무작정 봇을 빌드하지 않는다. 그 반대이다. 특정 사용자의 문제 해결, 이들의 생산성 향상에 목적이 있다”라고 강조했다.

예를 들어, 나사의 챗봇 중 하나는 딥 스페이스 네트워크(Deep Space Network) 엔지니어들이 안테나의 위치를 더 빨리 찾도록 도울 뿐이다. 캐피탈 원의 경우, 고객들이 은행 잔고 확인에 봇을 사용한다.

챗봇은 사람들이 데이터를 탐색하기 위해 사용하는 인터페이스이다. 이런 목적이 아니라면, 봇은 유용하고 적합한 도구가 될 수 없다. 도델린은 “목적이 무엇이든, 범위를 좁힐 수록 성공 확률이 높아진다”라고 말했다.

그러나 목적의 범위를 줄인다고 대상 청중이 줄어드는 것은 아니다. 버라이즌의 아쇼크 쿠마(Ashok Kumar) 디지털 VP는 마이 버라이즌 앱(My Verizon App)과 마이 파이오스 앱(My Fios App)의 챗봇에 대해 동일한 핵심 엔진의 각기 다른 인스턴스 2종이라고 설명했다.

그에 따르면 이들 봇이 자연어 훈련과 관련된 문제를 초래할 수도 있다. 버라이즌 모바일과 파이오스TV 고객들에게 같은 단어지만 의미가 다른 단어들이 존재하기 때문이다. 그러나 비즈니스 니즈는 동일하다. 즉 동일한 봇으로 두 문제를 모두 해결할 수도 있다.

소더스트롬은 “지능형 디지털 비서는 사람들을 도와주는 역할을 한다. 즉 과학자를 위한 비서, 엔지니어를 위한 비서, 비즈니스 부문 종사자를 위한 봇, 마케팅 전문가를 위한 또 다른 봇이 존재할 수 있다”라고 설명했다. 설명에 따르면 나사는 여러 다양한 청중들을 위해 더 쉽게 봇을 빌드할 수 있도록 독자 개발한 탬플릿을 사용하고, 가능할 때마다 일관된 사용자 인터페이스를 적용하고 있다.

적합한 플랫폼을 선택한다
대상 사용자와 해결할 문제를 파악했다면, 다음 단계는 사용자가 봇 연결에 선호하는 플랫폼을 선택하는 것이다. 이는 음성, 문자 메시지, 웹 등 여러 형태에 대응 및 응답할 수 있는 챗봇을 개발해야 한다는 의미가 될 수도 있다. 그런데 대상 청중에게 가장 좋은 봇이 팀에게는 ‘최상’이 되지 못할 수도 있다.

예를 들어, 나사 개발자들은 슬랙에서 테스트를 한다. 그러나 소더스트롬은 “우리는 여기에 더해 웹사이트도 만들었다. 슬랙을 사용하지 않는 사람들도 있기 때문에 직접 URL을 방문해 봇을 이용할 수 있도록 만든 것이다”라고 설명했다.

나사는 필요에 따라 봇을 사용할 플랫폼을 바꾼다. 그 결과, 제트 추진 연구소만 예로 들어도 타이핑, 텍스트, 웹사이트, 음성으로 각각 이용할 수 있는 십여 종의 챗봇을 운영하고 있다. 그는 “봇이 위치한 장소와 상관없이, 사람들이 봇으로부터 필요한 대답을 얻을 수 있도록 봇을 구현하기 원한다”라고 강조했다.

‘시티즌 과학자’들에게 화성에 대한 정보를 제공하는 봇은 사실 알렉사 앱이다. 일반적으로 음성 비서는 챗봇으로 간주하지 않는다. 챗봇은 문자에 ‘방점’이 찍혀 있기 때문이다. 그러나 소더스트롬은 두 기술을 동일하게 간주한다.

그는 이에 대해 “모두 사람들의 상호작용을 가능한 쉽게 만드는 데 목적이 있다. 음성으로만 이용할 수 있다면 그것이 유일한 선택지일 뿐이다. 음성과 텍스트, 타이핑으로 이용할 수 있다면 선택지가 다양한 것이다. 어느 것이든 더 간편한 것을 이용한다”라고 설명했다.

성과 척도를 규정한다
다음 주목할 사항은 ‘수치’ 또는 ‘통계’다. C레벨 경영진이나 다른 경영진이 챗봇 프로젝트에서 기대하는 ROI는 무엇일까 봇의 ‘금전적 가치’를 입증하기 아주 어려울 수 있다.

캐피탈 원은 2017년 3월 텍스트 기반의 잔고 확인 챗봇에 대한 파일럿 프로젝트를 시작했다. 그리고 1년 후 알렉사 스킬을 추가시켰다. 그러나 도델린은 아직까지 HR 효율성이나 고객 이익 관련 ‘통계’를 획득하지 못했다. 올 가을까지 이런 ‘통계’가 준비되기 희망하고 있을 뿐이다.

지금 당장은 고객들이 온라인에서 봇에 부여하는 ‘평가 점수’가 훨씬 더 중요하다. 훈련이 챗봇을 더 낫게 만드는지 여부, 마케팅 부서가 자신 있게 봇을 홍보할 수 있는지 여부에 대한 ‘평가 점수’를 예로 들 수 있다. 그는 “우리가 체험하는 경험(환경)이 얼마나 좋은가? 봇에 의지할 수 있을 정도로 충분한 성공을 거뒀는가? 이런 부분들이다”라고 말했다.

나사의 경우에는 인게이지먼트(참여 및 몰입)가 중요한 성과 척도이다. 소더스트롬은 “챗봇은 ‘투자 수익(ROI: Return of Investment)’이 아닌 최종 사용자 ‘집중 수익(ROA: Return on Attention)’을 획득하는 좋은 방법이다. 사실 투자는 많지 않았기 때문이다”라고 말했다.

나사는 아주 빨리 봇을 빌드했다. 딥 스페이스 네트워크 봇의 경우 디자인, 데모, 빌드, 테스트에 2일이 소요되었을 뿐이다. 그는 “ROI 계산은 시간이 너무 많이 걸린다. 또 너무 ‘관료적’이고 절차가 번잡하다. 최종 사용자 커뮤니티와의 인게이지먼트 순간을 포착하고, 그 즉시 이를 활용할 수 있는 구조와 체계를 만드는 것이 좋다”라고 말했다.


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