2021.10.12

"2028년까지 연 35%씩 성장"··· 꼭 알아야 할 'AI 챗봇' 상식

Maria Korolov | CIO
고객 서비스부터 직원 인터페이스까지 다양한 영역에서 인공지능(AI)과 결합된 챗봇 사용이 크게 증가하고 있다. 
 
ⓒGetty Images

챗봇이란?
챗봇(Chatbot)은 텍스트 또는 음성을 통해 사용자와 대화할 수 있도록 설계된 소프트웨어 애플리케이션이다. 가상 에이전트, 인터랙티브 에이전트, 디지털 어시스턴트, 대화형 AI라고도 하는 챗봇은 애플리케이션과 웹사이트, 메시징 플랫폼에 통합돼 실제 사람 에이전트가 없어도 사용자를 지원할 수 있다. 

컨스텔레이션 리서치(Constellation Research)의 VP 겸 수석 애널리스트 리즈 밀러에 따르면 챗봇은 자연어 처리(NLP) 애플리케이션이다. 그는 “통상 텍스트 기반이지만 음성을 기반으로 사용자와 디지털 인터페이스 간에 양방향 대화를 하는 사례가 증가하고 있다”라고 말했다. 

챗봇은 사용자 메뉴 옵션, 의사결정 트리, 특정 문구(예: ‘내 계정 취소’ 등)를 검색하는 키워드 기반 도구에서 시작됐다. 현재는 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 결합해 더욱더 사람 간의 대화와 유사한 경험을 만들고 있다.

AI 시스템이 발전하면서 챗봇 사용도 크게 증가할 전망이다. 모르도 인텔리전스(Mordor Intelligence)는 전 세계 챗봇 시장이 2021년부터 2028년까지 연간 35%씩 성장해 1,020억 달러 규모에 달할 것이라고 예상했다. 

챗봇 사례
챗봇은 웹사이트, 소셜 미디어 플랫폼, 기업 커뮤니케이션 시스템 등 고객용/직원용 플랫폼 및 커뮤니케이션 채널에서 사용된다. CRM, CX, HR, 지원 데스크 플랫폼 등 주요 기업 소프트웨어 시스템에 도입되는 사례도 늘고 있다. 

많이 하는 질문(FAQ)에 답변하는 데 쓰이며, NLP 엔진을 사용하여 특이한 표현이 포함된 질문을 이해할 수 있다. 또 고객이나 직원에게 일반적인 작업을 안내하거나 또는 제품 및 서비스 사용 방법을 가르칠 때 챗봇을 사용할 수 있다. 

다음은 챗봇의 사용 사례다.

• WHO의 왓츠앱 챗봇 ‘헬스 얼럿(Health Alert)’은 영어, 아랍어, 힌디어, 이탈리아어, 스페인어, 기타 언어로 코로나19 관련 질문에 답변한다.

• 뱅크 오브 아메리카의 ‘에리카(Erica)’는 은행 모바일 앱에 통합돼 다양한 질문에 영어로 대답할 수 있는 더 발전된 형태의 챗봇이다. 

• 에리카와 유사한 챗봇인 ‘에노(Eno)’는 캐피털원의 웹사이트, 모바일 앱, 이메일 및 문자 메시지에서 사용할 수 있다.

• 도미노 피자의 돔(Dom)은 고객의 피자 주문을 돕는다.


주요 챗봇 사용 사례
너드리(Nerdery)의 경험 디자인 디렉터 수 존스는 챗봇의 가장 일반적인 용도는 고객 서비스라고 말했다. 이어서 의료, 금융 서비스 및 기타 여러 산업에서도 활용되고 있다고 덧붙였다. 

챗봇은 기업 내에서도 꽤 인기 있는 도구로 부상했다. 예를 들면 HR에서 사용하는 챗봇은 직원들의 휴가 및 복지 신청에 도움을 준다. IT 챗봇은 비밀번호 재설정 요청을 처리하거나 네트워크 연결 문제를 진단하는 데 도움을 준다. 또한 영업팀에서 연락해야 할 잠재 고객을 제안하거나 재무팀에서 기업 실적 관련 질문을 답변하는 데 사용할 수도 있다. 

캡제미니의 디지털 고객 경험 부문 EVP 빌 돈란은 챗봇을 처음 사용한다면 일반적이면서 비교적 간단한 문제를 목표로 삼는 게 가장 좋다고 권고했다. 

예를 들어 챗봇을 고객 서비스에 활용하는 경우 이를 간단한 요청 중 일부를 처리하는 데 사용하라면서, “이를 통해 서비스 에이전트가 더 복잡한 문제를 해결할 수 있다”라고 그는 설명했다. 

돈란은 적절한 상황에서 사용하는 동시에 인적 지원과 결합된 챗봇은 고객 만족도를 크게 높이고, 비용을 절감하며, 서비스 가용성과 효율성을 향상시킬 수 있다고 전했다. 

하지만 기업이 챗봇을 가지고 있다고 해서 고객이 반드시 챗봇을 사용하는 건 아니다. 

뉴셀러스 리서치(Nucleus Research)의 인적 자본 및 엔터프라이즈 콘텐츠 관리 부문 리서치 관리자 에블린 맥멀렌은 “대부분의 웹사이트가 (챗봇을) 갖고 있지만 경시되는 경우가 많다. 판에 박힌 대답으로 인해 사람과의 대화나 상호작용을 대체하지 못하기 때문”이라고 지적했다. 

챗봇 소프트웨어
주요 클라우드 업체는 기업이 자체 도구를 구축할 때 연결할 수 있는 챗봇 API를 제공한다. 주요 CRM 및 고객 서비스 플랫폼에 바로 내장된 챗봇뿐만 아니라 오픈소스 패키지도 사용할 수 있다. 

독립 실행형 챗봇을 제공하는 기업도 많다. 그랜드 뷰 리서치(Grand View Research)에 따르면 주요 챗봇 업체로는 세븐닷에이아이(7.ai), 아큐베이트(Acuvate), 아이보(Aivo), 아티피셜 솔루션즈(Artificial Solutions), 봇시파이(Botsify), 크리에이티브 버추얼(Creative Virtual), 이게인(eGain), IBM, 인벤타(Inbenta), 넥스트IT(Next IT), 뉘앙스(Nuance) 등이 있다. 

포레스터 리서치의 애널리스트 윌리엄 맥키온-화이트는 “자체 조사 결과, 기업에는 적어도 하나 이상의 챗봇 플랫폼이 있었다. 하지만 챗봇의 존재를 모르는 경우도 있었다”라면서, “실제로 이런 식으로 챗봇이 급증한다. 최대 13개의 챗봇 플랫폼이 내부에서 서로 경쟁하는 사례도 있었다”라고 지적했다. 

예를 들면 개발자가 작업을 자동화하는 데 도움을 주는 오픈소스 챗봇을 도입할 수 있다. 또 마이크로소프트 팀즈나 슬랙에 챗봇이 있을 수 있고, 지라 등의 다른 플랫폼에 통합돼 있을 수도 있다고 그는 언급했다. 다른 비즈니스 사용자가 세일즈포스, 서비스나우 등의 플랫폼에 통합된 챗봇 기능을 사용하기 시작할 수도 있다.

이 모든 플랫폼이 자금 지원 및 개발자의 관심을 두고 서로 경쟁한다는 의미라고 맥키온-화이트는 설명했다. 그는 “하나만 선택할 필요가 있다. 사용자를 위해 더 효과적인 플랫폼을 구축하려면 리소스를 중앙집중화해야 한다”라고 강조했다. 

챗봇과 AI
챗봇은 원래 사용자에게 간단한 메뉴 선택권을 제공하는 것에서 시작돼 특정 키워드에 반응하도록 발전했다. 맥키온-화이트는 “하지만 사람은 언어 사용에 있어 아주 창의적이다”라고 언급했다.

이를테면 동일하게 비밀번호 재설정을 원하더라도 액세스 코드를 잊어버렸다고 말하는 사람, 계정에 접속할 수 없다고 말하는 사람이 있다. 그는 “같은 의미라도 말로 표현하는 방법은 아주 많다”라고 전했다.

여기서 AI가 등장한다. NLP는 시스템이 문자나 구어의 의미(변형된 표현 포함)를 이해할 수 있도록 하는 머신러닝의 하위 집합이다. 이를 위해서는 데이터 세트를 사용해 AI나 머신러닝 기반의 챗봇을 학습시켜야 한다. 일반적으로 학습용 데이터 세트가 클수록, 그리고 도메인이 좁을수록 챗봇이 더 정확하고 유용해진다.

맥키온-화이트는 “(이를 통해) 서로 다른 표현의 유사성을 점점 더 정확하게 파악할 수 있게 된다. 그러나 챗봇과 관련된 부정적인 사례는 여전히 있다. 대화가 그만큼 어렵기 때문이다. 어린아이에게 사전을 던져주고 복잡한 문제를 처리하라고 말하는 것과 같다”라고 말했다.

따라서 기업들은 챗봇에서 미흡한 부분을 찾고 이를 지속적으로 개선시켜야 한다. 그래야 큰 성과를 낼 수 있다고 그는 조언했다. ciokr@idg.co.kr



 



2021.10.12

"2028년까지 연 35%씩 성장"··· 꼭 알아야 할 'AI 챗봇' 상식

Maria Korolov | CIO
고객 서비스부터 직원 인터페이스까지 다양한 영역에서 인공지능(AI)과 결합된 챗봇 사용이 크게 증가하고 있다. 
 
ⓒGetty Images

챗봇이란?
챗봇(Chatbot)은 텍스트 또는 음성을 통해 사용자와 대화할 수 있도록 설계된 소프트웨어 애플리케이션이다. 가상 에이전트, 인터랙티브 에이전트, 디지털 어시스턴트, 대화형 AI라고도 하는 챗봇은 애플리케이션과 웹사이트, 메시징 플랫폼에 통합돼 실제 사람 에이전트가 없어도 사용자를 지원할 수 있다. 

컨스텔레이션 리서치(Constellation Research)의 VP 겸 수석 애널리스트 리즈 밀러에 따르면 챗봇은 자연어 처리(NLP) 애플리케이션이다. 그는 “통상 텍스트 기반이지만 음성을 기반으로 사용자와 디지털 인터페이스 간에 양방향 대화를 하는 사례가 증가하고 있다”라고 말했다. 

챗봇은 사용자 메뉴 옵션, 의사결정 트리, 특정 문구(예: ‘내 계정 취소’ 등)를 검색하는 키워드 기반 도구에서 시작됐다. 현재는 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 결합해 더욱더 사람 간의 대화와 유사한 경험을 만들고 있다.

AI 시스템이 발전하면서 챗봇 사용도 크게 증가할 전망이다. 모르도 인텔리전스(Mordor Intelligence)는 전 세계 챗봇 시장이 2021년부터 2028년까지 연간 35%씩 성장해 1,020억 달러 규모에 달할 것이라고 예상했다. 

챗봇 사례
챗봇은 웹사이트, 소셜 미디어 플랫폼, 기업 커뮤니케이션 시스템 등 고객용/직원용 플랫폼 및 커뮤니케이션 채널에서 사용된다. CRM, CX, HR, 지원 데스크 플랫폼 등 주요 기업 소프트웨어 시스템에 도입되는 사례도 늘고 있다. 

많이 하는 질문(FAQ)에 답변하는 데 쓰이며, NLP 엔진을 사용하여 특이한 표현이 포함된 질문을 이해할 수 있다. 또 고객이나 직원에게 일반적인 작업을 안내하거나 또는 제품 및 서비스 사용 방법을 가르칠 때 챗봇을 사용할 수 있다. 

다음은 챗봇의 사용 사례다.

• WHO의 왓츠앱 챗봇 ‘헬스 얼럿(Health Alert)’은 영어, 아랍어, 힌디어, 이탈리아어, 스페인어, 기타 언어로 코로나19 관련 질문에 답변한다.

• 뱅크 오브 아메리카의 ‘에리카(Erica)’는 은행 모바일 앱에 통합돼 다양한 질문에 영어로 대답할 수 있는 더 발전된 형태의 챗봇이다. 

• 에리카와 유사한 챗봇인 ‘에노(Eno)’는 캐피털원의 웹사이트, 모바일 앱, 이메일 및 문자 메시지에서 사용할 수 있다.

• 도미노 피자의 돔(Dom)은 고객의 피자 주문을 돕는다.


주요 챗봇 사용 사례
너드리(Nerdery)의 경험 디자인 디렉터 수 존스는 챗봇의 가장 일반적인 용도는 고객 서비스라고 말했다. 이어서 의료, 금융 서비스 및 기타 여러 산업에서도 활용되고 있다고 덧붙였다. 

챗봇은 기업 내에서도 꽤 인기 있는 도구로 부상했다. 예를 들면 HR에서 사용하는 챗봇은 직원들의 휴가 및 복지 신청에 도움을 준다. IT 챗봇은 비밀번호 재설정 요청을 처리하거나 네트워크 연결 문제를 진단하는 데 도움을 준다. 또한 영업팀에서 연락해야 할 잠재 고객을 제안하거나 재무팀에서 기업 실적 관련 질문을 답변하는 데 사용할 수도 있다. 

캡제미니의 디지털 고객 경험 부문 EVP 빌 돈란은 챗봇을 처음 사용한다면 일반적이면서 비교적 간단한 문제를 목표로 삼는 게 가장 좋다고 권고했다. 

예를 들어 챗봇을 고객 서비스에 활용하는 경우 이를 간단한 요청 중 일부를 처리하는 데 사용하라면서, “이를 통해 서비스 에이전트가 더 복잡한 문제를 해결할 수 있다”라고 그는 설명했다. 

돈란은 적절한 상황에서 사용하는 동시에 인적 지원과 결합된 챗봇은 고객 만족도를 크게 높이고, 비용을 절감하며, 서비스 가용성과 효율성을 향상시킬 수 있다고 전했다. 

하지만 기업이 챗봇을 가지고 있다고 해서 고객이 반드시 챗봇을 사용하는 건 아니다. 

뉴셀러스 리서치(Nucleus Research)의 인적 자본 및 엔터프라이즈 콘텐츠 관리 부문 리서치 관리자 에블린 맥멀렌은 “대부분의 웹사이트가 (챗봇을) 갖고 있지만 경시되는 경우가 많다. 판에 박힌 대답으로 인해 사람과의 대화나 상호작용을 대체하지 못하기 때문”이라고 지적했다. 

챗봇 소프트웨어
주요 클라우드 업체는 기업이 자체 도구를 구축할 때 연결할 수 있는 챗봇 API를 제공한다. 주요 CRM 및 고객 서비스 플랫폼에 바로 내장된 챗봇뿐만 아니라 오픈소스 패키지도 사용할 수 있다. 

독립 실행형 챗봇을 제공하는 기업도 많다. 그랜드 뷰 리서치(Grand View Research)에 따르면 주요 챗봇 업체로는 세븐닷에이아이(7.ai), 아큐베이트(Acuvate), 아이보(Aivo), 아티피셜 솔루션즈(Artificial Solutions), 봇시파이(Botsify), 크리에이티브 버추얼(Creative Virtual), 이게인(eGain), IBM, 인벤타(Inbenta), 넥스트IT(Next IT), 뉘앙스(Nuance) 등이 있다. 

포레스터 리서치의 애널리스트 윌리엄 맥키온-화이트는 “자체 조사 결과, 기업에는 적어도 하나 이상의 챗봇 플랫폼이 있었다. 하지만 챗봇의 존재를 모르는 경우도 있었다”라면서, “실제로 이런 식으로 챗봇이 급증한다. 최대 13개의 챗봇 플랫폼이 내부에서 서로 경쟁하는 사례도 있었다”라고 지적했다. 

예를 들면 개발자가 작업을 자동화하는 데 도움을 주는 오픈소스 챗봇을 도입할 수 있다. 또 마이크로소프트 팀즈나 슬랙에 챗봇이 있을 수 있고, 지라 등의 다른 플랫폼에 통합돼 있을 수도 있다고 그는 언급했다. 다른 비즈니스 사용자가 세일즈포스, 서비스나우 등의 플랫폼에 통합된 챗봇 기능을 사용하기 시작할 수도 있다.

이 모든 플랫폼이 자금 지원 및 개발자의 관심을 두고 서로 경쟁한다는 의미라고 맥키온-화이트는 설명했다. 그는 “하나만 선택할 필요가 있다. 사용자를 위해 더 효과적인 플랫폼을 구축하려면 리소스를 중앙집중화해야 한다”라고 강조했다. 

챗봇과 AI
챗봇은 원래 사용자에게 간단한 메뉴 선택권을 제공하는 것에서 시작돼 특정 키워드에 반응하도록 발전했다. 맥키온-화이트는 “하지만 사람은 언어 사용에 있어 아주 창의적이다”라고 언급했다.

이를테면 동일하게 비밀번호 재설정을 원하더라도 액세스 코드를 잊어버렸다고 말하는 사람, 계정에 접속할 수 없다고 말하는 사람이 있다. 그는 “같은 의미라도 말로 표현하는 방법은 아주 많다”라고 전했다.

여기서 AI가 등장한다. NLP는 시스템이 문자나 구어의 의미(변형된 표현 포함)를 이해할 수 있도록 하는 머신러닝의 하위 집합이다. 이를 위해서는 데이터 세트를 사용해 AI나 머신러닝 기반의 챗봇을 학습시켜야 한다. 일반적으로 학습용 데이터 세트가 클수록, 그리고 도메인이 좁을수록 챗봇이 더 정확하고 유용해진다.

맥키온-화이트는 “(이를 통해) 서로 다른 표현의 유사성을 점점 더 정확하게 파악할 수 있게 된다. 그러나 챗봇과 관련된 부정적인 사례는 여전히 있다. 대화가 그만큼 어렵기 때문이다. 어린아이에게 사전을 던져주고 복잡한 문제를 처리하라고 말하는 것과 같다”라고 말했다.

따라서 기업들은 챗봇에서 미흡한 부분을 찾고 이를 지속적으로 개선시켜야 한다. 그래야 큰 성과를 낼 수 있다고 그는 조언했다. ciokr@idg.co.kr



 

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