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전문 번역에서 고객 대응까지··· NLP 성공 사례 5선

2022.09.20 Thor Olavsrud  |  CIO
데이터는 이제 중요한 상품이자 자산이다. 2022년 CIO 현황 보고서에 따르면 IT 리더 중 35%가 올 해 자체 조직에서 데이터 분석이 대부분의 IT 투자를 견인할 것이라고 밝혔으며, 58%는 내년에 데이터 분석 활용이 확산할 것이라고 밝혔다.

데이터는 다양한 형태를 가지지만, 아마도 가장 큰 미개발 데이터 풀은 텍스트일 것이다. 소셜 피드는 말할 것도 없이 특허, 제품 사양, 학문적 출판물, 시장 조사, 뉴스는 모두 텍스트가 주된 구성요소이며 텍스트의 양은 지속적으로 증가하고 있다. 

‘파운드리(Foundry)의 2022년 데이터 및 분석 조사’에 따르면 IT 리더 중 36%는 이런 비구조적 데이터 관리가 가장 큰 문제라고 생각하고 있다. 조사 기업 럭스 리서치(Lux Research)는 NLP 기술, 특히 토픽 모델링이 데이터의 가치를 발현하기 위한 핵심 도구가 되고 있다고 밝히기도 했다.

NLP는 컴퓨터가 언어를 이해, 처리, 생성할 수 있도록 훈련시키는 AI의 한 영역이다. 검색 엔진, 기계 번역 서비스, 음성 비서는 모두 NLP에 기반한다. 예를 들어, 토픽 모델링은 단어를 그룹화하여 특정 개념의 하위 범주로 분류하는 NLP 기법이다. 

럭스 리서치에 따르면 토픽 모델링을 통해 조직이 문서와 특정 주제를 연계시킨 후 시간이 지남에 따라 한 주제의 증가 트렌드 등의 데이터를 추출할 수 있다. 또 토픽 모델링을 사용하면 주어진 문서에 대해 ‘지문’을 수립한 후 유사한 지문을 가진 다른 문서를 발견할 수 있다.

비즈니스 부문에서 AI에 대한 관심이 커지면서 조직들이 텍스트 문서 등의 비구조적 데이터의 가치를 발현하기 위해 NLP로 눈을 돌리기 시작했다. 마켓앤마켓(Markets and Markets)은 NLP 시장이 2022년의 157억 달러에서 2027년에는 494억 달러까지 성장해 해당 기간의 CAGR이 25.7%가 될 것으로 전망했다.

자연어 처리를 활용하여 비즈니스 성과를 창출하는 5가지 사례를 살펴본다.
 
Image Credit : Getty Images Bank

NLP를 활용해 글로벌 규모로 운영하는 엘리 릴리(Eli Lilly)
다국적 제약기업 엘리 릴리는 자연어 처리를 활용하여 전 세계 3만 명 이상의 직원들이 시의적절한 정보를 내부 및 외부적으로 공유하도록 지원하고 있다. 해당 기업은 NLP와 딥러닝, 검증된 API 계층을 통해 콘텐츠 번역을 생성하는 자체 개발 IT 솔루션인 릴리 트랜슬레이트(Lilly Translate)를 개발했다.

릴리는 수 년 동안 외주 번역 서비스 기업들을 활용해 내부 번역 자료부터 규제 기관용 공식 기술 문서 등을 번역했다. 현재, 릴리 트랜슬레이트 서비스는 사용자와 시스템을 위해 워드(Word), 엑셀(Excel), 파워포인트(PowerPoint), 텍스트의 실시간 번역을 제공하고 문서 서식은 그대로 유지한다. 

생명공학과 릴리 콘텐츠로 훈련된 딥러닝 언어 모델은 번역 정확도를 개선하는 데 도움이 되며, 릴리는 기업 전용 용어와 산업 전문 용어도 인식한다.

엘리 릴리의 부사장 겸 정보 및 디지털 솔루션 정보 책임자 티모시 F. 콜먼은 “릴리 트랜슬레이트는 HR부터 기업 감사 서비스, 윤리 및 준법감시 핫라인, 재무, 영업 및 마케팅, 규제 사한 등 기업의 모든 영역에 관여하고 있다. 시간이 크게 절약된다. 현재 번역은 수 주가 아니라 몇 초 만에 완료된다”라고 말했다.

◆ 열정 프로젝트를 지원하라. 릴리 트랜슬레이트는 LRA(Lilly Regulatory Affairs) 포트폴리오의 불편사항을 해결하는고자 했던 한 호기심 많은 소프트웨어 엔지니어에 의한 열정 프로젝트로써 시작되었다. 기업은 과거 지속적으로 번역 서비스 지연 및 마찰을 경험했다. 콜먼은 동료 및 관리자들과 아이디어와 기술 비전을 공유했고, 이 툴에 대한 투자를 지지한 ELGRAI(Eli Lilly Global Regulatory Affairs International)의 경영진으로부터 프로젝트 지원을 즉시 확보했다.

콜먼은 “[그 아이디어는] 이머징 테크놀로지를 탐구하고 배울 기회와 잘 결합됐다. 이런 좋은 기회를 통해 릴리의 소프트웨어 엔지니어를 선발하여 운용했으며, 처음에는 훌륭한 학습 기회로 작용했다”라고 말했다.

NLP를 사용한 계약을 분석하는 액센츄어(Accenture)
액센츄어는 법률 분석을 위해 자연어 처리를 활용하고 있다. 해당 기업의 ALICE(Accenture Legal Intelligent Contract Exploration) 프로젝트는 회사의 법률 조직이 계약 조항 검색 등 수백만 개의 계약서에서 텍스트 검색을 수행하는 데 도움이 된다.

ALICE는 의미론적 유사성에 기초하여 단어들 사이의 비교를 용이하게 하는 ‘워드 임베딩(Word Embedding)’이라는 NLP 기법을 사용한다. 이 모델은 계약서를 단락별로 살펴보고 키워드를 찾아 해당 단락이 특정 계약 조항 유형과 관련성이 있는지 여부를 판단한다. 예를 들어, ‘홍수’, ‘지진’, ‘재난’ 등의 단어는 주로 ‘불가항력’이라는 조항에서 발생한다.

액센추어의 디지털 비즈니스 전환, 운영, 기업 분석 글로벌 상무이사 마이크 메어스카는 “이 기능을 지속적으로 활용하며 확장 및 개선하면서 사용 사례가 증가했고, 우리가 가진 데이터에서 가치를 얻는 새로운 방법을 찾고 있다”라고 말했다.

액센추어는 이 프로젝트로 인해 변호사들이 특정 정보를 찾기 위해 문서를 읽느라 소요되는 시간이 크게 감소했다고 밝혔다.

◆ NLP 도입을 두려워하지 말라. 메어스카는 “혁신이 문화의 일부라면 실패를 두려워할 수 없다. 실험하고 반복하자”라고 말했다.

버라이존의 고객 요청 처리를 돕는 NLP
버라이존의 BSA(Business Service Assurance) 그룹은 자연어 처리와 딥러닝을 사용하여 고객 요청 댓글 처리를 자동화하고 있다. 해당 그룹은 월 10만 건의 요청을 받는다. 버라이존의 IT 그룹인 GTS(Global Technology Solutions)가 AIEDWSA(AI-Enabled Digital Worker for Service Assurance)를 개발하기 전에는 이를 개별적으로 읽고 조치를 취해야 했다.

디지털 워커(Digital Worker)는 네트워크 기반 딥러닝 기법과 NLP를 결합하여 주로 이메일과 버라이존의 웹 포털에 통해 등장하는 수리 티켓을 판독한다. 기존 티켓 상태에 대한 보고 또는 수리 진행상황 업데이트 등 보편적인 요청에 자동으로 대응한다. 복잡한 문제는 인간 엔지니어에게 전달된다.

VBG(Verizon Business Group)의 GTS의 시스템 엔지니어링 이사 스테판 토스는 “이런 요청에 대한 대응을 자동화함으로써 우리는 수 시간이 아니라 수 분 안에 대응한다”라고 말했다.

2020년 2월, 버라이존은 디지털 워커를 통해 전년도 2/4분기 이후로 월 약 1만 노동 시간을 절약했다고 밝혔다.

◆ 오픈소스로 살펴보라. 토스는 “주위를 둘러보고 비즈니스 파트너들과 연계하면 기회를 찾을 수 있을 것이라 생각한다. 오픈소스를 살펴보고 실험을 한 후에 플랫폼에 대규모 재정 투자를 수행하라. 우리는 오픈소스에서 많은 기회를 찾았다”라고 말했다.

NLP 기반 AI를 통해 고객 정서를 추적하는 GWL(Great Wolf Lodge)
병원 및 접객 체인 GAIL(Great Wolf Lodge’s Artificial Intelligence Lexicographer)은 월간 보고서에서 댓글을 자세히 살펴보고 작성자가 순 추천자, 비방자, 중립적 당사자인지 여부를 판단한다.

자연어 처리를 활용하는 AI는 구체적인 고객 접촉과 관련해 6만 7,000건 이상의 리뷰에 대해 훈련을 받았다. GAIL은 클라우드에서 구동하고 내부적으로 개발한 알고리즘을 사용한 후, GAIL이 조사 응답자가 GWL에 관해 그렇게 느낀 이유를 알 수 있는 핵심 요소를 찾아낸다. 2019년 9월 현재, GWL은 GAIL이 95% 정확도로 결정을 내릴 수 있다고 밝혔다. GWL은 아직 GAIL이 이해할 수 없는 소량의 정보에 대해 전통적인 텍스트 분석을 사용한다.

GWL의 CIO 에드워드 말리노우스키는 “우리는 모든 지점에서 고객들과 더욱 잘 소통하고자 NLP에 주목했다”라고 말했다.

GWL의 비즈니스 운영팀은 GAIL에 의해 생성된 인사이트를 사용하여 서비스를 미세 조정한다. 해당 기업은 현재 GWL 서비스에 관한 고객이 자주 묻는 질문에 답하는 챗봇을 조사하고 있다.

◆ 기술을 위한 기술을 피하라. 기술과 실용성의 균형이 적절하고 비즈니스 목표에 적합한 도구를 선택한다. 말리노우스키는 “문제를 찾으면서 무엇이 도움이 되는지 신중하게 생각해야 한다”라고 말했다.

NLP를 통해 클레임을 신속하게 해결하는 애트나(Aetna)
건강보험사 애트나는 각 계약의 지불금, 공제, 추가 비용 설명에 관한 메모 판독을 자동으로 수행하고 가격을 계산한 후 클레임을 업데이트하기 위해 ACPC(Auto-adjudication of Complex Provider Contracts) 애플리케이션을 개발했다.

이 애플리케이션은 자연어 처리 처리와 특수 데이터베이스 소프트웨어를 결합하여 지불금 속성을 확인하고 시스템이 자동으로 읽을 수 있는 추가적인 데이터를 구성한다. 덕분에 다량의 클레임도 하룻밤 사이에 해결할 수 있다.

이 애플리케이션을 통해 애트나는 50명의 클레임 중재 인력을 더 높은 수준의 사고와 의료 제공자들 사이의 추가적인 조율이 필요한 계약 및 클레임에 다시 집중시킬 수 있었다.

“결국 최종 사용자를 위한 더 나은 경험을 제공하는 것이 중요하다”라고 말하면서 애트나의 CTO 클라우스 젠슨은 말했다. 그는 이어 이 소프트웨어가 의료 제공자 및 환자를 위한 의료 생태계에서 더 나은 파트너가 되는 데 도움이 된다고 덧붙였다. 

2019년 7월을 기준으로, 애트나는 이 애플리케이션 덕분에 연간 600만 달러의 처리 및 재작업 비용을 절약할 수 있을 것으로 분석했다.

◆ 초점을 좁히고 시간을 가지라. 좁은 문제를 해결하는 AI를 구현하는 것이 아직은 바람직하다. 광범위한 솔루션은 흐리멍텅하며 궁극적으로 실패할 것이라고 말하면서 젠슨은 애트나가 사업에 일반적인 AI를 적용하려 했다면 실패했을 것이라고 덧붙였다. 또한 애트나는 수 개월에 걸쳐 프로세스를 마련하고 규칙을 명문화한 후 앱을 테스트했다. 젠슨은 많은 사람들이 속도를 늦추고 제대로 할 인내심이 없다고 말했다. ciokr@idg.co.kr
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