2016.04.06

'상담 SW에 머신러닝 적용'··· 英 모바일 전문 은행 사례

Stephanie Overby | CIO
기업들이 AI를 고객 상담 서비스에 적용하고 있다. 고객 대응을 위해 제록스의 WDS 가상 상담원 소프트웨어를 모바일 앱에 통합한 아톰은행의 사례를 소개한다.



얼마 전 밀레니얼 세대와 소통하기 위해 개발됐다는 챗봇 테이는 마이크로소프트조차 인정한 ‘비난 받아 마땅한, 부적절한 표현과 이미지’를 트위터에 올렸다. 이 사건은 각종 미디어 헤드라인을 장식했다.

그러나 AI 기술이 모두 문제를 일으키는 것은 아니다. 다른 기업들은 AI를 현 고객 및 잠재 고객과 상호작용하기 위해 별다른 문제없이 사용하고 있다. 그 중 영국계 신생 모바일 전문 은행인 아톰은행은 최근 자사 모바일 앱에 제록스의 WDS 가상 상담원 소프트웨어를 통합했다.

이 머신러닝 기반의 소프트웨어는 고객이 앱에서 셀프 상담 서비스를 받을 수 있도록 지원한다. 해당 소프트웨어는 데이터를 분석하고 실제 상담원의 고객 문제 처리 방식을 모방해 고객의 요청을 확인·해결하기 위한 목적으로 2년 전쯤 도입됐다. 그 사이 시간이 지나면서 프로그래밍 없이도 고객 문제를 이해·해결할 수 있을 정도로 해당 소프트웨어의 AI가 발달하게 됐다.

아톰은행은 고객이 모바일 앱 안에서 기대하는 모든 서비스를 제공하고자 했다. 아톰은행의 COO인 스튜어트 브롬리는 “우리의 핵심 원리·원칙 중 하나는 고객이 앱 안에서 모든 것을 할 수 있게 지원하는 것이다. 당연히 고객은 앱을 벗어나지 않고도 도움을 받을 수 있어야 한다. 이와 동시에 회사는 도움을 제공할 때 사용자는 누구인지, 어디에 있는지, 사용 중인 기기는 무엇인지 전부 알고 있어야 한다. 그렇기 때문에 이러한 도움은 상황과 고객에게 맞춰 진다”라고 말했다.

가상 상담원 고객 서비스가 시장에서 다양하게 제공되고 있었지만, 브롬리는 자사의 경우 검증된 시스템을 원했다고 밝혔다. 그는 “우리 데이터와 분석의 경우 체계적이지 않았다는 점, 모바일 부문에서는 WDS가 낫다는 점, 그런 점을 중요하게 생각했다”라고 말했다. 브롬리는 “WDS는 그 어느 소프트웨어도 갖추지 못 한, 휴대폰, 네트워크, 기기 관련 전문 지식을 보유하고 있었다”라고 덧붙였다.

모바일 고객 상담의 한계
오프라인 지점이 없어지고 온라인 서비스가 제공되면서 고객들은 은행 서비스를 편리하게 이용할 수 있게 됐지만 은행 입장에서는 몇 가지 문제가 생겼다. 브롬리는 “모바일 고객 서비스 제공은 처음 구축된 이후에도 줄곧 복잡하다. ‘관리할 수 있는’ 자사 앱에 대해 알아야 할 뿐 아니라, ‘관리할 수 없는’ 다양한 기기와 기타 OS도 이해해야 하기 때문이다. 게다가 IT는 지속적으로 발전하고 있으며, 변화의 속도 역시 더욱 빨라지고 있다”라고 진단했다.

3D 렌더링 엔진으로 구축되고 동작하는 은행의 모바일 뱅킹 앱은 지속적으로 테스트를 필요로 한다. 브롬리는 “매일같이 새로운 빌드를 만든다”라면서 “테스트는 중요하다. 고객들은 개선된 서비스를 보면 관대해지지만 개선 과정에서 발생하는 불편함은 참지 않는다. 우리는 고릴라 테스트 방식을 활용하며, 빌드 발표 때마다 잠재 고객 위주로 중심 집단을 관찰한다. 발표 후에는 핵심 고객들도 앞으로의 기능을 개발하는 데 적극 참여할 수 있게 운영한다”라고 말했다.

브롬리는 반면 변화하는 환경에 맞춰 계속해서 발전하는 머신러닝 덕분에 회사의 가상 상담원 소프트웨어는 관리가 한결 쉽다고 덧붙였다. 

예를 들어 WDS 소프트웨어의 경우 고객의 모든 질문에 다양한 해결책을 제공한다. 이 소프트웨어는 과거에 유사 질문을 어떻게 해결했는지 분석해 연관성이 높은 순서대로 해결책을 제시하는 방식으로 작동한다. 답변이 처리될 때마다 애널리틱스 기능이 업데이트 되면서 정확성도 조금씩 향상되고 있다.

그러나 이 시스템에도 한계는 있다. 브롬리는 “머신러닝이 항상 옳다는 생각을 하지 않았으면 좋겠다. 머신러닝도 고객의 의향을 착각할 수 있다”라고 조언했다. 그는 “고객에게 셀프 서비스를 제공하되, 실시간 채팅, 메시지, 음성, 동영상 등의 채널을 통해 별도의 지원도 제공해야 한다. 이러한 채널에 활용되는 머신러닝을 이용해 패턴 분석에도 만전을 기해야 할 것”이라고 말했다. ciokr@idg.co.kr 



2016.04.06

'상담 SW에 머신러닝 적용'··· 英 모바일 전문 은행 사례

Stephanie Overby | CIO
기업들이 AI를 고객 상담 서비스에 적용하고 있다. 고객 대응을 위해 제록스의 WDS 가상 상담원 소프트웨어를 모바일 앱에 통합한 아톰은행의 사례를 소개한다.



얼마 전 밀레니얼 세대와 소통하기 위해 개발됐다는 챗봇 테이는 마이크로소프트조차 인정한 ‘비난 받아 마땅한, 부적절한 표현과 이미지’를 트위터에 올렸다. 이 사건은 각종 미디어 헤드라인을 장식했다.

그러나 AI 기술이 모두 문제를 일으키는 것은 아니다. 다른 기업들은 AI를 현 고객 및 잠재 고객과 상호작용하기 위해 별다른 문제없이 사용하고 있다. 그 중 영국계 신생 모바일 전문 은행인 아톰은행은 최근 자사 모바일 앱에 제록스의 WDS 가상 상담원 소프트웨어를 통합했다.

이 머신러닝 기반의 소프트웨어는 고객이 앱에서 셀프 상담 서비스를 받을 수 있도록 지원한다. 해당 소프트웨어는 데이터를 분석하고 실제 상담원의 고객 문제 처리 방식을 모방해 고객의 요청을 확인·해결하기 위한 목적으로 2년 전쯤 도입됐다. 그 사이 시간이 지나면서 프로그래밍 없이도 고객 문제를 이해·해결할 수 있을 정도로 해당 소프트웨어의 AI가 발달하게 됐다.

아톰은행은 고객이 모바일 앱 안에서 기대하는 모든 서비스를 제공하고자 했다. 아톰은행의 COO인 스튜어트 브롬리는 “우리의 핵심 원리·원칙 중 하나는 고객이 앱 안에서 모든 것을 할 수 있게 지원하는 것이다. 당연히 고객은 앱을 벗어나지 않고도 도움을 받을 수 있어야 한다. 이와 동시에 회사는 도움을 제공할 때 사용자는 누구인지, 어디에 있는지, 사용 중인 기기는 무엇인지 전부 알고 있어야 한다. 그렇기 때문에 이러한 도움은 상황과 고객에게 맞춰 진다”라고 말했다.

가상 상담원 고객 서비스가 시장에서 다양하게 제공되고 있었지만, 브롬리는 자사의 경우 검증된 시스템을 원했다고 밝혔다. 그는 “우리 데이터와 분석의 경우 체계적이지 않았다는 점, 모바일 부문에서는 WDS가 낫다는 점, 그런 점을 중요하게 생각했다”라고 말했다. 브롬리는 “WDS는 그 어느 소프트웨어도 갖추지 못 한, 휴대폰, 네트워크, 기기 관련 전문 지식을 보유하고 있었다”라고 덧붙였다.

모바일 고객 상담의 한계
오프라인 지점이 없어지고 온라인 서비스가 제공되면서 고객들은 은행 서비스를 편리하게 이용할 수 있게 됐지만 은행 입장에서는 몇 가지 문제가 생겼다. 브롬리는 “모바일 고객 서비스 제공은 처음 구축된 이후에도 줄곧 복잡하다. ‘관리할 수 있는’ 자사 앱에 대해 알아야 할 뿐 아니라, ‘관리할 수 없는’ 다양한 기기와 기타 OS도 이해해야 하기 때문이다. 게다가 IT는 지속적으로 발전하고 있으며, 변화의 속도 역시 더욱 빨라지고 있다”라고 진단했다.

3D 렌더링 엔진으로 구축되고 동작하는 은행의 모바일 뱅킹 앱은 지속적으로 테스트를 필요로 한다. 브롬리는 “매일같이 새로운 빌드를 만든다”라면서 “테스트는 중요하다. 고객들은 개선된 서비스를 보면 관대해지지만 개선 과정에서 발생하는 불편함은 참지 않는다. 우리는 고릴라 테스트 방식을 활용하며, 빌드 발표 때마다 잠재 고객 위주로 중심 집단을 관찰한다. 발표 후에는 핵심 고객들도 앞으로의 기능을 개발하는 데 적극 참여할 수 있게 운영한다”라고 말했다.

브롬리는 반면 변화하는 환경에 맞춰 계속해서 발전하는 머신러닝 덕분에 회사의 가상 상담원 소프트웨어는 관리가 한결 쉽다고 덧붙였다. 

예를 들어 WDS 소프트웨어의 경우 고객의 모든 질문에 다양한 해결책을 제공한다. 이 소프트웨어는 과거에 유사 질문을 어떻게 해결했는지 분석해 연관성이 높은 순서대로 해결책을 제시하는 방식으로 작동한다. 답변이 처리될 때마다 애널리틱스 기능이 업데이트 되면서 정확성도 조금씩 향상되고 있다.

그러나 이 시스템에도 한계는 있다. 브롬리는 “머신러닝이 항상 옳다는 생각을 하지 않았으면 좋겠다. 머신러닝도 고객의 의향을 착각할 수 있다”라고 조언했다. 그는 “고객에게 셀프 서비스를 제공하되, 실시간 채팅, 메시지, 음성, 동영상 등의 채널을 통해 별도의 지원도 제공해야 한다. 이러한 채널에 활용되는 머신러닝을 이용해 패턴 분석에도 만전을 기해야 할 것”이라고 말했다. ciokr@idg.co.kr 

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