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달아오르는 AI 전장 ··· IT 거대 기업들의 다음 수(手)는?

2017.05.26 Peter Sayer  |  IDG News Service


관절염 의료 연구에 투자하고, 관절염 환자들에게 도움이 되는 정보를 제공하는 자선 재단인 영국의 애쓰리티스 리서치(Arthritis Research)도 이런 조직이다. 이 재단은 IMB 왓슨 컨버세이션(Watson Conversation) API를 이용, 관절 통증에 대한 질문에 대답하고, 통증을 완화시킬 방법을 제안할 가상 비서를 개발하고 있다.

이 재단은 두 가지 목표를 갖고 있다. 첫째, 전화 지원 인력의 업무 부담을 줄이는 것이다. 둘째, 향후 다른 서비스를 전달할 수도 있는 새로운 대화 채널을 만드는 것이다. 이 재단의 가상 비서는 지금까지 가장 흔한 50개 근골격 증상 질문에 대한 1,000여 개의 대답을 학습했다.

애쓰리티스 리서치의 슈리 라자니 커뮤니케이션 캠페인 매니저는 "의료 및 수술 치료, 식단에 대한 정보까지 제공할 수 있도록 성능을 향상시키고 있다"라고 설명했다.

재단은 약 300명의 사용자를 대상으로 한 1차 테스트를 포함, 초기 개발에 5개월이라는 시간을 투자했다. 그러나 아직 일반에 공개할 준비가 되어있지 않다. 현재 두 번째로 사용자 수용도를 테스트하고 있다. 이후 올해 말쯤 웹사이트를 통해 공개할 계획이다.

한편 문제가 됐던 요소 중 하나가 명칭이다. 처음에는 '애스크 애씨(Ask Arthy)'라고 불렀다. 그러나 이제 애쓰리티스 가상 비서(Arthritis Virtual Assistant)라는 새로운 이름으로 불린다. 영국의 개인정보 보호 정책 때문이었다.

개인정보 보호 정책은 유럽 기업과 기관이 챗봇에 미국의 클라우드 서비스를 이용할 때 직면하는 위험 한 가지를 보여준다. 정책에 사용된 2,890 단어 중 약 460 단어가 아직 출시되지 않은 가상 비서에 대한 내용이다. 나머지 490 단어는 사이트 사용 약관과 관련된 경고이다. 이 두 곳을 통해 사용자에게, 가상 비서에게 말한 모든 내용이 IBM의 미국 서버로 전송되며, 따라서 대화를 하면서 자발적으로 개인 정보를 말해서는 안 된다고 경고한다. 민감한 의료 관련 질문을 한다는 점을 감안하면, 꽤 미묘한 문제일 수 있다.

은행 및 금융 산업도 새로운 형태의 고객 서비스를 위해 머신러닝을 서둘러 도입하고 있다.

최근 액센츄어(Accenture)의 조사 결과에 따르면, 미국 은행 가운데 78%가 3년 이내에 자동화 시스템으로 더 사람 같은 경험을 전달하기 위해 AI를 이용할 계획을 갖고 있다. 또 76%는 AI를 이용해 자동화 등 기술을 (고객에게) 감추는 역량을 놓고 경쟁할 것으로 예상하고 있었다.

미국에만 해당되는 이야기가 아니다. 벨기에 은행인 BNP 파리바 포티스 또한 현재 400명의 고객 센터 직원들이 처리하고 있는 질문들 중 일부에 대신 답을 할 수 있는 챗봇을 개발하고 있다.

이 은행의 소매 금융 총괄 디렉터인 마이클 안시유는 최근 한 벨기에 신문과의 인터뷰에서 "고객이 사람과의 대화를 선호하는 경우에도, 챗봇은 직원들이 더 빨리 답을 찾아 제시할 수 있도록 도움을 준다"라고 강조했다. 또 사람과 머신이 이런 식으로 밀접히 협력할 경우, 훨씬 쉽게 머신의 성능을 향상시킬 수 있다고 그는 덧붙였다.

디지털 리즈닝(Digital Reasoning)을 창업한 팀 에스테스 대표는 "자동화 기술이 사람과 협력해 사람을 지원하도록 만드는 것은 사람으로부터 의사결정을 내리는 방법을 학습하는 인프라를 구축하는 것이기도 하다"라고 설명했다.

이 회사는 머신러닝 기법을 적용, 비즈니스 정보를 분석하고, 의심스러운 거래를 식별하고, 규제 준수 측면에서 위험한 직원들의 대화를 식별해 표시하는 신쎄시스(Synthesys)라는 제품을 보유하고 있다.

에스테스는 가까운 장래에, 컴퓨터 도움 없이 이런 '분류'와 관련된 결정을 내리는 것이 비경제적인 일이 될 것이라고 예상했다.

그는 "머신에게 사람이 평가하는 패턴을 가르치고, 적용할 수 있다. 장기적으로 사람이 아예 관여하지 않는 방향으로 나갈 것이다. 2-3년이면, 사람을 대신하는 의사결정 분류 및 우선순위의 경우 머신러닝 시스템의 효과가 극대화 될 것이다. 머신이 지원하지 않는 분류가 비용 효과성이 높은 비즈니스 모델이 될 것으로 생각하지 않는다"라고 말했다. ciokr@idg.co.kr

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