국민·고객·직원의 '마음'을 엿본다··· ‘정서 분석’ 가이드

정서 분석을 수행할 수 있는 NLP 라이브러리로는 허깅페이스(HuggingFace), 스페이시(SpaCy), 플레어(Flair), 앨런NLP(AllenNLP) 등이 있다. 또한, 파이캐럿(PyCaret)과 패스트.AI(Fast.AI) 등의 일부 로우코드 언어 도구도 정서 분석을 지원한다.

딥러닝의 경우 BERT, XLNet, GPT3 등의 트랜스포머 모델을 통해 정서 분석을 수행할 수 있다. GPT3는 심지어 훈련 데이터 없이 정서 분석을 수행할 수 있다.

자체 플랫폼을 구축하면 경쟁 우위를 점할 수 있다고 캡제미니(Capgemini)의 AI 및 분석 부사장 댄 시미언이 말했다.

그는 “대기업 사이에서 이런 트렌드가 일부 보이고 있다. 경쟁자와 마찬가지로 기성 도구를 구매하는 경우 경쟁 우위를 얻을 수 없다”라고 말했다.

API
자체 플랫폼을 구축하는 기업들이 취하는 보편적인 접근방식은 API를 통해 정서 분석 기능을 가져오는 것이다. 아마존 컴프리헨드(Amazon Comprehend), 애저 코그니티브 서비스(Azure Cognitive Services), 구글 내추럴 랭기지 API(Google Natural Language API) 등 모든 주요 클라우드 제공자들이 이 서비스를 제공한다. IBM 왓슨도 API가 있다.

캡제미니의 시미언은 “결국, 문제는 이런 API가 얼마나 좋으냐이다”라고 말했다. 그리고 비용이 있다고 그가 덧붙였다. 그는 “각 모든 API 호출 시 비용이 발생한다. 이런 특정 API를 호출하는 것이 경제적인지 확인해야 한다. 하지만 중소기업에 좋은 솔루션이 될 수 있다”라고 말했다.

데이터 세트
정서 분석에 대한 기계 언어와 딥러닝 접근방식은 대규모 훈련 데이터 세트가 필요하다. 상업적으로 공개되어 있는 도구는 일반적으로 대규모 데이터베이스가 필요하지만 좁은 산업 영역에 집중되지 않고 매우 포괄적인 경향이 있다.

맥킨지(McKinsey & Co)의 준 파트너 브라이언 리차드슨은 “정서를 적절히 검토하는 방법을 배우기 위해서는 실제로 수십 억 개의 단어와 예가 필요하다”라고 말했다.

그는 “단일 기업, 소매, 은행 등의 경우 고객에 대한 충분한 데이터를 확보하여 모델을 구축하기가 어렵다. 하지만 전달 학습 등의 도구를 통해 NLP 모델은 수 조 개의 기록을 통해 매우 광범위한 말뭉치를 기준으로 캘리브레이션 된 후 다양한 사용 사례에 적용되고 있다”라고 말했다.

즉, 영역별 훈련 데이터 세트가 작은 기업은 상용 도구로 시작하고 자체적인 필요에 맞출 수 있다.

주요 사용 사례
오늘날 업계의 주요 정서 분석 사용 사례는 콜센터에서 고객 의사소통과 통화 전사본을 분석하는 것이다.

예를 들어, 신제품 출시 후 부정적인 정서가 증가하면 무엇인가 잘못되고 있다는 조기 신호일 수 있으며, 기업은 이를 분석하여 어떤 기능이 문제를 일으키고 있는지 파악하거나 문제 처리에 더 많은 대리인을 투입할 수 있다.

현재 고객 지원에 더 많은 웹 기반 화상통화가 포함되는 상황에서 점차 많은 비디오 훈련 데이터가 등장하기 시작했다.

고객 경험에 대한 정서 분석을 수행하기 위해 사용되는 같은 종류의 기술을 직원 경험에도 적용할 수 있다. 예를 들어, 컨설팅 대기업 젠팩트(Genpact)는 10만 명의 직원을 통해 정서 분석을 사용하고 있다고 해당 기업의 글로벌 분석 리더 아마레시 트리패시가 말했다.

그는 “우리는 일반 챗봇인 AI 도구를 사용하고 있다. HR직원들이 모두에게 연락하여 모든 것이 잘 되고 있으며 지원을 받고 있다고 느끼고 있는지 확인하는 대신에 챗봇이 있어 챗봇과 대화할지 여부를 선택할 수 있다”라고 말했다.

이를 통해 기업은 직원들이 지원받고 있다고 느끼지 못하는 영역을 찾을 수 있다. 그는 “우리는 우리가 잠재적으로 도울 수 있는 영역을 찾고 있다. 우리는 대화를 나눈다. 우리는 사람들에게 도움이 되는 지원을 제공하는 방법을 알고 있기 때문에 이는 매우 큰 도움이 된다”라고 말했다.

정서 분석을 브랜드 관리에도 사용하여 회사가 고객 기반층이 자사의 제품에 대해 어떻게 느끼고 있는지 파악하고 이런 고객들에게 마케팅 메시지가 집중되도록 할 수 있다.

콘스텔레이션 리서치(Constellation Research)의 부사장 겸 수석 분석가 앤디 투라이는 “홍보에 특히 유용하다. 누군가 부정적인 이야기를 하는 경우 위기 관리를 위해 일찍 파악하는 것이 좋다. 아니면 기업을 운영하고 있는 경우 사람들이 좋아하는지 여부를 알 수 있다”라고 말했다.

예전의 접근방식은 설문조사서를 송부하는 것이었다고 그가 말했다. 데이터를 수집하고 분석하는 데 며칠 또는 몇 주가 소요되었다. 그는 “하지만 이제 사람들은 트위터 등에 솔직하게 표현하는 것으로 보인다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr