[ISTN 칼럼] Covid-19 턴키 솔루션 '챗봇' 이야기

※ 해당 본문은 <The History of Chatbots From Eliza to Alexa>와 Forbes에 게재된 <Chatbots: The Great Evolution To Conversational AI>의 번의역본으로, 일부 내용이 편집 및 각색되었음을 알립니다.

 

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챗봇이 인기를 얻고 보편적인 소통 수단이 된 것은 비교적 최근의 일입니다. 챗봇의 BOT 은 모두가 알듯, 로봇의 '봇'이며, '채팅을 통해서 대화하는 로봇'이라는 의미로 '챗봇'이라 부르지만, 우리가 흔히 채팅(chatting)이라 부르는 행위가 반드시 문자를 교환하는 디지털 메시징에 국한하지 않으므로, 음성 인식을 통한 서비스 제공도 역시 챗봇의 영역에 속한다고 할 수 있습니다. 챗봇을 포함하여, 컴퓨터를 활용한 대화형 인터페이스의 전환기는 인공지능(A.I) 및 머신러닝(ML)의 발전과 함께 시작되었습니다. 이 덕분에 오늘날 챗봇은 다양한 산업에서 사용되며 우리가 흔하게 접할 수 있는 일상 속 기술이 되었습니다. SAP기반 기업용 애플리케이션을 개발하는 아이에스티엔(ISTN)도 SAP 플랫폼에서 작동되는 iBOT이라는 인공지능기반 챗봇을 개발해 많은 기업에 제공하고 있습니다. 이번 포스팅에서는, 4차 산업혁명 시대 인공지능 서비스 혁신의 키워드 '챗봇'이 무엇이며 어떻게 실생활에서 적용되고 있는지 살펴보겠습니다.

 

 

챗봇이란 무엇인가?

 

본질적으로 챗봇은 사용자와 채팅하는 인공지능 프로그램입니다. 주요 목적은 채팅을 통해 정보를 제공하거나 예약 서비스 등 고객이 필요한 서비스 지원을 하는 것이며 기존 인력이 상담하고 제공하던 많은 일들을 대체합니다. 챗봇은 디지털 기반 소통을 하므로, 감정이 개입되지 않은 사전 입력되고 학습된 정형화된 응대를 주로 합니다. 여기서 관건은 자연어 처리 (NLP) 엔진을 선택하는 것인데, 이 것을 도입하고자 한다면 우선 원하는 챗봇의 기능이 구조화된 대화인지 혹은 구조화되지 않은 (자연스러운) 대화인지를 결정해야 합니다. 당연히 구조화된 대화의 경우 사용자의 질문 개수나 유형은 제한되지만 보다 단순화된 프로그래밍을 요하므로 비용 효율적입니다. 일반적으로 B2B 환경에서는 스크리핑(scriping - 구조화)되어 자주 묻는 질문에 응답하거나 간단하고 반복적인 클릭 유도 문안을 수행하는 것이 대부분일 것이므로, 구조화된 대화로 사용자에게 선택지를 부여합니다.

 

챗봇의 역사

 

최초의 챗봇은 1960년대 미국 MIT 교수 조지프 와이젠 바움(Joseph Weizenbaum)이 개발했습니다. 이 챗봇의 이름은 엘리자(ELIZA)였고, 간단한 패턴 매칭 알고리즘이 적용된 초기형 유사 인공지능이지만, 일부 사용자는 엘리자가 프로그램임을 알아차리지 못하는 등 튜링 테스트(turing test)를 통과한 최초의 프로그램으로도 알려져 있습니다. 참고로 튜링 테스트는 1950년대에 앨런 튜링(Alan Mathison Turing)에 의해 개발된 테스트로서, 기계를 대상으로 하며 인간과 동등하거나 비슷해 제3자가 이 것이 기계임을 인식하지 못하는 정도를 테스트합니다. 패턴 매칭 알고리즘이나 튜링 테스트 등에 대해선 관련 주제의 포스팅에서 좀 더 자세히 다루도록 하겠습니다. 

최초의 챗봇 - ELIZA (출처: wikipedia.org)

 

Google 출신 개발자가 설립한 Chumen Wenwen Company는 WeChat에서 실행되는 매우 정교한 봇을 구축했습니다. 그리고 비로소 2016년부터 인공지능 데이터 기술의 물결이 챗봇을 발전시키게 되었고, Facebook과 같은 소셜 미디어 플랫폼을 통해 개발된 챗봇을 통해 고객이 많은 요청을 처리할 수 있게 됩니다.

 

챗봇은 사용자 지원에 있어 비약적인 발전을 이루었으며, 현대 서비스 자동화에 크게 기여했습니다. 초기 형태의 챗봇은 감정 추적, 자연어처리기술(NLP) 및 머신러닝 등과 함께 새로운 발전을 예고했습니다. 챗봇이 진화함에 따라 고객 서비스에서 인간과 인공지능의 차이가 점차 모호해지는 단계에 이르렀으며, 여러 가지 상황을 인식해 대처하는 차세대 대화형 AI로 진화한 것이 이러한 변화의 이유라고 생각합니다.

 

개선의 여지를 남긴 1세대 챗봇

 

챗봇이 진화하기 시작하면서 챗봇의 인기와 편재성은 일부 한계를 드러냈습니다. 가장 대표적인 한계는, 초기 AI단계에서 단순 스크립트에 따른 부족한 사용자 경험이었으며, 단순 FAQ에 적합한 수준이었습니다. 하지만 챗봇의 잠재성은 훨씬 더 많은 일을 챗봇이 할 수 있다는 것이었습니다. 초기 챗봇은 또한 구축과 배포에 최소 9개월에서 12개월의 오랜 시간이 소요되기도 했습니다. 

챗봇이 새로운 기술인 시기에 가장 필요로 했던 것은 데이터 과학과 같은 전문 지식을 갖춘 엔지니어링이었습니다. 12명 이상의 전문가, 그리고 챗봇 전문 소프트웨어 엔지니어의 투입이 필요했던 이 시기엔 챗봇으로 인한 이득보다 이를 구축하는데 드는 비용이 더 크다고 여겨졌습니다.  전통적인 챗봇은 또한 기계적 학습이 필요했는데, 이는 6~9개월이 걸리고, 다시 엔지니어와 전문가가 투입되어야 했으며, 스스로 학습할 수 없으므로 챗봇 학습은 지속적인 기계적이고 반복적인 과정이 필요했습니다.

 

개별 맞춤형에 대한 요구

 

디지털 혁명과 함께 Apple, Google 및 Amazon의 해당 기술에 대한 요구로 인해, 이제 모든 사용자는 자신의 장치에서 버튼 하나로 해당 서비스를 활용할 수 있게 되었습니다. 모든 사용자에게 개별화된 경험을 제공한 것입니다. 여기엔 맥락적 이해가 늘 포함됩니다. 사용자가 챗봇에 말을 걸 때 하는 모든 언어의 맥락을 이해하기 위해선 정교한 AI 기술이 필요하고, 이러한 AI만이 높은 품질의 사용자 경험을 제공할 수 있다는 것은 명백합니다. AI를 고객지원 및 서비스에 적용하기 위해 노력하는 조직은 그러나 주요 사용자의 요구에 미치지 못할 위험이 있습니다.

 

애플 시리 (출처: Cnet)

 

Covid-19으로 인한 새로운 국면

 

코로나는 챗봇의 역할을 포함하여 업무 경험 자체의 수많은 측면에 영향을 미치면서도, 거의 영구적으로 비즈니스 환경을 변화시켰습니다. 재난 상황에서 원격 작업은 유용했습니다. 이제 대부분의 조직은 발전과 번영보다 단지 생존을 위해 원격 인력을 채용해야 했습니다. 그 결과, 원격 오피스는 이제 '뉴 노멀'이 되었습니다. 원격 작업에 대한 지원을 확장할 수 있는 능력을 갖춘 인공지능은 사용자의 요구조건에 맞도록 설계 가능하게 되어 업무에 적용되었고 3세대 기능으로의 진화에 박차를 가하게 됐습니다. AI는 셀프서비스에 대한 원격 작업자의 요구를 해결하고 팬데믹 상황에서 자율적으로 요청을 해결하고 직원 생산성을 유지할 수 있도록 했습니다. 

이러한 환경에서 끊임없이 증가하는 사용자의 기대치를 충족하기 위해 조직은 이제 AI 및 기계학습(ML) 티켓팅(ticketing), IAM과의 원활한 소통을 통해 새로운 패러다임 속에서 정확한 의미를 이해하게 하는 것으로 활용하고 있습니다. 스크립트의 고도화로 인해 챗봇이 사용자의 의도를 예측하거나 역동적으로 대화에 참여할 수 없다면 사용자와의 상호작용이 어려워져 만족도는 떨어지게 됩니다. 이것이 바로 자연어 처리기술을 이용해 지능형 유저 통합 허브를 구축함으로써 음성 황금기(golden age of voice)로 나아가는 모멘텀의 이유입니다. AI기반 챗봇은 이로써 구체적인 맞춤형 응답이 가능해지고, 사람이 하던 서비스 데스크의 일을 대체하고, 그 정보를 보존할 수 있게 됩니다.

 

Covid-19 이후

 

현황이 팬데믹을 벗어나게 되더라도, 조직은 대화형 AI에 계속 투자할 것이며 기수로가 시장 모두 지속적으로 발전할 것으로 기대합니다. 대부분의 조직은 수익, 비용 절감과 비즈니스 성장을 위해 새로운 길을 열고 혁신을 촉진하고, 새로운 비즈니스 모델의 채택을 용이하게 하기 위해 AI를 고려할 것입니다. 챗봇 진화의 목적은 데이터 전문가의 수고를 덜고, 궁극적으로는 모든 데이터의 저장과 처리 자동화일 것입니다. AI기반 챗봇은 교육이나 매뉴얼, 데이터 정리와 분석이 필요치 않을 것이며, 또한 새로운 환경에서의 사용에 몇 주 혹은 몇 달이 걸리지도 않을 것입니다. 최근에는 실제로, 단 몇 시간 내에 온라인에서 챗봇이 구현되며 지속적인 가치를 제공하게 됩니다.

 

챗봇은 이제 새로운 AI시대에 도래했습니다. AI로 인해 챗봇은, 더 이상 베일에 가려진 기술이 아닌 그 효과가 명확한 턴키(turn key solution)가 될 것입니다.

 

 

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Edited by. 심광수 (마케터, ISTN)

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