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언택트 시대의 복덩이, 챗봇

#챗봇 #딥러닝 #자연어처리 #NLP

언택트 시대의 복덩이, 챗봇

챗봇

‘챗봇’, 이용해보셨나요?

최근 홈쇼핑을 보다가 제품을 구매하기 위해 모바일로 ‘지금 방송하는 제품을 사려고 합니다.’라고 문의를 넣었습니다. 그랬더니, 5초도 안 돼서 현재 방송중인 품목 리스트와 함께 ‘어떤 상품인가요?’라는 답변이 왔었습니다. 바로 챗봇이 답을 해준 것이죠.

챗봇이란 문자 또는 음성으로 대화하는 기능이 있는 인공지능 및 컴퓨터 프로그램을 말합니다. 요즘, 사이트에 접속하면 챗봇 문의하기를 드물지 않게 볼 수 있습니다. 실제로 많은 기업이 챗봇 개발에 힘을 쏟고 있습니다.

챗봇을 만들기 위해선 ‘자연어 처리’기술이 필요합니다. 자연어 처리(NLP)란 인공지능의 주요 분야 중 하나로, 인간이 일상적으로 사용하는 언어인 자연어를 AI가 인식하여 분석하고 사용자의 목적에 맞게 처리하는 기술을 말합니다. 자연어 처리엔 딥러닝 기술이 적용되며, 질의응답, 번역 등과 같은 분야에 응용이 됩니다.

챗봇 개발 왜일까?

대화형 챗봇

그럼, 왜 많은 기업에서 챗봇 개발에 힘을 쏟고 있을까요?

바로, 공간과 시간에 제약을 받지 않고 언제 어디서든 질문이 가능하며 소비자가 많이 하는 반복적인 문의에 대해 즉각적인 답변이 가능하기 때문입니다. 속도에 민감한 대한민국에서 빠른 답변을 받아 문제를 해결할 수 있다는 것은 소비자 입장에서도 매력적으로 느껴질 것입니다. 상담이 많이 몰리는 시간대나 새벽 및 주말과 같이 근무 시간이 아닌 경우에도 말이죠.

챗봇의 활용으로 단순히 소비자들이 편해지고, 기업의 반복업무가 줄어들기만 한 것은 아닙니다. 인터파크와 11번가는 상품추천 챗봇 서비스를 도입한 후 구매율과 입력 메시지 양이 증가했으며 이것이 수익과 고객증가로 연결되기도 했습니다.
또한 카카오에서는 카페를 운영하는 중소사업자들에게 챗봇 주문 서비스를 제공하였는데요. 진동벨 대신 톡으로, 종이 스탬프 대신 카톡 스탬프를 사용할 수 있어 기기 구매 비용, 종이 절약 등과 같은 고민을 해결할 수 있었다고 합니다.
이뿐만이 아닙니다. ICT 솔루션 기업 ‘비젠트로’의 챗봇 플랫폼은 스마트팩토리 현장 작업자들이 챗봇을 통해 복잡한 설정이나 화면 조작없이도 대화하듯이 손쉽게 장비를 제어하고 관리할 수 있도록 하였습니다. 근로자들이 더 편하게 일할 수 있도록 챗봇을 통해 개선한 것이죠.

코로나 시대속에서 느낀 챗봇의 필요성

챗봇은 수 년 전부터 꾸준히 발전되어왔습니다. 이미 많은 사용자들이 편리성을 느꼈기 때문입니다. 그런데 코로나가 발생한 후 챗봇이 복덩이가 되었다고 하는데요. 실제로 고객관계관리 기업 ‘세일즈포스’는 코로나 발생 이후 챗봇 서비스 이용자가 2배나 늘어났다고 밝혔습니다. 또 무기한으로 길어진 코로나 현상으로 인해 코로나 블루를 느끼는 분이 많으실 건데요. 이런 상황에서 일상적인 대화를 주고받을 수 있는 챗봇이 다시 떠오르고 있는 추세입니다. 마치 그 옛날의 ‘심심이’처럼 말이죠.

챗봇
출처 : 헬로우봇 (https://thingsflow.kr/)

2018년 띵스플로우에서 개발한 ‘헬로우봇’은 캐릭터 챗봇으로 구성된 서비스입니다. 각 캐릭터마다 연애상담, 성격진단, 사주풀이 등과 같은 특기를 가지고 있어 사용자가 원하는 챗봇을 골라 대화할 수 있도록 하였습니다. ‘헬로우봇’은 출시 4개월만에 다운로드 75만건, 월평균 50만명 접속자를 기록할 정도로 큰 인기를 끌었습니다. 그러다 코로나 펜데믹 시대에 속에 코로나 블루와 같은 우울감을 느끼는 사람이 많아졌는데, 친근한 말동무가 되어주며 공감해주는 챗봇의 영향으로, ‘헬로우봇’은 코로나 동안에도 지속적으로 매출이 증가하며 메시지의 양도 늘어났다고 합니다. 대화를 통해 코로나 시대의 우울감을 조금이나마 해소할 수 있는 느낌을 받았기 때문이죠. 어려운 언택트 시대속에서도 매출증가에 영향을 준 챗봇 서비스! 복덩이가 아닐 수가 없습니다.

챗봇 개발, 나도 바로 해볼까?

이미 아시아나항공, 네이버, kb국민은행 뿐만 아니라 많은 공기업 및 공공기관에서도 챗봇을 사용하고 있는 중입니다. 하지만 무작정 챗봇 개발에 도전하는 것이 맞는 걸까요?

챗봇 개발에 앞서, 주의해야할 점이 있습니다.

챗봇
규칙 기반형 챗봇

챗봇을 개발하기 위해선 산업의 특성, 자기 분야의 특징을 고려하는 것이 우선이라고 합니다. 무조건 딥러닝 기반인 자연어 처리를 사용해야 되는 것이 아니라 때로는 ‘규칙 기반’이 훨씬 유용할 수도 있기 때문입니다. ‘규칙 기반’이란 미리 경우의 수를 정하여 규칙을 짜 두고 그에 맞게 대응하는 것을 말합니다.

또한, 딥러닝을 영어에 적용했더니 결과가 좋았다고 해서 우리도 데이터가 많으니 그대로 따라하면 성공할 것이라는 생각은 금물입니다. 어느정도는 성능을 만들어낼 수 있겠지만, 데이터를 아무리 더 추가한다고 하여도 그 이상의 성능을 기대할 수는 없습니다. 언어를 이해한 상태에서 짠 알고리즘이 아니기 때문입니다. 영어와 한글의 차이점을 이해하고 다르게 접근을 해야만 목적에 맞는 유의미한 성과를 낼 수 있습니다.

남들이 하는 것을 무작정 따라하는 것이 아닌 필요성을 느끼고 원리를 정확히 이해한 후에 목적에 맞게 개발하는 것이 알맞은 과정이지 않을까 싶습니다.

본인이 적용하고자 하는 분야에선 어떠한 유형의 챗봇이 필요한가요?

많은 기업에서 도입하는 영어 및 한글 자연어 처리를 통한 챗봇 구현이 궁금하시다면 아래 강의를 확인해보세요 🙂