Special Issue Part 1

기업 비즈니스의 중심, ‘챗봇’ 매신저

글_스마트디바이스트렌드매거진 합동취재부

초고속화, 초융합화, 초지능화라는 화두를 안고 있는 4차 산업혁명. 그 중심에 인공지능이 자리하고 있다. 인공지능은 사물인터넷과 빅데이터 등 신기술과 맞물리고 연결되며 기존 산업군의 새로운 판도와 성과를 예견하고 있다. 인공지능은 스스로 기계학습을 통해 일정한 수준의 학습과 판단 능력까지 갖추고 있다. 가장 대표적인 것으로 챗봇을 꼽을 수 있다. 페이스북의 수장인 마크 저커버그도 지난해 4월 페이스북 개발자회의에서 ‘페이스북 미래는 메신저에 있다’며 지능형 챗봇 API를 공개할 만큼 다양한 분야에서 챗봇은 두루 활용될 것으로 보인다. 본 글에서는 챗봇이 무엇인가부터 글로벌 기업이 오픈소스를 활용한 챗봇 적용 사례, 기업 비즈니스에서의 챗봇 활용 사례 등을 살펴봄으로써 향후 전망과 시사점에 대해 알아보기로 한다.

인공지능으로 사용자와 실시간 인터랙션하는 챗봇 시대 성큼

보통 우리는 모바일 메신저로 가족이나 친구, 지인들과 채팅을 나눈다. 그러나 챗봇은 이러한 주위의 실제 친구가 아닌 가상의 대화 상대다. 즉, 대화형 인터페이스 상에서 기존에 프로그램한 응답 규칙이나 인공지능으로 사용자의 질문에 응답하며 인터랙션할 수 있는 서비스다. 전 세계적으로 페이스북이나 트위터 등 소셜미디어보다 메신저를 더 많이 사용하기 시작했다.

최근에는 24시간 언제 어디서든 고객과 소통할 수 있다는 장점이 일반화되면서 홈쇼핑 업체나 금융계는 물론 실시간 고객응대가 필요한 기업에서 모바일 챗봇 서비스를 도입, 운영하고 있다. 뿐만 아니라 챗봇은 아이폰의 시리(Siri)나 구글 어시스턴트, 마이크로소프트의 코타나처럼 모바일 비서로서의 역할도 수행하고 있다.

몇 몇 외신을 보면, 2016년이 챗봇의 활용과 수익창출 가능성을 평가받는 해였다면 올해는 본격적인 성장기였다는 분석이다. 쇼핑과 피트니스 등 다양한 서비스에 챗봇이 본격적으로 활용되고 있으며, 슬랙 등 기업 메신저 활성화에 따른 사내 업무 효율성 측면에서도 챗봇이 상당한 기여를 하고 있는 것으로 평가하고 있다. 예전의 기존 챗봇이 단순한 매칭으로 키워드를 조합한 후 인식, 답변을 하는 방식이었다면, 최근 속속 개발되고 있는 챗봇은 인공지능을 통해 환경의 다양성과 복잡성을 반영한 답변이 가능한 수준으로 진화되고 있다.

2021년까지 전 세계 챗봇 시장 연평균 37% 성장 전망

포레스터리서치(Forrester Research)가 2017년 중순에 발표한 자료에 따르면, 이미 전 세계 기업의 약 4%가 챗봇을 배포했으며, 31%는 챗봇을 테스트 중이거나 도입 예정인 것으로 알려졌다. 또한 비슷한 시기에 페이스북이 공개한 자료를 보면 페이스북 메신저에 활동 중인 기업용 및 개인용 챗봇이 약 10만 개를 돌파한 것으로 나타났다(https://www.usatoday.com/story/tech/news/2017/04/18/facebook-messenger-takes-another-swipe-chat-bots/100596798/).

그런가하면 시장조사기관인 테크나비오가 발표한 자료를 보면, 2017년부터 2021년까지 전 세계 챗봇 시장은 연평균 37% 이상 성장할 것으로 전망했다. 특히 BFSI(Banking, Financial Service and Insurance)와 e커머스, 유통과 관련한 분야에서 그 성장세가 두드러질 것으로 내다봤다. 그만큼 기업은 챗봇 도입을 통해 고객 서비스 채널 확보와 비용 절감, 커머스 채널로서의 수익 확보, 실시간 마케팅 채널 활용 가치를 증대할 수 있다. 이처럼 자동화된 채팅창이 고객응대 뿐 아니라 기업 내부 업무의 효율성 향상 측면에서 주목받고 있는 것이다.

기업용 챗봇 활용의 의미

그렇다면 기업에서 챗봇은 어떻게 활용할 수 있을까? 국내 서비스를 보면 카카오뱅크나 K뱅크, 통신사, 홈쇼핑 등 콜센터 헬프 데스크 업무 중 단순반복업무를 챗봇이 대체할 것으로 보인다. 날씨 봇인 ‘날보’의 경우처럼 “오늘 날씨는 어때?”하고 물으면 챗봇이 “맑은 날씨이며, 약간의 미세먼지가 동반합니다.”라고 답한다.

스타벅스 챗봇 ‘Barista’와 같이 커피주문을 도와주는 챗봇, 버버리의 패션봇 ‘Burberry’, 이베이의 ‘SHOPBOT’ 등은 이미 출시된 챗봇이다. 이처럼 기업은 고객 대응 업무 중 일부(주문, 하위요청, 질문 및 불만제기)를 챗봇으로 대체하고 있으며, 점진적으로 그 활용 범위를 넓혀가고 있다. 기업 내부용으로는 앱과 연동해 다양한 업무 결재 요청과 처리 용도로 챗봇을 활용할 수 있다. 나아가 사물인터넷과 연동한 재고관리를 인공지능 챗봇과 연동시킴으로써 자연스레 현장의 정보 관리는 물론 사용자의 개인 스케줄까지도 관리하는 용도로 적용 가능하다.

챗봇이 기업에 주는 가장 큰 의미는 임직원 간, 혹은 임직원과 고객 간에 실시간 커뮤니케션을 가장 손쉽고도 효율적으로 할 수 있기 때문이다, 이미 페이스북이나 아마존, 구글, IBM 등 글로벌 기업들은 이미 자사 앱 개발팀을 통해 외부에서 제공하는 챗봇 툴인 ‘봇 프레임워크’를 활용, 챗봇을 업무용 앱과 연동하는 작업을 진행하고 있다. 챗봇의 성장은 자연어 처리(NLP)와 자연어 이해(NLU) 기술의 등장과 맞물려 있다. 이전까지는 의사결정나무를 활용해 사전에 입력된 명령어를 대화창에 입력하는 방식의 경우에만 챗봇이 반응했다. 그러나 이제는 인공지능 기반 기술인 머신러닝을 통해 사용자가 어떤 말을 하는지 이해한 뒤에 이에 적절히 반응하며 대응하고 있다.

기업이 챗봇을 도입하고 적용하기 위해 살펴야 할 것들

기업에서 챗봇을 어떻게 도입하고 적용해야 할까? 우선 자신이 속한 조직 안에서 대두되고 있는 상황 및 문제에 대해 인식하고 챗봇이 이를 어떻게 해결할 수 있을지부터 판단해야 한다. e메일이나 전화, 혹은 문자나 소셜미디어, 앱 등 기존 채널보다 챗봇이 더 활용가치가 있는지 고려한다. 이렇게 목표가 정해지고 전략이 세워지면 챗봇 개발에 맞는 제작사와 파트너를 선택한다. 그 다음 챗봇이 수행할 Q&A 구축한다. 답변도 일반인이 사용하는 언어와 생각의 범위 안에서 세심하게 아우르고, 반드시 소비자의 언어를 반영하도록 해야 한다. 마지막으로 테스팅과 수정 과정이다. 시스템이 구축되면 프로토타입을 테스트하는 동안 자유질문과 자유답변에 대한 의존도를 낮춰야 한다.

아무래도 기술적인 불완전성이 존재하기 때문에 이것이 남기는 여백은 인간이 최대한 메우도록 한다. 관련 전문가의 의견을 반영하는 등 일부 컨설팅을 반영하는 것도 좋다. 인공지능 챗봇도 완벽하지는 않다. 챗봇이 일을 처리하지 못할 경우 바로 인간이 개입해 대응하도록 한다. 챗봇 기술이 충분히 발달할 때까지 챗봇과 사람을 더한 하이브리드 모델을 만들어 사용자에 대응하도록 설계한다.

미국은 2017년 인공지능분야에 막대한 투자와 기술개발을 통해 챗봇 서비스의 고도화에 집중하는 등 새로운 ICT 패러다임 도래를 대비한 모습이다. 중국은 BAT(바이두, 알리바바, 텐센트)의 주도로 챗봇 등 다가올 지능정보사회를 준비하고 있다. 우리나라 역시도 LG와 삼성전자, 우체국 등 일부 대기업 주도로 챗봇 개발이 이뤄지고 있지만 고객 서비스 채널로만 활용되고 있어 향후 ICT 산업 경쟁력 약화로 이어질 수 있다. 이에 대해 IT 전문가들은 “선진 외국 사례를 활용해 메신저 및 챗봇 활용 방안에 대한 철저한 연구와 벤치마킹이 필요한 시점”이라며 “곧 다가올 제4차 산업혁명을 대비하고 지능형정보사회에 적응하기 위해 챗봇 개발 환경 구축과 정책적 지원의 적극 도입을 강구해야 할 것”이라고 한 목소리를 내고 있다.

고급 데이터를 수집, 축적할 수 있는 관련 기술 도입 및 인프라 구축 역량 개발도 병행해야 한다. 앞으로는 개인 맞춤형 챗봇 서비스가 보편화될 것이라는 게 정설이다. 따라서 다양한 분야의 고급 정보를 통합하는 데이터 플랫폼 고도화도 적극 고려할 필요성도 있다. 아울러 방대한 데이터 비교 분석을 통해 유의미한 결과를 도출할 수 있는 인공지능 기술 고도화도 투자가 이뤄져야 한다.

앞서 챗봇 서비스의 고도화에 나선 미국과 중국은 자국 내 대기업이 적극적으로 챗봇 관련 기업을 인수합병할 수 있도록 절차 간소화 및 제도적 지원, 그리고 투자환경 조성에 적극적인 모습이다. 우리나라도 이러한 관점에서 기업과 기업 간 인수합병은 물론 투자를 통해 적극적인 챗봇 스타트업 육성에 시너지를 낼 수 있도록 전념해야 한다. 단기적 기술 개발 정책이 아닌 중장기적으로 챗봇을 활용한 사회 서비스 정착을 위해 다양한 관점의 제도적 지원이 필요한 시점이다.