검색 결과가 없습니다

검색어와 일치하는 결과가 없습니다

Oracle Mobile

모바일 앱 개발에 Oracle Cloud를 활용 중인 Illinois Casualty Company
모바일 앱 개발에 Oracle Cloud를 활용 중인 Illinois Casualty Company

이 대형 보험사가 자사 고객과 에이전시, 직원들을 위해 서비스를 어떻게 개선하고 있는지 확인해보십시오. Illinois Casualty Company는 Oracle Visual Builder, Oracle Mobile Hub, Oracle Application Express를 활용해 더 신속하게 모바일 앱을 구축하는 동시에 비용 또한 절감하고 있습니다.

바일 앱 개발 부문에서 또 한 번 리더로 등극한 오라클
모바일 앱 개발 부문에서 또 한 번 리더로 등극한 오라클

오라클이 2년 연속으로 2018 Gartner Magic Quadrant 모바일 앱 개발 플랫폼 부문에서 리더로 선정되었습니다.

Harvard Business Review
디지털 플랫폼과 AI를 활용해 경쟁 기업보다 앞서 나가는 법

AI와 머신러닝 기술이 새로운 기회를 가져왔습니다. Harvard Business Review Analytic Services의 새로운 백서에서 디지털 혁신이 일으키는 변화를 기업 경쟁력으로 승화시키는 방법을 확인해보십시오.

맞춤형 디지털 어시스턴트로 더 스마트한 업무 수행
맞춤형 디지털 어시스턴트로 더 스마트한 업무 수행

차세대 챗봇 기술을 기반으로 한 통합 디지털 어시스턴트가 일상 업무 자동화와 사용자 참여 프로세스 간소화를 지원합니다.

Oracle Cloud 무료 체험하기
Oracle Cloud 무료 체험하기

최대 3,500시간 동안 무료로 Oracle Cloud 서비스를 체험해보고, 이 서비스를 통해 수행 가능한 작업이 무엇인지 확인해보십시오.

챗봇이란?

챗봇이란 가장 기초적인 의미로서는 사람 간의 대화(문자 또는 음성)를 시뮬레이션 및 프로세싱하는 컴퓨터 프로그램으로서, 마치 실제 사람과 대화를 나누는 것처럼 디지털 장치와 소통할 수 있게 해주는 기술입니다. 챗봇은 단순하게는 간단한 문의에 대해 한 줄로 대답하는 기본적인 프로그램이 있는가 하면, 디지털 어시스턴트처럼 정보를 수집, 처리하여 이를 학습하고 높은 수준의 맞춤 서비스를 제공할만큼 정교한 프로그램도 있습니다.

여러분은 아마도 알게 모르게챗봇과 소통해 본 적이 있을 것입니다. 가령, 컴퓨터로 제품을 검색할 때 도움말 팝업창이 표시되는 경우가 그렇습니다. 혹은 콘서트를 보러 가기 위해 스마트폰에서 채팅 기능을 통해 이동수단을 불러본 경험이라든지, 음성으로 근처 카페의 커피를 주문해 언제 완성될지, 가격은 얼마인지 응답 메시지를 받았던 적도 있었을 것입니다. 이 모든 것이 일상에서 챗봇을 접할 때 볼 수 있는 흔한 시나리오들입니다.

챗봇은 어떻게 작동할까?

AI, 자동화 규칙, NLP(자연어 처리), ML(머신러닝)을 기반으로 구동하는 챗봇은 데이터를 처리해 모든 종류의 요청에 대한 응답을 제공합니다.

챗봇은 크게 두 가지 형태로 나뉩니다.

  • 태스크 기반 (선언형) 챗봇은 한 가지 기능을 수행하는 데 집중하는 단일 목적의 프로그램입니다. 이 챗봇은 다양한 규칙과 NLP, 그리고 ML을 아주 적은 비중으로 사용해 사용자 문의에 대해 대화 형태의 자동 응답을 생성합니다. 태스크 기반 챗봇과의 상호작용은 매우 특정적이고 구조화되어 있어 지원 서비스 관련 분야(대화형 FAQ 등)에 가장 적합합니다. 즉, 변수가 많지 않은 간단한 트랜잭션이나 영업 시간 문의 등과 같은 일반적인 질문을 처리할 수 있습니다. 챗봇이 NLP를 사용하므로 최종 사용자들은 대화 방식으로 챗봇과 소통할 수 있기는 하지만, 실질적으로 이 챗봇이 가지는 역량은 극히 기본적입니다. 하지만 현재 가장 많이 사용되는 챗봇 유형이 바로 이 태스크 기반 챗봇입니다.
  • 데이터 기반의 예측형 (대화형) 챗봇은 가상 어시스턴트 또는 디지털 어시스턴트라고도 하며, 태스크 기반 챗봇보다 훨씬 더 섬세하고 맞춤화된 환경을 제공합니다. 이 유형의 챗봇은 컨텍스트를 기반으로 인지하고 NLU(자연어 이해), NLP, ML을 활용해 지속적으로 학습합니다. 또한 예측 인텔리전스와 분석 기술을 적용해 사용자 프로파일과 사용자 행동 패턴을 기반으로 맞춤화를 구현합니다. 디지털 어시스턴트는 사용자의 선호도를 지속적으로 학습해 추천 서비스를 제공하며 향후 수요까지 예측할 수 있습니다. 데이터와 사용자의 의도를 모니터링하는 것 외에, 대화를 주도할 수도 있습니다. 이러한 소비자 중심의 데이터 기반 예측형 챗봇의 대표적인 예로 Apple의 Siri와 Amazon의 Alexa가 있습니다.

더 진화한 디지털 어시스턴트의 경우 여러 개의 단일 목적 챗봇을 하나로 연결하고 각각의 챗봇이 가지고 있는 서로 다른 정보를 수집, 결합하여 작업 수행에 활용하는 한편, 챗봇이 "혼란”에 빠지지 않도록 컨텍스트를 계속 관리합니다.

챗봇이 기업과 소비자에게 선사하는 가치

챗봇은 비즈니스 운영 효율성을 높이고 비용을 절감하며 고객에게 다양한 서비스와 편의성을 제공합니다. 또한 기업들로 하여금 다양한 유형의 소비자 문의와 이슈에 대응할 수 있도록 하는 한편, 사람이 소통해야 할 필요성을 줄여줍니다.

챗봇을 활용하는 기업들은 비즈니스 규모 확장, 맞춤화된 서비스 제공, 선제적인 이슈 대응을 동시다발적으로 수행해 시장 경쟁력을 높일 수 있습니다. 극적인 예를 들자면 비즈니스 운영을 사람에게만 의존하는 경우 한 번에 서비스를 제공할 수 있는 인원수가 매우 제한적일 수밖에 없습니다. 100% 인력 중심으로 운영되는 기업체의 경우 비용 효율성을 거두기 위해 표준화된 모델에 집중할 수밖에 없으며 이로 인해 고객에 대한 선제적인 맞춤형 서비스 제공 역량에 제약이 발생하게 됩니다.

이와 달리 챗봇은 기업들이 맞춤화된 방식으로 수많은 고객들에게 다가갈 뿐만 아니라 시장 수요, 비즈니스 요구사항에 따라 비즈니스 규모를 확장 또는 축소할 수 있습니다. 챗봇을 활용하는 기업들은 수백만 명의 고객들에게 사람이 제공하는 것과 동일한 맞춤화된 선제적 서비스를 동시에 제공할 수 있습니다.

최근 실시된 소비자 연구 결과는 메시지 송/수신 앱이 특정 유형의 트랜잭션에 대해 기업과의 소통 수단으로서의 선호도가 날이 갈수록 높아지고 있음을 보여줍니다. 메시지 송/수신 플랫폼을 통해 제공되는 챗봇은 대체로 사람이 제공하는 것보다 훨씬 더 높은 품질의 서비스와 편의성을 제공합니다. 예를 들어, 뱅킹 서비스 챗봇은 기존 콜센터에 비해 문의 대응 시간을 평균 4분 가량 줄여줍니다. 기업들이 효율성을 강화하고 비용을 절감하도록 돕는 챗봇의 가치는 더 나은 고객 경험의 형태로 소비자에게도 이익을 가져다줍니다. 즉, 기업과 소비자의 상생을 도모합니다.

챗봇은 어떻게 탄생했을까?

디지털화는 우리 사회를 “모바일 우선” 주의로 변화시키고 있습니다. 메시지 송/수신 어플리케이션을 사용하는 인구가 증가하면서 챗봇은 이러한 이동성 기반 변화에 있어 점차 중요한 역할을 수행하고 있습니다. 인텔리전트한 대화형 챗봇은 모바일 어플리케이션의 인터페이스 역할을 하기도 하며, 기업과 소비자가 상호작용하는 방식을 바꾸고 있습니다.

기업은 챗봇을 통해 인건비를 지출하지 않고도 소비자와 긴밀한 소통할 수 있습니다. 예를 들어, 소비자들이 지닌 다양한 궁금증과 이슈에 쉽게 답할 수 있습니다. 바로 이러한 이유 때문에 기업들이 FAQ와 문제해결 가이드를 만드는 것입니다. 챗봇은 사람을 대신해 FAQ와 가이드를 작성해줄 뿐만 아니라 질문을 유형별로 분류하여 챗봇이 해결하기에 너무 복잡한 이슈인 경우 해당 이슈를 사람에게 이관합니다. 이처럼 챗봇은 기업에게는 시간과 비용을 절감해주는 역할을 하고 소비자에게는 더 나은 편의성을 제공하면서 점차 각광받고 있습니다.

챗봇의 진화 과정

논쟁의 여지가 있긴 하지만 챗봇의 기원은 대개 앨런 튜링이 1950년에 제안한 지능형 기계라는 말이 있습니다. 챗봇의 기반인 인공지능 기술은 이를 기점으로 점차 발전하기 시작해 IBM Watson과 같은 초지능 슈퍼컴퓨터를 아우르게 되었습니다.

가장 처음 만들어진 챗봇인 전화망(Phone Tree)은 자동화된 고객 서비스 모델로 나아가는 과정에서 계속해서 다른 옵션을 선택해 나가야만 하는 번거롭고 짜증나는 과정의 시발점이 되었습니다. 하지만 기술이 발전하고 AI, ML, NLP가 점차 정교해지면서 고객 서비스 모델은 팝업, 라이브, 온스크린 챗으로 진화하였고, 이러한 변화는 지금 이 순간에도 끊임없이 일어나고 있습니다.

기업들은 최근 등장한 디지털 어시스턴트를 활용해 AI를 더욱 확장하여 기업과 소비자들이 디지털 기기에서 기업과 훨씬 더 편리하고 효율적으로 소통할 수 있도록 지원합니다.

챗봇은 어디에 사용되는가?

기업 측면의 경우, 챗봇은 주로 고객 서비스 센터에서 고객 문의에 대응하거나 적합한 리소스로 고객을 안내하기 위한 목적으로 사용됩니다. 이외에도 신입 직원 관리나 기존 직원의 일상 업무 지원(휴가 일정 계획, 교육, 컴퓨터 등 사무기기/용품 주문 및 그 외 인력을 굳이 필요로 하지 않는 셀프 서비스 형태의 활동) 등의 내부 목적으로 자주 활용됩니다.

소비자 측면에서는 공연 티켓 주문부터 호텔 정보 확인 및 예약, 제품 및 서비스 비교에 이르기까지 다양한 유형의 고객 서비스를 수행합니다. 또한 금융, 리테일, F&B 부문에서 일상적인 대고객 활동을 수행하는 데에도 활용됩니다. 이 외에도 공공 서비스 요청서 제출, 공익사업 관련 문의 처리, 요금 청구 관련 이슈 해결 과정에서 활약하고 있습니다.

챗봇과 관련해 AI와 데이터가 중요한 이유는?

챗봇의 이점과 제약은 모두 챗봇을 움직이게 하는 AI와 데이터 내에 존재합니다.

AI 관련 고려사항: AI는 지루하고 반복적인 프로세스를 자동화하는 데 능합니다. 이러한 작업을 위해 AI가 챗봇에 통합될 경우 챗봇이 특히 잘 기능하게 됩니다. 그러나 챗봇이 현재 역량 이상의 요구를 받거나 그 요구가 작업을 더 복잡하게 만든다면 챗봇은 원활하게 작동하지 못하고 결과적으로 기업과 고객에게 부정적인 결과를 가져올 수도 있습니다. 챗봇이 답변하거나 해결하지 못하는 질문이나 이슈가 있는데, 변수가 많은 복잡한 서비스 관련 이슈를 예로 들 수 있습니다.

개발자는 사용자를 다른 리소스(실제 직원 등)로 보내거나 고객에게 다른 질문을 하도록 메시지를 띄우는 등의 대체 조치를 챗봇 어플리케이션에 추가함으로써 이러한 제약을 피할 수 있습니다. 일부 챗봇의 경우 챗봇-실제 직원-챗봇과 같은 프로세스 전환에 원활하게 대응합니다. AI 기술과 도입 방식이 계속해서 진화하고 있기에 챗봇과 디지털 어시스턴트는 앞으로 우리 일상에 더욱 완벽하게 융합될 것입니다.

데이터 관련 고려사항: 모든 챗봇은 다양한 데이터 소스로부터 액세스된 데이터를 사용합니다. 고품질의 데이터가 보장되고 챗봇이 올바르게 개발되는 한, 이러한 데이터는 챗봇을 지원하는 수단이 될 것입니다. 그러나 데이터의 품질이 낮은 경우에는 챗봇의 기능에도 제약이 생기며, 데이터 품질이 우수하더라도 챗봇의 ML 트레이닝이 올바르게 모델링되지 않았거나 감독하는 이가 없다면 챗봇의 성능이 저하되거나 예상치 못한 방식으로 작동할 수도 있습니다.

곧, 챗봇의 성능은 그 안에 구축된 AI와 데이터에 의해 좌우된다고 할 수 있습니다.

챗봇은 나쁘다?

'챗봇'이라는 용어와 관련해 사람들이 자주 오해하는 것들이 몇 가지 있습니다. '챗봇'과 '봇'이 같은 의미로 쓰일 때가 종종 있는데, 사실 봇은 합법적인 목적과 악의적인 목적 모두를 근거로 사용될 수 있는 자동화 시스템입니다. '봇'이라는 용어가 내포하고 있는 부정적인 의미는 디지털 에코시스템에 침투해 정보를 훔치는 등의 피해를 입히는 데 자동화 프로그램을 사용하던 해커들로 인한 것이라고 볼 수 있습니다.

따라서 봇과 챗봇을 혼동해서는 안 됩니다. 일반적으로 말하면, 챗봇의 경우 해킹 목적으로 사용된 선례가 없습니다. 챗봇은 일상 업무를 효율적으로 수행해주는 대화형 툴로서, 사람들은 챗봇에게 이러한 업무를 빠르게 진행하도록 넘기고 자신들은 그동안 기계가 흉내내지 못하는 인간의 역량을 필요로 하는 높은 수준의 전략적 활동에 집중할 수 있다는 점에서 챗봇 활용을 선호합니다.

챗봇을 만들고 싶으신가요? 생각보다 그리 어렵지 않습니다.

최근 챗봇 개발용 툴이 다양하게 출시되면서 이제 누구든지 손쉽게 챗봇을 만들 수 있게 되었습니다. 그 중 일부는 기업에서의 사용(내부 운영용 등)을 목적으로 하며, 일반 소비자를 위한 툴도 다수 존재합니다.

챗봇을 만드는 방법은 모바일 어플리케이션과 유사하며, 메시지 송/수신 플랫폼 또는 배포 서비스를 필요로 합니다. 챗봇을 만드는 데 사용되는 모든 툴은 쉽게 구할 수 있기 때문에 굳이 전문 개발자가 아니더라도 누구나 만들 수 있습니다. 특히 프로젝트 매니저나 비즈니스 사용자의 경우 툴을 사용해 한 시간만에 챗봇을 만들어낼 수 있습니다.

챗봇의 미래

챗봇의 발전은 어떤 미래를 향하고 있을까요? 다른 AI 툴과 마찬가지로 챗봇 역시 사람의 역량을 강화하고, 사람들이 보다 창의적이고 혁신적으로 전략적인 업무에 집중하도록 하는 데 활용될 것입니다.

가까운 미래에 5G 기술 개발 과정에 AI가 통합되면 기업과 그 직원 그리고 소비자들은 더 신속해진 추천 및 예측 서비스 등의 향상된 챗봇 기능을 누릴 뿐만 아니라 고화질의 비디오 컨퍼런싱도 막힘 없이 진행할 수 있게 될 것입니다. 이 모든 것들은 아직 테스트 단계이지만, 인터넷 연결과 AI, NLP, ML 기술의 지속적인 발전과 더불어 빠른 속도로 현실화될 것으로 보입니다. 결국 모두가 개인 비서를 주머니 속에 넣고 다닐 수 있고, 일과 삶을 위해 더 효율적이고 상호 연결된 환경으로 변모하게 될 것입니다.