오래전 유행했던 채팅 서비스 ‘심심이’를 아시나요? 내가 쓴 문장에 맞게 알고리즘이 적절한 답을 주는 서비스였습니다. 챗봇계 조상이라고 불리는 심심이에서 더욱 발전해, 최근에는 챗봇 서비스를 비즈니스 커뮤니케이션용 툴로 이용하는 사례가 아주 많아졌습니다. 특히 비대면화가 가속되고 온라인 커뮤니케이션이 늘어나면서 많은 기업에 유용한 솔루션으로 자리 잡았죠.
이번 콘텐츠에서는 ‘챗봇(Chatbot)’ 이란 무엇인지, 종류와 구동 방법을 간단히 알아보고, 챗봇의 성능 향상을 위해 중요한 점을 짚어보도록 하겠습니다.
효과적인 고객 커뮤니케이션 툴
인공지능 서비스 중 우리가 유용하게 활용하는 기능, 챗봇이란 과연 무엇일까요? ChatBot, 대화하는 로봇이라는 말 그대로 대화 형태의 흐름을 통해 우리가 원하는 액션을 수행하도록 도와주는 대화형 인공지능 서비스입니다. 챗봇을 활용해 금융업계나 유통업계 등에서는 자체 앱 내에서 고객 지원 서비스를 제공하기도 하고, 소규모의 가게들까지도 우리가 자주 사용하는 메신저 앱의 특정 기능을 활용해 간단한 문의 사항을 처리하고 있습니다.
기본적으로 챗봇은 로우 데이터(Raw Data)를 실제 우리가 이해하는 대화로 구성하여 보여주는 기술입니다. 원활한 구동을 위해, 첫째로 챗봇은 사람이 요청하고 원하는 것을 이해해야 하고 둘째로 어떻게 답변을 할지 알아야 합니다. 텍스트 인식 → 자연어 처리 및 의도 이해 → 답변 생성의 과정을 거치게 되죠. 즉 텍스트 마이닝, 자연어 처리(Natural Language Processing), 기계 학습 등의 기술을 기반으로 챗봇은 사람의 언어를 이해하고 또 사람의 언어로 답을 하게 됩니다.
버튼/선택형으로 구조를 설계해 대화를 이어 나가는 닫힌 구조의 챗봇은 룰 베이스(Rule-base) 챗봇, 시나리오형 챗봇이라고도 하는데 예전부터 많이 사용되어 왔습니다. 쉽고 구현이 간단하긴 하지만 미리 정해놓은 질문에 따라 답을 내놓아 유저 입장에서는 자유도가 낮습니다. 여기서 발전해 실제로 대화를 하는 듯한 대화 형태가 열린 구조의 챗봇이 바로 인공지능 기술이 활용된 지능형 챗봇입니다. 지능형 챗봇은 사람의 질문이나 말의 의도를 이해하고 그에 맞는 답변을 제공해야 해서 구현과 관리가 어렵지만, 유저가 더 자유롭게 이용할 수 있고 복잡한 질문에도 응답할 수 있습니다. 때에 따라 룰 베이스와 지능형 방식이 혼합된 챗봇을 만들기도 하죠.
만족도 높은 챗봇을 위해 중요한 것
현재에도 우리가 편하게 이용하지만, 아직 ‘실제 사람’처럼 대화하지는 못하는 챗봇의 한계점은 무엇일까요? 불충분한 데이터가 가장 큰 장벽입니다. 스스로 사람처럼 자연스러운 말을 만들기 위해서는 엄청난 양의 대화 데이터를 인공지능 머신 알고리즘에 넣고 학습시켜야 합니다. 활용 가능한 학습용 데이터가 많지도 않을뿐더러, 데이터 수집 방법이나 공급처 등에 대한 정보도 불명확하죠.
인공지능형 챗봇을 만든다는 것은 아주 어렵지는 않다고 합니다. 니즈에 맞게 API 등을 연동하고 흐름에 맞는 알고리즘을 짜는 일련의 과정을 거치면 구현할 수 있습니다. 하지만 챗봇에서 어렵고도 중요한 문제는 바로 머신러닝 기술을 구현한 후 이 챗봇을 학습시키는 것입니다.
챗봇에서 가장 중요한 ‘학습’을 위해서 필요한 것은 바로 양질의 데이터입니다. 챗봇을 위해 필요한 데이터, 어떤 것일까요? 사람의 말을 잘 이해하고 또 그에 맞는 결과를 사람의 말로 잘 전달하기 위해서는 다량의 언어 데이터를 학습시켜야 합니다. 챗봇 이용자에게 필요한 답변을 줄 수 있도록 해당 기업이나 산업에 맞는 데이터를 학습시킨다면 훨씬 더 정확하고 자연스러운 챗봇을 만들 수 있겠죠. 서비스의 특성이나 챗봇의 쓰임을 고려한다면 고객 지원형 또는 대화형 언어 데이터나 다국어 데이터 등이 필요할 수도 있습니다.
발전한 챗봇과 함께 하는 미래
다양한 커뮤니케이션 과정에서 소요 시간을 단축하고 만족감을 높이는 쉽고 간단한 솔루션으로 떠오른 ‘챗봇’. 특히 비대면 소비와 소통의 확산으로 챗봇 도입은 더욱 확대되고 있습니다. 미래에는 개인화된 챗봇을 이용할 수 있을 것이라는 예측도 있는데요. 이는 성별, 지역 등 고객의 특징에 따라 또는 시장에 따라 차별화된 챗봇 서비스가 제공될 것이라는 뜻입니다. 고객과의 인터랙션을 앞으로 어떻게 변화시키고 어떤 비즈니스 커뮤니케이션의 혁신을 이뤄낼 것인지 더욱 기대됩니다.
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플리토는 똑똑한 챗봇을 위해 필요한 대화형 구어체 코퍼스, 다국어 코퍼스 등 다양한 텍스트 말뭉치 데이터를 수집하고 가공합니다. 한국어, 영어, 중국어, 일본어는 물론 아랍어, 스페인어, 프랑스어, 러시아어, 독일어, 이탈리아어, 베트남어, 인도네시아어 등 다양한 언어의 데이터를 공급합니다. 고객 맞춤형 데이터를 제공하는 플리토와 함께 챗봇의 정확도를 더욱 높여 보시기 바랍니다.
플리토와 모비인사이드의 파트너쉽으로 제공되는 기사입니다.
