레플리
글 수 186

챗봇의 종류 및 적용 분야

조회 수 22141 추천 수 0 2018.03.04 04:37:06


최근 인공지능 스피커가 업계의 큰 화제가 되면서 챗봇 역시 많은 관심을 받고 있습니다. 해외뿐 아니라 국내에서도 많은 기업들이 챗봇을 도입하기 시작하였습니다. 현재까지 다양한 챗봇들이 출시되었는데 그 성격과 사용 방식에 따라 다음과 같이 여러 종류로 구분할 수 있습니다.

 

 

 

주문 및 예약

 

현재 가장 많이 활용되는 분야가 아닐까 합니다. 쇼핑몰에서 물건을 구입하거나 호텔에 예약을 하는 등 사람이 하는 업무를 챗봇이 대신할 수 있습니다. 

 

 

 

< 마이 스타벅스 바리스타 >

 

starbucks.jpg

 

스타벅스에서 주문을 할 수 있는 챗봇입니다. 'Can I get a triple tall latte please'처럼 입력하면 문장을 이해하고 거기에 맞는 커피를 바로 예약할 수 있습니다. 그리고 지정한 매장에 가서 계산을 하고 받으면 됩니다. 

 

 

 

< Hipmunk >

 

hipmunk.jpg

 

Hipmunk는 비행기, 호텔, 렌트카 등 여행에 관련된 정보를 제공하고 예약까지 할 수 있는 챗봇입니다. '도쿄로 내일 가고 싶다'고 입력하면 어디서 출발하는지 다시 물어보는 등 서로 대화를 주고받으면서 원하는 정보를 찾을 수 있습니다.

 

 

 

< 11번가 챗봇 >

 

11chatbot.jpg

 

모바일에서 제공되는 11번가 앱에서 챗봇을 사용할 수 있습니다. 가전제품을 보여주는 디지털 챗봇과 그 밖의 상품을 보여주는 마트 챗봇으로 구성되어 있습니다. 옵션에 따라 다양한 모델을 보여주고 바로 구입이 가능합니다.

 

위의 사진처럼 냉장고를 물어본 다음 특정 회사를 입력하면 거기에 맞는 모델을 보여주는 등 대화의 문맥을 기억하기도 합니다. 또한 '삼성 세탁기 중 작은사이즈로 드럼 타입 보여줘'라고 하면 '세탁기 / 삼성 / 드럼 / 작은사이즈' 등 여러가지 조건을 인식하여 바로 원하는 제품을 찾을 수 있습니다.

 

 

 

콜센터 및 고객상담

 

사실 고객상담은 주문 및 예약에 기본적으로 포함됩니다. 예를 들어, 쇼핑몰 챗봇에서 물건을 주문했다면 예약 취소나 반품 등의 기능도 같이 제공할 수 있습니다. 하지만 제품 구입과 상관없이 콜센터를 대신하는 챗봇이 필요한 곳도 많이 있습니다.

 

예를 들어, 노트북 구입과 관련된 질문은 쇼핑몰 챗봇이 담당하겠지만 사용법이나 A/S 등에 대한 문의는 노트북 제조사에서 제공하는 챗봇을 사용할 수 있습니다. 그 밖에 병원, 학원, 상점 등 고객상담이 필요한 다양한 곳에서 적용이 가능합니다.
 

 

 

< 오토데스크 AVA >

 

autodesk.jpg

 

AVA(Autodest Virtual Agent)는 오토데스크에서 운영하는 챗봇입니다. AutoCAD, 3ds Max 등 여러 제품에 대한 서비스를 제공합니다. 프로덕트 키나 프로그램에 대해 궁금한 점을 대화를 통해 물어볼 수 있습니다. 제퍼디 퀴즈에서 사람을 상대로 우승하기도 했던 IBM의 왓슨을 사용했다고 합니다.

 

 

 

< Jill Watson >

 

jil.jpg

 

질 왓슨은 조지아텍 인공지능 강좌에서 온라인으로 질문에 대답하는 조교입니다. 강의 주제, 성적, 과제 등에 대한 문의에 아주 자연스럽게 대답을 하여 학생들이 인공지능인지 전혀 몰랐다고 합니다. 이름에서 알 수 있듯이 IBM의 왓슨을 기반으로 개발하였습니다.

 

 

 

< 네이버 블로그 스마트봇 >

 

565eb1af3dfd6f64376e81073da4daf0.png

 

블로그 스마트봇은 네이버 블로그에 대해서 상담해주는 챗봇입니다. 블로그를 사용하는데 궁금한 점이 있으면 언제든지 물어볼 수 있습니다. 딥러닝을 사용하여 구현을 했다고 합니다.

 

 

 

정보 및 서비스 제공

 

은행, 보험, 헬스케어, 뉴스 등 사용자에게 원하는 정보나 컨텐츠를 보여주는 챗봇입니다. 현재 앱이나 웹에서 제공하는 모든 서비스에 적용이 가능할 정도로 일반적인 분야라 할 수 있습니다.

 

 

 

< Master Card >

 

master.jpg

 

마스터 카드에서 운영하는 챗봇입니다. 신용카드 지출 내역이나 혜택 등 여러가지 정보를 얻을 수 있습니다. 저도 사용해보지는 못했는데 스크린샷만 보면 자연어처리가 아주 잘 구현된 것 같습니다.

 

'How much did I spend  on restaurants in Sept'라고 물어보면 '9월 / 레스토랑 / 지출'의 의미를 이해하여 9월에 레스토랑에서 쓴 총 합계를 보여줍니다. 국내에서도 금융권에서 이미 많은 챗봇들이 출시되었거나 개발중으로 알고 있습니다.

 

 

 

< Poncho >

 

poncho.jpg

 

Poncho는 페이스북 개발자 회의(F8)에서 직접 소개했을 정도로 유명한 날씨 챗봇입니다. 위의 사진처럼 '오늘 서울의 날씨는?'하고 물어본 뒤, '내일은?'이라고 하면 문맥을 이해하고 내일의 서울 날씨를 보여줍니다. 또한 '우산이 필요해?', '오늘 비가 와?' 등 다양한 질문 유형에 대해서도 답변이 가능합니다.

 

 

 

< Woebot >

 

woe.jpg

 

Woebot은 우울증 증상을 치료해 주는 챗봇입니다. 실제 심리학 박사가 설립한 회사로 전문적인 이론을 바탕으로 대화를 통해 심리 치료를 할 수 있다고 합니다. 딥러닝 분야에서 유명한 앤드류 응 교수가 참여하여 이슈가 되기도 했습니다.

 

 

 

브랜딩 및 마케팅

 

회사나 제품의 브랜드 이미지를 향상시키거나 판매를 위한 마케팅을 하는 챗봇입니다. 아직 많이 활용되고 있지는 않지만 앞으로 유망한 분야가 아닐까 생각합니다. 챗봇은 직접 대화를 주고받기 때문에 다른 미디어보다 좀 더 감성적인 측면에서 접근할 수 있습니다. 그래서 사용자와 친밀한 관계를 유지하며 신뢰를 주는 등 유용한 마케팅 채널이 될 수 있습니다.

 

 

 

< 스파이더맨 챗봇 > 

 

spider.jpg

 

마블에서 새로운 코믹북을 출시하면서 기획된 챗봇입니다. 스파이더맨과 대화를 하면서 사건의 이야기를 진행하는 형식으로 되어 있습니다. 이를 통해 자연스럽게 사용자의 관심을 불러 일으키는 광고 효과를 기대할 수 있습니다. 지금은 서비스가 종료되었습니다.

 

 

 

< Call of Duty: Infinite Warface >

 

call.jpg

 

유명한 게임인 콜 오브 듀티의 신작 소개를 위한 마케팅 챗봇입니다. 어드벤처 게임을 하는 것처럼 대화를 통해 게임의 스토리를 알게 해주는 효과를 줄 수 있습니다. 역시 지금은 서비스가 종료되었습니다.

 

 

 

< 롯데제과 빼로 >

 

lotte.jpg

 

빼빼로데이를 겨냥해서 롯데제과가 출시한 챗봇입니다. 유명한 아이돌인 엑소를 모델로 하여 사용자에게 맞는 빼빼로를 추천해줍니다. 그리고 재미있는 대화를 하면서 제품에 대한 흥미를 불러일으키는데 초점을 맞추고 있습니다. 지금은 운영이 중지된 상태입니다.

 

 

 

개인 비서

 

현재 아마존 알렉사, 구글 홈, 네이버 클로바, 카카오미니 등 많은 대기업에서 인공지능 스피커를 출시하였습니다. 앞으로 가전제품 조작이나 정보 검색 등 집안에서 사용하는 새로운 포털 서비스로 부상하지 않을까 생각합니다. 또한 음성 기반의 제품 뿐만이 아니라 챗봇에서도 이런 개인 비서 기능을 사용할 수 있습니다.

 

 

 

< 페이스북 M >

 

facebook.jpg

 

페이스북에서 미국 일부 지역을 대상으로 시작했던 서비스입니다. 식당 예약, 주문, 선물 등 다양한 일을 대신해서 수행합니다. 100% 인공지능이 하는 것이 아니라 어려운 작업은 사람이 중간에 개입하여 처리합니다.

 

하지만 지금은 운영이 종료되었다고 합니다. 아마 테스트를 통해 데이터를 모아서 자동화를 하려고 했는데 잘 안된 것 같습니다. 그만큼 복잡한 업무를 학습을 통해 구현하는게 현재 기술로 얼마나 어려운 일인지 알 수 있습니다.

 

 

 

< x.ai >

 

800x-1.jpg

 

x.ai는 미팅이나 약속을 잡는 것을 도와주는 서비스로 챗봇은 아니고 이메일을 기반으로 제공됩니다. 예를 들어, 만약 오후 1시에 팀원들과 미팅을 하기 위해서는 모두에게 메일을 보내 가능한지 물어봐야 합니다. 안되는 사람이 있으면 다시 메일을 받아 일정을 조정해야 하는데 상당히 번거로운 작업입니다. x.ai를 참조로 추가하여 메일을 보내면 인공지능이 중간에 메일을 주고받으며 일정 변경을 자동으로 처리해줍니다. 이런 기능은 챗봇을 통해서도 매우 유용하게 사용할 수 있을 듯 합니다.

 

 

 

< 슬랙봇 >

 

slack.jpg

[ 출처 : 슬랙봇, 어디까지 만들어봤니? ]

 

슬랙은 기업용 메신저로 유명합니다. 기본으로 제공되는 봇 기능을 사용하여 팀원들간의 의사소통을 보다 원할하게 할 수 있습니다. 위에서 다루었던 일정 잡기 등을 비롯하여 사내에서 공유하는 정보들을 쉽게 찾는 등 업무의 효율성을 높이는데 좋은 도구가 될 것 같습니다.

 

 

 

엔터테인먼트

 

게임이나 흥미 위주의 컨텐츠를 제공하는 것으로 화려한 그래픽이나 빠른 조작 보다는 대화를 기반으로 하는 형식에 적합합니다. 아직 그리 주목받지 못하는 분야이긴 하지만 앞으로 재미있는 챗봇이 많이 나오기를 기대하고 있습니다.

 

 

 

< 타로챗봇 라마마 >

 

tarot.jpg

 

타로챗봇 라마마는 무려 50만이 넘는 좋아요를 자랑하는 페이스북 챗봇입니다. 아마 국내에서 가장 유명한 챗봇이 아닐까 합니다. 무엇보다 컨텐츠가 아주 방대합니다. 78장의 타로 카드에 대해서 '연인 / 썸타는 중 / 약간 관심 / 헤어졌어 / 애인없음' 등 5가지의 경우를 합하면 모두 390개의 대답을 할 수 있습니다. 또한 메뉴 사용을 최소화하고 자연스럽게 대화를 하는 형식이라 친근하게 접근할 수 있다는 장점이 있습니다.

 

 

 

< Game of Thrones Survival >

 

game.jpg

 

Game of Thrones Survival은 유명한 미드인 왕좌의 게임을 어드벤처 형식으로 만든 챗봇입니다. 마치 내가 드라마의 주인공인 것처럼 판타지 세계에서 모험을 즐길 수 있습니다. 하지만 대화는 안되고 메뉴 선택만 가능해서 조금 답답하다는 단점이 있습니다.

 

 

 

< Zo >

 

zo.jpg

 

Zo는 마이크로소프트에서 만든 챗봇으로 가벼운 일상 대화를 목표로 하고 있습니다. 젊은 사용자들을 대상으로 하기 때문에 상당히 재치있는 문장을 보여줍니다. 또한 대화를 통해 지속적으로 학습이 가능하다고 합니다.

 

 

 

정리

 

지금까지 여러가지 챗봇과 그 종류에 대해서 알아봤습니다. 최근 들어 많은 챗봇들이 출시되었지만 사실 아직은 그리 대중화가 되지 못한 것이 현실입니다. 개인적인 생각에는 챗봇에서 자연어처리 기술이 많이 떨어지기 때문이 아닐까 합니다.

 

거의 대다수의 챗봇들은 메뉴 선택을 기본으로 하고 단순한 문장만 처리가 가능합니다. 하지만 제가 만든 챗봇의 로그를 분석해보면 사용자들은 챗봇에서 메뉴로 조작하는 것에 거부감을 가지고 있는 것 같습니다. 여러가지 질문을 해보지만 대답을 잘 못하고 메뉴 선택만 강요하면 쉽게 실망하고 바로 포기해버리는 경우가 대부분입니다.

 

어떤 사람들은 챗봇에 대한 사람들의 눈높이를 낮춰야 한다고 말하기도 합니다. 그러나 똑같이 메뉴를 터치하여 정보를 얻는 것이라면 굳이 화면도 작고 인터페이스도 불편한 챗봇을 사용할 이유가 있을까요. 

 

 

 

가장 좋은 방법은 사람처럼 학습을 통해 대화를 할 수 있도록 개발하는 것입니다. 하지만 데이터만 모은다고 저절로 학습이 되는 것은 아닙니다. 페이스북 M이 서비스를 포기한 것에서 보듯이 아직 딥러닝 기술이 자연어를 처리하기에는 많이 부족합니다. 지금으로서는 가능한 범위내에서 다양한 대화가 가능하도록 구현하는 것이 최선일 듯 합니다.

 

문제는 그렇게 하기 위해서는 일일이 각각의 경우에 대해서 별도로 프로그래밍을 해야한다는 것입니다. 예를 들어, '삼성 노트북 보여줘'라는 문장에서 '삼성(브랜드) / 노트북(모델) / 보여줘(의도)'를 구분하여 처리할 수 있습니다.

 

하지만 '삼성 노트북 중에서 최근에 출시한거 보여줘', '삼성 노트북에서 가장 싼게 뭐야', '삼성 노트북중 CPU가 가장 좋은거 알려줘' 등 다양한 질문에 대해서 추가로 작업을 해야 합니다. 이런 과정에 시간과 노력이 너무 많이 필요하기 때문에 그냥 메뉴를 통해서 정해진 방식으로만 동작하도록 하는 것이 아닐까 합니다.

 

 

 

아직 사람과 같이 대화를 할 수 있는 챗봇을 만드는 것은 힘들지만 그만큼 앞으로 발전할 가능성이 높다고 할 수 있습니다. 인공지능 스피커 시장이 커지면서 많은 기업들이 자연어처리 기술에 주목하고 있습니다. 앞으로 자연스러운 대화를 할 수 있는 챗봇들이 많이 나오기를 기대해 봅니다.

 

 

 

< 챗봇 개발자 모임 >

- 페이스북 그룹에 가입하시면 챗봇에 대한 최신 정보를 쉽게 받으실 수 있습니다.

https://www.facebook.com/groups/ChatbotDevKR/

List of Articles
제목 글쓴이 날짜 조회 수sort
인공지능 챗봇(Chatbot), 챗봇 역사의 모든 것 깊은바다 2021-01-27 372
챗봇의 윤리문제와 방안 file 깊은바다 2021-12-05 372
스마트한 챗봇 설계 가이드 깊은바다 2018-05-30 374
인공지능이 저를 상담해 준다고요? 깊은바다 2018-02-18 380
UX 관점에서 본 챗봇과 음성봇 - 문맥 처리 방법 깊은바다 2020-10-17 384
알렉사 스킬의 등록 개수가 감소하고 있는 이유 깊은바다 2020-11-09 389
블랙미러에 나온 인공지능 스피커 깊은바다 2019-06-13 390
인공지능에게 아직 대화는 어렵다 [2] 깊은바다 2017-08-23 393
챗봇, AI스피커 왜 불편한가? 깊은바다 2018-10-26 393
세계 챗봇 생태계 분석 깊은바다 2017-05-20 394
챗봇 스토어의 필요성 file 깊은바다 2018-07-01 399
챗봇 대화만으로 수익을 얻을 수 있을까 file 깊은바다 2021-02-01 405
아마존 알렉사는 어떤 기준으로 음성쇼핑 상품을 검색할까? 깊은바다 2018-05-19 408
AI시대에 맞는 서비스 개발 깊은바다 2018-09-18 413
AI 챗봇 '루다'와 랜선 친구가 됐다 - 스캐터랩 대표 인터뷰 깊은바다 2020-07-30 423