본문 바로가기

음성봇

오늘 톡한 상담원이 '챗봇'이었다고? 2019년, 가트너는 2021년까지 기업의 60% 이상이 어떤 형태의 챗봇이라도 보유하게 될 것으로 전망했습니다. 하지만 주목할 얘기는 아니었죠. 챗봇 도입이 본격화된 시점에 기술은 과장된 면이 있었습니다. 인공지능(AI)에 대한 기대가 커진 와중에 챗봇은 널리 쓰이는 메신저 중심으로 빠르게 확산해 AI의 도래를 직접 경험하게 했기 때문입니다. 모든 챗봇이 지능적이지 않았음에도 말이죠. 기업의 도입은 늘었으나 실제 챗봇과 얘기하면서 고도화한 AI를 경험한 소비자 사례는 거의 찾을 수 없었습니다. 크게 두 가지가 원인이었습니다. l 마스터카드 챗봇 (출처: 마스터카드 뉴스룸) 첫 번째는 '사용자 경험 최적화의 실패'입니다.편의성과 접근성이 뛰어난 챗봇의 장점은 브랜드에 따른 사용자 경험 최적화만 이뤄지면 .. 더보기
챗봇부터 음성봇까지! ‘언어 AI’가 나타났다 대부분의 비즈니스에서 AI 도입을 고려하는 목적은 사람을 대신해서 인식하고 분류한 다양한 정보를 기반으로 신속하게 추론하고 예측해 새로운 비즈니스에 접목하거나 기존의 업무에 활용하는 것입니다. 대표적인 적용 형태는 다음과 같습니다.1) 음성과 언어 정보를 추론하는 언어 AI2) 영상과 이미지 정보를 토대로 추론하는 시각 AI3) 이미 확보된 정보를 분석하고 예측하는 데이터 AI4) 위 형태를 복합적으로 적용한 복합 AI 언어 AI는 학습을 통해서 문서나 텍스트, 그리고 음성 신호에 담긴 의도와 문맥을 추론하고 이해하는 것을 의미하며 이를 구성하는 요소기술로는 NLU, NLP, STT, Text Analytics 등이 있습니다. 주변에서 챗봇이나 음성봇 형태로 구현된 것을 주로 볼 수 있으며, 그 외에도 .. 더보기
코딩이 필요 없는 구글 어시스턴트 서비스 개발 플랫폼 출시 역사적으로 기술은 생산성을 높여 인류에게 많은 혜택을 주었습니다. 그 덕에 인류의 역사는 진보할 수 있었죠. 건축 기술, 공학 기술, 통신 기술이 대표적인 사례입니다. 그리고 그 기술은 인류가 기술을 이용할 수 있는 도구의 형태로 퍼지게 됩니다. 그 과정에서 도구는 기술의 대중화를 퍼트리는 중요한 수단이 되었습니다. 필자는 도구의 대중화는 기술의 혜택을 한정된 소수에 그치지 않고 대중에게 퍼트림으로써 문명 민주화에 큰 역할을 한다고 생각합니다. 예를 들어, 능숙한 운전자만이 다룰 수 있었던 수동 변속기(스틱) 자동차에서 자동 변속기(오토)로의 변화는 남성 운전자 중심에서 벗어나 세대와 성별이 큰 장애가 되지 않도록 자동차를 대중화시킬 수 있었죠. 또한 영상의 촬영과 편집이 특수한 장비에 국한되던 시대에는.. 더보기
챗봇 도입을 위한 체크 포인트 이번 글에서는 기업이 비즈니스 채널로서 챗봇을 도입할 때 고려해야 할 몇 가지에 대해 기업 관점에서 정리해보았습니다. 체크 포인트 1. 챗봇 서비스를 자체 개발을 할 것인가? 챗봇 도입을 검토하는 단계에서 직면하는 가장 큰 고민은 아마 챗봇을 자체 개발 또는 구축할 것인지 아니면 외부 솔루션을 도입할 것인지 결정하는 일일 것입니다. 챗봇을 구조적으로 나눈다면 자연어 처리(NLP/NLU)와 같은 지능형(AI) 기술 영역과 이를 기반으로 한 응용 서비스 영역으로 구분할 수 있습니다. 물론 IT 개발 인력을 충분히 갖추지 않은 기업 입장에서는 두 영역 모두 외부에서 수혈할 수밖에 없겠죠. 그래도 여전히 고민일 수밖에 없을 것입니다. 어느 영역까지 외부 솔루션을 도입해야 하고 어느 부분은 자체적으로 개발해야 하.. 더보기
UX 관점에서 본 챗봇과 음성봇 지난 13편에서 챗봇과 음성봇이 공통적인 영역이 존재하여 매우 밀접한 관련이 있음을 구조적으로 설명 드렸습니다. 음성인식 기반의 AI 서비스를 제공하는 데 있어서 챗봇은 핵심적인 역할을 하는 것이죠. 그러므로 둘을 별도로 떼어놓고 볼 필요가 없다고 생각합니다. 그래서 이번 글에서는 챗봇과 음성봇을 기반으로 서비스를 구현할 경우 UX 관점에서 고려해야 할 몇 가지 체크 포인트를 써보겠습니다. UX 체크 포인트 1. 인공지능 기술도 중요하지만 대화맥락을 구현해야 합니다. 인공지능(AI) 기술에 대한 기대가 높아지고 실제 높은 수준의 AI 기술이 제공되면서 챗봇이나 음성봇의 제공에 있어서 생긴 오해 중의 하나가 서비스를 구현할 때 음성인식이나 자연어 처리 기술만 있으면 된다는 오해가 존재합니다. 물론 음성인식.. 더보기
챗봇을 넘어 음성봇으로 이번 글에서는 AI 스피커로 시작되어 업계에 큰 관심을 받는 음성인식 기술 기반의 음성봇(Voicebot) 구조를 챗봇 구조와 연계해 설명해 드리겠습니다. 음성봇과 챗봇은 닮은 점이 많다? 앞서 챗봇의 구조는 대화 의도(Intent)를 추출하는 것과 의도 속에 담긴 중요한 개체(Entity)를 추출하는 과정이 중요하다고 말씀드렸습니다. 챗봇에서 AI 기술은 사용자의 수많은 대화 방식 속에서 사용자 의도와 개체를 정확하고 빠르게 추출하는 데 활용이 되는 것이죠. 물론 추출된 의도와 개체로 주문이나 예약, 고객 서비스와 같이 서비스를 제공하기 위해 대화 흐름을 코딩이나 별도 운영 툴(Tool)을 이용해서 구현해야 합니다. l 챗봇의 일반적 구조로 의도 추출-개체 추출-시나리오가 주 구성 요소이다. 그렇다면 .. 더보기
챗봇은 산업을 뒤흔들었을까? ‘카카오톡 채팅으로 홈쇼핑 주문 서비스를 만들어볼까?’라는 아이디어를 떠올렸던 2015년 봄. 그 당시까지만 해도 기업이 메신저를 이용해서 비즈니스에 활용하는 서비스를 만든다는 게 생소했고 그렇게 주목받지 못했던 기억이 납니다. 챗봇(Chatbot)이라는 용어도 쓰이지 않았죠. 3년이 흐른 지금 어떤가요? 이제 일반인들도 챗봇이라는 단어를 이해할 만큼 일반명사가 되었습니다. 이렇게 챗봇이 범용적인 용어가 되는 데는 한때 산업계를 휩쓸었던 챗봇 열풍 때문이 아닌가 생각됩니다. 챗봇(Chatbot)은 기대만큼 산업을 뒤흔든 기술이었을까? 챗봇이라는 용어를 전 세계에 확산시킨 동력은 페이스북 마크 저커버그입니다. 그는 2016년 4월 샌프란시스코에서 열린 개발자 회의 ‘F8 2016’에서 페이스북 미래의 키워.. 더보기

티스토리툴바