Chat GPT의 등장으로 관심받고 있는 분야는 어디일까요? 바로 ‘챗봇’입니다. 챗봇 시스템은 AI 기술을 활용해 고객 상담, 고객 문의 등의 고객 CS 해결에 주로 사용되고 있는 기술인데요. 

정해진 스크립트에서 정답을 찾아 얘기해주던 기존의 챗봇 시스템에서 스스로 학습하여 결과를 만드는 Chat GPT의 기술이 도입되면 어떻게 발전하게 될지 많은 기업들이 관심을 가지며 도입을 고민하고 있습니다. 

Chat GPT의 등장으로 큰 변화가 일것으로 예상되는 ‘챗봇 시스템’. 앞으로 어떤 방향으로 변화 될 지 또 어떻게 사용될지 대한민국 최초 IT 프리랜서 매칭 플랫폼으로 23년 동안 IT 업계 최대 규모의 프리랜서 매칭을 진행한 이랜서에서 알려드리겠습니다! 

Chat GPT의 시대, 챗봇은 어떻게 변화할 것인가

챗봇을 사용하는 이유 

“별점 5개+리뷰 남겨주시면 치즈스틱 서비스로 드릴게요.” 사람들이 많이 사용하는 배달 앱에서 많이 볼 수 있는 문구입니다. 온라인 비즈니스가 발달하면서 고객 서비스에 중요성도 높아지고 있는데요. 고객 서비스가 좋은 기업은 매출이 급상승하고, 고객 서비스가 나쁜 기업은 이미지의 실추와 함께 매출 하락 및 기존 고객 이탈로까지 이어집니다.

하지만, 수많은 양의 고객 문의를 일일히 응대하기 어려워 상담사와 고객 관리 직원을 고용해 처리하고 있는데요. 들어가는 비용 대비 좋은 성과를 거두지 못하고 있습니다. 이럴 때, 고객 문의를 자동으로 처리하는 AI 기술을 활용하면 어떨까요? 

많은 양의 문의가 들어와도 인공지능 시스템으로 바로바로 해결할 수 있다면, 고객 응대에 들어가는 에너지와 비용을 모두 줄일 수 있어 효율적이지 않을까요? 그래서 나온 서비스가 AI의 자연어 처리 기술을 활용한 ‘챗봇’입니다. 

AI 챗봇이란 

AI 챗봇이란 인공 지능(AI)과 자연어 처리(NLP) 기술을 사용하여 사용자의 의도를 파악하고 관련 정보를 추출하여 적절한 응답을 생성하는 기술인데요. 

기업이 고객을 응대할 때, 고객의 의문을 바로바로 확인해 줄 수 있는 효과적인 솔루션으로,  서비스와 고객 문의를 자동으로 처리할 수 있어 고객 서비스업을 타겟으로 하는 기업에서 도입/활용하는 기술입니다.

AI 챗봇은 고객과의 일방향이 아닌 양뱡향 상호작용의 서비스를 제공하며 고객을 응대할 수 있는데요. 크게 3가지 측면에서 활용하면 업무 효율성을 높이고 투입되는 비용을 절감할 수 있습니다. 

• 고객과의 대화 

• 고객 문의 처리 

• 다국어 서비스

챗봇 기술 중에서도 구매 안내, Q&A 등 절차가 정해진 작업들을 정의하고 이를 목적에 맞게 수행하도록 설계되어 특정 고객 서비스 프로세스를 자동화해야 하는 비즈니스에 특화된 기술을 작업지향 챗봇 (Task-oriented Chatbot)라고 하는데요. 작업 지향 챗봇에 대해 자세히 알아보겠습니다. 

작업 지향 챗봇 (Task-oriented Chatbot)

작업 지향 챗봇은 정답이나 절차가 정해진 상담, 구매 안내 등과 같은 서비스를 처리하는 것을 목적으로 하며, 서비스의 목적에 따라 다른 구조로 설계됩니다. 주로 쇼핑몰 및 금융권 기업에서 고객의 상품 구매에 대한 문의 및 도움을 제공하기 위해 사용되며, 일련의 구조를 갖고 설계됩니다

작업 지향 챗봇에 대해  이해하기 위해, 쇼핑몰 기업에서 작업 지향 챗봇이 어떻게 작동하는지 작동 구조와 예시를 참고하며 알아보겠습니다.
 

 작업 지향 챗봇 작동구조

•  대화 스크립트 작성

쇼핑몰 기업에서는 상품 구매와 관련된 대화 스크립트를 미리 작성합니다. 이 대화 스크립트는 고객이 챗봇과 대화를 할 때, 적절한 응답을 제공할 수 있도록 미리 정의된 목적, 의도, 개체 정보 등을 포함하고 있습니다.

•  의도 파악과 개체 정보 추출

고객이 챗봇에게 질문을 하면, 챗봇은 입력된 문장을 자연어 처리 기술의 하위 분야인 의도 파악과 개체 정보 추출을 사용하여 처리합니다. 여기서, 의도 파악은 사용자의 대화에서 의도를 파악하는 과정입니다. 

예를 들어 "오늘 날씨는 어때?"라는 질문에서 사용자의 의도는 "날씨 정보 조회"입니다. 개체 정보 추출은 사용자의 발화에서 중요한 키워드를 추출하는 과정입니다. 예를 들어 "나이키 운동화 사이즈 9를 주문하고 싶어요"라는 문장에서 "나이키", "운동화", "사이즈 9" 등의 키워드를 추출하는 과정입니다. 

이러한 정보를 토대로 챗봇은 사용자의 요청을 처리할 수 있습니다. 사용자의 의도에 대해 파악하게 되는 것인데요. 의도 파악과 개체 정보 추출은 일반적으로 사전학습된 언어 모델인 BERT를 사용해서 학습됩니다. 

BERT는 언어 표현을 사전 학습시키는 방법으로, 대용량의 텍스트 데이터를 학습하여 문장 구조와 의미를 이해하고, 이를 바탕으로 의도와 개체 정보를 추출할 수 있는 학습된 모델입니다. 결과적으로, 챗봇은 문장에서 의도와 개체 정보를 추출하여 사용자와의 대화와 연관시키게 됩니다.
 

•  적절한 응답 제공

챗봇은 입력된 문장에서 추출한 의도와 개체 정보를 바탕으로, 대화 스크립트 내에 챗봇 설계자가 미리 작성한 의도와 개체 정보에 해당하는 응답을 제공합니다. 이때, 챗봇은  설계자의 대화 스크립트를 바탕으로 고객의 질문에 대해 정확하고 빠른 응답을 제공합니다.
 

•  결제 처리

쇼핑몰 기업에서 작업 지향 챗봇을 사용하는 경우, 고객이 상품을 구매하고자 할 때 결제 처리도 챗봇에서 진행됩니다. 이때, 챗봇은 고객이 입력한 결제 정보를 바탕으로 쇼핑몰의 결제 시스템에 직접 접속하여 결제 처리를 수행합니다.

이러한 구조화 과정을 통해 챗봇은 아래 예시와 같이 고객 문의를 처리하게 됩니다.

고객: 안녕하세요, 제가 이 제품을 사고 싶은데 재고가 있나요?

챗봇: 안녕하세요! 어떤 제품을 찾으시나요?

고객: A 제품입니다.

챗봇: 네, A 제품은 현재 재고가 있습니다. 바로 구매하실 건가요?

고객: 예, 바로 구매하고 싶습니다.

챗봇: A 제품 구매를 도와드리겠습니다. 결제는 어떻게 하시겠어요?

대화 과정을 통해 고객의 의도와 개체 정보를 추출하여 고객을 응대하는 시스템을 가진 작업 지향 챗봇은 챗봇은 고객과의 상호작용(자주 묻는 질문에 답변), 예약 (항공편, 호텔, 레스토랑 예약), 주문 처리(온라인 주문), 고객 데이터 조회를 통한 답변(배송 추적, 반품 관리) 등과 같은 다양한 서비스에서 활용할 수 있습니다.

‘챗 GPT’를 챗봇에 도입한다면?

정해진 스크립트 속에서 답을 추출하여 답변을 하는 ‘챗봇 시스템’에 챗 GPT 기술을 도입하면 어떻게 될까요. 우선 챗 GPT에 들어가는 AI 기술을 먼저 확인하시겠습니다.

챗 GPT와 챗봇은 같은 AI 기술을 사용하지만, 처리방식이 다릅니다. 챗봇은 자연어 처리 기술을  활용하여 정해진 데이터 안에서 고객의 질문에 대답을 한다면, 챗 GPT는 스스로 학습하는 러닝 머신 기술을 사용하기 때문에, 챗 GPT가 학습한 내용을 토대로 고객과 의사소통이 가능합니다. 

즉 학습한 데이터를 바탕으로 고객과의 자연스러운 대화가 가능한 것인데요. 이 챗 GPT를 챗 봇 시스템에 반영하게 되면, 챗봇 스스로 영업 활동이 가능하게되며, 텍스트를 기반으로 하는 계약서 작성부터 콘텐츠 생산까지 업무자체를 스스로 맡아서 할 수 있게 됩니다.

‘챗 GPT’를 챗봇에  도입했을 때, 우려되는 점

챗 GPT는 러닝 머신 기술을 통해 스스로 학습한 데이터를 기반으로 문장을 만들어 낼 수 있지만,  2021년까지의 데이터를 기반으로 대답하에 현실과 맞지 않은 부정확한 결과를 얘기할 수 있습니다. 챗 GPT가 사실과 다른 답변을 지어내서 답변한 대표적인 사례로, ‘세종대왕 맥북 프로 던짐 사건’은 유명하죠.

그렇기 때문에 Chat GPT를 챗봇에 도입하게 되면 고객의 질문에 엉뚱한 대답을 하여 고객을 난처하게 만들 수도 있습니다. 그리고 학습한 데이터를 이용하기에 지적재산권 침해 및 잘못된 정보 또는 편향적인 정보를 제공할 여지가 있어, 현업에 적용하는 것을 놓고 논의 중에 있습니다.

그럼에도 불구하고 Chat GPT는 왜 ‘이슈’가 되는가

Chat GPT의 도입에 대해 논란이 많지만 그럼에도 불구하고 계속해서 이슈가 되는 이유는 Chat GPT로 얻을 이점 또한 크기 때문입니다. 이는 이미 많은 기업들이 고객 서비스에 ‘챗봇’ 서비스를 도입해 이점을 누리고 있는 것으로 증명되었는데요.

이 중, 뱅크 오브 아메리카(Bank of America)는 작업 지향 챗봇 시스템을 활용한 ‘챗봇 서비스 에리카(Erica)’를 통해  약 1억 5,000만 건의 고객 요청을 처리하고, 약 35만 건의 결제 연기 요청을 처리하며 각종 대금 납부에 어려움을 겪는 고객들을 지원하고 있다고 하는데요. 쳇봇 서비스 에리카를 도입한지 일 분기 만에 600만 명의 사용자를 추가 확보했다고 하죠. 수십 명의 고급인력이 해낼 일을 챗봇 에리카가 혼자 처리한 것입니다.

정해진 스크립트의 데이터를 바탕으로 작동하는 챗봇 시스템으로도 기업에서는 큰 이점을 누릴 수 있는데, 스스로 학습하여 데이터를 만드는 챗 GPT를 적용하면 어떻게 될까요?

챗 GPT를 챗봇에 도입했을 때에 누릴 수 있는 이점
 

• 고객서비스부터 업무 자동화까지 다양한 영역에서 활용

• 과거 상담 분석을 통한 정확도 높은 답변 제공 

• 학습 데이터를 통한 투자목표에 따른 맞춤형 상품 추천

• 고객 거래 패턴 분석을 통한 금융사기 예방 및 신용리스크 감소

과거 데이터를 학습하여 새로운 데이터를 만들어 대화할 수 있기 때문에 챗 GPT 스스로도 영업이 가능하고, 제품 판매 및 컨설팅 & 상품 제시 등 여러가지 효과를 누릴 수 있을 것으로 기대 되어 금융 및  교육, 쇼핑몰, 온라인 비즈니스 등에서 ‘챗 GPT를 도입한 챗 봇’을 연구하고 있습니다.

 

챗 GPT 시대의 챗봇 시스템은 어떻게 변화할 것인가

챗 GPT 도입은 피할수 없습니다.  신속한 응대와 빠른 서비스로 기업의 더 좋은 브랜드 이미지를 형성할 수 있고, 서비스에 투입되는 비용이 절감되는 이점 및 학습한 데이터를 활용한 창작 능력, 고객과 스스로 대화를 통한 상호작용 증가, 과거의 데이터를 분석한 맞춤형 영업활동 등  챗 GPT를 활용하면 누릴 수 있는 이점이 많기에 기업이 살아남기 위해 챗 GPT와 같은 머신 러닝 AI의 도입은 필수적입니다. 

챗 GPT의 등장으로 기업들의 AI 관심은 많아지고 있으며, 새로운 기술은 계속 개발되고 있습니다. 기업의 발전을 위해, 더 나은 서비스를 제공하기 위해,  많은 잠재 고객을 확보하기 위해서라면 하루라도 빠르게 챗 GPT 기술을 분석하고, 적용하여 기업 현황에  맞춘 새로운 챗봇 시스템을 개발해야 할 것입니다.

 

하지만 업황은 현재 AI 전문가의 부족

Chat GPT의 등장과 함께 AI 기술을 찾는 기업들이 많아졌습니다. AI 전문가의 수요 또한 늘어났죠. 챗봇 뿐만 아니라 인공지능을 활용한 자동화 시스템의 도입으로 서비스업, 물류업, 제조공장, 전자 기기 소프트웨어 등등 AI 활용도는 계속해서 높아지고 있습니다.

AI 전문가의 부족 어디서 대체할 수 있을까?
 

AI 전문가를 찾는 기업들의 가장 큰 문제는 현장에 즉시 투입할 수 있는 전문가를 찾아야 한다는 것입니다! 지금 바로 말이죠! 그러려면 어떤 전문가를 채용해야 할까요? 바로 검증된 전문가를 채용해야 하는데요. 실력뿐만 아니라 커뮤니케이션의 인성까지 검증된 AI 전문가를 고용해야 할 것입니다.

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