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1. 챗봇 개념, 활용사례 및 시장전망
1.1. 챗봇(Chatbot) 개념
챗봇(Chatbot)은 채팅(Chatting)과 로봇(Robot)의 합성어로, 사람과의 문자 대화를 통해 질문에 알맞은 답이나 각종 연관 정보를 제공하는 인공지능(AI) 기반의 커뮤니케이션 소프트웨어를 의미한다. 즉, 챗봇은 대화형 메신저, 채팅하는 로봇이라고 할 수 있다.
챗봇은 메신저 기반 환경에서 사용자들의 질문이나 요구사항에 대하여 자동으로 응답을 제공해주는 에이전트 서비스로서, 초기에는 단순히 키워드에 대한 정해진 답변을 제공하는 형태였으나 최근에는 사용자의 질문을 분석하여 자동으로 답변을 제공하기 위한 연구가 진행되고 있다. 웹이나 애플리케이션을 따로 실행하지 않고도 대화하듯 정보를 편리하게 얻을 수 있어 쇼핑, 호텔 예약, 뉴스 확인 및 법률 상담 등 사용 범위가 점차 확대되고 있다.
1.2. 최근 챗봇이 성장하는 이유
최근 챗봇이 성장하는 이유는 다음과 같다.
첫째, 미국의 시장조사 기관인 트랜스패런시 마켓 리서치는 글로벌 챗봇 시장규모가 2015년 약 1억 1300만 달러 규모에서 매년 28% 성장해 2024년엔 약 10억 달러에 달하는 시장을 형성할 것으로 전망했다. 또 다른 기관인 테크나비오는 2017년부터 2021년까지 연평균 37%이상 성장할 것이라고 예측하였다. 이처럼 챗봇 시장이 급격히 커져가는 이유는 인공지능 기술의 발전과 맞물려 있다고 볼 수 있다.
둘째, 챗봇은 친숙한 UX를 기반으로 한다. PC 기반의 정보검색 위주의 시장에서 최근 스마트폰은 커뮤니케이션을 중심으로 ICT업계가 재편되었다. 월 사용자 20억명을 확보한 페이스북을 비롯, 10억명의 왓츠앱, 약 9억명의 위챗 등의 SNS 회사의 성장을 통해 이를 확인할 수 있다. 챗봇은 이렇게 성장한 메신저 서비스 UX를 그대로 사용하고 있다는 장점을 가지고 있다.
셋째, 챗봇은 웹과 앱의 한계를 극복한다. 웹은 브라우저를 가동하고 주소를 입력해야 한다는 불편함이 있고, 앱은 설치해야 사용할 수 있다는 한계가 있다. 반면 챗봇은 직접 물어보고 빠른 답변을 받을 수 있으며, 개인화된 대화가 가능하다는 장점이 있다. 기업들 입장에서도 새로운 앱을 개발하거나 홍보하는 비용이 낮아지는 효과가 있다.
마지막으로, 인공지능 기술의 발전도 챗봇 성장의 원동력이 되고 있다. 새로운 것이 아닌 대화형 서비스는 오래전부터 존재해왔지만, 알파고로 인한 인공지능 붐과 더불어 머신러닝, 딥러닝 기술이 발전하면서 챗봇 도입이 가속화되었다. 또한 기업들의 데이터 정비 노력도 챗봇 성장의 기폭제 역할을 하였다.
이처럼 챗봇 시장이 급성장하는 주된 원인은 친숙한 UX, 웹/앱의 한계 극복, 인공지능 기술 발전 등이라고 볼 수 있다.
1.3. 챗봇의 종류
챗봇의 종류는 규칙 기반 챗봇, 자연어 학습 기반 챗봇, 머신러닝 기반 챗봇 등 크게 3가지로 구분된다.
첫째, 규칙 기반 챗봇은 사전에 정의된 Q&A에 맞게 답을 도출하는 형태이다. 사용자가 입력한 자연어를 전체적으로 이해하기보다는 주요 키워드를 인식해 그에 맞는 답변을 제시하도록 설계되어 있다. 일반 기업에서 챗봇으로 고객 응대를 할 때 가장 손쉽게 적용할 수 있는 단계이다. 그러나 규칙에 설정되어 있지 않은 대화는 제대로 응대할 수 없는 단점도 가지고 있다.
둘째, 자연어 학습 기반 챗봇은 인공지능 기술이 본격적으로 적용되는 단계로 사용자가 입력한 대화를 자연어 상태로 이해하고 그에 맞는 답변을 한다. 데이터를 통해 챗봇에 기업의 사업활동을 이해시키는 '학습' 과정을 거치며, 초반에는 사람이 개입해 평가하며 발전한다. 규칙 기반 챗봇에 비해서는 훨씬 자연스러운 대화와 폭넓은 응대가 가능하지만 특정 영역에 한정될 수밖에 없다.
셋째, 머신러닝 기반 챗봇은 자연어 학습기반 챗봇이 한정된 사업영역만 가능하다면, 이 단계에서는 인터넷을 이용해 지속적인 학습이 가능하다. 단순히 사용자 요청에 답만 하는 것이 아니라 전체 맥락을 이해해 다양한 정보를 제공하거나 추천하는 등의 기능을 할 수 있다. 대표적인 사례가 개인 쇼핑 도우미인 메지(Mezi)이다.
1.4. 챗봇 활용 사례
온라인 및 홈쇼핑에서 챗봇은 소비자의 구매 패턴, 행동, 선호 정보 등을 토대로 실제 가게 점원처럼 개인 맞춤 추천 기능을 수행한다. 롯데쇼핑은 2016년 12월 상품 추천 챗봇 '로사'를, 신세계백화점은 소비자 구매 정보 분석을 통해 맞춤 쇼핑 서비스를 제공하는 챗봇 'S마인드'를, 신세계몰은 '1:1 소비자 상담' 챗봇을 도입했다. 또한 11번가도 지난해 11월 생필품과 식음료 상품에 최적화된 '마트챗봇'을 선보였다. 홈쇼핑 업계도 챗봇 도입에 나섰는데, GS샵, CJ오쇼핑, 현대홈쇼핑은 지난 2015년부터 챗봇 서비스를 적용했다. 이들 챗봇은 야간, 휴일 등 상담이 불가능한 시간에도 상품 정보를 제공할 수 있는 장점이 있다."또한 페이스북의 '메신저 봇'은 별도의 앱을 사용하지 않고도 날씨나 교통상황 정보 제공, 실시간 상담, 온라인 쇼핑, 예약, 결제 등의 서비스를 제공한다. 개발자들은 페이스북이 제공하는 '메신저 플랫폼(Messenger Platform)'을 통해 간편하게 '메신저 봇'을 구축할 수 있으며, 기업은 페이스북 메신저를 통해 고객 및 사용자와 긴밀하게 소통할 수 있게 된다."
1.5. 챗봇의 주요기술
챗봇의 주요기술에는 패턴 인식(Pattern Recognition), 자연어처리(Natural Language Processing), 시멘틱 웹(Semantic Web), 텍스트 마이닝(Text Mining), 상황인식컴퓨터(Text Aware Computing) 등이 있다.
첫째, 패턴 인식(Pattern Recognition)은 기계에 의하여 도형, 문자, 음성 등을 식별시키는 것이다. 이를 통해 챗봇은 사용자 입력 메시지의 패턴을 인식하고 해당하는 응답을 생성할 수 있다.
둘째, 자연어처리(Natural Language Processing)는 인간이 보통 쓰는 언어를 컴퓨터에 인식시켜 처리하는 기술이다. 정보검색, 질의응답, 시스템 자동번역, 통역 등이 포함되며, 챗봇이 사용자의 자연어 질문을 이해하고 적절한 답변을 생성할 수 있게 한다.
셋째, 시멘틱 웹(Semantic Web)은 컴퓨터가 정보자원의 뜻을 이해하고, 논리적 추론까지 할 수 있는 차세대 지능형 웹이다. 챗봇은 시멘틱 웹 기술을 활용하여 사용자의 질문 의도를 깊이 있게 파악할 수 있다.
넷째, 텍스트 마이닝(Text Mining)은 비정형 텍스트 데이터에서 새롭고 유용한 정보를 찾아내는 기술이다. 챗봇은 방대한 텍스트 데이터를 활용하여 사용자에게 적합한 정보를 제공할 수 있다.
다섯째, 상황인식컴퓨터(Text Aware Computing)는 가상공간에서 현실의 상황을 정보화하고, 이를 활용하여 사용자 중심의 지능화된 서비스를 제공하는 기술이다. 챗봇은 이를 통해 사용자의 상황을 파악하고 맥락에 맞는 대화를 할 수 있다.
이와 같이 다양한 인공지능 기술의 발전에 따라 챗봇의 대화 능력과 서비스 수준이 지속적으로 향상되고 있다."
1.6. 주요개발업체 특징
다이퀘스트는 2000년부터 언어처리에 관련한 기반기술을 축적해온 업체로, '인포채터(Infochatter) V2.0'을 통해 국내 챗봇 시장에서 입지를 넓혀가고 있다. 다이퀘스트는 규칙 기반 챗봇 모델과 통계 기반 챗봇 모델을 모두 지원하며, 고객의 요구와 상황을 적절히 분석해 가장 적합한 챗봇 모델을 적용한다. 일반적으로는 고객사가 확보하고 있는 데이터와 구축에 걸리는 시간 등을 감안해 적용 모델을 선정하며, 데이터가 부족한 경우 규칙 기반 모델을 기반으로 데이터를 축적해 통계 기반 모델로 확장해나가는 하이브리드 형태의 챗봇 모델을 제공한다.
플런티는 문자 메시지, 카카오톡에 자동으로 적절한 답변을 추천해주는 'AI 답장추천서비스'로 알려져 있다. 딥러닝 기술 기반 스타트업 플런티(Fluenty)가 대화형 인공지능 플랫폼 플런티닷에이아이(Fluenty.ai)의 베타버젼을 오픈했다. 플런티닷에이아이는 챗봇과 같은 대화형 인공지능을 코딩 없이 쉽게 만들고 메신저와 연결할 수 있도록 지원하는 서비스이다.
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