문형남 숙명여대 정책산업대학원 교수
![[포럼] 인공지능 경계 확장하는 챗봇서비스](http://contents.dt.co.kr/images/201901/2019010802102269640001[1].jpg "[포럼] 인공지능 경계 확장하는 챗봇서비스")
챗봇은 2016년 세계 최대 소셜네트워크서비스(SNS) 업체인 페이스북이 미국 샌프란시스코에서 열린 개발자 컨퍼런스 행사에서 메신저봇을 손쉽게 개발할 수 있는 개발자용 API를 선보이면서 전세계에서 챗봇에 대한 관심이 급부상하였다. 필자는 수년전부터 금융회사 등의 챗봇 서비스 도입에 대한 컨설팅을 했다. 최근 국내에서는 챗봇 도입 러시가 일어 여러 업종의 다양한 기업에서 챗봇 서비스를 경쟁적으로 도입하고 있다. 금융, 쇼핑몰, 항공사, 택배 등의 업종에서 24시간 상담 가능한 챗봇을 도입하여 운영하고 있다. 민간뿐만 아니라 공공부문에서도 챗봇 도입이 늘고 있다. 지인이나 친구와 소통할때 요즘 전화보다는 카카오톡이나 위챗 등의 메신저앱에 익숙하다. 챗봇은 그 상대가 지인이 아닌 가상의 대화친구로 목적성있는 서비스에 대해 질문을 하면 답변을 해주는 서비스로 생활속에 쉽게 접근하고 있다. 이는 기존의 웹과 모바일 플랫폼의 사용자경험(UX)과 다른 경험을 제공한다. 기존 웹과 모바일에서의 공간영역에서 배치 및 사용성을 강조했다면 챗봇은 대화형 플랫폼의 단순한 사용자인터페이스(UI)를 기반으로 시간적 흐름에 따라 질의응답 형식으로 데이터의 정확도를 높이는 작업으로 볼수 있다.
즉 공간적인 인터랙션과 기능의 역할에 따라 평가받았던 부분에서 시간적인개념과 데이터에 대한 신뢰성과 정확성까지 요구하는 개념으로 확대되어가고있다고 판단되며, 이는 나아가서 텍스트기반에서 음성기반으로 확장되어 제품과 연결되는 시발점이 챗봇서비스가 될 수 있다고 생각된다.
필자와 필자 연구팀 연구원들이 챗봇 프로젝트에 참여해 컨설팅과 기획을 했던 경험으로 보면, 현재 고객센터나 쇼핑몰, 금융권 중심으로 챗봇서비스를 출시하고 있으나, 아직 걸음마 수준의 서비스를 내놓고 있다. 한 트렌드 예측서가 2019년 12가지 트렌드 중의 하나로 챗봇 트렌드를 꼽은 것처럼 2019년에는 여러 산업의 많은 기업들이 보다 지능화된 챗봇 서비스를 내놓을 것으로 보인다. 그런데, 기업들이 명확한 목표 의식이나 AI와 챗봇에 대한 정확한 이해가 부족한 상태에서 경쟁사가 하니까 따라하기식으로 무분별하게 도입하여 투자 대비 효과가 나지 않고 고객만족도 낮아 예산을 낭비하는 경우가 적지 않게 있는 것으로 보인다.
고객이 질문를 던졌을때 보다 빠르고 정확하게 사용자의 언어를 이해해서 자연어로 정확한 답변을 해줘야하는 역할이 핵심이며, 이 과정에서 기술적인 요소를 바탕으로 한 데이터의 신뢰성과 정확성이 보다 중요하게 여겨질 것으로 보인다. 더불어 모든 영역으로 확산될 챗봇서비스에 대한 평가방안 마련이 시급할 것으로 보이며, 이에 따라 챗봇 서비스가 평가되어야 할 것으로 보인다. 기존의 웹/앱 서비스와 챗봇 서비스가 크게 다른 점은 웹/앱 서비스는 서비스 대부분이 눈에 보이나 챗봇 서비스는 그냥은 눈에 보이지 않는다른 것이다. 그래서 직접 챗봇과 대화를 해보지 않으면 그 서비스가 잘 만들어졌는지를 알 수가 없다. 챗봇의 기반이 되는 AI 수준, 데이터 양과 질, UI, 서비스 설계 등이 챗봇의 수준을 결정하는 중요한 요인이 된다.
필자의 연구팀은 20년째 웹과 앱을 평가하고 경험과 특허 기술 등을 접목하여 조만간 챗봇 서비스 평가모형을 개발을 거의 완료하였으며, 약간의 테스트 과정을 거쳐 주요 업종 별로 고객들한테 제공되고 있는 챗봇 서비스의 성능을 평가하여 발표할 계획이다. 과거 우리나라 전자정부 서비스를 지속적으로 평가하여 세계 최고 수준이 되는데 기여했고, 앱 평가를 통해 스마트금융의 수준 향상에 기여했던 경험을 살려, 우리나라 챗봇 서비스가 세계적 수준이 되는데 기여하고자 한다.
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