Chatbot 썸네일형 리스트형 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 빅데이터로 발전하는 뉴스 서비스의 모습 "뉴스 서비스의 발전을 위해 빅데이터는 어떻게 활용될까요?"뉴스의 진보를 위해 빅데이터가 어떻게 서비스에 활용될 수 있는지 하나하나 짚어보도록 하겠습니다. 수많은 뉴스를 수집하고 체계적으로 분류하기 ‘Juicer’ 과일이나 야채의 즙을 짜내는 기구를 말하려는 게 아닙니다. 영국의 공영방송 BBC에서 뉴스를 집계하거나 뉴스 콘텐츠를 추출해내는 API를 말하려는 겁니다. 그 API를 Juicer라고 부르거든요. BBC는 Juicer에 대해, ‘뉴스를 수집하고 집계하는 파이프라인(Pipeline)’으로 소개합니다. 현재 BBC Juicer는 영국 국내뿐만 아니라 전 세계의 뉴스 방송사에서 제공하는 약 850개의 RSS 피드를 모니터링하여 뉴스를 수집하죠. 그야말로 대용량의 뉴스 빅데이터가 수집되고 체계적으로 .. 더보기 기업을 위한 챗봇 빌더, DanBeeAi 챗봇은 인공지능이다?! ‘챗봇’ 하면 많은 분이 가장 먼저 떠올리는 것이 ‘인공지능’ 입니다. 인공지능은 챗봇의 중요한 요소 기술입니다. 체계적인 학습과 지속적인 관리가 중요합니다. 많은 기업이 ‘챗봇이 기술적으로 어디까지 되는 거야?’, ‘도입하는 절차랑 비용이 얼마나 되지?’를 알아보고 실제로 서비스를 오픈하기도 했습니다. 하지만 가장 중요한 것은 챗봇이 만드는 ‘가치’입니다. 기업 관점에서 챗봇이 할 수 있는 가치 있는 역할은 무엇일까요? 기업의 존재 목적은 고객입니다.기업은 고객의 요구를 파악하고 대응하기 위해 다양한 채널을 통해 고객과 만나고 소통합니다. 매장을 활용하거나 방문을 하기도 하고 오프라인, 웹이나 앱, 소셜미디어를 활용한 온라인 채널을 활용하기도 합니다. 일방향으로 광고를 하기도 하.. 더보기 운영자 관점에서 바라본 챗봇의 현재 모습 앞선 연재에서는 지능형 챗봇에 대한 역할과 미래, 적용 분야와 도입 절차에 대해 살펴보았습니다. 이번 연재에서는 실제 기업 챗봇을 관리하는 운영자 관점에서 바라본 챗봇의 현재 모습을 이야기해 보도록 하겠습니다. 잘 대답하고 있는가? 잘 대답하고 있는지에 대한 답을 하려면 챗봇에 기대하는 목표 설정에 대한 이해가 선행되어야 합니다. 감정 교류는 물론이고 지능까지 인간 수준을 뛰어넘는 SF영화 속 인간형상의 로봇이나 ‘바둑의 신’ 커제에게 승리한 인공지능 ‘알파고’(AlphaGo)를 연상하며 챗봇에 접근한다면 분명 큰 실망을 안고 돌아설지도 모르겠습니다. 전편에 언급된 기술 성장주기를 표현한 가트너의 하이프(hype)개론에 의하면 하이프 사이클에서도 챗봇의 중심 기술인 자연어 응답 기술은 부풀려진 기대의 정.. 더보기 챗봇부터 머신러닝까지 ‘AI 에듀케이션’ 지난해, 마이크로소프트(MS)의 공동 창립자 빌 게이츠(Bill Gates)는 더 버지(The Verge)와의 인터뷰에서 교육에 활용할 수 있는 챗봇의 잠재력을 언급했습니다. 챗봇이 개인화 교육과 평생 교육의 미래라는 것이었죠. 누군가에게 무언가를 배우려면 궁금한 점을 질문하고, 이해하는 과정이 필요합니다. 이 과정에서 한 명의 교사는 수천 명 이상의 학생에게 똑같은 질문을 반복적으로 들어야 하고, 답이 명확하다면 같은 대답을 반복해서 들려줘야 할 것입니다. 그마저도 시간과 공간에 제약이 있습니다. 새벽 2시에 궁금증을 해소하기 위해서 교사에게 전화하거나 찾아갈 수는 없는 일이니 말입니다. 그렇기 때문에 교육 현장에서 발생하는 반복적인 일을 처리하는 데에 챗봇은 탁월한 해결책이 될 수 있습니다. '에드윈.. 더보기 이전 1 2 3 다음
