전혜경 연구소장의 대화형 플랫폼

대화형 플랫폼의 트렌드 변천사

2018년

2017년

2016년

대화형 플랫폼

Conversational Platforms

대화형 시스템

Conversational System

Ambient User Experience

(UX+Context Information+Device)


대화형 플랫폼의 전체 비즈니스 지도



전혜경 기술사




대화형 플랫폼Conversational System이란 용어는 2016년 시장조사기관 가트너에서 ‘정황 이해형 사용자 경험Ambient User Experience’이라는 주제로 디바이스를 주변 정황을 이해하고 실행할 수 있다는 개념으로 처음 등장했다. 2017년에는 전년에 제시한 ‘정황 이해형 사용자 경험’의 좀 더 구체화된 모델로 ‘대화형 시스템(학계용어 : 질의응답형 시스템)’이란 용어를 제시했다. 2018년에는 인공지능AI 로 시작된 플랫폼 기반의 생태계 주도권 확보 경쟁이란 흐름과 향후 발전 방향 등을 반영한 대화형 플랫폼으로 그 개념을 확장했다.

대화형 플랫폼이란 사용자의 자연어 질의Question에 대한 정확한 답변Answer을 제공하는 대화형 시스템을 플랫폼으로 제공하는 것이다. 대화형 시스템은 복잡한 자연어로 기술된 문제의 의미를 이해하고 정답을 추론・생성하는 기술이다. 아직 개발 초기 단계이지만, 향후에는 대화의 맥락을 이해하고 사람과 복잡한 상호작용을 하도록 진화 중이다. 상황에 따른 자율적인 판단을 통해 기계와 사람의 교류가 가능해지는 것이다.

대화형 플랫폼은 UI/UX의 관점에서 음성인식 AI 스피커, 메신저 앱/앱 등의 다양한 매체에 사용될 전망이다. 서비스 관점에서는 AI 비서, 챗봇, Zero Effort Commerce, 스마트 가전/홈 등의 서비스 모델에 우선 적용될 것이다.

대화형 플랫폼의 비즈니스 분야를 살펴보면, 크게는 대화형 플랫폼의 기술을 제공하는 플랫폼 사업자 또는 UX 기술 제공자의 사업과 대화형 플랫폼을 활용하는 분야로 나뉜다.

특히 금융, 의료, 공공 분야 같은 서비스 분야 기업은 ‘디지털 트랜스포메이션’ 전략의 일환으로 대화형 플랫폼을 상담사 챗봇 같이 소비자와의 소통 채널Ommi Channel에 활용하기 시작했다. 기업 입장에서 이제 대화형 플랫폼 기술은 이전의 ‘빅데이터’가 그러했듯 이제는 선택이 아니라 적극적으로 주목하고 실질적인 활용 전략을 고민해야 하는 기술인 것이다.


1. 대화형 플랫폼

2016년 구글이 알파고로 ‘한국호’를 순식간에 4차 산업혁명으로 방향을 틀게 하더니 2018년 5월 주인 대신 미장원과 식당에 직접 전화를 걸어 사람처럼 대화로 예약을 하는 구글 어시스턴트로 다시 한번 세상을 놀라게 했다.

2016년 알파고 등장 당시만 해도 AI 기술이 활용 단계에 도달하기까지는 10년이 걸릴 것으로 예상됐다. 하지만 구글은 2년 만에 마치 사람과 대화하는 것에 가까운 실용적인 수준의 대화형 시스템을 선보였다.

기가지니, 누구, 클로바, 시리, 빅스비는 모두 ‘대화형 시스템’ 또는 ‘대화형 플랫폼’이다. 현재 AI 기반 대화형 시스템(플랫폼)은 챗봇, 음성비서, AI 스피커 등으로 다양해지고 있다.

그중에서도 챗봇은 쇼핑과 메신저 등에 적용되며 일상 생활에 영향을 미치고 있으며, 챗봇 산업은 기능과 수익 창출 측면에서 그 가능성을 인정받고 있다.

2016년 영국 시장조사기관 테크나비오에 따르면 2016년 글로벌 챗봇 시장 규모는 7억300만 달러(약 7,733억 원)로, 연평균 35.2% 성장하며 2021년에는 31억7,000만 달러(3조4,870억 원) 규모로 커질 전망이다.


테크나비오의 글로벌 챗봇 시장 규모Chatbot Market

최근 발표된 그랜드 뷰 리서치Grand View Research의 보고서도 크게 다르지 않다. 이 보고서는 글로벌 챗봇 시장의 연평균 성장률을 24.3%로 내다보며 2025년에는 12억3,000만 달러 규모로 성장을 예측했다.

분야별로 살펴보면 대화형 시스템은 은행, 금융, 보험, 유통/전자상거래에 주로 활용되고 있으며, 향후에는 기존 대화형 기술에 STTSpeech to Text와 TTSText to Speech 같은 음성 변환 기술이 융합된 대화형 플랫폼으로 발전하며 활용 가능성과 산업 영향력이 더욱 커질 전망이다.

가트너가 실시한 '2018 CIO 조사'에 따르면, 응답에 참여한 조직의 4%가 이미 대화형 플랫폼에 투자하고 대화형 인터페이스를 활용하는 것으로 조사됐다. 나머지 17%는 이 기술을 단기 계획으로 추진하거나 테스트를 적극적으로 진행 중이라고 답했다.

현재 대화형 플랫폼 시장은 가상개인비서VPA, 가상고객비서VCA, 가상직원비서VEA, 챗봇 시장으로 나뉘지만, 2023년에는 하나의 시장으로 통합될 것이다. 미래에는 대화형 플랫폼이 생체인증, 동작인식, 감정인식, 말하는 스타일과 문화적/역사적 요소까지 활용해 상황을 보다 잘 파악하고 문자나 음성에 기반한 맞춤형 상호작용까지 제공할 전망이다.


2. 대화형 플랫폼의 비즈니스적인 가치와 원인

현 시점에서 기업은 대화형 시스템을 크게 기존 비즈니스에 활용하거나 새로운 비즈니스를 창출하는 두 가지 관점에서 고민할 필요가 있다.


제로Zero UI 시대를 위한 대화형 플랫폼

기존 비즈니스의 활용 측면에서 고려할 첫 번째 요소는 제로 UI다. 제로 UI란 ‘시스템이 스크린을 통하지 않고 사용자의 움직임, 목소리, 눈짓, 생각 등을 인지해 사용자에게 반응하는 인터페이스 기술’이다. 이전의 CLICommand Line Interface에서 GUIGraphic UI를 거쳐 NUINatural UI로 발전해온 컴퓨터와 인간 사이의 사용자 인터페이스가 이제는 ‘굳이 의식하지 않고’도 인간과 인간이 대화하듯이 컴퓨터와 대화하는 형태로 진화하고 있다. 현재 가정에서 이용하고 있는 AI 스피커, 스마트 가전, 스마트 홈, AI 비서가 제로 UI의 대표적인 예다.

제로 UI는 스크린이 없는 대신 사용자 생활 환경 안에서 자연스럽게 요구사항을 인지해 필요한 서비스를 제공한다. 현재 제로 UI는 음성 언어와 상황인지 두 측면에서 연구・개발되고 있는데, 음성 언어 연구가 가장 활발하다. 미래에는 대화형 시스템이 생체인식, 동작인식, 감정인식, 말하는 스타일, 문화와 역사적 요소를 고려해 상황을 더 잘 파악하고 문자나 음성에 기반한 맞춤형 상호작용을 할 것이다.



기존 비즈니스의 활용 측면에서 고려할 두 번째 요소는 금융, 유통 등의 서비스 분야에서 논의되는 대화형 시스템이다. ‘제로 에포트 커머스Zero effort commerce’ 전략과 옴니채널 전략의 확대 차원에서의 논의다. 

유통 분야에서는 최소한의 시간과 노력으로 소비자가 제품을 구매하도록 하는 제로 에포트 커머스 전략이 대두되고 있다. 이는 대화형 시스템을 이용해 소비자에게 AI를 이용해 상품을 추천해 구매로 이어지게 하는 ‘대화형 상거래Conversational Commerce’를 활용할 수 있다 .

챗봇을 활용할 경우 소비자는 검색창보다 대화형 인터페이스에 자신의 의사Intention 정보를 더 많이 제공하기 때문에 더 많은 정보를 얻을 수 있다. 대표적 사례는 ‘11번가’다. 이 이커머스 회사는 얼마전 대화형 컨시어지 서비스를 출시해 1.4%이던 구매 전환율을 9.0%로 높였다.

옴니채널 전략은 기존 오프라인 매장, 모바일, 소통 채널로 대화형 플랫폼을 쇼핑과 자연스럽게 연결하는 것이다. 아마존의 AI 스피커를 이용한 쇼핑, 누구의 배달음식 주문 서비스, 네이버 클로바의 장보기 서비스 등은 이러한 유통 서비스의 채널 확대 사례다.

금융 및 공공 분야에서도 금융상품, 민원 등 상담 분야에서 사람이 하던 일이 챗봇으로 대체하면서 AnyTime(24시간, 365일), EveryWhere 서비스가 가능해졌다. 그동안 문제가 되던 감정노동 이슈를 해결하고 생산성을 높이는 효과를 얻고 있다.

가전/제조분야에서도 스마트 가전, 스마트 홈 등의 서비스를 선보이고 있다. 2017년 세계 최대 가전 박람회인 CES에서 선보인 LG의 씽크큐ThinkQ를 비롯해 삼성의 빅스비(음성비서, 스마트 가전), SK 누구(스마트 홈) 등 다양한 스마트 디바이스가 대화형 플랫폼에 연결되고 있다.

이 외에도 대화형 플랫폼은 대화형 로봇Human Robot 등 인간과 상호작용이 필요한 모든 영역에서 입지를 넓혀가고 있다.

이렇듯 인간과 디바이스가 인간의 언어 즉, 자연어로 자연스럽게 소통하는 제로 UI 시대는 이제 거부할 수 없는 흐름이다. 이를 가능케 하는 핵심 기술이 바로 대화형 플랫폼이다.


신 비즈니스인 AI 플랫폼 서비스를 통한 AI 생태계 주도권 확보

가트너가 대화형 시스템을 대화형 플랫폼으로 확장한 데는 대화형 시스템이 단순히 하나의 정보 시스템이 아닌 제조, 콘텐츠, 서비스 등의 여러 산업과 융합해 하나의 생태계를 형성하는 플랫폼으로서 생태계를 주도할 것이라고 내다봤기 때문이다.

기존 대화형 시스템은 사용자 UI/UX 환경을 자연어를 이용해 제로 UI로 가능케 했다면 대화형 플랫폼은 여기에 API로 다양한 서비스와 연결되는 서비스 통합 채널/플랫폼 역할을 더한 것이다.



대화형 플랫폼은 쉽게 구현하지 못하는 AI 기반 대화형 기술을 바탕으로 대화형 서비스가 필요한 기업의 다양한 서비스에 탑재되며 서비스에 록인Lock-In시킬 것이다.

이에 구글, IBM, 아마존 등 주요 AI 선두 기업은 차세대 UI/UX 기술 분야의 생태계 주도권을 잡기 위해 AI 기반의 대화형 플랫폼 기술 확보에 총력을 기울이고 있다. 각국에서도 그 기반 기술이 되는 언어 지능과 시각 지능 분야에 국가 AI R&D 예산을 쏟아 붓고 있다.


3. 대화형 플랫폼 기술

대화형 플랫폼은 학계에서 오래 전부터 연구되던 분야다. 대화형 플랫폼은 크게 자연어를 인식하고 질문 의도를 파악하는 NLP 영역, 최적의 답변을 찾아서 자연어로 제시하는 NLG 영역, 다양한 질문과 답변을 저장한 Q&A DB, 지식을 제공하는 지식 베이스Knowledge Base로 구성된다.


대화형 플랫폼 요소기술 개념도

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이외의 부가 기술로는 텍스트 마이닝, STT/TTS, AI를 학습시키기 위한 머신러닝 기술과 학습 DB 등이 필요하다. 그중에서도 가장 중요한 것은 인간 뇌의 장기 기억에 해당하는 학습 DB와 지식 베이스다.

현재 자연어의 의도를 파악하기 위한 NLP와 지식 베이스 분야의 연구가 활발히 진행되고 있다. 이중에서도 지식 베이스를 확보하기 위한 AI 학습 방식은 기존 시멘틱Symantic 기술을 활용한 링크드 데이터Linked Data 방식(지도학습 방식)과 수많은 문서를 분석해 스스로 최적의 답변 세트를 만드는 비지도 학습 방식 두 가지가 연구되고 있다.


4. 대화형 플랫폼의 비즈니스 현황

현재 국내외에서 서비스 중인 대화형 플랫폼의 활용사례를 살펴보면, 대부분의 대화형 플랫폼은 사전에 정의된 질의DB(패턴)와 답변DB(패턴)로 질의응답을 하는 형태다.


국내 비즈니스 현황

민간의 경우 범용 서비스를 위한 지식 베이스와 기존 서비스에 API를 연결한 하이브리드 형태로 서비스 중이다. 공공 분야에서는 특정 지식 도메인 기반의 지식 베이스를 개발해 서비스하고 있다. 대부분은 기존에 구축된 지식 베이스 기반의 지식 서비스를 제공하던 웹 서비스를 질의응답으로 변환해 활용했다.


구분

개요

기관

특징

특정 지식 도메인 기반

생활 법률 지식 서비스 (버비)

▪부동산임대차, 임금, 해고분야 법률관련 지식 제공

▪용어 기본 개념, 법률, 판례 등 까지 연계 제시

법무부

사전에 웹기반의 법률지식서비스와 지식DB를 기반으로 지식베이스를 개발

지방세 세무행정

▪지방세 세정관련 가이드 제공

▪핀테크 결합 세금납부와 연계

경기도

단어완성과정에서 실시간으로 자주 묻는 질문,·답변의 질문을 제시함

여권관련 민원

(뚜봇)

▪여권관련 질문에 대한 답변을 규칙화된 DB 구성

▪단순 반복성 질의 대응

대구시

질문내용, 답변내용을 추가할 수 있게 하여 질의응답 DB를 보완함

가스요금 관리 및 민원 상담

▪가스, 전기 요금을 관리하며 결제까지 연결

▪민원상담을 제공

서울 도시

가스

가스, 전기 요금 청구서를 하나의 앱에서 조회 및 납부가 가능하게 하여 서비스의 관점에서 확장을 하였음

식품 안전 정보 (Ask Karen)

▪식품안전 관련 내용 검색에서 검색편의 제공

미국

농무부

질문에서 주요단어만을 추출하고 필터기능 제공으로 검색영역 좁힘

법률정보 챗봇

▪페이스북 메신저로 법률전반에 관한 내용 제공

▪사이트 모든 내용과의 연결 제공

미국

의회

법률

도서관

코딩없이 상황별 답변을 사전 구성하고 상황판단을 하는 AI 플랫폼 활용하여 구성함

범용

누구

(SK)

▪음성 인식기반으로 대화 가능

▪외부 서비스와의 연계를 위한 플랫폼

SK 텔레콤

음성으로 질문을 듣고, 답하는 기능으로 적절한 대화로 친밀감 강화


대화형 AI 서비스와 플랫폼 현황(2017)

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5. 전망

대화형 시스템은 5년 이내에 정점에 달할 잠재력을 가지고 있다. 향후 인간 대 기계 간 소통의 패러다임을 변화시킬 것이다. 거의 모든 분야에서 디지털 비즈니스 전략 수립 시 고려해야 하는 기술이 되고 있다.

그러한 대화형 시스템이 대화형 플랫폼으로 개념이 확장된 것은 대화형 시스템이 단순히 하나의 정보 시스템이 아닌 제조, 콘텐츠, 서비스 등의 여러 산업과 융합해 하나의 생태계를 형성하는 플랫폼이 될 것이기 때문이다.

이미 구글,IBM, 아마존 등 AI 주도 기업들은 차세대 UI 기술에 대한 생태계 주도권을 잡기 위해 AI 기반의 대화형 플랫폼 핵심 기술 확보에 총력을 다하고 있다. 미국・일본・중국 등에서도 기반 기술인 언어 지능과 시각 지능 분야에 국가 AI 연구개발에 집중 투자하고 있다. 특히, 중국은 ‘AI 굴기’ 전략을 통해 2020년까지 분야별 AI를 개발하고 2030년에는 분야별 AI가 협업하는 ‘인지 인공지능Cognitive AI’ 시대를 목표로 하고 있으며, 우리나라도 2016년 12월 부처합동으로 지능정보사회 중장기 종합대책을 수립하고 AI 기술과 데이터 기반 강화를 추진하고 있다.

전 세계적으로 인공지능 기술은 R&D 경쟁이 심화되고 있는 기술로 이중  언어인지・이해기술이 최대 관심사이다. 특히 대화형 플랫폼은 차세대 인간대 기계 인터페이스 기술로 사회 전반에서 이용이 예상되므로 미래기술로 접근이 필요하며, 기술과 비즈니스 영역에서 주도권을 가져가기 위해서는 지금부터 적극적인 관심과 투자가 필요하다.

특히, 분야별 지식베이스와 어휘자원 확보, 언어이해기술 개발이 필요하며, 이를 토대로 향후 10년 후에는 분야별 AI의 시대를 넘어서 협력기반의 코그니티브 AI로 발전할 수 있을 것이다.