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작년에 이어서 올해도 공저로 저술한 'IT 트렌드 스페셜 리포트 2019'가 출간되었다. 올해도 7가지 주제를 선정했고, 5G와 대화형 플랫폼을 담당하여 내용을 정리했다. 작년보다 많은 저자들이 참여하면서 서로의 생각을 들어보고 시장의 트렌드를 함께 논의할 수 있는 좋은 기회를 가질 수 있었다. 수능날인 2018년 11월 15일에, 작년과 동일하게 출간 기념 컨퍼런스가 진행이 되었는데, 패널토의와 '대화형 플랫폼'을 주제로 세션 발표를 하였다. 해당 세션 발표 내용을 정리하여 글로 남겨본다.



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세션 발표는 작년에 발표했던 '챗봇'에 대한 내용을 요약으로 시작을 했다. 작년 발표 내용은 이곳에 정리를 해 두었으니 먼저 읽어보면 올해의 발표 내용과 비교하면서 정리가 될 것이다.



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이제 2018년이 가고 2019년을 준비해야 하는 시기가 되었다. 작년에 'IT 트렌드 스페셜 리포트 2018'를 발간할 당시와 현재가 어떻게 바뀌었는지 짧게 정리를 해보자. 첫번째는 주요 테마가 인공지능에서 4차 산업혁명으로 변화되었다. 이 이야기를 듣는 분들 중에서는 "4차 산업혁명이 아니고 블록체인인 것 같은데.."라고 하시는 분이 있을 수 있다. 화제성면에서는 분명히 블록체인이 맞긴 하지만 업계 전체적인 영향도와 다양한 기술과 연계되는 키워드는 '4차 산업혁명'이라고 생각한다. 이번 책의 주제으로 선정된 이유이기도 하다.
두번째는 챗봇이 대화형 플랫폼으로 진화되었다. 대화형 플랫폼은 '대화'와 '플랫폼'이라는 2가지 키워드로 구성이 되어 있고, 이제부터 자세히 설명을 할 예정이다. 마지막으로 앞에서 설명했던 것처럼 서비스였던 챗봇이 대화형 플랫폼으로 변하면서 '사용자 경험'으로 새롭게 포지셔닝을 했다. 



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먼저 '4차 산업혁명'에서부터 이야기를 풀어나가 보자 한다. 개인적으로는 '4차 산업혁명'이라는 번역된 단어가 등장하기 전부터 'Industry 4.0'이라는 키워드를 듣고 좋아했었다. 남들보다 일찍 들었고 칼럼도 몇차례 썼었다. 그런데, 너무나 많은 곳에서 서로 다른 의미로 '4차 산업혁명'이란 단어가 남발되자 점차 거부감이 들기 시작했다. '창조경제'만큼이나 모호한 단어라는 생각이 들기도 했다. 
이번에 책을 쓰기 위해 최초에 저를 흥분시켰던 '4차 산업혁명'의 의미를 처음으로 돌아가 다시 한번 음미를 해보았다. 4차 산업혁명이 매력적인 것은 온라인 세상과 오프라인 세상이 분리되어 있는게 아니고 연결되는 패러다임이라는 점이다. 짧게 요약하자면 '실생활에 친화적'인 혁신이라고 할 수 있겠다. 예를 들면 실생활에 친화적인 서비스이다.  온라인 세상에서 아바타에 옷입히고 이모티콘을 사는 것이 아니고 오프라인에서 필요한 물건을 구입하거나 식사를 주문하는 서비스를 말한다. 
실생활이기 때문에 업무적인 환경도 포함이 된다. 업무에 도움이 되거나 생활에 불편함을 해소하는 서비스들을 이야기한다. 실생활에 친화적인 비즈니스 모델 또한 중앙의 플랫폼 제공업자만 수익을 만드는게 아니라 참여자들 모두가 수익을 만들 수 있는 환경을 의미한다. 실생활에 친화적인 UX 또한 '컴퓨터 중심의' 입력 방식이나 화면 기반의 사용자 경험을 탈피하는 현상을 말한다. 실생활에서 가장 일반화된 UX인 '대화'가 여기에서 등장하는 이유이기도 하다.



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이러한 현상을 도식화해서 설명을 하자면 이 그림과 같다. 원 보고서는 '제조업'에 한정하여 표현을 했었는데, 이를 좀 더 포괄적인 내용으로 재구성을 해 보았다. 오프라인 산업은 온라인화되고, 온라인 사업은 오프라인으로 확장하는 모습이 현재라면, 완숙기에 접어들면서 그 부분이 희미해지고 플랫폼을 통한 융합 서비스가 만들어질 수 있을 것이다. 여기에서 말하는 플랫폼은 다양한게 있겠지만, 그 중에서 '대화형 플랫폼'에 집중하여 설명하겠다.



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이쯤에서 '대화형 플랫폼'의 흐름과 모습을 살펴보기로 하자. 텍스트와 음성의 형태로 입력/출력이 일어나고 사용자 인터페이스를 통해 대화형 플랫폼에서 분석을 해낸다. 이를 통해 응용 서비스들이 만들어지고 있다. 이 중에서 응용서비스에 대한 설명을 먼저하고, 입력/출력이 되는 텍스트와 음성을 설명하고, 그 다음에 사용자 인터페이스(확장해서 사용자 경험), 그리고 마지막으로 이를 총괄하는 대화형 플랫폼을 설명하도록 하겠다.



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그럼 첫번째 응용서비스인 ‘챗봇’을 한번 살펴보기로 하자.텍스트를 기반으로 하는 챗봇은 초기 대화형 플랫폼 시장을 이끌면서 다양한 제품과 튼튼한 생태계를 만들어가고 있다. 별도의 기기나 앱을 사용하지 않더라도 기존의 메신저나 소셜네트워크 서비스를 통해 접근할 수 있으며, 다양한 솔루션이 등장하면서 IT 역량이 크지 않은 기업도 쉽게 챗봇을 만들 수 있는 환경이 마련되고 있다. 지난 1년동안 챗봇의 모습은 크게 4가지로 요약할 수 있다.



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먼저 꾸준한 성장을 하고 있는 것을 확인할 수 있다. 시장조사 업체 테크나비오는 전 세계 챗봇 시장이 계속해서 성장하여 2021년 31억 7천만 달러(약 3조 5천억 원)를 넘어설 것으로 전망했다. 이는 연평균 35%의 성장률을 보여준다. 초기 챗봇은 고객 상담과 응대를 중심으로 확대되었다. 이외에 전자상거래 분야나 미디어 콘텐츠 분야, 자산관리사, 컨설팅, 교육 및 서비스 분야 등에서도 다양한 챗봇이 등장하여 사용자들의 편의를 높여주고 있다. 챗봇을 제공하는 서비스들도 증가하여 2017년 15만 개였던 글로벌 챗봇 수는 2022년에는 2천 430만 개가 될 것으로 전망했다.
국내에서 가장 오래된 챗봇 중에 하나가 인터파크가 2016년 5월부터 운영해 온 ‘톡집사’이다. 초반의 톡집사는 업계에서 많은 비평을 받았다. 지인들에게도 이야기 하면 ‘톡집사는 챗봇 아니예요. 잘 사용되지도 않아요’라는 반응을 듣곤했다. 실제로 서비스 초기 이용자는 일 평균 5천 명에 불과했지만 2017년에는 약 1.1만 명으로 증가하더니 2018년 8월 기준으로 주중 이용자 수 2만 명 정도를 유지하고 있다. 2018년 8월에는 누적 이용 건수 1000만을 돌파했다.


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예상보다 빠르게 인공지능은 정교해지고, 소위 ‘쓸만해지고’ 있다. 톡집사는 인공지능이 답하기 어려운 복잡한 문의가 들어오면 전문 상담원이 응대하는 형태로 전환되며, 이를 위해 50여 명의 전문 상담원을 두고 있다. 서비스 초기에는 인공지능과 상담원의 대응 비율이 2대8 수준(응대 시간 기준)이었으나, 현재는 약 5대5로 대등한 수준을 유지하고 있다. 데이터만 좀 더 수집된다면 인공지능이 응대하는 비율이 더 높아질 수도 있을 것으로 예상하고 있다.
네덜란드 항공사인 KLM은 ‘블루봇’이라는 챗봇을 오랫동안 운영해오고 있다. KLM도 앞의 톡집사처럼 인공지능이 답변하기 어려운 질문은 전문 상담사가 응대하는데 해당 인력은 250여 명에 이른다. 서비스 초기에는 대부분 응대를 상담사가 처리했고, 인공지능이 답변하더라도 관리자의 확인을 거친 후 전송하는 과정을 거쳐야 했다. 현재는 인공지능이 처리한 응답은 전체의 50% 수준이 됐고 상담사가 답변할 때도 인공지능이 먼저 예상 답변을 만들어주고 있다.



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사업에서 긍정적인 성과도 어느 정도 증명을 하고 있다.  인터파크 방문객 중에서 실제 구매로 이어지는 비중은 5% 내외이나, 톡집사 이용 고객의 구매 전환율은 20%로 일반 고객과 비교해서 4배 수준이다. 그만큼 고객에 대한 개인화된 반응과 빠른 대응에 만족도가 높으며 이는 전체 모바일 서비스의 활성화로 이어질 수 있음을 증명한 것이다. 서비스의 활성화가 곧바로 매출로 연결되는 커머스 서비스에서는 매우 중요한 사례로 눈여겨볼 필요가 있다.
카카오는 오픈빌더의 베타 테스트를 진행했었는데, 일차적으로 긍정적인 성과를 이루었다고 평가하고 있다. 롯데리아와 엔제리너스는 고객센터 문의량이 10% 이상 감소했다. 카카오메이커스에서는 챗봇이 주문 내역, 배송 일정을 안내하며 기존 문의 업무의 25%를 소화하고 있다. 프로야구 경기 일정 및 결과, 선수 정보 등을 확인할 수 있는 '프로야구봇'은 현재 매일 8만여 명이 약 42만 회 이상 기능을 사용한다.  다만, 챗봇이 사용되는 장르나 목적에 따라 '성과'의 정의도 다르고 측정도 정확하지 않다. 실제로 비판적인 목소리도 적지 않은게 사실이다.



챗봇 #4 - 레버리지

'케어-ECare-E'라는 이름의 이 로봇은 미국 뉴욕 존 F. 케네디 공항과 샌프란시스코 공항에서 고객들의 짐을 실어 날라주고 있다. 이 로봇은 앞에서 설명한 KLM에서 만들었다. IT기반의 회사를 다니시는 분은 이 이야기를 들으면 로봇과 챗봇이 무슨 관계냐고 할 것이다.
하지만, 오프라인 기업에 있다보면 뭐하나 새롭게 시작하고 이를 기반으로 데이터를 정비하고 조직을 꾸리고 로드맵을 만드는게 굉장히 힘들다는 것을 알게된다. IT기업이나 공항이 아니라 항공사가 이러한 로봇을 만들 수 있었던 것은 '챗봇'을 만들었던 경험을 기반으로 한 것이라고 설명할 수 있다.



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챗봇만큼이나 뜨거운 아이템이 스마트 스피커이다. 국내에서만 유독 'AI 스피커'라고 부르는데 해외에서는 '스마트 스피커'라고 부른다. 스크린이 없어도 가장 자연스러운 기기기 '스피커'에 대화형 플랫폼을 내장시켜 사용성을 높였다. 아직은 대중화라고 말할 수는 없지만, 상대적으로 사용자 친화적인 서비스이며 기기라고 생각한다.작년에도 스마트 스피커에 대한 언급을 이 자리에서 했었는데 1년 동안 어떤 변화가 있었는지 짧게 살펴보도록 하자.



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글로벌 시장조사업체 카날리스에 따르면 전 세계 스마트 스피커 설치 대수는 올해 말까지 약 1억 대 이상일 것으로 보인다. 이는 지난해 말과 비교했을 때 2.5배 늘어난 규모다. 국내 스마트 스피커의 판매량은 300만대 정도이다. 이는 전세계 스마트 스피커의 점유율 중에서 3%에 해당하는 수치인데 순위로 말하자면 5위에 해당한다. '3%'라는 수치가 작아보일 수도 있지만 지난해와 비교했을 때 미국의 점유율은 73%에서 64%로 9%p 줄어들고, 영국과 독일도 각각 2%p 감소한 상황에서 5위 밖에 있던 한국이 새롭게 들어올 만큼 빠르게 성장하는 시장이다.



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아마존 에코를 시작으로 스마트 스피커는 단순 대화형 기기에서 플랫폼이 되어가고 있다. 써드파티 서비스가 연동될 수 있는 아마존 스킬의 증가 추이를 살펴보자. 엄청나게 빠르게 증가를 하고 있다는 것을 알 수 있다. 스마트 스피커를 통해 서비스를 제공하는 것은 아마존만의 전유물이 아니다. 국내 스마트 스피커들도 유사한 행보를 시작했는데 대표적인 사례가 클로바의 ‘확장 서비스'다. 이미 다양한 서비스가 확장 서비스에 포함되었는데 이 중에서 배달의민족을 발견할 수 있다. NUGU를 통해서는 11번가 쇼핑을 하거나 배송 상태를 확인할 수 있다. 도미나피자나 BBQ를 주문하는 것도 가능하다. 



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개인적으로 집에 스마트 스피커가 4개가 있다. 그래도 남들보다 이러한 기기에 대한 적응력이 높다고 자부했다. 가장 먼저 구매한 제품이 클로바였는데, 사면서 절대로 '날씨'는 물어보지 않으리라 다짐을 했었다. 그런데, 날씨를 안 물어보려니 할말이 없었다. 결국, 지금은 4개의 스피커에게 아침마다 날씨를 물어보고 있다. 나와 같은 사람이 많은 듯 하다. 사람들이 스마트 스피커에게 물어보는 질문의 2위가 '날씨'이다.
그만큼 아직까지는 사용할게 없고, 기술적이나 서비스적으로나 초기 단계라는 뜻이다. 그럼 3위가 무엇일까? 3위는 '비서 기능'이다. "전화 걸어줘", "TV 켜줘", "알람 설정해줘" 같은 내용이다. 1위는 맛집이다. 식사 전 스마트 스피커를 통해 맛집 추천 서비스를 이용하는 경우가 제일 많은 것으로 확인됐다. 그만큼 아직은 쓸만한 서비스가 부족하고 초기단계인 상황이다.



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이렇게 스마트 스피커에 대한 사용자들의 이용만족률(매우+약간 만족)은 49%로 다소 낮은 수준이다. 51%가 보통 또는 불만족을 선택을 했다. 신제품 시장 초기에 흔히 나타날 수 있는 점수이긴 하지만 불만족의 이유가 중요하다.  ‘음성 명령이 잘되지 않는다(50%)’, ‘자연스런 대화가 곤란하다(41%)’, ‘소음을 음성 명령으로 오인한다(36%)’ 등의 순이었다.  
스마트 스피커가 다른 기기들과 근본적으로 구별되는 기본적인 기능임에도 불구하고 제대로 동작을 하지 않는다는 이야기이다. 기술상의 문제나 사용자들의 낯설음도 한 몫을 했겠지만 근본적으로 사용자의 니즈가 아닌 제조사들의 욕심에 의해 빠른 출시를 서둘렀기 때문이다. 제품으로서 완성도가 낮다는 이야기가 되겠다.



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이러한 낮은 완성도에도 불구하고 스마트 스피커를 오랫동안 사용하다보니 크진 않지만 생활의 패턴이 변하는 것을 느끼고 있다. 개인의 문제인가 싶어서 관련한 자료를 찾아보았다. NPR과 에디슨 리서치의 보고서가 있었는데, 해당 보고서에 의하면 스마트 스피커를 이용하면서 스마트폰 이용 시간이 줄었다는 응답은 34%, TV 시청 시간이 줄었다는 응답은 30%였다. 스크린을 기반의 미디어 소비가 줄어든다는 뜻이다.
그렇다면 어떤 미디어의 소비가 반대로 증가했을까? 당연히 오디오 기반의 미디어이다. 응답자 대부분은 스마트 스피커를의 주요 용도로 음악 청취를 꼽았는데, 71%는 스마트 스피커를 구입한 이후 음악 듣는 시간이 늘었다고 응답했다. 개인적으로는 이러한 미디어 소비 행태의 변화에 매우 공감이 가고, 오디오 콘텐츠에 대한 선호도가 있는 분들은 스마트 스피커에 대한 만족도가 높을 것이라 추측한다.
시장조사업체 에디슨리서치가 아마존의 스마트 스피커 ‘에코’ 소유자를 대상으로 조사한 자료를 보면 흥미로운 대목이 나타난다. 먼저 1대를 소유한 사람은 58%였고 2대 이상 가진 사람은 42%였다. 여기서 주목할 점은 42%의 사람들이다. 첫 번째 스피커에 실망한 사람이 두 번째 스피커를 살리는 없기 때문이다. 필자는 42%의 소비자들과 오디오 콘텐츠에 강한 상관 관계가 있다고 생각한다.



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대화형 플랫폼에 대한 이야기를 하다보면 가상 비서 이야기를 하지 않을 수 없다. 시리에서 시작된 가상비서의 본격적인 탄생은 구글 나우와 코타나, 알렉사 등이 연이어탄생하면서 대형 업체들이 진출을 했다. AI 플랫폼을 기반으로 하여 대화형 기능을 장착한 가상비서는 사실 스마트 스피커 보다도 초기 단계로 보여진다. 그렇기 때문에 지겨운 '가상 비서'에 대한 설명과 상세한 이야기는 하지 않겠다. 2018년에 보여졌던 큰 특징 2가지만 설명하고 지나가려고 한다.



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지금까지 스마트 비서는 스마트폰에 탑재된 형태로 시장을 주도했다. 덕분에 iOS를 가지고 있는 애플과 Android를 가지고 있는 구글의 영향력이 절대적이었다. 2018년 7월에 발표된 스트래티지 애널리틱스Strategy Analytics, SA의 보고서에 따르면 현재 스마트 비서의 점유율은 구글 어시스턴트가 46.7%, 애플 시리는 40.1%다. 그런데, 2018년은 가상 비서가 스마트폰에 나와서 멀티 채널과 멀티 디바이스 형태로 발전하면서 고착화된 시장에 서서히 변화를 보인 해이다.
국내에서는 '누구'가 대표적인 사례이다. 스마트 스피커에 탑재되었던 누구는 국내 대표적인 내비게이션 앱인 ‘티맵'에  탑재되면서부터 변곡점을 만들어 냈다. 티맵과 누구의 연동은 사용자가 목적지를 음성으로 설정할 수 있게 하는 게 시작이었다. 티맵의 고객 충성도에 힘을 얻어 반응은 폭발적이었다. 출시된 지 18일 만에 누적 다운로드 300만 명을 넘어섰다. 이후, 주행 중에 누구를 통해 전화를 받거나 걸 수 있게 기능을 추가했다. 최근에는 문자를 주고받을 수도 있게 됐고 스타벅스의 주문 앱 ‘사이렌 오더'와 연동해 스타벅스에 주문도 가능하며, 운전을 하면서 음성으로 멜론에 있는 음악을 재생할 수 있게 되었다. 현재는 티맵 이외에  인터넷TV 셋톱박스, 어린이용 시계 등에도 누구가 들어가고 있다.


가상 비서 #2 - 하이브리드 UX
국내 사용자들에게 '빅스비'는 사실 호감도가 높은 플랫폼은 아니다. 하지만, UX적인 접근에서 매우 흥미로운 방향을 제시하고 있다. 먼저 아래 동영상을 재생해보라. 10초 즈음에 주목하여 살펴보기를 바란다.

일반적으로 '대화형 플랫폼'이라고 하면 스크린에 터치를 전혀 하지 않고 사용하는 모습이 떠오를 것이다. 실제 대부분의 광고 영상이나 컨셉이 그렇기도 하다. 그런데, 스마트폰을 비롯한 각종 기기를 사용하려면 '대화'만으로는 불편할 때가 있다.
빅스비는 다양한 입력 수단과 혼합하여 이용할 수 있게 설계되었다. 화면을 터치하면서 음성 명령을 이용하거나 사용자가 최종 확인 버튼을 누르게 하는 방식이다. 예를 들어 “빅스비, 오늘 찍은 사진 보여줘”라고 음성 명령을 내리면 “X장의 사진이 있어요"라는 답변과 함께 사진을 화면에 보여준다. 여기서 원하는 사진을 터치로 선택하고 “빅스비, 서울 폴더 만들어서 넣어줘"라고 명령하면 “앨범을 만들었어요"라는 답변과 함께 ‘서울' 폴더를 생성해 원하는 사진만 모아준다. 대화형 플랫폼을 터치와 함께 사용하고 있는 것인데 기술 완성도가 아직은 진행 중인 현실을 인정한 UX의 접근이라고 생각한다.
2018/11/24 14:50 2018/11/24 14:50
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도입여부를 결정하고 기술적인 한계를 이해했다면 도입 전에 선결해야 할 몇가지 고려 사항이 있다. 가장 중요한 것은 목적을 명확하게 정의하는 것이다. 비용 절감인지, 편리한 고객 응대인지, 마케팅인지, 새로운 채널을 확보에 매출을 만들어내야 하는 것인지 등에 대해 토론하고 우선순위를 정하고 때로는 취사선택을 해야 한다. 
목적이 단순할 수록 적합한 솔루션을 찾는건 쉽다. 목적이 복잡하다면 솔루션 하나로 해결이 불가능해진다. 여러개의 솔루션을 접목해서 고객의 의중을 파악해 분기를 해야한다.  그렇기 때문에 '대화 관리'가 중요해진다. 이러한 이유때문에 아예 Context Management System이나 Narrative API등과 같은 별도의 솔루션을 제공해주는 기업들도 있다. 물론, 복잡하면 복잡할 수록 비용은 높아진다.


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챗봇의 완성도를 높이기 위해서는 기존 업무가 디지털화가 잘 되어있는지 전체적으로 점검이 필요하다. 사업지식(Business Domain Knowledge)을 학습시킬 수 있는 데이터를 잘 정리하는게 가장 중요하고 기본이 된다. 음성 통화로 진행된 고객 응대, 이메일 문의 사항, 소셜 미디어의 댓글 등을 잘 모으고 정제(Clean)하여야 한다.
더 나아가서는 챗봇을 제공할 수 있게끔 기업 내부의 정책과 업무 프로세스를 개선해야 한다. 챗봇을 이용하는 고객들은 챗봇 안에서 완결형 서비스를 기대한다. 그런데, 많은 기업들이 단순 게이트웨이로 챗봇을 바라보고 있다. 예를 들어, 카카오톡을 이용해 챗봇을 제공하는 쇼핑몰이 있다고 하자. 이 쇼핑몰은 다른 경쟁사와 마찬가지로 로그인을 해야 주문과 결제가 가능하도록 구성이 되어 있다. 사용자가 챗봇을 통해 상품에 대한 질문을 하고 나서 구매를 하려고 하자 모바일웹의 링크를 알려준다. 선택을 했더니 브라우저가 구동되면서 로그인을 요구하거나 계정 생성을 안내해준다면 매우 불편할 것이다.



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가장 현실적이면서 중요한 정책이다. 기술이 많이 좋아졌다고는 하지만 인공지능이 사람을 완벽하게 대체할 수 있는 수준이 아니다. 서비스 성격에 따라 약간은 어색하더라도 고객이 이해할 수 있는 경우가 있는 반면, 반드시 명확하게 이해하고 반응해야 할 경우가 있다. 상품을 구매한다거나 은행에서 계좌 이체를 하는 경우들을 예로 들 수 있다.
인공지능이 일차적인 대응을 하다가 이렇게 중요한 상황에서는 사람이 개입(Hand-Off)을 해야 할 수도 있다. 페이스북의 인공지능 챗봇 ‘M’이 이렇게 하이브리드 형태로 제공된다. 대화가 특정 조건에 들어서면 페이스북 지원이 개입하여 대응하도록 구성되어 있다. 이러한 조건에 대한 설계와 가이드를 먼저 세워야 한다.



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그렇다면, 고객들은 챗봇을 통해 어떠한 질문을 할까? 위의 표를 보면 알 수 있듯이 대부분 어렵지 않은 질문이다. 이것은 현재 챗봇의 한계를 이해하는 고객들이 쉬운 질문을 하기 때문이기도 하고 UI/UX를 통해 질문을 제약하기 때문이다. 이러한 데이터는 현재 챗봇기술의 한계를 보여주는 것과 동시에 미래에는 그렇지 않을 것이라는 예상을 하게끔 한다.



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인공지능 시대에 걸맞는 새로운 킬러 서비스가 등장하기 전까지는 챗봇 서비스는 계속되어 발전해가고 변화를 만들어가고 새로운 시도를 해갈 것으로 보인다. 현재 챗봇 솔루션은 당연히 될 거라고 예상는 기능이 안되는 경우가 많다. 2018년에는 이러한 당연한 기능들이 하나둘씩 기술적인 완성도를 갖추는 시간이 될 것으로 예상된다. 대표적인 것들만 몇가지 설명을 해보고자 한다.



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일부 솔루션들이 지원하는 내부 시스템과의 API 연동이 확대될 것으로 예상된다. 이를 통해 점점 더 상세한 개인화 서비스가 만들어질 것이다. 예를 들어 ‘이번에 주문한 것 취소할게요’라는 단어를 입력했다고 하자. 이러한 고객 요구를 해결하기 위해서는 사내 시스템과 연동되어야 하는데 시나리오 기반 챗봇은 이를 지원하지 않는다. 시간이 다소 걸리긴 하겠지만 이러한 기능들이 조만간 지원되고 개인화된 대응이 가능해질 것이다.
단순한 내부 시스템에 한정되지 않는다. 개인의 취향을 분석해서 추천이나 맥락을 인식하는 기술도 빠르게 증가할 것이다. IBM 왓슨은 Personality Insights라는 API가 있다. 트위터 계정을 입력하면 사용자의 성향을 분석해서 보다 개인화된 응대를 해준다. 현재는 트위터만 지원하지만 다양한 SNS로 확대 지원할 것이며 이러한 기능들을 다른 챗봇 솔루션들이 흡수할 것으로 보인다. 



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현재 챗봇들은 전부 Pull 기반으로 만들어져 있다. 이는 위에서 설명했던 NLG 기술의 완성도가 떨어지기 때문인 탓도 있지만 일차적으로는 메신저 플랫폼의 정책 때문이다. 현재, 대부분의 챗봇이 페이스북 메신저나 카카오톡과 같은 MIM을 이용하고 있다. 이러한 플랫폼 사업자들은 스팸 메시지가 많아질까봐 기계(즉 Bot)이 만들어내는 메시지는 Push 형태를 정책적으로 막고 있기 때문에 Pull 기반으로 제공할 수 밖에 없는 것이다.
2018년에는 챗봇 솔루션들이 발전하면서 기존 앱 안에 메신저 플랫폼이 내장되고 챗봇과 연동이 될 것으로 보인다. 이러한 앱들은 메신저 정책과 무관해지기 때문에 NLG의 시나리오가 다양해지면서 Push형으로 발전할 것으로 보인다.



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지금의 챗봇은 1:1 의 공간에서 이루어지고 있다. 과거 SMS에서 카카오톡으로 진화된 것과 같이 메신저 서비스는 항상 1:1에서 다수로 진화하게 마련이다. 챗봇도 점점 발전하여 하나의 방에 다수의 사용자가 참여하는 공간에서 대화를 이끌어가거나 도와주는 역할을 할 수 있을 것이다. 비약적인 상상을 하자면 멀리 떨어진 사람들이 채팅을 통해서 회의를 하고 나면 챗봇이 참여하여 회의록을 적거나 이후 다음번 회의 스케줄을 등록하는 등의 기능을 수행할 수 있을 것이다.



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캐릭터는 기술의 본질과 무관하게 서비스의 활성화와 대중화를 만들어 낸다. 20년이 넘는 기간 동안 지지부진하던 AR이 포켓몬이 입혀지면서 폭발적인 인기를 만들어 낸 것처럼 말이다. 네베게이션이나 모닝콜 등의 목소리에 연예인 캐릭터가 입혀지면서 입소문을 만들어 내기도 한다.
혹시 시크릿가든의 열풍이 생각나는가? 트위터에 각 캐릭터들의 패러디 계정이 등장하면서 인기를 만들어 냈다. 이와 같이 지금에는 대화를 이어가기에도 버거워보이는 챗봇에 캐릭터가 입혀질 가능성이 높다. 포켓몬이나 애니메이션, 연예인 등과 같은 캐릭터가 될 수도 있고 전문 분야가 명확해지는 캐릭터가 등장할 가능성도 높다.



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인터넷 사업이 대부분 그렇지만 챗봇 비즈니스는 더욱더 승자독식 시장이 될 확률이 높다. 너무도 당연히 메신저 사업자들은 자체 챗봇 빌더를 개발 중이기 때문이다. 일반 기업이라면 앞으로 별도의 챗봇 솔루션을 구매하거나 써드파티 챗봇 빌더를 메신저 플랫폼과 연결할 필요가 없다. 시나리오를 세팅하고 학습 데이터만 넣어주면 알아서 챗봇이 구현되게 된다. 메신저 플랫폼은 더욱 견고해지고 초기 시장을 리드했던 스타트업들은 갈 곳이 없어질 가능성이 높다.



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이런 전망 앞에 기업의 기획자는 근본적인 고민을 해야 한다. 앞서서 챗봇은 인공지능 시대에 진입하기 위한 사전 단계라고 설명했고 그렇기 때문에 반드시 도입을 하면서 준비해야 한다고 했다. 그런데, 주도권을 모두 메신저 플랫폼이 가져간다면 지금 현재 몸담고 있는 조직의 생존 가능성인 존재하는 것일까? 
지금에야 불편하더라도 여전히 앱을 설치하거나 웹 브라우저를 통해 여기저기를 서핑하는 사용자들이 있다. 그런데, 인공지능 기술이 발전하여 스마트한 에이전트가 있다고 하면 에이전트를 옮겨가며 정보를 찾아다니겠는가? 에이전트를 로봇으로 대입을 해본다면 쇼핑하는 로봇, 신문 읽어주는 로봇, 일정 관리해주는 로봇이 따로따로 있을까? 앱간 스위칭에 대한 비용은 인공지능 시대에는 없어질 가능성이 높다. 



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앞에서 소개했던 Black Mirror의 에피소드로 잠시 돌아가보자. 마사는 소개받은 서비스에 애쉬의 데이터를 입력시키고 초기에는 메일로 커뮤니케이션을 한다. 예상보다 훨씬 진짜(Real)같은 반응에 놀라며 데이터를 추가로 입력하면서 좀 더 실시간성을 가지는 메신저로 이야기를 나눈다. 
메신저는 다시 음성 전화로 바뀌고, 이후에는 사람과 비슷한 모습을 하는 로봇과 만나게 된다. 인공지능의 킬러 서비스가 무엇일런지는 알 수 없지만 사람과 유사한 형태의 물리적인 형태를 가지게 될 것이라고 대부분 생각을 하고 있는 것 같다. 그리고, Black Mirror의 에피소드처럼 채널의 포맷은 바뀌지만 근간이 되는 데이터의 구조나 기술은 챗봇과 매우 유사할 형태가 가능성이 높다.



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앞에서 설명한 챗봇 구축의 기본적인 요소이다.



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사용자와 접점을 이루는 채널을 메신저에서 IoT로 바꾸고 STT와 TTS 기술을 접목해보도록 하자. 비약이 있다고 할 수는 있겠지만 기본적인 골격은 스마트 스피커로 변화가 된다. 특정 부분만 다른 기술로 대체하거나 추가가 되면 스마트 스피커는 인간과 유사한 로봇이 될 수도 있는 것이다.



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이런 변화가 올 때마다 국내의 기업들은 모두가 가장 앞 자리에 앉고 싶어한다. 모두가 플랫폼과 생태계를 외치며 스스로를 갈라파고스에 밀어 넣는다. 특히, 빅데이터의 열풍에 아직 머물고 있는 기업들이나 일부 데이터 사이언티스트, 그리고 개발자들은 데이터 만능주의의 환상에 빠져있다. 5~6년전이라면 데이터 그 자체만으로 의미가 있을런지 모르겠다. 자신이 가지고 있는 데이터를 기반으로 고객이해플랫폼을 구축하고 그 자체가 자산과 경쟁력이 될 수 있었다. 
하지만, 지금은 이야기가 달라졌다. 데이터가 중요하지 않다는게 아니라 기본인 세상이고 누구나 가지고 있다는 이야기이다. 사용자들이 어떤 물품을 구매하고 얼마나 자주 재구매를 하는지 분석을 하고 있는 유통기업이 있다고 치자. 그것을 가지고 무엇을 할 수 있겠는가? 자사 서비스의 CRM에 활용해서 마케팅 쿠폰 던져주는 것 말고 제대로 하는 기업이 없다. 
또한, 그렇게 이해한 고객에 대한 정보가 페이스북이나 구글의 것보다 다르다고 이야기 할 수 있는가? 예전에는 '각 채널마다 고객의 행태가 다르다'라는 가설에서 자사 데이터의 가치를 주장했지만 정말로 '주장'이나 '가설'에 지나지 않는다. 고객들은 오프라인의 생활을 누가 시키지 않아도 꼬박꼬박 온라인 공간으로 올리고 있으니 말이다. 



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바로 옆에 있는 일본 시장의 분위기를 잠깐 살펴 보자. 일본의 기업들은 모두가 앞자리에 앉고 싶어하지 않는다. 변화를 받아드리면서 자신만의 장점을 극대화할 수 있는 방법에 대해 고민을 한다. 일본에도 스마트 스피커가 쏟아져 나오고 있다. 소니와 파나소닉, 도시바의 자회사, NTT도코모와 소프트뱅크, 후지쯔와 일본 대형 제조사, 통신사업자들의 제품이 나오고 있는 것이다. 
그런데, 이들은 핵심이 되는 AI영역을 자체 개발하지 않는다. 아마존사의 Amazon Alexa, 혹은 구글의 'Google Assistant'를 채용하였다. 그 이유를 Korta에서 분석해서 정리했는데 내용은 위의 내용과 같다. 국내에서도 LG전자가 씽큐 허브’라는 스마트스피커에 자체 AI 플랫폼이 아닌 네이버의 클로바를 채택했는데 모두가 한번쯤은 생각해볼 필요가 있는 사례들이다.

모두가 플랫폼 사업자가 될 필요는 없다. 아니, 정확히 말하면 "모두가 플랫폼 사업자가 될 수가 없다". 지혜롭게 살아남고 성장하기 위해서는 인공지능 시대를 준비하면서 데이터를 정비하고 비즈니스 로직을 재설계하면서 외부에서 접근할 수 있는 구조로 바꾸어야 한다. 이를 테면 Alexa Skill과 같은 형태로 개발을 하라는 뜻이다. 



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다시 한번 '챗봇 구축의 기본 요소’를 살펴보자. 이 중에서 집중하거나 내재화해야 할 요소는 무엇이고 생존을 위해 개발할 것은 무엇일까? 대화관리는 Open API로 어떤 플랫폼에서나 쉽게 접근할 수 있도록 해야 하며 KMS은 빅데이터 플랫폼을 통해 수집된 데이터의 집합체로 멈추지 않고 디지털 시대에 맞는 비즈니스 모델을 만들어야 한다. 챗봇을 도입하거나 개발해야 하는 기업의 기획자라면 이러한 부분에 대한 고민을 함께 하며 준비를 해 나가기 바란다.



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강의 때의 분위기를 최대한 살려서 정리를 해보았다. 챗봇에 대한 도입을 고려하는 기업에 근무하는 기획자나 전략가들에게 조금이나마 도움이 되었으면 한다. 기본적인 내용이나 다른 주제가 궁금하다면 도서 구입을 권한다. 참고 삼아 Yes24의 링크를 남기며 포스팅을 마친다. http://www.yes24.com/24/goods/55265482
 
2017/11/25 14:28 2017/11/25 14:28