AI 챗봇을 도입해야 하는 이유 (정의, 종류, 사례)
2023/08/09 | 4 mins
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Hailey (Contents Communication)
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기업 경쟁력을 강화할 수 있는 방안을 탐색하고 계신 분
AI 챗봇 도입을 고려하고 계신 분
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퍼플릭 LLM의 한계를 극복할 수 있는 기업용 프라이빗 AI, LLM이 주목받고 있습니다. AI 챗봇의 개념부터 종류와 적용 사례를 살펴보며 보안 이슈나 할루시네이션 현상으로 인해 도입을 망설였던 기업 고객이 지금 AI 챗봇을 도입해야 하는 이유와 Private LLM의 장점에 대해 알아봅니다.
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✔️ AI 챗봇이란?
✔️ AI 챗봇의 종류
✔️ 기업이 AI 챗봇을 도입해야 하는 이유
✔️ 산업별 AI 챗봇 활용 사례
✔️ 우리 기업만의 챗봇, Private LLM을 쉽게 구축하는 방법
“💬 하와이 호텔 추천해줘, 적금 상품 추천해줘, 서비스 도입 상담 연결해줘”
우리는 매일의 일상에서 AI 챗봇을 만나고 있습니다. 아침에 일어나면 오늘의 날씨를 묻고, 틈틈이 궁금했던 정보를 탐색하며 함께 여행 계획을 세우기도 하는데요. 이처럼 우리의 일상에 스며든 AI 챗봇은 다양한 활동을 더욱 편리하고 효율적으로 할 수 있게 돕고 있습니다. 이번 콘텐츠에서는 기업이 주목해야 할 기술 중 하나인 AI 챗봇에 대해 이야기해보려고 합니다. 인공지능과 자연어 처리 기술의 진보로 더욱 정교해지며 놀라운 가능성을 보여주는 AI 챗봇은 무엇이며 왜 도입해야 하는지, 그리고 산업별로 AI 챗봇이 활용되고 있는 사례들도 함께 살펴봅니다.
AI 챗봇이란?
AI 챗봇은 인공지능과 자연어 처리(NLP) 기술을 통해 사용자의 질문이나 요청을 이해하고 적절한 상호 작용이나 답변을 제공하는 대화형 소프트웨어 프로그램입니다. 이러한 챗봇은 사전에 학습된 데이터와 머신러닝 알고리즘을 통해 사용자의 입력을 이해하고, 적절한 응답을 생성하는 방식으로 작동합니다. 이러한 특성 덕분에 특정 도메인에 관련된 정보 검색이나 사용자의 질문, 요구사항에 도움을 줄 수 있으며 많은 기업에서는 고객 지원, 세일즈, 마케팅 활동 등의 업무를 더욱 효율적으로 처리하는데 활용하고 있습니다.
AI 챗봇의 종류
규칙 기반 챗봇
미리 정의된 규칙과 패턴을 기반으로 동작하는 챗봇입니다. 주로 정형화된 업무를 처리하기 위해 대량의 실제 대화 데이터를 학습하여 질문과 답변 세트를 구성해놓는 방식으로, 이러한 챗봇은 구현이 간단하고 특정 상황에서 유용하게 쓸 수 있다는 장점이 있지만, 반면 사람이 만든 규칙에 의존하고 있다보니 복잡한 상황에는 대응하기 어려울 수 있습니다. 따라서 순차적인 태스크가 있거나 신뢰성이 중요한 분야에 주로 활용됩니다.기계 학습 챗봇
기계 학습 챗봇은 자연어 처리 기술과 머신러닝 기술을 결합하여 사용자와 자연스러운 대화를 하며 정보를 제공할 수 있도록 만들어집니다. 이는 일반적으로 텍스트 기반으로 작동하는데, 대화 데이터를 학습하여 패턴을 파악하고 이를 기반으로 사용자와의 대화를 처리하게 됩니다.자연스러운 대화가 가능한 기계 학습 챗봇은 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 고객 상담 서비스의 자동 응대 시스템이나 여러 음성/영상 데이터를 바탕으로 학습을 거쳐 가상 개인 비서나 인공지능 스피커 등에서도 활용되고 있습니다.
강화 학습 챗봇
강화 학습 챗봇은 사용자와의 상호작용을 통해 학습하고 응답하는 챗봇으로, 보상을 최대화하기 위해 행동을 선택하는 기법을 사용합니다. 이를 위해 챗봇은 주어진 상황에서 특정 행동, 즉 다음에 어떤 말을 이어갈지 선택하고 그 결과에 따라 사용자로부터 긍정 또는 부정의 피드백을 받게 됩니다. 이는 챗봇이 행동을 선택하는 확률을 결정하는데 사용되며, 사용자와의 대화가 원활하고 유용하게 이어질 때 더 높은 값을 가지도록 설계되어 더욱 적합한 응답을 할 수 있도록 합니다. 강화 학습 챗봇은 상호작용과 보상을 통해 성능이 지속적으로 개선되므로 자연스러운 대화와 유용한 응답을 제공할 수 있는 것이 특징입니다.생성 모델 기반 챗봇
생성 모델 기반 챗봇은 대화 데이터를 분석하고, 이를 기반으로 하여 새로운 대화를 생성하는 챗봇입니다. 이 챗봇의 작동 원리는 크게 두 가지로 나뉩니다.대화 데이터 분석: 대화 데이터를 자연어 처리 기술을 통해 분석하고, 문장 구조, 키워드, 의도 등을 추출합니다. 이를 위해 일반적으로 딥러닝 알고리즘 중 하나인 RNN (Recurrent Neural Network) 또는 LSTM (Long Short-Term Memory) 등의 알고리즘을 사용합니다.
생성 모델 학습: 분석된 대화 데이터를 학습용 데이터로 사용하여 생성 모델을 학습시킵니다. 생성 모델이란 대화를 생성하는 데 사용되는 모델로, 대표적으로 Seq2Seq (Sequence-to-Sequence) 모델이 사용됩니다. Seq2Seq 모델은 인코더(Encoder)와 디코더(Decoder)로 구성되며, 인코더는 입력 문장을 처리한 후 디코더에 전달하여 출력 문장을 생성합니다.
이러한 과정을 통해 생성 모델 기반 챗봇은 대용량 데이터를 분석하고 새로운 대화를 자유롭게 생성할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 사용 사례로는 긴 문서가 주어지면 이를 요약하고, 요약된 문서를 대화 형태로 제공하여 정보의 이해를 돕는 서비스를 구현하는 것이 있습니다.
하이브리드 챗봇
하이브리드 챗봇은 여러 가지 인공지능 기술을 융합하여 동작하는 챗봇입니다. 주로 규칙 기반과 기계학습 기반의 접근 방식을 결합하여 사용되며, 각각의 강점을 활용하여 대화를 수행하기에 다양한 상황에서 대응하면서도 기능의 효율성을 극대화할 수 있는 것이 장점입니다. 이에 활용되는 규칙 기반 접근 방식은 미리 정의된 규칙을 통해 대화의 의도를 파악하고 특정 패턴을 인식하여 대응하는 것이고, 기계학습 기반 접근 방식은 대화 데이터를 학습하여 새로운 대화를 생성하거나 응답을 예측하는 것을 말합니다.
하이브리드 챗봇은 정보 검색이나 상품 추천 영역에 활용될 수 있는데, 규칙 기반으로 사용자의 요구사항을 파악하고 기계 학습을 통해 사용자의 의도를 자세히 이해해 최적의 답변을 제공할 수 있습니다.
기업이 AI 챗봇을 도입해야 하는 이유
AI 챗봇을 도입함으로써 기업은 내부 구성원과 고객의 편의를 도울 수 있으며, 동시에 효율성을 극대화해 비즈니스 비용을 절감하는 등 다양한 이점을 확보하여 기업 경쟁력을 강화할 수 있습니다.
고객 서비스 향상
AI 챗봇은 24시간 연중무휴로 고객의 문의와 요청에 신속하게 대응해 고객 만족도를 높일 수 있으며, 사용자 경험을 개선하여 개인화된 서비스를 제공할 수 있다는 장점이 있습니다.비용 절감
인공지능 기술을 활용한 AI 챗봇을 도입하면 인건비가 들지 않고, 자동화된 프로세스로 업무 처리를 할 수 있어 비용을 절감할 수 있습니다.
확장성과 유연성
대량의 동시 요청을 처리하는 것이 가능하며 필요에 따라 쉽게 확장하거나 업데이트할 수 있습니다. 기업의 성장과 변화에 유연하게 대응할 수 있는 것이 장점입니다.
일관된 서비스 품질
사람의 실수나 감정적인 영향으로 인한 서비스 차이를 배제할 수 있어 항상 일관된 수준의 서비스 품질을 제공할 수 있습니다.
고객 데이터 분석과 인사이트 도출
대화 데이터를 통해 고객의 행동과 선호, 니즈 등에 대한 인사이트를 도출하여 더 나은 제품 및 서비스 개발이나 마케팅 전략에도 활용 가능합니다.
생산성 향상
반복적이고 일상적인 업무를 자동화하고 업무 효율을 향상시킬 수 있는 것도 큰 장점입니다. 기업은 챗봇을 통한 업무 자동화를 통해 구성원이 더 중요한 업무에 집중할 수 있는 환경을 조성할 수 있습니다.
지속적인 학습과 발전
AI 챗봇은 시간이 지남에 따라 자료와 대화를 통해 지속적으로 학습하고 발전합니다. 이를 통해 서비스가 점점 개선되고, 기업은 순차적으로 향상된 성능을 활용할 수 있습니다.
산업별 AI 챗봇 활용 사례
그렇다면 기업에서는 AI 챗봇을 실제 서비스에 어떻게 적용하고 있을까요? 다양한 산업 분야에서 활용되고 있는 실제 사례들을 살펴보겠습니다.
금융
왼쪽부터 DB손해보험 챗봇 개인화서비스와 KB 스타뱅킹 내 챗봇 서비스
먼저 AI 챗봇으로 디지털 트랜스포메이션을 실현하고 있는 금융 산업의 사례입니다. 이제 입출금이나 적금 가입, 환전 신청과 같은 업무를 하기 위해 은행에 직접 방문하는 사람이 눈에 띄게 줄었을만큼, 비대면으로 처리하는 일이 늘어났는데요. 챗봇을 통해 금융소비자는 보다 편리하게 서비스를 이용할 수 있게 되었습니다.
뿐만 아니라 증권, 카드, 보험사 역시 챗봇 고도화를 위한 투자를 아끼지 않고 있습니다. 보험 계약 조회, 카드 신청 및 발급, 고객별 카드 추천, 펀드 추천, 주식 종목 검색 등 다양한 업무를 챗봇이 응대하며 고객과의 주요 소통 창구로 자리매김하고 있습니다.
2. 이커머스
왼쪽부터 롯데온 앱 내 챗봇 샬롯, SSG 앱 내 고객센터톡
이커머스 업계에서는 쇼핑 상담이나 개인화 서비스를 위해 AI 챗봇을 활용하고 있습니다. 전자신문(23.02)에 따르면 SSG 닷컴은 고객센터 전체 상담 문의의 25%를 챗봇으로 처리하고 있을 만큼 이를 통해 고객 서비스를 개선하고 업무 효율성도 증대하고 있다고 하는데요. 최근 이커머스 업계에서는 ‘개인화’가 성장을 위한 필수 요소로 꼽히며, 자연어 처리(NLP) 엔진을 기반으로 챗봇과 사용자 간의 상호작용을 고도화하는 것이 각광받고 있습니다. 사용자의 이전 구매 기록이나 관심사, 검색 기록 등의 데이터를 바탕으로 개인에게 최적화된 맞춤형 상품을 추천하는 일 역시 챗봇을 통해 구현하고자 하는 움직임이 활발합니다.
3. 여행 및 호텔
트립닷컴의 챗봇 TripGen (출처: China Travel News)
여행 산업에서도 대화형 AI 챗봇을 통해 사용자의 검색 경험을 개선해가고 있습니다. 챗GPT를 기반으로 하여 사용자가 복잡하거나 어려운 질문을 하더라도 이에 답할 수 있도록 한 것인데요. 항공/숙박 예약이나 여행 정보 제공, 고객 서비스, 지역 가이드 등의 다양한 영역에서 중요한 역할을 수행합니다. 대화형 인터페이스를 통해 사용자는 언제든지 관련 도움을 받을 수 있으며, 필요한 정보를 빠르게 얻고 여행 계획을 수립할 수 있다는 것이 장점입니다.
우리 기업만의 챗봇, Private LLM을 쉽게 구축하는 방법
AI 챗봇은 이 외에도 다양한 산업 전반에서 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. 기업은 기존 고객 경험을 재구성하고 맞춤화된 서비스를 제공하는데 있어 AI 챗봇의 잠재력을 최대한 활용해야 합니다. 이를 위해서는 기업의 상황과 주요 제품/서비스에 맞는 ‘Private LLM’을 만드는 것이 가장 적합한데요.
<Private LLM이 필요한 이유>
📍 우리 회사를 잘 아는 ChatGPT
기업의 데이터와 해당 도메인에 적합한 특화 모델 만들거나 파인튜닝이 가능합니다.
📍 비용 최적화 / 효율화
기업의 환경에 맞게 모델을 구축하여 업무 생산성을 높일 수 있습니다.
📍 안전한 사용
기업 내부의 데이터를 외부에 반출하지 않으므로 보안 이슈 없이 안전하게 사용할 수 있습니다.
퍼블릭 LLM의 한계를 극복하기 위해 꼭 필요하지만 그만큼 구축 과정이 까다로운 Private LLM을 쉽게 만들 수 있는 방법은 없을까요? 세계 최대 머신러닝 플랫폼 허깅페이스가 운영하는 ‘오픈 LLM 리더보드’ 평가에서 챗GPT의 기반 모델인 GPT-3.5의 성능을 뛰어넘고 세계 1위로 자리매김한 업스테이지의 LLM이 그 해답이 되어드립니다. 업스테이지의 Private LLM은 기업 내부 데이터만 학습해 정보 유출을 막고 환각 현상을 방지하는 데 특화된 솔루션으로, 앞으로 상용화를 통해 많은 기업이 보안 걱정 없이 AI 경쟁력을 갖출 수 있도록 도울 예정입니다. 곧 출시 예정인 업스테이지의 Private LLM를 가장 먼저 만나보세요!
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2020년 10월 설립한 업스테이지는 이미지에서 원하는 정보를 추출해 이용할 수 있는 OCR기술을 비롯, 고객 정보와 제품 및 서비스 특징을 고려한 추천 기술, 의미기반 검색을 가능케하는 자연어처리 검색기술 등 최신 AI 기술을 다양한 업종에 맞춤형으로 손쉽게 적용할 수 있는 노코드-로코드 솔루션 ‘Upstage AI Pack’을 출시, 고객사들의 AI 혁신을 돕고 있다. Upstage AI Pack을 이용하면 데이터 가공, AI 모델링, 지표 관리를 쉽게 활용할 수 있을 뿐 아니라 지속적인 업데이트를 지원, 상시 최신화 된 AI 기술을 편리하게 사용할 수 있다. 더불어, AI 비즈니스 경험을 녹여낸 실습 위주의 교육과 탄탄한 AI 기초 교육을 통해 AI 비즈니스에 즉각 투입될 수 있는 차별화된 전문 인재를 육성하는 교육콘텐츠 사업에도 적극 나서고 있다.
업스테이지는 구글, 애플, 아마존, 엔비디아, 메타, 네이버 등 글로벌 빅테크 출신의 멤버를 중심으로 NeurlPS를 비롯, ICLR, CVPR, ECCV, WWW, CHI, WSDM 등 세계적 권위의 AI 학회에 다수의 우수 논문을 발표하고, 온라인 AI 경진대회 캐글(Kaggle)에서 국내 기업 중 유일하게 두 자릿수 금메달을 획득하는 등 독보적인 AI 기술 리더십을 다지고 있다. 업스테이지 김성훈 대표는 홍콩과학기술대학교 교수로 재직하면서 소프트웨어공학과 머신러닝을 융합한 버그 예측, 소스코드 자동생성 등의 연구로 최고의 논문상인 ACM Sigsoft Distinguished Paper Award 4회 수상, International Conference on Software Maintenance에서 10년 동안 가장 영향력 있는 논문상을 받은 세계적인 AI 구루로 꼽히며, 총 700만뷰 이상을 기록한 ‘모두를 위한 딥러닝’ 강사로도 널리 알려져 있다. 또한, 업스테이지의 공동창업자로는 네이버 Visual AI / OCR 을 리드하며 세계적인 성과를 냈던 이활석 CTO와 세계 최고의 번역기 파파고의 모델팀을 리드했던 박은정 CSO가 참여하고 있다.
