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태스크형 금융 챗봇 시장 ‘똑똑’… 장세영 머니브레인 대표

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챗봇에 대한 관심이 뜨겁다. 구글, 마이크로소프트, 페이스북 등이 챗봇을 주목하면서 국내에서도 관련 서비스가 등장했다. 인터파크 ‘톡집사’, ‘네이버톡톡’ 등이 챗봇을 활용한 서비스다.

“지금 사용자가 가장 많이 접하는 챗봇 서비스는 대부분 키워드 방식입니다. 사용자가 키워드를 입력하면, 그 키워드에 맞춰 정해진 대답이 나오는 식입니다. 우리는 자연어 처리 방식을 이용해 사용자 질문 의도를 파악하고 그에 맞춘 서비스를 챗봇 서비스를 선보이려고 합니다.”

장세영 머니브레인 대표이사는 이 시장에 기존 챗봇 작동 방식과는 조금 다르게 다른 ‘일거리’ 중심의 챗봇 서비스를 선보이겠다며 뛰어들었다. 정해진 대답밖에 할 수 없는 자동응답 수준의 챗봇을 넘어 실행과 행동으로 이어지는 챗봇 알고리즘 개발에 매진 중이다.

장세영 머니브레인 대표이사

장세영 머니브레인 대표이사

장 대표 설명에 따르면, 국내 서비스 중인 대부분의 챗봇은 질문에 대답이 정해져 있다. 예를 들어 “오늘 날씨는 어때?”란 질문을 받으면, 이 질문을 받았을 때 하는 대답 중 하나를 골라 답한다. A라는 질문을 받으면, A 또는 B라고 답해야 한다는 일종의 시나리오에 따라 미리 짜인 대답을 내놓는 식이다. 일정한 규칙에 따라 챗봇이 반응하는 셈이다.

머니브레인이 개발하는 챗봇은 사용자가 던진 질문의 의미를 파악한다. 똑같이 “오늘 날씨는 어때?”란 질문을 받으면 ‘오늘’, ‘날씨’, ‘어때’ 라는 키워드로 나눠 각 단어가 어떤 정보를 가지는지 파악한 다음 사용자 의도를 분석해 답하는 식이다. 그래서 미리 정해진 대답 중 하나를 골라서 답하는 식이 아니라 “오늘 날씨는 흐립니다”, “3시 즈음에 비가 오니 우산을 챙겨가세요” 식으로 다양한 대답을 상황에 맞춰 내놓을 수 있다.

“질문으로 ‘강남에서 영화를 보고 싶어’라고 입력했을 때, 다른 서비스는 이 질문에 정해진 대답을 내놓지만 저희는 아예 강남의 한 영화관 상영 시간표를 보여주고, 예매까지 도와주는 작업을 하는 식이지요. 우린 이걸 시나리오가 아닌 태스크 기반 챗봇이라고 부릅니다.”

머니브레인에서는 사용자가 던진 질문을 코퍼스 단위로 나눠 의미를 분석한 다음, 수행 작업으로 연결 짓는 ‘태스크’로 분류하는 작업을 한다. 사용자가 많이 쓰는 대화 패턴을 분석해서 데이터베이스로 정리한 다음 머신러닝을 통해 각 패턴이 어떤 작업을 원하는지 학습한다.

그렇기에 미리 조건이나 시나리오를 설정해서 대답을 만들어 둘 필요가 없다. 사용자 질문 의미만 파악하면 챗봇이 알아서 대답할 수 있다. 학습한 단어가 많으면 많을수록 대답은 더욱 부드러워지고 정교해진다.

장세영 대표는 이런 방식을 활용해 먼저 금융 챗봇을 선보이고, 차츰 주문과 배달, 상담 영역으로 챗봇 활용 범위를 넓힌다는 계획이다. 머니브레인은 현재 시범적으로 금융 서비스나 주문 서비스를 이용할 때 사용자가 많이 쓰는 대화 패턴과 상점 관련 정보를 10만건 정도 취합해 학습 알고리즘을 만들고 있다.

“우선 핀테크 오픈플랫폼 등을 활용해 각종 금융 서비스 API와 연동해 채팅창에서 계좌 조회나 대출 서비스를 신청할 수 있는 챗봇을 만들려고 합니다. 동시에 카카오와 라인 메신저 상에서 배달까지 할 수 있는 서비스도 10월 중에 출시할 생각이에요.”

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