[테크쑤다]"더 사람같은 AI"...SaaS형태 '챗봇 솔루션' 내놓은 카카오엔터프라이즈

기사를 요약하면

주요 기업이나 기관, 최근엔 작은 규모의 사업을 하는 소상공인들까지. 기존 전화 중심 고객센터 업무 가운데 일부를 ‘챗봇(Chatbot)’으로 전환하고 있다. 인력 등에 들어가는 비용을 줄일 수 있고, 365일 24시간 고객을 응대할 수 있기 때문이다. 챗봇 적용 분야도 상품 추천·배송·반품, 병원예약과 문진처리 등으로 다양해지고 있다. 수요가 늘자 챗봇 서비스를 제공하는 정보통신기술(ICT) 기업들도 관련 기술을 고도화하며 고객 확보 경쟁을 펼치고 있다.

카카오도 ‘카카오엔터프라이즈’를 통해 이 같은 서비스를 제공 중이다. 카카오가 가지고 있는 자연어 처리·음성합성·음성인식 등과 같은 기술을 활용하고 있다. 최근엔 기업 고객들이 다양한 AI 기반 고객센터를 구축할 수 있는 SaaS 형태의 ‘카카오 i 커넥트센터’도 출시했다.

<블로터>는 카카오엔터프라이즈 김자현 커넥트센터(AICC/챗봇) 사업개발 파트장을 만나 챗봇 수익화 전략과 기술 동향 등에 대해 들어봤다.

Q. 카카오엔터프라이즈의 챗봇 관련 사업 내용 설명 부탁드린다.
A. 카카오엔터프라이즈는 B2B를 타깃으로 카카오가 보유한 AI 솔루션을 제공하고 있다. 커넥트센터 팀은 카카오의 자연어 처리·음성합성·음성인식 같은 기술들을 기반으로 챗봇이나 음성봇, AI콘택트센터 등 고객과의 모든 채널 모든 접점에서 일어나는 커뮤니티케이션들을 고도화하는 일들을 주로 하고 있다. 기본적으로 대화를 기반으로 한 챗봇 형태들을 많이 가져가고 있다. 텍스트를 기반으로 한 챗봇, 목소리를 기반으로 한 음성봇 등. 이런 것들을 모두 합쳐 AI콘택트센터라고 이야기하고 있다.

Q. 기업이 챗봇을 어떤 분야에 무슨 이유로 도입하고 있는지.
A. 가장 많이 도입하는 분야는 CS, 고객센터 영역이고 그 외 고객과의 접점이 있는 곳이면 다양하게 활용되는 것 같다. 특히 대표적으로 카카오뱅크나 토스 등 금융 분야도 그렇고 디지털화가 많이 진행됐다. 앱을 통해 대출도 받을 수 있다. 사실 대출에 대한 상세한 상담 등은 여전히 직접적인 고객 응대의 영역이고 사람의 수고가 많이 들어가는데, 이제 그런 부분들을 효율화하기 위해 챗봇이 많이 도입되는 것 같다.

효율성 측면에서 사례 하나를 말하면, 카카오뱅크 같은 경우 오프라인 기반 사람 상담원이 없다. 1차적 전략이 디지털 기반 상담 운영이다. 그러다보니 가장 좀 정형화되고 반복적인 질문들이 많이 들어오게 되고 그 부분을 챗봇으로 효율화하고 싶다는 이야기가 있어 저희랑 같이 프로젝트를 진행한 바 있다. 거기에 저희가 보유하고 있는 자연어 처리 엔진인 ‘어드밴스드 머신 러닝’이라고 하는 것이 들어갔다. 실제 고객 상담 건 중에서 챗봇 처리 비중이 50%를 넘는다.

Q. CS부분 일자리 대체 우려는 없나.
A. 사람은 사람이 해야 할 일을 하게 하자 그리고 간단한 대응을 하는 것들은 AI가 하게 해서 사람의 가치를 올리는 쪽으로 하자. 이런 이야기를 고객사분들에게 많이 해드리고 있다.

Q. 챗봇을 활용한 카카오의 수익화 전략이 궁금하다.
A. 기본적 전략은 플랫폼 확장에 대한 것들이다. 챗봇 개념이 한국에 들어와 사용되기 시작한 지 5년 정도 넘었는데 초기 챗봇 구조는 대체로 구축형이었다. 요청에 따라 만들어서 판매하는 일회성 매출들이 많이 발생했다. 이제 그런 형태는 한계가 있고 수익 확장에도 큰 도움이 안돼 저희는 플랫폼 관점으로 바라보고 있다. 결국 저희가 가지고 있는 자연어 처리 같은 AI 기술들을 제공하는 식이다. 또 공공 혹은 금융 등 다양한 분야에 각각 적용할 수 있는 봇들을 계속해서 만들어 가고 확산해 시장에서 자연스럽게 이뤄질 수 있도록 하는 방향으로 가고 있다. 각 분야마다 유사하게 공통적으로 구현되는 것들이 있어 거기에 맞는 봇들을 만들어 놓고 일부를 커스터마이징 해서 바로 쓸 수 있게 하는 것들도 많이 하고 있다. 이렇게 했을 때 공통의 봇들이 만들어져 비용이 굉장히 내려갈 수 있고 쉽고 빠르게 도입할 수도 있다.

Q. 카카오의 향후 계획은?
A. 카카오에 대한 오해 하나가 카카오톡을 기반으로 한 챗봇만 만들 수 있는 거 아니냐는 거다. 근데 카카오엔터프라이즈에 웹, 앱에서도 똑같은 기능의 챗봇이 들어갔으면 좋겠다는 니즈들이 많이 들어온다. 그래서 계속해서 그런 쪽으로 확장해 나가면서 다양하게 수익화 모델들을 가져가고 있다.

Q. 챗봇, 어디까지 고도화될 수 있을까.
A. 결국 챗봇이 담당할 수 있는 영역들은 계속해서 넓어질 거라 생각한다. 지금까지 했던 이야기들은 사실 대체로 업무 형태에 대해 고객이 물어보면 답변을 주는 그런 형태인데, 이제 AI 실제 비서의 영역으로 넘어갈 수 있을 것이다. 그리고 그런 것들이 가장 빠르게 이뤄지고 있는 곳들은 업무 협업툴, 업무용 메신저 쪽 시장이다. 저희도 ‘카카오워크’라고 하는 솔루션을 개발해 카카오 공동체 모두 사용 중이다. AI 비서가 채팅 방마다 들어와 있다. 예를 들어 ‘4명 미팅 잡아줘’라고 하면 4명 각각의 캘린더를 확인해 모두 함께 시간이 되는 때를 AI 비서가 제안해준다. 회의실도 제안해줘 미팅을 잡아준다. 결국 키오스크 같은 디바이스들, 홀로그램, 메타버스 이런 것들이랑 연동 되면서 사람의 삶을 조금 더 편리하게 해주는 영역으로 점점 확장해 나갈 수 있을 것이다.

Q. 챗봇의 도입으로 고객은 어떤 점이 좋아지나.
기본적으로 커뮤니케이션 효율이 좋아진다는 게 가장 큰 장점이다. 업무 시간이 끝나거나 휴일·공휴일 같은 때는 대응이 안돼 불편한 경험들 다 있을 것이다. 하지만 24시간 365일 대응이 가능해 기본적으로 업무 지연을 상당히 메워줄 수 있다. AI 봇들이 대체하면 사람의 가치나 인격 이런 것들을 좀 더 많이 존중해 줄 수 있는 환경을 만들어갈 수도 있다.

Q. 이루다 사태 논란, 윤리 갖춘 AI 챗봇 구현 가능할지.
A. B2B 형태 챗봇을 공급하는 업체들한테 데이터를 학습하거나 사전에 정제 및 검수하는 영역들은 기본적이다. 고객 개인정보나 외부에 노출되면 안 되는 기업 기밀 정보들이 포함돼 있을 수 있기 때문에. 걸러내는 작업이 필요하다. 그런데도 불구하고 사태가 벌어진 건 그런 문제들에 대한 인식, 시스템으로 해결할 수 있는 방법들이 충분히 마련되지 않아서다.

카카오엔터프라이즈는 AI 연구와 서비스를 시작하는 시점에서부터 ‘아일랜드 필터’라는 모델을 통해 욕설이나 혐오·차별 등과 같은 표현들을 추출해 걸러내고 있다. 형태소 분석을 통해 문장의 품사를 구분하고 텍스트가 혐오 표현과 일치한다 하면 걸러낸다. 추가적으로 사회적·윤리적 이슈를 야기할 수 있는 문장들은 그런 것들을 판단할 수 있는 머신러닝 모델들을 도입해 시스템적으로 보완하고 있다. 또 2018년 ‘카카오 알고리즘 윤리 헌장’을 발표하고 그런 원칙들이 반영될 수 있도록 노력하고 있다.

Q, 챗봇은 한국어 서비스만 제공되고 있나.
A. 저희 같은 경우 일단 한국어에 집중하고 있다. 영어 같은 경우 글로벌 빅테크사들이 워낙 잘하고 있기도 하고, 빅테크사들이 한국어 데이터에 대한 학습 같은 것들은 많이 하지 않기 때문에 우리가 강점을 갖고 있는 영역이다. 국내 최대 포털을 가지고 있는 네이버와 다음. 포털 데이터들을 기반으로 해 한국어 영역에 대한 강점이 있다.

Q. 카카오엔터프라이즈의 AI 콘택트센터 솔루션(AICC), 차별점은 무엇인가.
A. 정식으로 AI 콘택트센터 솔루션을 카카오 i 커넥트센터라는 이름으로 출시하게 됐다. 챗봇인 커넥트 톡을 포함해 전체 영역을 아우르는 거다. 차별적 영역은 2가지. 저희가 가지고 있는 AI 기술의 강점이 자연어처리 기반이기 때문에 봇드리븐 환경이라고 해서 전체 시나리오를 직접 드라이브하면서 갈 수 있는 환경의 구현. 그리고 카카오톡이나 기존 고객의 커뮤니케이션 채널이 되는 SMS(단문메시지서비스) 혹은 상담 채널들 이런 것들을 다 통합적으로 연결할 수 있는 옴니채널 형태 구현 등이다.

첫 번째 봇드리븐 환경은 기존 시장에 나와 있는 AI 봇 형태들이 대부분 시나리오를 따라가면서 정보를 하나하나 채워가는 형태들인데, 한계가 고객들의 자유 발화에 원활하게 대응하기 어렵다는 점이다. 이에 전체 맥락을 AI 봇이 직접 몰고 완벽한 형태의 사람처럼 대응할 수 있는 형태들을 지향하고 있다.
두 번째, 심리스한 옴니채널 형태. 음성으로 AI봇이 상담하는 것, 실제 사람이 응대하는 것, 자동으로 응답이 나가는 것들. 전체적인 환경들을 경계선 없이 구분해서 제공할 수 있는 유기적인 환경을 만드는 데 집중하고 있다.