AI 기업 리서치 : Allganize
나만의 사내 비서가 생긴다면?
Nation : USA(HQ), South Korea, Japan
Industry : Cross Industry Tech(NLU)
Total Funding Amount : 159억 원 +
Round : Series B
Founded Date : 2017.07
상사 : "김사원! 이거 영수증 처리 어떻게 하는 거라고 했지? 야근 신청은 어떻게 하지? 대신 좀 해주면 안 될까?"
김사원 : ".... ^0^"
직장에서 신입 및 대리급 사원들이 많이 겪는 상황이다. 내부 팀원뿐만 아니라 타 부서의 질문까지 상대하느라, 정작 자기 업무를 시작하기 위해 정신을 차려보면 퇴근 시간이 가까워졌다는 것을 깨닫게 된다. 역시 오늘도 야근각이 보이는 순간이다.
이러한 문제는 악의에서 발생하는 것이 아니다. 어떻게 찾아볼지 방법을 모르기 때문이거나, 방법을 알아도 몇십 몇백 쪽에 달하는 문서나 매뉴얼 속에서 원하는 정보를 찾느니 편한 상대에게 물어보게 되는 것이다. 올거나이즈는 이러한 문제에 대해 알리(Alli)라는 AI 답변 봇이라는 솔루션을 제시한다.
Description
올거나이즈는 자연어이해(NLU) 인공지능 솔루션 스타트업이며, 태깅 등 사전 데이터 작업을 거치지 않고도 직원이나 고객 질문에 답변하는 자연어이해 솔루션을 개발해 공급하는 AI전문 스타트업이다. 즉, 사내에 구축된 Q&A(FAQ)나 MS Word, PPT, Excel, PDF 등의 비정형 텍스트 문서를 그대로 사용할 수 있다는 것이 강점이다. 고객 또는 내부 직원의 질문에 자동으로 답변하는 답변 봇 Alli(알리)를 SaaS 형태로 제공하고 있다.
잠깐! 자연어 이해란?
자연어 처리(NLP)와 혼용해서 사용되는 경우가 많으나, 좀 더 큰 개념으로 단순히 단어나 문장의 형태를 인식하도록 하는 것이 아닌, 의미를 인식하도록 하는 것을 의미한다고 한다.
구글 듀플렉스(구글 어시스턴트의 업그레이드 버전이며, 주로 '예약'을 기가 막히게 도와준다고 함)처럼 기업의 영역에서 유사한 서비스를 B2B로 제공하고자 하는 기업이다. 현재 Alli, Cognitive Search, NER API, Review Analysis API, Sentiment API, Text Classification API 총 6가지 서비스를 제공하고 있으며 각각 과금 모델이 상이하다.
현재 올거나이즈의 본사는 실리콘밸리에 있으며, 한국과 일본에도 각각 법인을 설립하여 3개국에서 활동 중이다.
Team
이창수
CEO
전) CEO of 5Rocks
이창수 대표는 SK Telecom에서 엔지니어로 약 4년간 일하다가 퇴사하고, 2013년에 5Rocks(모바일 게임 이용자 분석 업체)를 창업하였다. 2014년에 미국 탭조이라는 회사에 M&A(약 500억 원 대로 추정)되었고 탭조이 본사 부사장 및 5Rocks 대표를 겸임하였다.
실리콘밸리에서 창업한 올거나이즈는 이창수 대표의 두 번째 창업이며, 시작부터 일본 VC 글로벌브레인(5Rocks 시절 투자사이기도 함)으로부터 약 11억 원을 투자받으며 순조롭게 시작하였다. 만족스러울 만도 한데 다시 한번 도전한다는 것이 너무 멋졌고, 이전 투자사와의 좋은 관계 유지를 통해 다시금 빠르게 투자 유치한 것에서 대표의 능력과 수완이 보였다.
Kibin Shine
CTO
등 팀 규모는 약 24명 이상으로 추정된다.
Service
기본적으로 아래 모든 서비스가 한국어/영어/일본어 3개 국어로 제공되고 있다
1. Alli - AI 답변 봇
규모가 크건 작건 우리는 기업 내외부에서 많은 질문을 받는다. 앨리는 이런 질문에 대한 답을 빠르게 찾아주는 AI다. 회사 안에는 셀 수도 없는 양의 문서가 있고 그 어딘가에는 질문에 대한 답이 있다. 그 문서를 등록만 시켜놓으면, 앨리는 짧은 시간에 이 문서 속에서 답을 찾아 준다. 직원들이 더 편하게 일할 수 있게 되는 것이다. 정확도는 85~90%에 달한다고 한다. 사업 상에서 이런 정확도에 대한 부분은 보통 최대치로 말하는 경우가 많다. 홈페이지에서 직접 한번 써보면 빠르게 기술에 대해 이해할 수 있을 것 같다.
앨리를 활용하는 방법게다가 앨리는 제품(웹사이트, 앱 등)에 삽입할 수도 있으며(샌드버드처럼) SDK 제공은 물론, 주요 CRM 툴 및 메신저 앱과 쉽게 연동이 가능하다!... 정말 얼마나 열심히 개발했을까...
호환성이 매우 뛰어나다2. Cognitive Search API
사전에 Q&A를 등록해놓고 자연어 기반으로 input text를 읽어 답변해주는 챗봇이다. 앨리에 포함되어 있는 기능을 쪼개서 일부를 API 형태로 파는 것으로 보이며 더 낮은 요금 정책을 갖고 있다.
앨리 : 6000원/월 > Cognitive Search API : 60원/월
3. NER API(고유 표현 추출)
NER API는 텍스트 데이터에서 유의미한 단어를 추출할 수 있다. 아래 그림과 같이 문장 속에서 주요 키워드를 추출하여 태깅 작업을 손쉽게 할 수 있고, 이를 타겟팅 광고 등에 활용할 수 있게 된다.
4. Review Analysis API
Review Analysis API 는 이용자가 텍스트로 입력한 리뷰 데이터를 자동으로 분석 및 전환합니다. IMDB data set에서 감정분석 모델을 만든 것과 비슷한 느낌인데 좀 더 다양한 카테고리를 한 번에 분석할 수 있다.
알록달록 귀여운 UI/UX를 갖고 있다5. NLU AI - 감정 분석 (Sentiment) API
Sentiment API를 활용하면 이용자의 리뷰, 상담 내용 등의 텍스트 데이터를 자동으로 '만족', '불만족' 등으로 분류하여 고객 응대에 관한 다양한 인사이트를 얻을 수 있다. 4번 서비스와 비슷한데 적용되는 부분만 다른 것 같다.
고객 응대(CS) ← → 리뷰(댓글)
소비자의 47% 는 상품 구매를 결정하기 전에 다른 이용자들이 남긴 리뷰를 참고하는데, Sentiment API를 활용하면 고객센터 등을 통해 접수된 이용자의 피드백, 티켓을 '긍정', '부정', '중립' 등으로 분류하여 그 안에 담긴 이용자의 감정을 파악하고 빠르게 대처할 수 있다고 한다.
6. NLU AI - 텍스트 분류 (Text Classification) API
앨리가 사람의 태깅 작업 없이도 스스로 학습하는 모델일 수 있게 하는 기능도 따로 분리해서 사용할 수 있다.
수동으로 태깅 작업을 진행하는 경우, 직원 1명당 하루 최대 작업 개수는 500개 미만이다. Allganize의 Text Classification API를 사용하면 고객사의 태깅 작업을 100% 자동화하여 인건비를 최소화할 수 있다. 물론 꾸준히 활용할 경우에 해당한다. 그러나 일회성으로 하고 그만 둘 일이면, 하루 인건비를 소모하여 진짜 사람에게 맡기는 게 더욱 마음이 편할 수도 있다.
Dashboard
앨리에서는 대시보드를 따로 제공하여, 앨리와 내부 직원과의 소통 또는 앨리와 외부 고객들과의 소통 속에서 쌓인 데이터를 확인하고 커스터마이징하며, 원하는 형태의 데이터로 추출할 수 있게 해 준다. 별도의 코드 작업 없이 관리자가 모델의 학습을 실행할 수 있는 것이다!
기능 :
데이터 관리: API를 통해 연동된 데이터 확인, AI 모델의 데이터 추론 (인퍼런스) 결과 조회 및 수정
AI 모델 관리: 데이터 관리를 통한 AI 모델 트레이닝, 테스트, 버전 관리 등
통계 확인: 데이터 처리 현황 등의 통계 확인을 통한 인사이트 도출
프로젝트 관리: API Key, 결제정보 확인, 프로젝트 정보 조회/수정 등
트레이닝과 테스트도 별도의 개발이나 코드 작업 없이 관리자가 수행 가능하다!이런 게 바로 AI 기업에게 필요한 상용화 능력이지 않을까? 물론 모델의 파라미터나 Hidden layer를 직접 손보진 못하겠지만, 비개발자인 관리자 차원에서 그런 일을 할 필요도 없고 시간 낭비일 것이다.
Data
지도 학습의 경우 어쨌든 레이블링이나 태깅이나 데이터 전처리 작업들이 필요한데 앨리는 이런 과정이 필요 없다. 이미 공개된 수많은 텍스트, 질문 데이터로 올거나이즈에서 직접 미리 학습시켜둔 AI다(인터뷰 내용을 보니 이 작업에 많은 노동과 시간이 투입되었다고 한다). 머신러닝의 일종인 ‘전이학습(AI특정 환경에서 학습된 AI를 다른 환경에 적용하는 것)’ 능력이 뛰어나기 때문이라고 한다. 따라서 앨리의 Input Data는 기업 별로 사내에 구축된 Q&A(FAQ)나 MS Word, PPT, Excel, PDF 등의 비정형 텍스트 문서라고 할 수 있다.
다른 서비스와 호환성이 강해 입력 데이터 소스를 가져오기 매우 편하게 만들어 놓았다.Tech
1. 자연어이해(Natural Language Understanding)
형태소 분석이나 구문 분석과 같은 자연어 처리 (NLP)와 혼용해서 사용되는 경우가 많으나 자연어 이해 (NLU)가 더 큰 개념으로 단순히 단어나 문장의 형태를 기계가 인식하도록 하는 것이 아닌, 의미를 인식하도록 하는 것을 의미한다. 자연어 이해 (NLU) 기능의 예를 들자면 "문장의 의도 분류", "서로 다른 언어 간 번역 문장 생성", 자연어 질문에 대한 답변 추출 등이 있다.
워드 임베딩 : 단어나 형태소를 벡터화하는 기술이다. 단어를 벡터로 만들었다면 문장이나 문서를 매트릭스로 변환하는 작업이 가능해진다. 이렇게 되면 비로소 문장 감성 분류나, 기계 번역 등과 같은 task를 딥러닝 모델로 학습할 수 있게 된다.
MRC 기술 및 대화 모델 : 기계를 조금 더 사람답게 만드는 기술이다. MRC는 질의응답 기술로, 사용자가 어떤 질문을 했을 때 기계는 자신이 학습했던 내용 중에서 적절한 답변을 알아서 찾아 제공해주는 것이다. 이 기술을 잘 연마한 로봇은 퀴즈쇼에서 우승할 수도 있다고 한다. 대화 모델은 위와 같은 기술들을 사람처럼 자연스러운 대화가 이어질 수 있도록 하는 기술이다.
2. 올거나이즈 블로그 : 개발자나 관리자를 위한 API Document나 신규 기능 업데이트가 주된 내용이다. 구체적인 모델에 관해서는 역시 주로 GPT와 트랜스포머에 관한 이야기가 많았다.
GPT와 트랜스포머의 차이 :
트랜스포머가 좀 더 포괄적인 개념이라고 보면 된다. LSTM에서 Attention에 대한 가중치를 추가한 모델이다. 구글에서 발표한 'Attention is all you need'을 참고하면 좋고 버트나 GPT-3도 트랜스포머의 어텐션을 근간으로 한 모델이다.
Business Model
한국의 KB증권, 현대카드, 스마일게이트, 일본의 SMBC, Kao, JPower 뿐 아니라 미국의 Travelers 등 글로벌에서 100 여 곳의 엔터프라이즈 고객사를 확보하며 빠르게 성장 중이다.
제일 중심이 되는 서비스가 앨리이며, 나머지 상품들은 대부분 앨리의 기능을 쪼개어 제공한다. 굳이 풀 옵션인 앨리를 사용할 필요 없이 기업에서 원하는 기능만 제공함으로써 수익 다각화를 시도한 점이라고 볼 수 있다.
구독형 비즈니스 모델을 기본으로 하고 있으며 넷플릭스나 노션처럼 무료 상품도 있어 초기 고객 확보에 유리한 구조를 만들어놓았다.
특히 사진의 BM이 엄청 기발하다고 생각했다. 회사의 매뉴얼이나 사내 법규 등의 정보성 문서는 계속해서 추가될 것이고, 한번 앨리가 고객사에게 정말 편한 경험을 선사해준다면, 회사는 추가되는 문서를 앨리에 등록할 수밖에 없어진다. 따라서 등록해야 할 Q&A와 문서는 계속해서 늘어나고 이를 위한 storage 추가 구입이 필요해지는 것이다.
Potential Power
코로나로 인해 재택근무가 보편화되면서 기업들이 자연어이해 AI 솔루션 도입에 관심이 늘고 있는 추세라고 한다. 이러한 상황을 고려했을 때 기업 고객들의 니즈가 점점 확대될 것이다. 또한 시장 사이즈가 비즈니스에서 매우 중요한 요소 중 하나인데 일본, 한국, 미국을 기반으로 글로벌 시장을 타겟으로 하고 있다는 점에서도 매우 매력적인 기업이다.
Personal Comment
HR부서나 경영지원을 맡는 부서 또는 부서의 막내 직원들이 다른 직원의 요청 사항이나 질문을 답변하는데 소요되는 시간이 상당한 것으로 알고 있다. 앨리를 도입한다면 이러한 업무에 소요되는 시간 비용을 아끼고, 직원들이 본업에 집중하여 더 큰 부가가치를 창출할 수 있다는 데에 잠재적 효용이 크다고 생각한다.
무엇보다 개인적으로 이 기업을 분석하면서 제일 감동받았던 부분은 그냥 제품을 잘 만든다는 것이다. (얼마나 PM과 개발자들께서 열심히 하고 계실지...) 물론 NLU의 성능도 중요하지만, 대시보드와 제품 곳곳을 들여다보면 기업 고객에 감동받을 만한 세부적인 포인트들이 꽤나 많았다. 또 블로그를 보면 꾸준히 제품을 발전시키고자 하는 노력들을 발견할 수 있었다. 이 기업은 AI 기업으로서 매력 포인트라기보다는 그냥 스타트업으로서 일을 정말 잘하고 있다고 생각했고 글로벌 시장을 타겟으로 하고 있기 때문에 쭉쭉 성장하지 않을까 생각한다.
※ 잘못된 정보에 대한 지적을 해주신다면 감사히 듣고 반영하겠습니다.
e-mail : 2kanghee1@gmail.com
