2017 챗봇 트렌드 전망
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당장 내일도 모르는 시대에 10년을 예측한다는 것은 어리석은 일이지만, 적어도 일이년은 내다봐야 새로운 서비스를 기획할 수 있을 것이다. 아직 한번도 만들어보지 않은 생애 첫 챗봇, 해외에서는 챗봇 트렌드를 어떻게 보고 있는지 알아보고, 이를 통해 한국의 챗봇발전은 어떻게 진행될 지 전망해본다.
해외에서 보는 2017년 예측 기사들
4 chatbot predictions for 2017 by 벤처비트
2016년이 챗봇의 활용과 수익창출 가능성 등을 평가받는 시기였다면 2017년은 본격적인 성장 시기
2017년에도 챗봇이 지속적으로 똑똑해질것으로 보지만, 업계에서는 인공지능이 본격적으로 챗봇에 도입되지는 않을 것으로 전망
쇼핑·피트니스 등 사용자 경험에 관련된 다양한 서비스에 챗봇이 활용될 전망
슬랙 등 기업메신저활성화에 따라 사내 업무 효율화에 챗봇이 상당부문 기여할 것으로 예상
7 bot trends to watch in 2017 by 페이스북 메신저 플랫폼 테크 리드 Mikhail Larionov
자연어 대화보다는 구조적 대화(닫힌 구조)
메신저 내에서의 UX 한계를 극복하기 위해 Webview 활용
인더스트리에 특화된 툴 등장
봇의 소셜화. 인기있는 봇은 공유되고 바이럴봇도 등장 할 것
챗봇을 발견하고, 이용하고, 심지어 만들기도 쉬워질 것
고객지원 하이브리드 모델(봇+인간상담사)의 활성화
도미노 이펙트: 경쟁사의 도입에 따라 더 많은 브랜드들이 도입할 것
한국의 챗봇 트렌드와 해외의 챗봇 트렌드는 시차가 있다
앞서 언급된 예측을 보면 2016년의 마켓 평가시간을 한국은 아직 겪지 않았다. 2017년부터 한국챗봇들이 다양하게 등장함으로써 그 가능성을 평가받을 것이다. 그러니 1년정도는 시차가 있다. 좋은점이라면, 앞선 챗봇들을 통해 실패를 빗겨갈수 있다는 점과 성공한 봇 전략등을 벤치마킹할 수 있다는 점이다.
안타까운 점은 앞으로도 2~3년정도 더 뒤처질 것으로 보는데, 이유는 다음과 같다.
플랫폼의 문제 - 국내의 주력 메신저인 카카오톡이 위챗/페이스북에 비해 챗봇을 개발할 수있는 환경 제공 속도가 느리다. (챗봇은 플랫폼이 제공하는 기능에 많이 종속되어 있다. 기능적으로 위챗챗봇이 페이스북챗봇보다 낫고, 페이스북챗봇이 카카오톡챗봇보다 낫다)
언어의 문제 - 한국어는 영어에 비해 봇이 말을 이해하고 생성하는 기술(자연어 대화 처리 기술 NLP, NLG)에서 뒤처져 있다. (알렉사가 한국말을 못하고, 알렉사같은 수준의 말을 하는 한국말 봇이 없다는 사실을 보면 어렵지 않게 알 수 있다)
현재 한국에서 챗봇도입을 고려하고/이미 개발하고 있는 기업들은 주어진 환경에 비해 다소 빠르게 움직이고 있다고 볼 수 있겠다. 챗봇 기사가 나날이 많아지고, 사람들이 이 블로그를 찾아오는 것이 꾸준히 증가하는 걸 보면 어느정도 제반상황들이 갖춰지고 있다고 생각하거나, 상황이 빠르게 개선될거라는 기대감 때문일 것이다.
지금 한국에서 우리가 해야할 것
이런 여러가지 상황을 고려해서, 우리가 이번년도에 취해야할 자세는 3가지+1가지이다.
먼저 3가지,
자연어 대화보다는 닫힌 구조의 챗봇 - 인공지능의 도입이 현실적이지 않을 것이다. 가장 최신의 기술로도 영어 대화성공률은 60%. 한국말은 더 낮을 것.
큰 그림을 그리되 가볍게 시작할 것 - 궁극적으로 챗봇이 어떤 역할을 하게 하고 싶은지 크게 한번 그려봐야 하지만, 실행할때는 기대수준을 낮추고 라이트버전으로 시작할 것. 주어진 목적을 위해 고객과 어떤 인터렉션이 가능할지 플랫폼과 고객을 이해하는 수준으로 가능성을 타진한다.
위챗, 페이스북 메신저와 카카오톡 플랫폼의 변화를 주시할 것 - 위챗에서 미래를 엿볼수 있고, 페북 메신저에서 실행을 태핑할 수 있다. 카카오톡은 올해 상반기에 대규모 변화가 예고되어 있으니 그 부분을 고려해 둘 것.
그리고 나머지 한 가지, 시작해야 한다
지난주 금요일 블로터 강의에서 어떤 분이 물어봤다. 인공지능이 어렵다면, 지금 챗봇을 안만들어도 되는 것이 아니냐. 그렇지 않다.
첫째, 결국에 AI가 발전을 하더라도 뭐 보고 배워야할 DB가 있어야하는데 지금 아무것도 없지 않은가? 알파고는 게임 16만개로부터 약 3천만수를 가져와 정책망을 학습시켰다고 한다. 게임 16만개는 지금부터 만들어야 한다. 게임 16만개가 있다면 이제부터 AI가 게임을 이해할수 있는 3천만수를 정리하는 것부터 시작하면 된다.
둘째, AI가 아닌 인간이 할수있는 일이 여전히 많다. 고객에게 들어오는 질문이 몇개인가? 만개가 안될것이다. 더 치밀하게 계획하면 런칭할 수 있다.
트렌드는 나의 의지와 상관없이 오고 간다.
아무것도 안하고 이삼년을 기다리느냐, 불완전하지만 시작해보느냐는 선택의 문제이다.
첫 공개 강의 '[블로터 세미나] 챗봇 AtoZ, 챗봇 제대로 시작하기'에
생각보다 많은 분들이 와주셨고, 참석자들의 다양한 질문을 통해 브랜드들이 어떤 고민을 하고 있는지 알게되어 감사했다.
"와주신 많은 분들 정말 감사드립니다"
초등학교 선생님분도 오셨는데 본인대신에 챗봇이 아이들을 가르칠수 있지 않을까 해서 와보셨다고 ;-)
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제이미 트위터 @jamiepark
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젠틀파이 hello@gentlepie.com 로 연락주세요.
멀티캠퍼스(크레듀)에서 "챗봇 - 이해부터 제작까지"를
강의하게 되었습니다. (당분간 매월 4주차)
챗봇을 봇빌더(chatfuel)로 간단하게 만들어보고, Api.ai로 자연어처리를 체험해보는 수업으로,
개발자에게는 도움이 되지 않을것 같고요 ^^
챗봇도입에 관심이 있으신 분이거나 마케터등에게 적합한 강의입니다.
[강의 신청은 여기에서]
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