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by 젠틀파이 제이미 May 22. 2017

모바일 온리 시대와 챗봇: 뱅크오브 아메리카(BoA)

챗봇 케이스스터디, 젠틀파이, 뱅크오브아메리카, 금융 챗봇

스타벅스는 왜 챗봇을 만들고 있을까? 미국의 스타벅스 모바일앱으로 주문하는 양이 이미 7%(작년 3%)에 달했다. 친절하고 상냥한 바리스타에게 주문하는것도 좋지만, 긴줄의 기다림없이 빨리 내 폰으로 주문해서 커피한잔 마시고 싶은 사람들이 계속 많아지는 추세다. 모바일 주문비중이 늘어남에 따라, 시애틀 본사에 모바일주문만을 위한 스토어도 시범적으로 운영할 정도가 되었다. 활용도가 나날이 늘어가는 모바일앱에서 커피를 주문할 때, 고객들이 매장의 바리스타에게 주문하듯 샷추가, 우유는 저지방으로, 취향에 맞게 또 기분좋게 모바일 주문을 할 수 있도록 도와주는 방법이 뭘까. 바로 '주문 챗봇'이다. (스타벅스 챗봇 소개)



모바일 온리 시대의 뱅킹서비스

사람들의 행동패턴이 '대면'보다는 '모바일'로 빠르게 이동됨에 따라, 고객의 모바일 경험성을 높이는 일은 모든 브랜드의 과제가 되었다. 영업지점을 나날이 줄여가는 금융권에서도 마찬가지다. 지점을 줄이면서도 고객의 만족도를 높이는 방법은 무엇일까? 뱅크오브아메리카(Bank of America, BoA)는 우선 ATM기계를 모바일과 연계되게 만든다. 고객은 미리 모바일앱을 통해 '인출 20만원'을 승인해놓고, ATM 기기에 휴대폰을 대기만 하면  NFC로 고객이 승인한 인출거래 내역을 읽어 자동으로 인출되게 한다고 한다. (올해 하반기 출시 예정)

앱으로 먼저 인출거래를 한 다음 ATM머신에서 휴대폰을 대면 바로 돈이 인출됨


모바일 온리시대의 서비스 업그레이드 전략, 챗봇

뱅크오브아메리카는 소비자의 행동양식변화에서 같은 맥락에서, 서비스 품질 향상을 위해 챗봇을 만들고 있다. 올해 여름 출시 예정인 인공지능 금융비서인 Erica는 뱅크오브 AmERICA의 마지막 6글자를 본따 Erica(에리카)라고 지어졌다. 에리카는 모바일앱에 포함된 인 앱 챗봇(In-app)으로, 음성과 텍스트 둘 다 지원한다.  (영상참조, 6분부터 Erica 등장, 영상은 세미나 발표 촬영 영상) 잔고조회에서부터 시작, 밸런스에 맞게 금융상품을 추천해주고, 날짜도 조정할 수 있다.

Erica 챗봇 대화 화면(원본 영어를 한국어로 번역함)

뱅크 오브 아메리카의 디지털 책임자인 미셸 무어 (Michelle Moore)는 에리카가 사람들이 더 나은 금융생활을 할  수있도록 돕는다고 이야기한다. 예를 들어, 휴대폰에서 “박서준님, 부채를 줄이면서 30만원을 절약할 수있는 좋은 기회를 찾았습니다.”라는 알림 메세지를 받으면 클릭해, 앱을 실행하고 Erica의 조언을 얻을 수 있다. “ 평균 월별 지출 경향으로 볼때, 이번 달에는 15만원을 더 쓸것으로 보입니다. ABC 카드 리펀드 프로그램으로 납부하면 연 최대 30만원까지 절약할 수 있습니다.”(위의 참고 이미지 두번째 화면 참고) Erica는 인공 지능, 예측 분석 및 인지기술을 사용해 고객의 카드값 납부, 잔액 확인 및 대출상환 등을 돕는데, 고객의 신용등급을 보고, 교육용 비디오 및 기타 자료를 확인하도록 도와주기도 한다.


UI 측면에서도 뱅크오브 아메리카의 브랜드에 맞게 챗봇을 만들었다. 경험이 자연스럽고, 유려하다. 고객이 선택할 선택지를 먼저 제시해서, 불필요한 타이핑이나 음성 지시를 최소화했고, 그래프나 이미지 등 그래픽 유저 인터페이스(Graphic user interface)와 접목하면서, 대화형 인터렉션이 갖는 인지적 불편함을 최소화했다.  


Erica가 기존의 챗봇에 대해 가장 앞서는 점은, 고객에게 먼저 말을 건다는 점이다. 고객의 정보에 기반해서 먼저 대화를 시작, '고객의 은행 계좌에 문제점 혹은 개선점이 있으니 이걸 적용하면 좋겠다'라고 말해 줌으로써, 고객은 더 합리적으로 계좌관리를 할 수 있고, 은행은 더 공격적으로 마케팅을 할 수 있게 되었다.


아직 금융업계에 대중이 만족할만한 챗봇이 등장하지 못하고 있는 현실을 볼때, Erica가 제시하는 ①봇에 의한 대화 시작, ②인공지능을 통한 폭넓은 개인 자산관리 기능, ③고객의 노력을 최소화하는 편리한 UX ④브랜드를 잘 드러내는 UI ⑤문자형, 음성형 챗봇 동시 채용 등을 통해, 가까운 미래의 챗봇이 가질 수 있는 기본 요소들을 앞서 점검해 볼 수 있다는 점에서 인상적으로 보았다(영상을 보면 이해하기 쉽다. 영상보기 추천). 보도기사와 달리 실제 사용해보면 금방 한계를 느끼게 되는 현재의 문제를 Erica가 해결해줄지 기대가 되는 대목이다.


사람들은 준비되어 있다

매일 아침 카카오톡으로 주문배송이 시작되었다는 택배회사의 카톡을 받는다. 그 카톡 메세지에다 덧붙여, '근데 오늘 언제쯤 도착하느냐'라고 물어보거나 '오늘 말고 내일와달라'고 답장하고 싶은 충동을 수없이 많이 느꼈을 것이다. 사람들은 메신저에서 ‘자기가 원하는 브랜드’와 커뮤니케이션하는 데 불편함이 없다. 기술이 더딜 뿐 사람들은 이미 챗봇에 준비되어 있다고 늘 이야기한다. 챗봇대중화의 문제점은 사람들의 행동패턴 변화에 기술이 미치지 못하고 있다는 점이다. 게다가 해외에 비해 우리나라 챗봇 대중화와 발전은 1~2년쯤 뒤처져 있다. 다행인 것은, 업계의 중심에서 바라보는 챗봇의 발전속도가 매우 빠르다는 것, 그리고 브랜드 담당자들의 이해도와 기대수준이 현실적으로 구현가능한 수준의 챗봇으로 수렴되고 있다는 부분이다. 이글에서 소개한 뱅크오브아메리카의 챗봇영상은 지금으로부터 7개월전에 나온 영상이다. 지금부터 7개월후면 12월이다. 당신의 브랜드는 12월을 위해 어떤 준비를 하고 있을까.



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챗봇을 봇빌더(chatfuel)로 간단하게 만들어보고, Api.ai로 자연어처리를 체험해보는 수업으로,

개발자에게는 도움이 되지 않을것 같고요 ^^

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현재 다양한 브랜드와 챗봇을 구축하고 있으니,

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