챗봇 구축 첫 미팅에서 자주 듣는 질문들
챗봇 미팅, 챗봇 단가, 인공지능, 음성인식, 카카오톡, 젠틀파이
벌써 이 년이 되도록 챗봇이라는 단일 주제로 미팅을 하다보니, 정말 다양한 분야의 기업, 사람들과 만나게 된다. 해를 넘겨보니, 2017년과 2018년의 질문은 전혀 다르다. 작년에는 "챗봇이 대체 뭔가요"라는 질문도 가끔 나왔는데, 2018년은 한두번 챗봇도 써보고 도입여부 결정 후 만나기 때문에, 질문의 깊이가 확실히 다르다. 아직 젠틀파이를 만나보지 못한 기업들을 위해 가장 많이 듣는 질문 몇가지를 소개해본다.
1. 챗봇 하나 만들려면 얼마인가요?
웹사이트 하나 만들려면 얼마인가요?
이와 거의 동일한 질문이다. 대형쇼핑몰 웹사이트와 단기 이벤트 사이트의 제작비용은 천지 차이인것처럼, 오히려 요구사항이 명확할때 '값'이 책정된다. 어떤 규모/기능을 가진 집을 지을건지 미리 고민해놔야 가격이 나온다.
그래도 쉽게 생각하자면 구축비와 운영비가 있는데, 구축비는 보통 인건비로 산정된다. 몇사람이 몇달간 할일인가(업계표현으로는 맨먼스(M/M)). 자연어 엔진을 상용 엔진을 쓰느냐 (IBM Watson, 구글 Dialogflow, 단비 등) 온프레미스(On-premise)로 구축하느냐에 따라서도 구축비가 달라진다. 메신저 환경에서 단순한 질문/답변이 오가는 챗봇 자체는 상대적으로 구축비용이 낮지만, 기간계(기존 고객, 서비스 DB, 결제 등)를 연동하는 부분이 들어가면 SI 비용으로 추가되어 구축비가 만만치 않게 된다. 또한, 사이트나 앱에 챗봇을 도입하려고 할때 보유한 메신저가 없다면 메신저 구축비용도 별도로 추가된다. 반대로, 카카오톡, 네이버톡톡, 페이스북에 챗봇을 도입하게 되면 비용은 상대적으로 절감된다.
다음, 운영비. 운영비 안에는 보통 자연어 엔진 사용비가 포함되어 책정된다. 자연어 엔진은 기본 콜당 과금(1원~10원)이 책정되어 있다. 챗봇을 얼마나 많이 쓰게 될까? 기본적으로는 사이트 유입량의 5%, 10%, 20% 까지 생각해볼 수 있고, 얼마나 적극적으로 노출하느냐 또 얼마나 다양한 기능을 제공하느냐에 따라 사용율은 달라지게 된다.
2. 왜 다 못 알아듣죠?
유명한 엔진으로 만들었다고 하는데 뭐 큰 차이가 없는것 같아요. 뭐 못알아듣는건 다 매한가지더라구요. 그럴바엔 챗봇 캐릭터나 UI/UX로 차이를 주는 게 더 나은것 같아요. 보이는 게 일단 달라보이니까요.
뉴스로 나온 한 두개의 챗봇만 써봐도 자명해진다. 조금만 주제를 벗어나도 답변을 못하고, 주제안에 있는 것도 답변을 못하는 경우가 많다. 어쨌든 (인간의 입장에서는 다행이게도) 사람과 대화하는 것처럼은 안된다. 조금만 해봐도 불편하다. 반면, 챗봇의 명확한 페르소나(캐릭터)는 사용자와 공감대를 형성하기도 쉽고, 대화에 사용될 주제를 한정할 수 있는 좋은 방법이 된다. 차별화된 UI/UX도 마찬가지다. 언어의 문제를 언어로만 해결하기는 어려울때가 많다. 보조적인 장치를 통해 경험성을 회복해야 한다. 목적지로 가는 직선 코스가 아직 안만들어졌다면, 조금 돌아서라도 목적지에 도착할 수있는 '안내표시'를 준비해둬야 한다. 효율적인 UX가 챗봇에 더많이 요구되는 이유다.
3. 그래서 인공지능이 대체 어디에 적용된 건가요?
아니 그래서, 질문은 질문대로 답변을 답변대로 이렇게 다 만들면, 대체 인공지능은 어디에 있는건가요? 챗봇이 알아서 더 좋은 답을 생성하는 것도 아니고, 인공지능이라고 할 수 있나요?
일반적으로 지능 또는 인지는 감지, 추론, 소통이라는 세 가지 범주로 분류된다. 기업에서 만드는 챗봇은 보통 ‘추론’ 기능을 활용한다. 이런 질문을 하는 분들은 추론을 넘어서 ‘제대로 된 답을 생성해내는’ 인공지능 기술을 원하고 있다. 인공지능이라는 단어를 너무 포괄적으로 이해했을 때 나올수 있는 질문이다. 그런데, 현재 챗봇에 활용되는 지능은 ‘추론’이라는 기술이다. 쉽게 말하면 ‘돈으로 바꿔줘’ 라고 하면 ‘환불’이라는 의도를 갖고 있다고 결론을 내리는 기술 - 자연어처리(NLP)-을 인공지능으로 다루고 있다.
다만 학습에 의해 최적의 답변을 내는 인공지능에 관해서는, [①고객센터 상담원이 고객의 질문을 답변할 때 제일 가능성이 높은 답변 두 세가지를 상담원의 입력창에 노출하는 방식] 또는 [②관련 답변이 있을 만한 문서를 찾아주는 방법] 등 이 많이 적용되고 있다. (챗봇이 바로 답변하지 못하고, 이 정도로 한정되는 이유는 아직 인공지능으로 정확한 답을 판단해내기 어렵고, 다양한 방식으로 되어 있는 정보를 채팅에 맞게 구어체/적당량으로 변환해서 만들어 내기 어렵기 때문 → 문제점을 알고 있으니 곧 해결해 낼수도?)
4. 보이스 (음성인식) 붙이고 싶어요.
요즘 보면 카카오, 네이버 스피커도 나오고 음성인식 붙이는 챗봇들도 있던데, 음성인식을 하려면 어떻게 하죠?
음성 인식을 통해 사람이 한 말을 텍스트로 전환시킨 다음, 그 텍스트를 텍스트형 챗봇의 자연어처리 엔진에 넣는 방식이기 때문에, 텍스트형 챗봇의 확장판이라고 생각하면 이해가 쉽다. 다만, 음성 인식은 텍스트 인식보다 까다롭게 고려할 것이 많은 기술이다. 흔히 STT(Speech to text)라는 기술을 사용한다. 음성 인식은 주변 소음에도 발화를 인식이 되게 하거나, 화자 1명을 메인 화자로 인식해서 주변의 다른 사람 말과 혼동하지 않게 해야 하는 등 '텍스트형 챗봇'에 비해서 더 높은 수준의 기술력을 요한다. 현재 많이 사용되는 STT는 구글 STT 이지만, 한국어 인식율은 아무래도 영어 인식율에 비해 떨어진다는 생각때문에 네이버 클로바 STT를 쓰거나, 카카오 i STT를 기다리는 사람들도 많다. 네이버는 10초당 4원, 구글은 15초당 6원으로 보통 시간 단위로 과금한다. 다만 분명한 사실은 STT 기술에 대한 만족도가 높지는 않다는 것. 그렇지만 확실히 작년에 비해 훨씬 자주 들리는 요구사항이고, 2019년에 들어서면 챗봇 제작 시, 기본 요건사항에 포함될 것으로 본다.
5. 카카오톡으로는 안되는 건가요?
카카오톡에 챗봇을 연동하고 싶은데, 기능이 안되는게 많다고 들었어요. 그럼 카카오로는 안되나요?
모바일 앱이나 페이스북에 들어가는 챗봇에 비해, 이제껏 카카오톡 챗봇은 구현방법이 제한적이었다. 자동응답 API의 한계 때문에 비교적 단순한 단답형 챗봇이었기 때문인데, 이번에 카카오 i 오픈빌더 CBT 버전을 배포함으로써 예전에 비해 훨씬 자유로운 카카오톡 챗봇개발이 가능하게 되었다. 예를 들면, 유저의 질문에 응답만 가능했던 기존 방식에서 여러번 대화를 할 수 있다든지, 카드뷰(캐로셀) 부분을 적용할 수 있다던지, 쉽게 자연어를 인식할 수 있는 자연어 엔진도 포함되어 있다. 지금은 CBT 기간이라 젠틀파이를 포함한 몇 개의 에이전시에서만 접근이 가능하지만, 아마 곧 일반인들도 다른 플랫폼보다 더 쉽게 카카오톡 챗봇을 만들수 있게 될것이라고 본다.
“해외고 국내고 아직 이거다 하는 챗봇을 못만나 봤어요. 이런 수준에서 챗봇을 만들어야 하는지 모르겠어요. 남들이 하니까 안하면 안될것 같고, 위에서는 대체 너희는 아무것도 안하고 있냐고 말씀하세요.
가장 많이 듣는 이야기다. 챗봇을 만드는 입장에서도 늘 부끄럽고 반성하는 마음으로 받아들이고 있다. 다만 처음으로 ARS를 도입했을 때 우리가 처음으로 앱을 도입했을 때도 마찬가지였다. 할 수 있는 건 굉장히 많아 보였고 되는건 아무것도 없었다. 2007년 앱스토어가 나오고 2009년 There's an app for that 광고가 나올때까지도 우리는, '이런걸 대체 왜 만들었지' 하는 앱을 다운받았다. 마찬가지로, 2018년 여전히 우리는 맘에 안드는 챗봇을 계속 만나게 되겠지만, 'There's a bot for that'으로 들어가기 위한 시작점에 있다고 본다. 챗봇은 단계적으로 성숙해가며 만들어진다. 처음부터 100점짜리 챗봇은 절대 만들수 없다. 작년에 챗봇을 만들고, 이번 해 리뉴얼을 하면서 제작자들이 '사용자들과 인공지능'에 대해 얼마나 다면적인 지식을 획득하게 되었는지는 만들어본 사람들만 안다. '이거다'하는 챗봇을 남이 아닌 '내'가 만들기 위해 노력해가는 수 밖에..
젠틀파이에서 챗봇기획자/개발자를 찾고 있습니다. 챗봇의 구조에서부터 UX, 시나리오, 컨텐츠, 개발까지 누구도 걷지 않은 길을 함께 배우고 함께 나아가고 싶습니다.
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