brunch

매거진 챗봇

You can make anything
by writing

- C.S.Lewis -

by 젠틀파이 제이미 Aug 29. 2019

업무 자동화: 업무용 챗봇을 만들어볼까?

젠틀파이, 사내챗봇, 업무자동화, 엔터프라이즈 챗봇, 업무용 가상비서

내 업무 가운데 반복성 업무가 몇 %일까?

“이번달 매출 얼마나 했어?” 이쯤되면 본인이 외우실만도 한데 팀장님은 주간회의 때마다 나에게 매출액을 물어본다. 옆자리 동료는 결재 때마다 상신라인 어디까지 하냐 물어보고, 건너팀에서는 기간, 목적, 조건, 앞뒤 다 잘라먹고 통계자료를 내달란다. 이런 업무만 없어져도 진짜 일 잘 할텐데라는 생각, 다들 한번쯤 해봤을 것이다. 정도의 차이가 있을 뿐 사장 사원 모두에게 반복성 업무가 있고, 이것이 문제라는 걸 잘안다. 때문에 지금껏 반복성 업무를 자동으로 처리하기 위한 RPA(업무자동화)가 소프트웨어나 솔루션형태로 발전을 거듭해왔고, 최근에는 메신저 접근 용이성과 자연어 대화의 편의성을 위시해 챗봇이 업무자동화의 유저 접점으로서의 대두되고 있다.

RPA(Robotic Process Automation): 업무과정에 발생되는 데이터를 정형화하고 논리적으로 자동수행하는 기술. 데이터 수집, 입력, 비교 등 반복되는 단순 업무를 자동화해 제공


영화 멀티플리시티 (1996): 너무 바쁜 주인공 덕은 아내와 보낼시간조차 없어 복제인간을 만든다.


직원용 챗봇의 장점은 무엇일까?

직원용 챗봇을 만들면 무엇이 좋아질까? 회사 전체의 생산성 향상 등 다양한 잇점이 있다.

 

1) 업무 생산성 향상 : 이메일 노티, 카톡 메시지 하나에도 확실히 주의가 흐트러진다. 직장 동료 요청이라면 더더욱 그럴 것이다. 아무리 사소한 업무라도 반복되면 고통이 따르고 본 업무를 제대로 처리해내지 못할 수도 있다. 챗봇이 단순 반복업무를 대신해 준다면 직원들은 전문적이고 고도화된 업무에 매진할 수 있다.

2) 정보 접근성 향상: 정보에 얼마나 쉽게 접근할수 있느냐에 따라 활용도가 달라진다. 프로그램 열고 로그인 하고 사용방법 읽으며 조작해 처리하는 업무를 생각해보자. 이런 복잡불편한 업무를 이미 오픈된 메신저에서 툭툭 물어보며 바로바로 처리할수 있다면, 구석에 버려진 정보도 쉽게 접할 수 있게 되면서 업무의 완성도가 높아질 것이다.

3) 데이터 인사이트 확보: 주 업무는 무엇이고, 어떤일들을 주로 처리하는지, 회사는 직원의, 또 직원은 본인의 행동 데이터로 다양한 인사이트를 확보할 수 있다. 요청은 받았으나 처리되지 못한 대화로그도 정기적으로 파악하면 직원이 궁금해 하는 요소나 어디서 업무의 병목현상이 벌어지는지 파악 가능하다.

업무용 챗봇 기본 구조


어떤 업무를 챗봇화 할 수 있을까?

- 회사내 데이터가 있는데, 추출 방식이 너무 어려워서 직원들이 잘 못쓴다. 챗봇으로 하고 싶다.
- 회사내 IT 업무 질문들을 해결하고 싶다.
- 직원들에게 FAQ + 공지 + 이벤트를 주는 챗봇을 만들고 싶다.
- 휴가신청 등 인사업무를 셀프처리하는 챗봇을 만들고 싶다.
- 신규채용 직원을 위한 튜토리얼을 제공하는 챗봇을 만들고 싶다.
- 임직원 연락처 조회를 위한 챗봇을 만들고 싶다.

회사식당 점심메뉴만 알려줘도 열심히 쓰겠다는 지인도 있는데, 위에 언급된 챗봇들은 실제로 젠틀파이로 업무의뢰 검토가 들어왔던 챗봇의 예시들이다. 인더스트리마다, 챗봇 구축 주도부서에 따라서도 기능적 요구는 다를 수 있으나, 장기적으로 보면 결국, 회사의 모든 업무를 종합적으로 지원해주는 '업무용 가상 비서'라는 하나의 지향점으로 귀결될수 있겠다. 업무를 기능적으로 분류하면 끝도 없겠지만, 아래처럼 대응 유형으로 구분하면 알림형, 지식형, 액션형, 정보형 4가지로 분류할 수 있다.


* 업무용 가상 비서의  영역 

  1) 알림성 태스크 / 공지, 얼럿 : 예) 출입증에 비정상적인 시간이 체크되었습니다. 수정하십시오.
  2) 지식형 태스크 / 사내규약, 가이드 : 예) 잔여 휴가가 얼마나 남았나요?
  3) 액션형 태스크 / 신청, 결재, 직원 평가 : 예) 휴일근무를 신청합니다.
  4) 정보형 태스크 / 자료, 통계 생성 : 예) 지난달 사이트 로그 리포트를 보내주세요.


알림성에서 정보형으로 갈수록 개발 방식이 더 복잡해진다. 정보형 태스크로 가는 경우, 실제 데이터 생성 등 추가 개발이 필요하다. 시작은 간단하게 파일럿으로 가능성을 판단한 다음 더 복잡한 업무로 확장하는 것이 좋겠지만, 너무 기능이 제한될 경우 활성화자체가 어려울 수 있다. 시작이 어떻든 '업무용 가상 비서'라는 장기적 지향점을 고려하는 것이 추후 업데이트 시 고민을 덜어줄 터다.



구축 전 체크리스트

어떤 기능의 챗봇을 만들것인지 정의가 되었다면 다음과 같은 부분을 체크해본다.

1) 보안 및 법적 이슈 : 소비자 대상 서비스와 마찬가지로 직원용 서비스도 회사의 규정 한계 내에서 제공해야한다. 챗봇 내 노출되는 정보의 메신저내 공개 등이 법적 이슈가 없을 지도 확인이 필요하다.

2) 메신저의 챗봇 지원 여부 : 메신저에 챗봇과 데이터를 주고 받을수 있는 인터페이스가 필요하다. 새로 개발해야할 경우도 있으니 미리 체크해 두자.

3) 메신저의 UI 업그레이드 : 기본 메신저는 텍스트 버블 이외의 다양한 형태의 템플릿이 지원되지 않기 쉽다. 특히 액션형 태스크를 위해서는 날짜 선택, 라디오 버튼, 여러 결과값을 선택해서 한꺼번에 송신하기, 보안정보 입력 등을 위한 팝업창 기능 등 추가적인 UI가 적용될 필요가 있다. 이런 UI가 함께 제공되지 않으면 기존 솔루션이나 앱보다 챗봇이 더 불편한 UX를 제공하게 될 것이다.

4) 레거시 연동 : 개인 인사정보나 업무 프로세스, DB화된 자료 등 챗봇에서 연결하려는 정보들이 API로 준비되어 있는지 여부를 확인하고, 준비되지 않은 것들은 요청할수 있는 부서가 어디인지 확인해 둔다. 레거시 연동을 쉽게 해주는 상용 프레임워크들도 있으니 미리 찾아볼 것.

5) 지식 베이스 : 지식형 챗봇 기능이 포함된다면 결국 지식 베이스(knowledge base)의 구축 및 업데이트가 성공의 관건이다. 업무용 지식이 업데이투 될때마다 챗봇의 답변정보가 업데이트 되어야 하기 때문에 이 지식베이스를 어떻게 구축할건지도 꼭 정의해 둔다. 실시간 업데이트가 아니더라도, 네이버 지식인처럼 답변의 맞고 틀림, 정보의 업데이트를 유저(직원)가 피드백줄 수 있는 구조를 만드는 것도 한 번 고려해봄 직하다. 오히려 실무를 담당하는 사람들의 머릿속에 더 정확한 지식이 들어있을 가능성이 높기 때문이다

6) 부가적 AI 기능: 음성 인식, 이미지 인식, 검색 등 다양한 AI를 활용하면 더 높은 사용성을 기대할 수 있다. 현실적으로 활용 가능한 AI들을 찾아본다.



직원용 챗봇과 고객용 챗봇, 비슷하면서 다르다

직원용 챗봇과 소비자용 챗봇이 크게 다르지 않다. 다만, 서비스의 일부라기보다 업무수행의 한 방식이기 때문에 사내시스템이 불편하고 느려터져도 결국 업무를 해내는 것처럼, 사용자들은 다서 불편한 UX에도 끈기있게 챗봇을 사용해보려 노력한다. 한마디로 사용성에 관대하다. 덕분에 사내 챗봇은 챗봇 활성화에 대한 부담이 적다. 사용자의 숙련도에 따라 업데이트가 필요할 수 있다. 처음 런칭했을 때는 낯설수 있지만, 업무와 관련된 이상 금방 익숙해지고 이런 저런 대화보다는 척하면 착하는 방식을 원할 수 있다. 때문에, 업무용 챗봇은 일반인 대상 챗봇에서처럼 지나치게 '대화형'으로 흘러서는 안되며 액션위주로 흐르는게 장기적으로 낫다. 또 업무용컴퓨터에서도 개인별로 숏컷을 만들어 쓰거나, 바로가기가 있듯, 자주하는 업무에 대한 개인화나 사용 패턴에 따른 추천도 고도화시에 반드시 들어갈 항목이다. 


카톡, 사내 메신저, 슬랙. 이제 메신저는 직장인의 필수 업무 수단이라 할 수 있다. 이 메신저에 자연어 대화로 이뤄지는 업무 자동화 시스템이 적절히 통합된다면, 생산성이나 활용도에서 기업과 사용자 모두에게 상당한 가치를 보여줄 것이 기대된다.



[참고 자료]

D/T 시대 AI 가상비서 솔루션, Brity Works 동영상 (삼성SDS)

What it takes to build enterprise-class chatbots



AI 어플리케이션 플래닝 그룹, 젠틀파이는 텍스트봇, 음성봇, 스마트 디스플레이 등 다양한 챗봇을 제작하고 컨설팅하는 전문 에이전시입니다.  봇 설계와 자연어엔진에  충분한 경험을 가진 젠틀파이 hello@gentlepie.com 에 연락주세요.



제이미의 글과 챗봇 소식을 계속 보고 싶으시다면,

페이스북 챗봇 그룹

제이미 트위터 @jamiepark

이 브런치는 챗봇에 대한 다양한 소식이 업데이트됩니다. 브런치 구독




매거진의 이전글 통합 챗봇 구축 - 4가지 고려사항

매거진 선택

키워드 선택 0 / 3 0
브런치는 최신 브라우저에 최적화 되어있습니다. IE chrome safari
;