2020년 5가지 AI 봇 트렌드
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사람들은 단기적 변화에 열광하고, 장기적 변화는 과소평가한다. 몇 해 전 AI의 총아로 챗봇이 등장했을 때의 열기도 잠깐, 알파고만 못하다며 금방 사라질 서비스처럼 격하하는 사람도 있었다. 2011년 시리 런칭 때도 세상을 바꿀거라며 호들갑떤 후, 실망스러운 성능에 사라질 서비스처럼 관심없이 지냈다. 오늘 2019년 주변을 둘러보자. “시리야, 엄마에게 전화해줘”라며 시리를 시켜 전화, 문자를 보내고 있다. 앱에 접속하면 둥둥 떠있는 챗봇 아이콘을 눌러 도통 어딨는 지 못찾겠는 메뉴를 찾아 달라기도 하고, 아이들은 영어단어를 물어보거나 헬로카봇 노래를 틀어달라며 자연스럽게 AI스피커와 시간을 보내곤 한다. 여전히 ‘아직 잘 이해하지 못하는 게’ 많다는 친구지만 일상에서 봇을 만나는 상황은 점점 늘어나고 있으며, 이 불편한 친구가 우리도 모르는 사이 꾸준히 나아지고 있는 것도 사실이다. 4년이라는 긴 호흡으로 바라본 4번째 봇 트렌드(2017, 2018, 2019년 트렌드)다. 실무에서 느끼는 2020년의 새로운 트렌드가 많은 분들에게 현실에 맞닿은 인사이트로 전달되길 바란다.
Trend No. 1 : 소리로 대화하는 기기들
기가지니 보급이 350만대를 넘었다. 국내 AI 스피커 중 가장 높은 보급률이다. 시리로 제어할수 있는 에어팟을 포함한 히어러블 마켓은 2020년 2.3억대로 예상한다. 히어러블 마켓은 AI 어시스턴트의 주력 무대가 될걸로 예상되는 또하나의 플랫폼이다. 미국의 AI 어시스턴트 사용율은 이미 36.6%에 육박, 언제부턴가 우리는 주변 기기와 소리내어 말을 하고 있다. 삼성 빅스비는 갤럭시폰, 가전제품을 포함, 약 1억 6천만대에 탑재해 있다고 한다. 스마트폰, 스피커, 노트북, 자동차 등 음성제어가 가능한 기기의 대중화는 음성인식 서비스의 대중화를 확산시킨다. 이러한 미디어의 확산은 개인용 기기에서 범위를 확장, 고객센터 시스템도 음성 봇의 채택도 이끌고 있다. LINE AI는 테스트베드로 전화응대서비스 'LINE AiCall'로 일부 점포에서 예약접수을 개시했는데, 음성인식 및 합성기술, 자연어처리 기술을 결합한 서비스다. 이러한 시스템을 개별적으로 구축시엔, AI기술 외에도 하드웨어적 투자 요구도 상당한 바 초기 진입 부담이 있으나, 장기적 투자회수를 기대하며 구축 중인 기업이 이미 다수다. 따라서 내년엔 고객이 전화 상담에서 콜봇을 만나는 일은 더 잦아질 것으로 보인다.
Trend No. 2 : 앱을 대체하는 봇
주문 언제 도착하냐는 질문에, “고객님, 웹사이트 마이페이지에 들어가서 배송상황 체크하세요.”라고 상담사가 답변해주면 만족할까? 지금까지의 AI 봇은 여지껏 이런 수준 정도로 고객대응을 할 수 있었다. 대화로 할 수 있는 검색엔진과 유사했다고 말할 수 있겠다. 답을 준다기 보다 답을 찾을 수 있게 도와 주는 기능에 만족한 반면, 사용자는 AI 봇이 질문에 직접 대답해 주지 않는 것이 상당히 불만족스러웠다. 고도화에 진입한 AI 봇들은 모든 것을 봇이 해결해줄 수 있도록 봇 내 앱의 기능을 포함해가고 있다. 기본적인 조회 기능은 물론, 봇내 요구는 봇 내 처리완료를 목표로 봇 성능을 업그레이드시키는 추세다. 기업 입장에서는 앱에도 봇에도 동일한 서비스를 이중으로 제공한다고 생각할수 있겠지만, 고객의 입장에서는 어느 접점에서도 동일한 수준의 서비스를 원한다는 점에서 당연한 요구사항이다. 앱이 단편적이고 깊숙한 구조라 단절된 경험을 부여한다면, AI 대화봇은 자기가 원하는 정보만 취득해가며 연결된 맥락 상에서 컨텐츠를 소비할 수 있다. 기존 앱의 단점을 보완하면서도 앱의 기능을 포함해가는 봇은 더욱 많아지면서, 앱과 봇의 중간지점으로 보이는 하이브리드성 앱이 늘어날 것이다. 결국 장기적으로 더 많은 기능을 봇이 대체할 것으로 예상한다.
Trend No. 3 : 수익성/효율성을 평가받는 봇
하루하루 비용과 수익에 허덕이는 기업들은 '미래를 위한 투자'라는 말에 더 이상 예산을 부어넣기 어렵다. 실질적인 ROI를 고쳐묻는 시점에 도달했다. 인터콤 리서치(500명 비즈니스 리더 설문)에 따르면, 대화형 봇운영으로 인한 가장 큰 효과는 고객 대기 시간 단축(4배 단축)과 고객 만족도 상승에 따른 비용절감이라고 한다. 문제는, 봇이 고객지원 분야에만 쓰이는 것은 아니라는 것이다. 봇이 주로 사용되는 분야는 세일즈(41%), 고객지원(37%), 마케팅(17%)으로, 고객지원 부분에 비해 세일즈/마케팅 분야는 더 적극적인 수익성 어필이 필요한 상황이며, 이는 '봇 전용 서비스나 봇 전용 상품'의 등장을 부추기고 있다. 카카오톡에서 부담없이 개설할 수 있는 금융상품이나 봇만 제공하는 개인화된 서비스 등, 봇 주력 사용자층에게 대화형 인터페이스로 어필할만한 서비스가 무엇이냐가 관건이다. 전용 프로모션, 리테일 연계, 전용 상품 등 세일즈를 불러 일으키기 위한 다양한 시도와 더불어 공격적인 봇 사업 수익화를 모색하는 한해가 될 것으로 보인다.
Trend No. 4 : 사람에 가까워지는 봇
300문장만 녹음하면 기가지니에 내 목소리를 음성 합성해 줄수 있다고 한다. 유인나 배우 목소리의 네이버 클로바 서비스, 빅스비의 음성이 성우 서유리라는 것도 널리 알려진 사실이다. 단지 사람답게 발음하는 것 뿐 아니라, 감정에 따라 다르게 소리내는 것만으로도 사람다움을 느낄 수 있다. 아마존 알렉사의 기본 음성톤을 기준으로 삼고, 흥분 (고강도), 흥분 (낮은 강도), 실망 (고강도), 실망 (낮은 강도)를 들어보자. 감정에 따른 음성 차이를 확연히 느낄 수 있다. 알렉사에게 스포츠 경기 결과를 물어보면, 진 경기는 실망한 목소리로, 또 우리팀이 이긴 결과에는 공감의 목소리로 응답을 한다. 한 편, 뉴스앵커가 뉴스를 말할때와 음악DJ가 음악을 소개하는 분위기가 다르 듯, 음악방송용 톤과 뉴스용 톤을 각가 다르게 설정할 수 있다. 감정에 맞게 알렉사가 발성했을 때 서비스 경험에 대한 유저의 전반적인 만족도가 이전보다 30 % 증가했다(링크)고 한다. 음성에 감정을 넣는 것과 더불어, 텍스트에서는 이모티콘, 인간 패셔니스타처럼 인스타그램을 운영하는 미구엘라 등, 봇에 감정을 입히는 방법은 시각적, 청각적으로 빠르게 발전하고 있다. 외부적 변화 이외에도 날씨, 시간대, 유저의 상황 등 다양한 컨텍스트를 통해 심도있는 대화를 이어나갈 수 있다면, 봇은 정말 인간처럼 사람과 커뮤니케이션 할수 있다. 어쩌면 말 안 통하는 사람보다 잘 설계된 봇이 대화하기 더 나을 수도 있겠다.
Trend No. 5: 답변 생성의 자동화
인정하기 싫지만 인공지능이라는 것이 인공지능답지 않게 노동집약적이다. 상상속의 AI 봇이란 답변도 자기가 알아서 척척 만들어 답해야 할텐데, 지금까지 AI 봇의 답변은 인간이 생성해둔 답변을 읽어주거나, 날씨처럼 날씨 데이터를 결합, 문장을 조합해 내는 수준에 머물러 있었다. 따라서, 정보가 업데이트되면 답변도 지속적으로 인간의 손으로 업데이트하는 식으로 봇 운영조직의 부담을 가중시켜왔다. 특히 금융권이나 IT업계에서는 복잡하고 방대한 정보를 소수의 운영 인력이 처리해야 했고, 이런 형태의 서비스는 결코 지속 운영 가능한 구조가 아니다. 따라서, 구글에서 발표한 BERT처럼 문서든 매뉴얼이든 상품소개서든 문장을 AI가 학습하고 그 안에서 질문에 대한 답변을 도출해내는 기계독해(MRC:Machine Reading Comprehension) 기술 도입에 관심을 기울일 수 밖에 없다. AI 기술의 문제라기 보다는 결국 학습데이터의 문제라는 의견이 다수지만, 지식그래프(Knowldge graph)를 통해 다각적인 답변을 추론해 내는 동시에 구글 BERT 등 새로운 딥러닝 알고리즘을 활용한다면, 운영자도 사용자도 좀 더 효율적인 답변을 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
2019년과 2020년
인공지능은 모든 상업적 프로젝트에 유행어가 되어 간다. 다양한 사람이 다양한 방식으로 참여하는 가운데 진정한 발전이 이뤄질수 있다고 생각하기 때문에 이런 상황을 부정적으로 보지 않는다. 지난 한 해동안 인공지능의 명암을 누리고 벗어나느라 분주했다. 봇을 오픈하고 사용자도 늘어나고, '이런것도 알아듣네'라며 놀라워하기도 했다. 동시에, 정작 고객들이 원하는 기능은 다른 거 였다며 생각지도 못한 기능을 추가하기도 했고, 너무 급격하거나 너무 더딘 기술발전 속도 때문에 좌절 그리고 희망을 동시에 느낀 한 해였다.
AI 봇이란 말이 나온 이후 나날이 더 분명해진 것이 있다. 기술은 사용자가 원하는 방향으로 발전한다는 것이다. 가장 최신의 AI기술을 쓰든 쓰지 않든 유저의 사용성을 반영해 진전하고 있으며, 유저의 실망에도 기업의 희망에도 꾸준히 발전하고 더 다양한 방식으로 고객을 만족시키기 위한 노력이 이뤄지고 있다. 2020년 어느 하나의 새로운 발견이 봇 경험을 극적으로 높여줄것이라 생각하지 않는다. 99%를 바라보는 우리는 2019년에도, 2020년에도 아직 95%에 머물러 있고, 95%와 99%는 천지 차이이기 때문에.
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