AI 기술을 통해 동심을 만나다, 내 안의 어린이 찾기
Next 카카오뱅크를 위한 변화의 씨앗, Seed to ( AI )
Seed to ( )
Seed to ( ) 시리즈는 Next 카카오뱅크를 만들기 위해 우리가 심고 있는 변화의 씨앗들을 소개합니다. 작은 씨앗은 카카오뱅크의 기획자, 디자이너, 개발자의 손을 거쳐 어떤 모습으로 자라났을까요? 그리고 이 씨앗들은 앞으로 어떤 변화를 만들며 확장될까요? 시리즈의 첫 번째 키워드는 AI로, AI 기술을 활용해 편리하고 안전한 금융 경험을 만들고 있는 카카오뱅크의 발걸음을 비춥니다.
Today’s Product
내 안의 어린이 찾기는 인물 사진을 등록하면 인공지능(AI) 기술이 사진 속 인물을 3세에서 5세 사이의 어린아이의 이미지로 구현하는 고객 참여형 이벤트입니다. 카카오의 AI 모델인 '콜라주 바이 카나나(Kollage by Kanana)' 기술에 카카오뱅크의 감성과 UI/UX를 더해, 나의 어릴 적 모습을 만나는 따뜻한 경험을 설계했습니다.
오늘의 인터뷰이를 소개합니다.
· Justin / 그로스마케팅팀: 내 안의 어린이 찾기 캠페인 기획 및 PM 역할
· Zane / AI기술전략팀: 내 안의 어린이 찾기 AI 모델 발굴
· Heize / 웹서비스개발팀: 내 안의 어린이 찾기 프론트엔드 개발
보통 AI 기술은 상품/서비스나 보안처럼 실용적인 분야에 먼저 쓰이잖아요. 그런데 이번 프로젝트는 그 기술을 '고객과의 커뮤니케이션'에 썼다는 점이 인상 깊었어요. 이런 생각은 어디에서 출발한 것인가요?
Justin. AI실에서의 고민이 시작점이었어요. 작년부터 AI실은 카카오뱅크에 AI 기술을 잘 적용하기 위해 만반의 준비를 하고 있었는데요. 꼭 상품과 서비스를 통해서가 아니더라도, 카카오뱅크가 AI로 멋진 걸 그려낼 수 있을 거라는 기대감을 끌어올릴 수 있는 이벤트에 대한 니즈가 있었다고 해요. 이런 일을 잘하는 곳이 그로스마케팅팀이다 보니 함께 프로젝트를 하게 되었죠.
* 그로스마케팅팀은 고객이 카카오뱅크에 자주 찾고 더 오래 머무를 수 있도록 고민하는 팀이에요. 혜택 서비스와 알림을 통해 MAU를 높이고, 고객이 더 많은 서비스를 이용할 수 있도록 기반을 마련하고 있어요.
Zane. 당시 AI실에선 언어나 텍스트보다 '이미지'를 활용할 수 있는 방향을 검토하고 있었어요. ChatGPT로 대표되는 텍스트 기반의 AI 기술에는 우리 모두 이미 익숙해졌잖아요. 이미지 생성 기술을 이용한다면 고객에게 색다른 경험과 즐거움을 드릴 수 있을 거라 생각했죠.
AI 기술을 활용한 캠페인이라니, 어떤 마음이셨나요?
Justin. 첫 삽을 떴을 땐 AI에 대해 잘 알지 못했기에 마냥 재미있을 것만 같았어요. 어떤 아이디어를 펼쳐내도 AI 기술이 척척 가능하게 해 줄 것 같았죠. 할 수 있는 게 무궁무진하다는 들뜬 마음으로 초기 기획을 해 실현 가능성을 알아보기 시작했는데요. 원하는 스펙의 서비스를 만들려면 기술적으로도 자원적으로도 준비해야 할 것이 상당히 많다는 걸 알게 되었어요. AI에 대해 깊이 파면 팔수록 지식만큼이나 걱정도 함께 쌓여갔던 거죠.
이번 프로젝트는 특성상 주어진 기간이 짧았기에 '목표한 기간 안에 만들어낼 수 있는지'가 최우선적으로 고려되어야 했는데요. 때문에 아이디어를 원하는 대로 실현하긴 어려웠지만, 한정된 자원으로 최고의 아웃풋을 낼 수 있는 아이디어를 찾기 위해 속도감 있게 검토를 할 수 있었어요.
짧은 프로젝트 기간과 이미지 생성 AI 기술을 활용해야 한다는 점이 기획자인 저스틴에게는 제한으로 느껴졌을 것 같아요.
Justin. 물론 아쉬운 점도 있었지만, 주어진 리소스로 고객에게 최고의 경험을 선사할 수 있는 컨셉이 무엇일지 더 뾰족하게 고민할 수 있었어요. 프로젝트의 방향성을 '고객들이 이벤트에 참여할 때부터 페이지를 벗어나는 순간까지 기분 좋은 감정을 느낄 수 있으면 좋겠다'로 세우고 다채로운 아이디어를 꺼내어 보기 시작했죠.
고객이 활짝 웃는 만큼 리워드를 제공하는 '웃으면 복이 와요', 영화 '인사이드 아웃'처럼 고객의 감정 상태를 스코어링 해서 작은 선물과 편지를 전하는 아이디어도 있었는데요. 고객의 감정이나 인물이 얼마나 크게 웃는지를 컴퓨터가 판단하기 위해서는 표정을 스코어링 하는 AI 모델이 필요했어요. 외부에서 이런 모델을 찾고자 했지만 어려웠고, 자체적으로 개발하기에도 시간이 빠듯하다 보니 실현할 순 없었지만요.
Zane. 어떤 아이디어가 테이블 위에 올라오면, 이를 구현할 수 있는 AI 모델을 거의 동시에 찾기 시작했어요. 빠른 호흡으로 논의가 진행된 덕분에 아이디어에 대한 판단을 빠르게 내릴 수 있었다고 생각합니다.
그러다가 우리 안에 숨어 있는 ‘동심’을 찾는 컨셉이 확정되었네요! 이 아이디어가 선택된 이유는 무엇인가요?
Justin. 우리 캠페인이 고객에게 기분 좋은 경험으로 기억되려면 이벤트의 모든 동선에 내러티브, 즉 스토리가 꼭 필요하다고 판단했어요. 우리가 보여주고 싶은 것보다, 고객이 이벤트 페이지에서 어떤 대화를 하고 어떤 이미지를 만나고 싶을지를 생각해 보게 되었죠. 평소 잊고 살았던 무언가를 떠올리게 하면 좋을 것 같다는 생각을 하던 중 '동심'이라는 키워드를 떠올리게 되었어요. 때마침 이벤트를 오픈하는 달이 어린이날이 있는 5월이라 시기상 알맞기도 했고요.
생각해 보면 우리는 어른으로 살아내느라 바빠 동심을 잊고 지내잖아요. 그러다 우연히 어렸을 때 적어둔 일기장을 펼쳐 보면 순수했던 그때의 내 모습에 마음이 찡해지기도 하죠. 그래서 '내 안의 동심 찾기'를 통해 아득해진 나의 어린 시절 모습과 동심을 다시 떠올리고 위로받는 경험을 전하고자 했어요.
기획자로서 AI 기술이 익숙지 않았기에 어려움이 있었을 것 같아요. 어떤 점이 힘드셨나요?
Justin. 우선 기획한 서비스를 구현할 수 있는 AI 모델이 상당히 많다는 점에 놀랐어요. 또 그 모델들이 알아서 잘 작동하는 게 아니라, 다른 도메인보다 더 많은 작업과 테스트를 진행해야 실제 서비스로 안정적으로 구현될 수 있다는 점도 알게 되었죠.
또 최고의 아웃풋을 만들어야 한다는 부담도 있었는데요. 앞서 말했듯 이 프로젝트의 목적이 앞으로 카카오뱅크가 출시할 AI 서비스에 대한 긍정적인 기대감을 가질 수 있도록 하는 것이었잖아요. 고객들이 이벤트를 경험하고 나서 '카카오뱅크 AI 잘한다'는 걸 확실히 느끼게 해주어야 했거든요. 그러려면 AI 모델의 성능도 좋아야 하고, 이벤트에 참여하는 플로우도 매끄러워야 하고, 플로우 끝에 받게 되는 결과물의 퀄리티도 좋아야 했어요. 한마디로 모든 걸 다 잘해야 했죠. (웃음)
AI 모델이 상당히 많다고 하셨는데, 그중 이번엔 카카오의 이미지 생성 AI 모델인 ‘콜라주 바이 카나나’를 선택한 이유가 무엇인가요?
Zane. AI 모델을 내부에 구축할 수 있어야 한다는 점과 생성된 이미지의 퀄리티를 보장할 수 있어야 한다는 두 가지 기준을 두고 검토를 진행했어요. 마침 카카오에서 이미지 생성 AI 모델이 계속 업데이트되고 있다는 소식을 들었고, 샘플을 요청해 받아보니 만족할 만한 수준으로 확인되어 함께 하게 되었습니다.
콜라주 바이 카나나는 어떤 기술이라고 이해할 수 있을까요?
Zane. 얼마 전 유행했던 ChatGPT의 지브리 스타일 이미지 생성 기억하시나요? 사용자 입장에서는 지브리 스타일 이미지 생성과 내 안의 어린이 찾기가 같은 이벤트로 보이겠지만, 기반이 되는 기술은 달라요. ChatGPT에서 활용된 건 인물 사진의 '스타일링'을 생성하는 기술이고, 콜라주 바이 카나나는 인물의 아이덴티티를 유지하면서 다른 나이, 옷, 머리 스타일을 한 얼굴로 '재생성'하는 기술이죠. 기술의 속성은 다르지만 사용자는 같거나 비슷한 경험이라고 인식한다는 점도, 앞으로 AI 기술을 활용하며 고민해 봐야 할 점이라고 느꼈어요.
콜라주 바이 카나나가 좋은 아웃풋을 만들어낼 수 있도록 하기 위한 ‘학습’의 과정은 어떻게 진행되었나요?
Zane. 콜라주 바이 카나나는 템플릿 이미지와 텍스트를 참조해서 새로운 이미지를 만들어요. 그러다 보니 레퍼런스가 되는 템플릿 이미지가 매우 중요했고, 이를 우리가 생각하는 정답에 가깝게 잘 만들어야 의도한 방향대로 이미지가 잘 생성되었죠. 어린이가 어떤 옷을 입고 어떤 모자를 쓸지, 디자인 요소를 하나하나 정리하는 일종의 이미지 기획 과정을 거쳤어요.
촘촘하게 레퍼런스를 만들었는데도 기준에 맞지 않은 이미지가 생성되기도 했어요. 가령 레퍼런스 이미지의 여자아이가 착용한 방울 끈이 노란색으로 정의되었더라도, 실제 이미지를 생성해 보면 약간 연하거나 짙은 노란색으로 변경되기도 한 거예요. AI 이미지가 확률로 계산되어 출력된다는 특성을 가지고 있기 때문이었는데요. 이건 어쩔 수 없는 AI 기술의 특징이잖아요. 그래서 이 확률을 얼마나 줄이는지가 관건이었고, 전처리와 후처리 과정을 통해 해결하려 했습니다.
참고로 전처리는 인물을 레퍼런스 이미지와 동일한 조건을 만들기 위해 안경을 벗기거나 주름을 제거하는 등의 작업을 먼저 진행하는 것이었고요. 후처리는 이미지를 생성해 낸 시드*별 결과물을 보고 제외하거나 강화하는 작업을 뜻해요. 이 과정에서 카카오 AI 모델 담당자와도 한 팀처럼 일하면서 이미지 생성 결과를 수십만 장 확인하는 등 이미지의 품질을 높이기 위해 머리를 맞대었습니다.
*시드(Seed): 이미지 생성의 출발점이 되는 랜덤 숫자 조합이에요. AI가 이미지를 만들 때 매번 무작위로 그림을 그리지만, 이 시드 값을 고정하면 같은 이미지를 다시 만들 수 있어요. 반대로 시드를 바꾸면 조금씩 다른 이미지가 만들어지죠.
어린 시절의 사진이 생성되는 동안 대기해야 하는 기다림의 시간 역시 기획자로서 신경 써야 했던 부분이었을 것 같아요.
Justin. 맞아요. 기획자의 입장에선 대기 시간을 아예 없애고 싶어요. 하지만 그렇게 하려면 GPU 자원을 정말 많이 활용해야 하고, 웹 페이지에서도 부담해야 하는 리스크가 커졌어요. 이런 리스크와 비용을 감안하고도 대기열을 전부 없애는 게 맞을지, 대기열이 길다면 고객에게 좋은 경험을 주고자 했던 프로젝트의 본래 목적이 훼손되지 않을지 두 개의 의견이 팽팽하게 대립했죠.
최적의 의사결정을 하기 위해 멤버들 사이에서 치열한 논의가 있었는데요. 결론적으로는 하루에 참여할 수 있는 최대 인원수를 예상치로 잡고, 만약 그 수준을 넘는 경우 GPU를 유동적으로 활용할 수 있게 추가적인 장치를 마련하는 방향으로 정리했습니다. 앞으로도 AI 기술을 활용해 서비스를 만든다면 비용과 고객 경험 사이에서 적정한 지점을 찾기 위해 고민이 필요할 것 같아요.
이제 개발 이야기로 넘어가 볼까요? 내 안의 어린이 찾기는 앱이 아닌 웹 서비스로 개발되었다고 들었어요! 웹의 어떤 특성 때문에 웹 서비스로 개발되었나요?
Heize. 정해진 캠페인 기간에만 운영되는 단발성 이벤트라 웹 페이지로 개발하게 되었어요. 빠른 기간에 개발을 끝낼 수 있다는 점과 고객과의 인터랙션이 중요한 서비스였다는 점도 웹이 더 효과적이었던 이유였죠.
마침 저희 팀이 클라우드 기반의 배포 시스템을 갖춰가던 시기였거든요. 그래서 이번 프로젝트를 신규 웹뷰를 적용한 클라우드 환경에서 직접 개발해 볼 수 있던 점이 저에게는 의미 있게 다가왔습니다. 이전의 이벤트 서버와는 다른, 여러 고민들을 해볼 수 있었거든요.
예를 들어 재사용성을 고려한 공통 컴포넌트 설계, 신규 웹뷰를 사용하기 위한 도메인을 설정하고 인터페이스를 추가하는 작업 등 효율성을 고려한 개발을 할 수 있었는데요. 이 과정에서 자연스럽게 클라우드 환경에 대한 이해와 실전 경험을 쌓을 수 있었고, 생산성 있는 개발 환경에 대해 고민해 볼 수 있는 기회가 되었습니다.
내 안의 어린이 찾기가 AI 서비스이기에 특별히 고려해야 했던 점이 있었나요? 다른 서비스를 개발할 때와 차이점이 무엇이 있었는지 궁금합니다.
Heize. AI 서비스라서 다른 점은 없었지만, 사진을 찍고 가져오는 것을 앱이 아닌 아닌 웹에서 처리하는 게 기존 서비스와 달라 신경을 썼었어요. 원래 사진을 촬영하고 업로드하는 것은 클라이언트(앱)에서 했던 작업이었거든요. 이번에 웹 페이지에서 처음 이 기능을 맡게 되면서 인터페이스 규약을 맞추는 등 클라이언트 개발자와 긴밀하게 협의하고 개발했습니다. 만약 다른 서비스에서 웹 페이지에서 사진을 찍는 인터페이스가 필요하다고 하면 이번에 작업한 것을 선례로 활용할 수 있게 되었죠.
또 고객이 몽글몽글한 감성을 느끼실 수 있도록 페이지 인터랙션과 UI/UX에 대해 더 많은 고민을 했는데요. 이 이벤트의 목적 자체가 고객에게 어떠한 감정을 느끼게 하는, 감성적인 것에 초점을 맞추고 있잖아요. 그러다 보니 디자이너와 이런저런 시도를 해보면서 의도한 컨셉에 맞춰 페이지가 잘 구현될 수 있도록 하는데 집중했어요.
AI 기술을 활용해 이벤트와 서비스를 만드는 건 이제 막 시작 단계잖아요. 그 시작을 함께한 마케터, 개발자로서 만약 다음 이벤트/서비스를 기획한다면 어떤 점을 보완하거나 시도해 보고 싶으신가요?
Justin. 고객 참여형 이벤트에 AI를 활용한 건 처음이라, GPU 자원에 대한 감이 없었어요. 직접 겪어본 적이 없으니 트래픽이 집중되는 것에 대한 두려움이 컸고, 대기 시간이 길어져 고객 경험에 안 좋은 영향을 주지 않을지 걱정이 앞섰죠. 그래서 캠페인을 구성할 때 보수적으로 접근했던 것이 아쉬움으로 남아요. 하지만 이번 이벤트를 통해서 마케팅팀뿐만 아니라, 관련된 팀에서도 경험치를 쌓을 수 있었잖아요? 다음에는 이런 걱정은 내려놓고 참여형 이벤트를 기획해 보고 싶어요!
Zane. 아직 AI 모델과 기술이 완벽한 상태가 아니기 때문에, 이를 기반으로 서비스를 만드는 것 역시 도전적인 과제예요. 그럼에도 불구하고 '사용자'에 집중한다면 좋은 서비스를 만들 수 있을 거란 기대감도 있어요.
Heize. 이번 프로젝트를 통해 AI 기술을 활용하면 지금보다 더 폭넓은 주제의 이벤트가 생겨날 수 있을 것이라는 희망을 보았어요. 재미있는 웹 서비스를 개발해 보고 싶네요!
AI를 활용해 서비스를 기획하고 개발하는 기획자, 개발자에게 한 마디 부탁드려요!
Justin. AI가 쉽지 않은 도메인인 것은 맞지만, 목적지가 '더 좋은 고객 경험'이라는 점은 다른 도메인들과 동일하다고 생각해요. AI 그 자체보다는 목적에 더 집중하다 보면 얼마든지 시장의 기대를 뛰어넘을 수 있다고 생각합니다. 파이팅!
Zane. 기술을 확인하고 평가하고 평가 결과에 따라 개선하고 또 확인하는, 무한 루프를 견딜 수 있는 마음가짐이 가장 중요한 것 같습니다. 하지만 AI에는 무한한 성장 가능성이 있을 거란 걸 우리 모두 알잖아요? 그 가능성을 함께 증명하며 동행하길 기대합니다!
Heize. 카카오뱅크의 AI는 단순히 '이런 기능입니다'하고 보여주는 것에 그치지 않고, 다양한 분야에서의 활용 가능성을 탐색하고 시도해 보는 과정이 더 중요하다고 생각해요. 그런 실험과 노하우가 쌓일수록, 고객 입장에서 보다 자연스럽게 AI 경험을 마주하게 하는 순간이 많아질 거라고 믿거든요. 결과 못지않게 도전 그 자체를 가치 있게 여긴다면 좋은 결과가 따라올 것이라 생각합니다.
