“현재 모든 상담원이 통화 중입니다. 잠시만 기다려 주십시오. 통화가 끝나면 바로 연결 드리겠습니다”
누구나 한 번쯤 고객센터 전화 연결에서 위와 같은 응답을 들은 경험이 있을 텐데요. 매장의 개장 및 마감시간과 같은 단순 정보를 묻고 싶었을 때에 이러한 자동응답을 들으면 짜증이 나기도 합니다.
에스토니아의 스타트업 AlphaBlues는 고객센터 경험을 더욱 빠르고 효율적인 방향으로 개선해나기 위해 ‘챗봇(Chatbot)’을 활용합니다. 채팅하는 로봇(Chatter robot)인 챗봇은 문장의 의미를 파악하여 고객이 문의한 항목에 정확한 답변을 제공함으로써 대기 시간을 단축합니다.
오래 기다려 주셔서 감사합니다. 이제 개선된 서비스로 보답하겠습니다
챗봇은 1990년대부터 등장했지만 제한된 의사소통 능력 때문에 당시에 큰 주목을 받지는 못했는데요. 이제 AlphaBlues는 이러한 가상 상담원과 나누는 의사소통이 가능한 진짜 사람과의 대화처럼 느껴질 수 있도록 엔비디아 GPU 가속화된 자연어 처리, 머신 러닝 및 풍부한 의미론 툴을 활용하고 있습니다.
챗봇이 정확한 이해를 하도록 만드는 것은 매우 중요합니다. 많은 업계에서 고객과의 커뮤니케이션에 인공지능(AI)을 활용하는 것이 오히려 고객서비스 품질이 저하되는 결과를 빚을 것을 우려하고 있기 때문이지요. 오늘날 활용되는 여러 챗봇의 결정적인 문제는 의미론적 관계망에 대한 전문 지식이 부족하다는 것입니다.
일반적으로 컴퓨터는 텍스트를 일련의 상징의 연속으로 인지할 뿐, 문장 내에서 상징들이 등장하는 순서 외에는 해당 상징이 지닌 명확한 의미나 상징들 사이의 관계를 알지는 못합니다. 하지만 인간은 의미론을 이해하지요. 예를 들어, 사람은 컴퓨터와 달리 “형이 자전거를 탄다”라는 문장에서 형은 사람이고 자전거는 무생물이며, 자전거가 형을 타는 것은 불가능하다는 것을 쉽게 이해할 수 있습니다.
AlphaBlues는 가상 상담원 챗봇에 통칭 “의미론적 강화 입력(semantic enrichment input)”을 지원하여 챗봇이 수신하는 메시지를 제대로 이해할 수 있도록 만들고 있습니다. 딥 러닝으로 구동되는 가상 상담원 챗봇은 더 많은 메시지를 수신할수록 의미를 분석하는 지식을 잘 활용할 수 있고, 이에 따라 지속적으로 학습할 수 있습니다.
AlphaBlues의 공동 창립자인 인드렉 바이누(Indrek Vainu) CEO는 “엔비디아의 강력한 GPU 덕분에 문맥을 기반으로 확인된 상징과 미확인 상징 모두를 의미론에 따라 태깅할 수 있는 뛰어난 머신 러닝 아키텍처를 맞춤 구축할 수 있었습니다”라고 밝혔습니다.
상담원 우쿠입니다. 무엇을 도와드릴까요?
일단 AlphaBlues는 자사의 솔루션을 금융기술 분야에 적용하는 것에 중점을 두고 있습니다. 이미 가상 상담원 중 하나인 “우쿠(Uku)”는 에스토니아의 대형 은행 중 하나인 LHV에서 활약하는 중입니다.
AI와 의미적 지식의 조화에 기반하여 우쿠는 “가장 가까운 지점은 어디 있나요?” 라든지 “내 계좌에서 돈을 이체하는 방법 좀 알려주세요”와 같은 간단한 질문을 처리할 수 있습니다.
그 결과, 고객들은 질문에 대한 대답을 훨씬 더 빠르게 들을 수 있어 큰 혜택을 누리게 되었지요. 은행 직원들도 고객들에게 발생한 보다 크고 복잡한 문제들에 효과적으로 집중할 수 있게 되었습니다.
GTC 유럽에 참여하는 인셉션 스타트업 업체들
AlphaBlues는 엔비디아 인셉션 프로그램(NVIDIA Inception program)을 통해 엔비디아가 지원하고 있는 스타트업 중 하나입니다. 엔비디아는 AlphaBlues 외에도 전 세계 2천 개의 AI 스타트업을 지원하고 있습니다. 또한 엔비디아는 인셉션 프로그램을 통해 스타트업에 기술, 전문지식 및 마케팅 지원을 제공하여 사업 가속화를 돕고 있습니다.
엔비디아의 인셉션 스타트업 가운데 상당수가 9월 중에 개최될 GTC 유럽에 참여할 예정입니다. 이들이 여러 산업분야에 걸쳐 어떠한 획기적인 변화를 일으키고 있는지 직접 확인하고 싶다면, 참가 등록을 서두르세요.