카카오 'AI 챗봇' 대중화…월정액 모델로 중소매장 뚫는다

[아이뉴스24 김문기 기자] "카카오i(AI) 챗봇으로 보급형 머신러닝(ML)의 시대를 열겠다."

김유미 카카오 봇기획팀장(이사)은 25일 서울 광화문에서 열린 카카오 톡비즈 세미나 자리에서 '챗봇 적용 기술과 비즈니스' 전략을 발표하며 이같이 말했다.

카카오는 지난해 12월 오픈빌더를 오픈베타테스트(OBT)로 전환, 챗봇 구축에 필요한 인공지능(AI) 기술을 지속적으로 고도화해왔다. 올해 4월에는 고객센터 챗봇과 같이 대용량 지식 데이터 기반의 챗봇을 만드는데 소요되는 시간을 줄여주는 지식 플러스 베타 서비스를 시작했다. 지난 20년간 다음 검색을 통해 축적된 데이터를 기반으로 한다.

아울러 카카오는 설계된 발화 패턴에 없는 질문이 입력되더라도, 문장의 유사성에 기반한 의도분류모델을 파트너가 직접 기계학습을 통해 고도화할 수 있는 머신러닝 기술을 오는 8월부터 추가로 적용한다.

이를 통해 카카오는 하반기부터 카페, 식당, 소호쇼핑몰 등 중소사업자가 별도로 챗봇을 개발하지 않아도, 입점을 통해 비즈니스에 필요한 챗봇을 손쉽게 오픈할 수 있는 챗봇 입점 모델을 선보일 계획이다.

김유미 팀장은 "광고주를 대상으로 인터뷰를 진행한 결과 대부분 비슷한 패턴의 고민을 털어놨다"라며, "이러한 고민을 묶어 간단한 정보만 입력하더라도 챗봇이 자동 생성되는 모델을 테스트 중"이라고 말했다.

◆ "멍청한 챗봇?" 3대 핵심 엔진으로 정확한 화자 의도파악

지난해 선보인 카카오 i 오픈빌더는 카카오톡 플러스친구에 적용할 수 있는 텍스트형 챗봇이나 카카오미니에 적용된 음성 인터페이스와 호환되는 보이스봇을 만들 수 있는 개발 플랫폼이다. 현재까지 오픈빌더를 통해 약 1만4천여개의 챗봇이 만들어졌다.

챗봇의 원리는 간단하다. 사용자가 말했을 때 그 의도를 파악하고, 그에 맞는 데이터를 찾아 실제 고객에게 응답해주는 단계로 구성된다. 이 중 사용자 의도를 파악하고 동작까지 연결되는 절차가 카카오i가 제공하는 핵심 영역이다.

카카오는 이 핵심 영역을 엔티티(ENtity), 블록(Block), 스킬(Skill)로 구분한다. 내부적으로는 'EBS'라 줄여 부르기도 한다.

엔티티는 일종의 단어묶음으로 카카오가 20년간 운영한 데이터 사전을 응용한다. 블록은 의도 파악 단위다. 가령 '반품'이라고 입력하면 반품의 방법인지 대상 또는 조건이 궁금할 수 있다. 이러한 패턴을 블록으로 세분화해 분리, 의도에 좀 더 가까울 수 있는 여러 시나리오를 도출한다. 스킬은 의도에 따른 동작 데이터를 산출해 응답해주는 구간으로 관련 데이터 베이스나 외부 API 등에서 답을 찾아 동작해주는 것을 말한다.

이 중 무엇보다 화자의 의도를 파악하는 것이 중요하다. '챗봇'을 구축하기 어렵다라는 개발자와 '챗봇'은 멍청하다고 말하는 사용자의 불만이 이 곳에서 비롯되기 때문이다.

김 팀장은 "어떤 챗봇이냐에 따라 자주 들어오는 질문이 있고, 그렇지 않은 질문이 있는데 전자는 '숏-헤드', 후자는 '롱-테일'이라고 구분한다"라며, "챗봇 구축에 개발 비용과 기간, 노동력이 상당히 필요하기 때문에 롱-테일을 버려 문제가 발생하기도 하고, 반대로 롱테일에 집중하면 중의적 표현에 약점을 드러내면서 멍청한 챗봇이 되기 때문에 굉장히 만들기 어렵다는 느낌을 받는다"라고 설명했다.

이러한 화자의 의도를 보다 정확하게 파악하기 위해 카카오는 3개의 엔진을 활용한다.

기본적으로 언어처리엔진(AIU)을 들 수 있다. 패턴기반 언어처리 모듈로 유저 발화 패턴을 인식해 의도를 파악하는 자연어처리 엔진이다. 숏-헤드에 유리하다.

하지만 롱-테일 부분으로 넘어가는 과정이라면 AIU로 부족할 수 있다. 이를 위해 숏-헤드와 롱-테일 중간에 머신러닝을 가미했다. 오픈빌더에 적용된 머신러닝은 등록된 발화를 학습해 이용자가 패턴에 등록되지 않은 문의를 하더라도 의도를 분석해 더 적합한 의도를 찾아주는 의도분류 모델링 기술이다.

롱-테일 구간에서는 '심슨(Simpson)'이 제 역할을 해준다. 사용자의 문의 내용 중 중요도가 높은 단어를 정렬해 좌표값을 부여한 후 수 천 개의 질문 데이터베이스가 가지고 있는 좌표값과 비교해 유사도가 높은 것을 추려 제시하는 확률기반 검색엔진이다. 다음검색엔진 기술 기반으로 대용량 지식기반 챗봇에 주요 적용된다. 지식플러스라는 메뉴를 통해 제공된다.

김 팀장은 "IBM의 왓슨과 카카오i가 구현하는 챗봇은 한국어 처리를 보다 능숙하게 할 수 있는 엔진에서 차이가 발생한다"며, "3개의 엔진으로 구동되는 챗봇에 대해 큰 자부심이 있다"고 강조했다.

◆ 하반기 '챗봇 입점 모델' 정식 론칭...부담없는 '월정액제' 고려

카카오는 카카오i 챗봇 오픈빌더 구축으로 인한 성공사례를 만들어내고 있다.

대표적으로 '카카오뱅크 고객센터봇'을 들 수 있다. 2017년 10월부터 총 8개월간 개발해 도입됐다. 지난해 6월 도입 이후 1개월만에 일대일 상담톡 인입량을 역전했으며, 현재도 50%의 콜 인입량에 뒤를 이어 33.5%를 챗봇이 대응하고 있다.

김 팀장은 "카카오고객센터봇의 경우 오픈전 연결률 지표가 44% 가량에 그쳤으나 챗봇 도입 후에는 무려 98%까지 올라갔다"라며, "현재 일대일 문의는 43%, 챗봇 문의가 30%, 상담톡이 28% 수준으로 챗봇의 활용도가 높은 경향을 나타냈다"고 설명했다.

이를 바탕으로 카카오는 하반기부터 카페, 식당, 소호쇼핑몰 등 중소사업자가 별도 개발 없이 카카오 챗봇을 활용할 수 있는 '챗봇 입점 모델'을 선보일 계획이다.

챗봇을 별도로 설계할 필요없이 메뉴, 가격, 상품명 등 필수적인 정보만 입력하면 자신만의 비즈니스 챗봇을 만들 수 있다. 챗봇 입점 모델은 예약, 예매, 주문 등 이용자의 챗봇 이용 목적이 비교적 규칙적이고 반복적인 비즈니스에 우선적으로 적용한다.

입점 모델은 카카오가 솔루션을 지속적으로 업그레이드하기 때문에, 입점 사업자는 별도의 챗봇 개발 및 유지보수 비용 부담없이 챗봇 서비스를 제공할 수 있다.

이에 앞서 카카오는 지난 2월부터 카페를 운영하는 중소사업자 100곳을 대상으로 챗봇 주문 오픈베타 서비스를 제공해오고 있다. 매장에서 주문, 결제, 스탬프 적립까지 카카오톡안에서 이뤄지는 스마트 오더 서비스를 경험하고 있다.

테스트에 참여한 카페의 플러스친구 친구 수가 최대 20배 증가하고, 챗봇 주문 재사용률이 최대 60%에 달하는 등 성과를 거두고 있다는 설명이다.

다만, 정확한 사업모델은 미완성인 상태다.

김 팀장은 "하반기에 고민해 대외적으로 공개할 예정"이라며, "구축은 카카오가 직접하기 때문에 비용이 들지 않지만 이용은 월정액 기반으로 고려 중이며, 중소사업자임을 감안해 부담없는 금액으로 가고자 한다"고 말했다.