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자연어처리

올거나이즈코리아, 에이치엠인터내셔날에 AI 업무파트너 ‘알리’ 공급..."고객 문의 중 60%, AI로 처리"

올거나이즈코리아가 K팝 팬덤 플랫폼 ‘케이타운포유(이하 케타포)’를 운영하는 에이치엠인터내셔날의 전 세계 고객 문의를 최대 60% 해결하며 상담원 업무 효율성 향상과 고객 경험 제고를 지원했다고 14일 밝혔다.    에이치엠인터내셔날은 올거나이즈의 AI 업무파트너 ‘알리(Alli)’를 통해 고객 응대의 절반 이상을 자동화하면서 문제의 사후 처리가 아닌 사전 대응에 더욱 집중할 수 있게 됐다고 업체 측은 설명했다. 에이치엠인터내셔날이 운영하는 ‘케타포’는 전 세계 200여 개국의 468만 케이팝 회원과 5,800개 케이팝 팬클럽에 음반과 굿즈 등을 수출하는 케이팝 팬덤 플랫폼이다. 영어, 중국어, 일본어 등 6개국 언어로 서비스를 제공할 뿐만 아니라 자체 물류센터와 AI 챗봇, 고객응대 시스템을 갖춰 지난해 연매출 2,000억 원을 돌파했다. 케타포에서 지난해 판매한 케이팝 음반은 1,030만 장이고 이중 88%는 해외로 수출하고 있을 정도로 해외 케이팝 팬들의 이용이 활발하다. 여러 국가의 고객들이 이용하는 만큼 다양한 고객 문의가 매일같이 쏟아지고 있는 가운데, 과거에는 고객 소통 채널이 이메일, 메신저, 전화 등으로 나뉘어져 있어 상담원이 일일이 채널별로 답변을 해야 하는 문제가 있었다. 올거나이즈는 이에 대한 해법으로 흩어져 있던 고객 소통 채널을 알리로 집중해 고도화하는 방법을 제안했다. 그 결과 에이치엠인터내셔날은 월평균 상담 고객 약 30만 명의 문의 중 최대 60%를 알리를 통해 해결하고 있다고 밝혔다. 에이치엠인터내셔날은 상품 관련 고객 정보를 알리와 연동해 고객이 결제한 상품의 출고일이나 배송 현황 등을 직접 확인할 수 있도록 하여 단순 문의의 대부분을 처리하고 있다. 고객에게 개인화된 URL을 보내 추가 결제나 분할 발송을 쉽게 처리하고, 대화 전체를 고객 이메일로 전송해 고객이 편리하게 대화를 이어갈 수 있게 하는 기능도 적용했다. 또한, 고객이 자주 묻는 질문과 답을 엑셀에 담아 알리에 붙여넣기 해 FAQ를 생...

올거나이즈코리아 AI 자연어처리 2022.09.14

AI 리뷰 솔루션 스타트업 빌리뷰,신세계인터내셔날과 리뷰 분석 서비스 협업 

AI 리뷰 솔루션 스타트업 빌리뷰는 신세계인터내셔날의 에스아이빌리지(S.I.VILLAGE)가 리뷰 분석 서비스를 시작한다고 18일 밝혔다. 뷰티 전문 앱 에스아이뷰티(S.I.BEAUTY)에 이은 빌리뷰와 신세계인터내셔날의 두 번째 협업이다. 에스아이빌리지에 도입된 서비스는 빌리뷰의 리뷰 토픽 분류 서비스다. 방대한 양의 리뷰를 사이즈와 색상, 핏 등 주제별로 자동 분류한다. 원하는 리뷰를 더 쉽게 찾아 읽을 수 있어 이용자들의 쇼핑 경험이 크게 개선될 것으로 기대된다고 업체 측은 설명했다.   빌리뷰는 자연어 처리(NLP) 기술 기반의 리뷰 분석 AI 서비스 기업이다. AI를 활용해 상품 구매자들이 남긴 리뷰를 분석·정제해 이용자들에게 신뢰할 수 있는 정보를 제공한다. 빌리뷰는 2021년 마이크로소프트 스타트업 프로그램 2기에 최종 선정됐다. 빌리뷰는 마이크로소프트의 클라우드 서비스 및 플랫폼 ‘마이크로소프트 애저(Microsoft Azure)’를 기반으로 다양한 서비스를 개발하고 있다. 현재 SOHO 쇼핑몰을 위한 ‘리뷰 큐레이션 위젯’과 대형 커머스를 위한 ‘리뷰 분석 API’ 서비스를 개발했으며, 해당 서비스들을 쇼핑몰 등 약 300곳에 제공했다. 빌리뷰는 리뷰 토픽 분류 외 포토 리뷰 분석과 리뷰 기반 추천, 고객의 소리(VOC) 분석 등 서비스 범위를 점차 확장할 계획이다. editor@itworld.co.kr

빌리뷰 신세계인터내셔날 자연어처리 2022.08.18

SAS Visual Text Analytics

텍스트 데이터는 산업 전반을 아우르며 점차 그 비중이 확대되고 있습니다. SAS Visual Text Analytics는 텍스트 데이터의 식별 및 범주화를 지원하는 종합적인 솔루션을 제공합니다. 이를 통해 기업은 방대한 양의 텍스트 데이터로부터 유용한 정보를 읽고 구성하고 추출하는 인적 활동을 조정할 수 있습니다. 사용자가 일련의 문서 집합을 자동으로 분석 및 범주화하는 모델을 구축하면 비정형 데이터가 유의미한 인사이트로 자동 변환되어 머신 러닝과 예측 모델에 투입됩니다. <4p> 주요 내용 - 머신 러닝과 규칙 기반 방법의 결합 - 콘텍스트 추출 - 멀티 사용자 환경을 통한 팀워크 및 협업 강화 - 자동화된 머신 생성 주제 감지 - 감성 분석

자연어처리 NLP 비정형데이터 2021.10.18

자연어 처리 : 사람과 인공지능 간 커뮤니케이션에 관한 모든 것

NLP는 사람과 기계 간 커뮤니케이션의 연결고리로서, 효과적으로 기능하기 위해서는 인간과 기계의 지원이 필요합니다. NLP는 우리가 살아가는 방식과 일하는 방식을 개선해 줍니다. 사람과 기술이 협력하지 않고서는 변화하기 어렵거나 변화가 더딘 영역을 발전시켜 줍니다. NLP의 기본 개념과 의미, AI와 NLP에 인간의 전문지식을 결합하여 인간과 기계의 소통을 도모하고 데이터 분석을 지원하는 방법을 알아보고, 여러 산업의 NLP 활용 사례, 그리고 NLP 모델의 대규모 구축 및 배포를 위한 팁을 소개합니다.  여러분의 조직을 살펴보고 수집한 비정형 텍스트나 음성 데이터를 검토하여 여기서 무엇을 얻을 수 있는지 알아보십시오. 이러한 데이터를 토대로 보다 나은 고객 경험을 제공할 수 있고, 서비스의 질을 개선할 수 있습니다. 비정형 텍스트 데이터에는 유익한 정보가 숨어있습니다. NLP는 이를 찾아낼 최적의 수단입니다. <24p> 주요 내용 - 대화의 기술  - 동일한 언어 구현 - 커뮤니케이션의 과학 - 활용 사례  - 9가지 베스트 프랙티스

자연어처리 NLP 비정형데이터 2021.10.18

자연어 처리 혁신의 최첨단을 이끄는 AI 스타트업 3곳

자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 컴퓨터 과학자들의 오랜 꿈으로, 그 기원은 ELIZA 시절, 더 멀게는 컴퓨팅의 시초(튜링 테스트)까지 거슬러 올라간다. NLP는 지난 몇 년에 걸쳐 비약적인 혁신을 이루었으며, 이 과정에서 예전의 통계적 방법 대신 딥러닝 또는 신경망에 기초한 새로운 접근 방법이 대세로 자리 잡았다.  NLP에 딥러닝을 적용하면서 사람이 쓴 글과 전혀 구분이 불가능한 텍스트를 생성할 수 있는, GPT-3과 같은 방대하고 정교한 범용 언어 모델이 탄생했다. 예를 들어 자연어로 질의를 입력하면 백엔드가 코드를 생성하는(엑셀 구문을 기반으로 하는 파워 Fx 식) 마이크로소프트의 새로운 “노코드” 파워 앱(Power Apps) 플랫폼에 있는 여러 기능의 기반이 바로 GPT-3이다.  NLP는 기업 전반에서 방대한 잠재력을 지녔으며, 구글이나 마이크로소프트 같은 거대 기업만 참여하는 것도 아니다. 여기서는 자체 맞춤형 NLP 솔루션을 구축하기 위한 구성요소로 다양한 AI 기반 솔루션을 제공하는 스타트업 3곳을 소개한다.    익스플로전(Explosion)  NLP 분야에서 일하는 대부분의 개발자는 인기 있는 파이썬용 NLP 파이브러리인 스페이시(spaCy)를 사용하겠지만, 정작 익스플로전에 대해 들어본 사람은 그렇게 많지 않을 것이다. 익스플로전은 매튜 하니발과 아이네스 몬타니가 만든 회사로 스페이시와 상용 주석 툴인 프로디지(Prodigy)의 개발사다.  오래 전부터 주요 NLP 툴킷 중 하나인 스페이시가 비슷한 연령대의 다른 라이브러리와 뚜렷하게 구분되는 특징은 방대한 프로덕션 워크로드를 가볍게 처리할 수 있다는 점이다. 스페이시를 오랜만에 다시 접한 사람에게는 놀라울 정도로, 스페이시는 NLP의 최신 기술과 보조를 잘 맞춘다. BERT와 같은 사전 훈련된 트랜스포머(Transformer) 모델을 기반으로 한 파이프라인을 사용하고, 파이토치(PyTo...

자연어처리 NLP 익스플로전 2021.06.09

엔터프라이즈에 특화된 AI 검색 기술 IBM Watson Discovery

Forrester가 텍스트 분석 '리더' 로 선정한 Watson Discovery는 비즈니스 인사이트를 도출하고 새로운 방식으로 업무를 개선하며, 단지 정보만 추출하는 것이 아닌 언택트 시대에 복잡한 비즈니스 문서를 크롤링하고 컨텍스트 기반의 답변을 제시하여 효율적인 의사 결정으로 비즈니스와 업무 혁신을 제공합니다.  Watson Discovery는 자연어 처리 기능을 포함하여 머신 러닝의 최신 기술을 적용하며, 사용자 도메인의 언어로 손쉽게 트레이닝이 가능한 엔터프라이즈에 특화된 검색 기술이며 클라우드 또는 온프레미스 환경에 배치 가능한 강점을 갖추고 있습니다.  주요 내용 - AI 기반 엔터프라이즈 검색 요건 - AI 기술을 적용한 검색 툴  - 기본에 충실한 Chatbot+@ - AI 를 통한 트렌드 예측의 중요성 - 소셜 분석을 통해 새로운 Insight Finding - 주요 고객 사례

왓슨 Watson AI 2021.03.09

엔터프라이즈에 특화된 AI 검색 기술 IBM Watson Discovery

Gartner 및 Forrester 의 AI 검색의 '리더' 로 선정된 Watson Discovery는 비즈니스 인사이트를 도출하고 새로운 방식으로 업무를 개선하며, 단지 정보만 추출하는 것이 아닌 언택트 시대에 복잡한 비즈니스 문서를 크롤링하여 컨텍스트 기반의 답변을 제시하여 효율적인 의사 결정으로 비즈니스와 업무 혁신을 제공합니다.  Watson Discovery는 자연어 처리 기능을 포함하여 머신 러닝의 최신 기술을 적용하며, 사용자 도메인의 언어로 손쉽게 트레이닝이 가능한 엔터프라이즈에 특화된 검색이며 클라우드 또는 온프레미스 환경에 배치 가능한 강점을 갖추고 있습니다.  주요 내용 - AI 기반 엔터프라이즈 검색 요건 - AI 기술을 적용한 검색 툴  - 기본에 충실한 Chatbot+@ - AI 를 통한 트렌드 예측의 중요성 - 소셜 분석을 통해 새로운 Insight Finding - 솔루션 아키텍처 및 주요 고객 사례

왓슨 Watson AI 2020.11.20

자연어처리 이해하기

딥러닝의 도약으로 인공지능 번역과 기타 자연어처리(Natural Language Processing, NLP) 작업이 개선됐다. 다음은 필자 친구의 페이스북에 올라온 인공지능과의 대화다.  나: 알렉사, 아침 5시 30분 요가 수업이 있다는 걸 다시 알려줘. 알렉사: 쇼핑목록에 테킬라를 추가했습니다.  기기와 대화를 나눌 때, 종종 기기는 우리가 말하는 것을 정확히 인식한다. 우리는 무료 서비스를 이용해 온라인에서 접하는 외국어 구절을 영어로 번역하기도 하는데, 가끔은 정확하게 번역해 준다. 자연어처리는 엄청나게 발전했지만, 아직도 개선의 여지가 상당하다.  필자 친구에게 인공지능의 우발적인 테킬라 주문은 생각보다 더 적절한 것이었을 수도 있다.   자연어처리란 무엇인가? NLP라고 하는 자연어처리는 실패에 관한 이야기에도 불구하고 현재는 딥러닝을 위한 주요한 성공적인 응용 분야 중 하나다. 자연어처리의 전반적인 목표는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 이에 따라 행동할 수 있도록 하는 것이다. 우리는 그것을 다음 섹션에서 더 자세히 다룰 것이다.  역사적으로, 자연어처리는 처음에는 문법이나 어간 추출과 같은 규칙을 작성하여 규칙 기반 시스템에 의해 다루어졌다. 그 규칙들을 사람이 직접 하는 데 드는 엄청난 일의 양은 별론으로 하더라도, 제대로 작동하지 않는 경향이 있었다.  왜 잘 안되었을까? 간단한 예로 철자법의 경우를 생각해보자. 스페인어와 같은 몇몇 언어에서는 철자가 정말 쉽고 방식도 규칙적이다. 그러나 제2외국어로 영어를 배우는 사람은 영어 철자와 발음이 얼마나 불규칙할 수 있는지 안다. 초등학교 철자법칙인 "C 뒤에 올 때를 제외하고 I는 E보다 먼저 온다. 또는 네이버나 웨이처럼 에이(A)라고 발음할 때는 E가 먼저 온다”와 같이 예외로 얼룩진 규칙을 프로그래밍해야 한다고 상상해 보자. 이미 알려진 바와 같이 "E 앞에 I"는 거의 규칙이라고 할 수도 없다. 정확히 말해서 ...

페이스북 오토ML 심층 전이 학습 2019.07.01

가상 비서는 어떻게 비즈니스 가치를 견인하나

가상 비서, 인공지능(AI) 비서 기술은 꽤 오래전부터 부상할 움직임을 보였다. 그러다 아마존 알렉사, 애플 시리, 마이크로소프트 코타나, 구글 어시스턴트 같은 제품이 인기를 끌고 있으며, 이러한 추세는 계속되고 있다.   사용자의 음성 명령을 이해하고 사용자를 대신해 작업을 수행하도록 훈련받은 가상/AI 비서 기술은 여기에 그치지 않고 기업 시장에도 진입하고 있다. 기업은 음성-문자 전환, 팀 협업, 이메일 관리, 고객 서비스, 헬프데스크 관리, 데이터 분석 등 다양한 사례에 AI 비서(챗봇 포함) 기술을 활용할 방법을 모색하고 있다. 온라인 IT 커뮤니티인 스파이스웍스(SpiceWorks)가 2018년 발표한 보고서에 따르면, 직원 500명 이상의 기업 40%가 2019년에 기업이 보유한 기기에 지능형 비서나 AI 챗봇을 하나 이상 구현할 계획이 있다. 이는 스파이스웍스가 2018년 3월에 북미와 유럽의 IT 구매자 529명을 설문 조사한 결과다. 기업 보유 기기와 서비스에 이미 이 기술을 구현한 기업의 약 절반인 49%는 업무 관련 작업에 마이크로소프트 코타나를 사용하는 것으로 조사됐다. 그 다음으로는 47%가 애플 시리를 사용 중이었다. 구글 어시스턴트와 아마존 알렉사를 사용하는 비율은 각각 23% 및 13%이다. AI 챗봇과 지능형 비서를 배포한 기업들 가운데 46%는 STT(Speak to Text) 기록에 사용하고 있었으며 26%는 팀 협력 지원에, 24%는 직원 일정 관리에 각각 사용 중으로 파악됐다. 이밖에 14%는 고객 서비스 지원에 AI 챗봇을 사용하고 있고, 13%는 IT 헬프데스크 관리에 사용하고 있었다. 절반이 넘는 53%의 기업들은 IT부서에서 이러한 제품을 사용하고 있었다. 23%는 관리 부서 지원에 20%는 고객 서비스 지원에 각각 사용 중이었다.  AI 챗봇이나 지능형 비서를 아직 활용하지 않는다는 이유에 관해 업무 관련 사례가 미흡해 사용하지 않는다는 답변이 약 절반에 달했다. 또 29...

헬프데스크 마이크로소프트 구글 2019.01.31

“음성 인식 기술, 100% 완벽할 필요 없다” 기업의 AI 기술 활용, 지금부터 시작해야

지난 수 년간 클라우드 컴퓨팅과 머신러닝 기술이 발전하면서 음성 인식 기술이 크게 개선되었다. 덕분에 아마존과 구글, 애플이 만든 가상 비서들이 사용자들 사이에 빠른 속도로 인기를 끌고 있다. 이런 점을 감안하면 크게 놀랄 일은 아니지만, 가상 비서 서비스의 기반이 되는 자연어 처리 기술도 기업 시장으로까지 확산되고 있다. 지난주 엔터프라이즈 커넥트(Enterprise Connect) 컨퍼런스에 참석한 제이 아놀드 앤 어소시에이츠의 존 아놀드는 “기업 시장은 도입 초기 단계지만, 기본적인 기능은 이미 구현되어 있다”고 말했다. 기업에서는(최소한 초기에는) 직원 생산성 향상과 워크플로우 자동화를 분야에 음성 인식 기술을 활용할 것으로 전망된다. 인공 지능 기법이 발전하면서 음성 인식 시스템의 정확도도 크게 높아졌다. 구글 등의 음성 인식 정확도는 약 95%인 것으로 알려져 있다. 아놀드는 엔터프라이즈 커넥트 행사의 키노트 프레젠테이션에서 “음성 인식 기술은 오랜 시간 동안 발전했다. 사람의 음성 인식 수준과 동등한 임계점을 통과했다는 것이 중요하다. 머신의 역량이 인간의 인식 수준을 크게 따라 잡은 것”이라고 말했다. 아놀드에 따르면, 기업이 음성 인식 기술을 활용하는 방법은 크게 4가지로 요약된다. - 스피치-투-텍스트(음성을 문자로 변환)는 이메일 받아쓰기에 활용할 수 있다. 사용할수록 더 정확해 진다. - 텍스트-투-스피치(문자를 음성으로 변환)는 모바일 환경에 도움을 준다. 예를 들어, 출퇴근 때 메모나 업무 문서를 검토하는 개인 팟캐스트를 만들 수 있다. - 음성 인식은 가상 비서와 대화하면서, 문서를 찾거나 캘린더 일정을 생성하는 등의 명령을 내리는 용도로 사용할 수 있다. - 마지막은 ‘감성 분석’을 지원하는 음성 분석으로, 면접이나 트레이닝 상황에 유용하게 활용될 수 있다. 음성 기술을 부각시킨 4가지 ‘획기적 사건...

음성인식 자연어처리 AI 2018.03.22

"자연어 처리를 넘어" 챗봇 구축의 8가지 과제

지난 5년 동안 마이크로소프트, IBM, 구글, 아마존 등은 뛰어난 챗봇 프레임워크를 제작했다. 마이크로소프트 봇 프레임워크(Bot Framework), IBM 왓슨 컨버세이션(Watson Conversation), 구글 API.ai, 아마존 렉스(Lex)와 같은 툴은 사람의 언어를 제대로 이해하고 자연스럽게 사람과 대화할 수 있는 소프트웨어를 구축할 수 있게 해준다. 여기서 주인공은 자연어 처리(Natural Language Processing, 이하 NLP)다. NLP를 통해 챗봇은 투박한 결정 트리를 넘어 인지 흐름을 특징으로 하는 새로운 차원의 경험으로 격상되며 새로운 애플리케이션도 대거 쏟아져 나온다. NLP가 대중화되고 바이버(Viber), 메신저(Messenger), 아이메시지(iMessage)와 같은 채팅 채널의 기능이 발전하면서 이러한 애플리케이션의 인기와 관심도 크게 증가했다. NLP는 강력하기는 하지만 챗봇 구축과 관련된 모든 과제를 NLP만으로 해결할 수는 없다. NLP는 기업과 소비자가 원하는 전체적인 경험의 한 조각을 제공할 뿐이다. 차체가 없는 엔진과 같다. 채팅 경험을 비즈니스 프로세스에 통합해 문제를 해결하기 위해서는 그 외에도 많은 요소가 필요하다. 자세히 살펴보자. 챗봇을 해부하면 다음과 같은 각 부분으로 개념화할 수 있다. 1. 채팅 인터페이스. 메신저 또는 아이메시지와 같은 채팅 채널, 또는 이러한 툴과 비슷한 맞춤형 UI다. 많은 챗봇은 이런 인터페이스를 내장했거나 클라이언트에 적합한 네이티브 채널에 바로 통합된다. 인터페이스의 복잡성 수준은 다양하다. - 텍스트 전용 : 사용자가 조작하는 텍스트 상자와 레이블로만 구성된 인터페이스. - 텍스트 및 음성 전용 : 사용자가 문장 입력을 말로 대신할 수 있는 인터페이스. 이 시나리오에서 부가되는 복잡성은 음성을 캡처하고 음성-텍스트 변환 구성 요소를 통합할 수 있는 마이크 접근을 구현하는 것이다. - 음성 전용 : 시리, 알렉사, 코타나 ...

인공지능 자연어처리 챗봇 2017.12.08

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