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챗봇

비대면 시대에 최적화된 디지털 직원 '챗봇과 RPA'

코로나19가 발병한 이후 인류의 생활에는 큰 변화가 일어났다. 직접 접촉을 피하고 비대면 형태로 이뤄지는 생활 패턴도 그중 하나다. 물론 코로나19 이전에도 이미 비대면 서비스는 존재하고 있었다. 매장 내 키오스크, 온라인 스트리밍, 챗봇 상담, 스마트오더 서비스 등이 여기에 속한다. 하지만 이번 코로나19 대유행은 그동안 많은 기업들이 망설여왔던 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation, 이하 DT)과 인공지능(AI) 도입에 있어 중요한 갈림길이 될 전망이다. 실제 각 기업은 경쟁력 제고를 위해 변화한 삶과 업무 방식, 급변하는 경영 환경 등 다방면에서의 디지털 트랜스포메이션이 필수라는 점을 인식하기 시작했다.   RPA Vs. 챗봇 뉴욕 디지털워크포스 전문업체 IP소프트에는 아밀리아(Amelia)라는 가상 직원이 근무하고 있다. 아밀리아는 기업 시스템 접속 및 정보 조회와 메일 전송, 시스템 운영 등 15개 분야 수백 가지 업무를 담당하고 있다. 아밀리아와는 사람 비서와 대화하듯 업무를 지시할 수 있고, 업무 수는 한 달에 1,000가지에 이르면서도 급여는 200만 원 수준에 지나지 않는다.  아밀리아 같은 디지털 직원(Digital Employee)의 등장은 AI 기술로 피상적 혁신이 아닌, 기업의 디지털화가 가능해진다는 점을 실감하게 한다. 이러한 변화의 중심에는 AI 기술이 존재하는데, 구체적으로 프론트엔드에서는 챗봇(Chatbot)이, 백엔드에서는 RPA라는 AI 기술이 작동한다. 이에 따라 본격적으로 기업의 업무 수행이 디지털화되는 것이다. 오늘날 디지털 트랜스포메이션과 관련된 최신 AI 기술을 논할 때, 챗봇과 RPA는 아마도 광범위하게 AI가 적용된, 가장 흔하게 언급되는 분야일 것이다. RPA와 챗봇은 기본적으로 다른 기술 아키텍처와 역할을 가지고 등장했다. RPA는 반복적이고 규칙적이면서 예측가능한 업무를 수행하는 노동을 보완하기 위해 등장했으며, 챗봇은 말 그대로 고객과 직원 관점의 다양한 비정...

코로나19 챗봇 디지털워크포스 6일 전

대화형 AI로 재택근무의 생산성을 높이는 3가지 방법

대화형 AI는 본질적으로 새로운 컴퓨팅 인터페이스이고, 여기서는 인간이 컴퓨터를 이용하는 최고의 방식을 학습하는 것과 반대로 컴퓨터가 인간과 함께 작업하는 최고의 방식을 학습한다. 현재는 주로 텔레마케팅에 집중되고 있지만, 이는 몇몇 다른 잠재적 응용 분야가 생겨나고 있다. 예를 들어 개인 교사 또는 가상 상사이다. 필자 본인이 디지털 상사이기 때문에 이는 팬데믹 중에 특히 결정적일 수 있다. 재택 근무 시에는 사무실에서라면 문제가 없었을 것들로 인해 정신이 산만해질 수 있기 때문이다.     대화형 AI와 다른 AI 구현물의 차이는 맥락의 이해이다. 대화형 AI가 브라우저나 생산성 소프트웨어에 연결되어 있다면, 대화형 AI는 사람이 일을 하는 중인지, 소셜 미디어 논쟁을 하면서 한눈을 파는 지 알 수 있다. 그리고 한눈을 팔고 있다면, 업무로 돌아오게 하는 방법도 알 수 있다. 사무실에서 유능한 감독 또는 상사가 하는 것과 매우 흡사하다.   대화형 AI는 생산성에 도움을 줄 수 있고, 궁극적으로 모든 생산성 스위트에 포함될 것이다. 필자는 대화형 AI가 대화 상대, 가상 상사 및 감독자 역할을 할 수 있고, 사람의 기분을 전환시키는 방식이 될 수 있다고 생각한다.    하나하나 살펴보자.     AI 대화 상대   필자가 사무실 근무에 관해 한 가지 그리워하는 점은 동료 직원과 함께 앉아 프로젝트에 관해 대화하거나 행동 계획을 수립하는 것이다. 과제가 주어졌지만 과제를 완성하는 것은 말할 것도 없고, 어떻게 시작해야 할지부터 막막하다. 예를 들어 에세이를 몇 편 쓴다고 할 때 어떤 소재에 관해 쓸 것인지, 어떻게 접근할 것인지를 놓고 실마리를 찾지 못하는 것이다.   적절히 훈련된 대화형 AI라면 주제를 제안하고, 과거에 성공적으로 집필한 에세이를 회상시키고, 주제의 가치에 관해 생각하고 발언할 수 있을 것이다. 사무실이라면 모든 사람이 바쁜 경우가 다반사이고, 조직 ...

대화형AI 챗봇 업무생산성 2021.09.07

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

‘신기함을 넘어서’ 실용성 담은 챗봇 사례 7선

고객과 소통하기 위한 또 하나의 창구로 챗봇(chatbot)을 도입하는 사례가 증가하고 있다. 시장조사업체 BT 글로벌 서비스의 오토노머스 커스터머 2020(Autonomous Customer 2020) 보고서 에 따르면, 챗봇은 전화, 이메일, 사람 고객 서비스 담당자 등과 함께 고객이 기업과 접촉할 때 활용하는 새로운 기술 도구 중 하나다.  하지만 일부 조사에서는 고객이 챗봇에 의구심을 갖고 있으며, 여전히 사람으로부터 도움을 받길 원한다고 지적한다. 그러나 챗봇을 효과적으로 개발하면, 고객과의 관계를 강화하고 값진 브랜드 인사이트를 창출할 수 있는 가치 있고 독창적인 수단이 될 수 있다. 마테크 업체인 언바운스(Unbounce)의 CTO 칼 슈미트는 챗봇을 매개체로 하는 대화형 AI가 과거 어느 때보다 빠른 속도로 타깃화된 메시지를 테스트해 고객과 잠재 고객을 이해하고 파악할 수 있는 역량을 제공한다고 강조했다. 이는 과거에는 없었던 부분이다.  슈미트는 “보수적인 마케터는 자동으로 지식 기반을 검색, 정해진 답변을 제공하는 단순한 인터페이스의 챗봇을 활용할 것이다. 반면, 혁신적인 디지털 마케터는 학습 측면의 잠재력을 받아들이고 고객의 니즈를 더 깊이 파악하고 이해하는 데 챗봇을 활용한다”고 말했다. AI 기반의 메시징 플랫폼을 제공하는 라이브퍼슨(LivePerson)의 대화형 상업 활동에 대한 소비자 선호도(Consumer Preferences for Conversational Commerce) 조사 결과에 따르면, 응답자의 3분의 2가 메신저를 통해 기업과 소통하는 것을 선호한다. 이는 소비자들이 자신의 질문에 대해 즉시 답변하는 기업과의 거래를 선호한다는 의미다. 특히 젊은 소비자를 중심으로 메신저의 편리함과 간편함에 관심이 많지만, 동시에 봇에 의구심을 갖고 여전히 사람과의 접촉을 선호하는 소비자도 많다. 라이브퍼슨에서 엔터프라이즈 비즈니스 그룹을 이끌고 있는 맨리오 카렐리는 지나치게 기업의 개성을 강조하거나...

챗봇 가상비서 인게이지먼트 2020.06.30

챗봇을 활용한 상담사 지원으로 기업과 고객에게 확실한 혜택을 제공하는 4가지 접근법 : 포레스터

고객 서비스 조직은 챗봇에 대한 열기가 고조되어 있는 상태입니다. 많은 조직이 상담사를 챗봇으로 대체하면서 이러한 대체가 비용 절감과 효율성 향상으로 이어질 것으로 생각하고 있습니다. 하지만 서비스 워크플로우에서 상담사를 줄이는 것이 효율성 확보를 위한 유일한 방법은 아니며 가장 쉬운 방법 또한 아닙니다. 고객 서비스 책임자는 본 보고서를 통해 상담사를 대체하는 대신 지원할 수 있는 4가지의 접근법과 이에 따른 이점을 확인해야 합니다. <13p> 주요 내용 - 챗봇을 선택하는 잘못된 이유 - 상담사 대체가 아니라 상담사 지원 - 상담사 지원으로 얻는 이점 - 챗봇 사용으로 인한 문화적 변화

고객서비스 제네시스 챗봇 2020.01.13

IDG Tech Webinar | "데이터 가상화부터 챗봇까지" 유즈케이스로 알아보는 손쉬운 AI 애플리케이션 개발

많은 기업이 AI에서 새로운 기회를 찾고 있으며, 업계의 움직임도 이런 기업의 바람에 부응해 분주한다. AI 기술의 발전은 물론, 관련 솔루션이 수없이 등장하면서 기업이 마음만 먹으면 활용할 수 있는 솔루션과 서비스의 완성도 역시 높아진 상태이다. 하지만 기업이 AI를 실제 비즈니스에서 활용하기 위해서는 쉽지 않은 과정을 거쳐야 하며, 적지 않은 기술력과 경험도 필요하다.  이번 웨비나는 비즈니스에 AI를 적용하는 조금은 손쉬운 방법을 제시한다. 골칫거리 데이터를 신뢰받는 데이터로 바꿔나가는 AI로의 여정을 유즈케이스를 통해 풀어 본다. 특히 데이터 수집, 거버넌스, 분석을 하나의 통합된 플랫폼에서 어떻게 할 수 있는지 IBM 전문가가 다양한 예시를 통해 확인한다. 특히 IBM이 제시하는 AI 사다리 전략이 실제 사용 시나리오에서 어떻게 적용되는지 단계별로 주요 화면과 함께 설명하며, 마지막에는 AI의 투명성과 신뢰성을 확보할 수 있는 방안도 제시한다.  주요 내용 - 멀티 클라우드 상의 다양한 데이터 소스의 가상화 (Data Virtualization) - 비주얼 도구로 쉽고 빠르게 개발하는 머신러닝 모델 - SNS 분석을 위한 Watson AI 서비스 활용 - 머신러닝과 Chatbot의 접목 - 투명하고 신뢰할 수 있는 AI 

AI 왓슨 챗봇 2019.12.18

"핵심 비즈니스를 서비스하라" 주요 SaaS 업체 10선

점점 더 많은 소프트웨어 업체가 최종 사용자에게 다양한 소프트웨어 애플리케이션을 제공하기 위해 클라우드에 기반한 옵션으로 SaaS를 채택하고 있다. SaaS 모델을 통해 핵심 비즈니스 애플리케이션을 제공하는 주요 소프트웨어 업체들을 살펴보자.   아틀라시안 아틀라시안은 프로젝트 관리자, 소프트웨어 개발자, 콘텐츠 관리자 등을 위한 제품을 개발하는 기업용 소프트웨어 제공업체다. 아마도 문제 추적 애플리케이션인 지라(Jira)와 팀 협업 및 위키(wiki) 제품인 컨플루언스로 가장 유명할 것이다. 이 업체의 소프트웨어는 팀이 공유 업무를 정리, 논의, 완료하는 데 도움이 된다. GM, 뱅크오브아메리카 메릴린치, NASA, 리프트, 버라이즌, 스포티파이 등 14만 4,000개 이상의 조직에 속한 팀들이 아틀라시안의 프로젝트 추적, 콘텐츠 생성 및 공유, 서비스 관리 제품을 이용하고 있다. 프로젝트 및 문제 추적 외에 지라 소프트웨어 제품군은 기업용 애자일 계획, 기본 비즈니스 관리, IT업무 지원센터 및 고객서비스를 제공한다. 아틀라시안의 제품은 또한 사고관리 및 소통, 문서 협업, 깃(Git) 버전 관리, 연속 통합 및 배포 관리, 접근 관리/SSO(Single Sign-On)/신원 관리를 포함한 클라우드 보안도 제공한다. 구글 G스위트는 구글 클라우드의 생산성 소프트웨어 제품이며 지메일(이메일), 문서도구(Docs, 문서 작성 및 공유), 시트(Sheets, 스프레드시트 작성 및 공유), 드라이브(Drive, 파일 저장 및 동기화), 캘린더(Calendar, 시간 관리 및 일정) 등의 애플리케이션으로 구성된다. 또한 G스위트는 화상회의용 행아웃 미트(Hangouts Meet)와 협업용 행아웃 챗(Hangouts Chat) 등의 기업용 제품도 갖추고 있다. 이 플랫폼은 전 세계 10억 명 이상, 500만 개 이상의 유료 기업들이 사용하고 있다고 구글이 밝혔다. G스위트는 실시간 협업 및 기계 지능을 통해 개발되었다. G스위트의 고객들은 스...

세일즈포스 챗봇 슬랙 2019.10.31

'클라우드 자동화에 올인"… 오픈월드서 밝힌 오라클 전략

이번 주 샌프란시스코에서 있을 오라클 오픈월드에서 오라클은 AI 기술 통합 추진의 더 큰 일환으로 대화 사용자 인터페이스와 디지털 비서 분야에 주력할 예정이다. 지난해에는 이런 방향으로 나아가는 잠정적인 움직임만을 보여줬었다.   전문가들은 오라클이 더 많은 자동화 툴과 새로운 기능성을 통해 클라우드 앱을 확장해 타사 포인트 솔루션과의 인터페이스 필요성을 잠재적으로 줄일 수 있을 것으로 기대하고 있다. 보강된 새로운 기능 중에는 고객이 사용량에 따라 비용을 지불하도록 지원하는 사물인터넷 화폐화 툴(IoT Monetization tool), 오라클 고객인 비즈니스와 더 쉽게 거래할 수 있게 해주는 오라클 비즈니스 네트워크, 채용담당자 및 HR 직원을 위한 링크드인 통합, 온라인과 오프라인에서 고객을 추적하는 오라클의 CX 유니티 플랫폼과의 더욱 심화된 통합 등이 있다.  그러나 오라클이 이번 주에 전달하고자 하는 핵심 메시지가 있다면, 그것은 바로 재무 성과에서 클라우드 매출을 자세히 밝히기를 꺼려함에도 불구하고 오라클이 이제는 클라우드 애플리케이션 분야에서 입지를 다졌다는 것이다.    오라클 애플리케이션 담당 수석 부사장 스티브 미란다는 사전 브리핑에서 “현재 성공적인 고객을 많이 확보하고 있으며, 이들 중 다수가 클라우드에서의 성공 사례에 대해 이번 컨퍼런스에서 발표할 것”이라고 말했다. 이어서 “모든 형태와 규모의 기업은 오늘날 우리가 가지고 있는 것뿐만 아니라, SaaS 애플리케이션이 가져올 수 있는 변화의 속도에 맞춰 가장 현대적인 것을 유지함으로써 이익을 얻을 수 있다”라고 덧붙였다. 사람을 위한 자동화 자동화는 오라클이 AI를 추진하는 분야 중 하나다. 오라클 자율 데이터베이스는 이전에 관리자가 수행한 많은 프로비저닝, 패치 적용 및 성능 관리를 수행하기 위해 AI를 사용하고 있으며, 현재 오라클은 자동화할 수 있는 다른 작업을 전사적으로 검토하고 있다. 예를 들어, 오라클 ERP 클라우드는 시간이 지...

오라클 데이터폭스 EPM 2019.09.20

'고객경험을 혁신한다' 일문일답으로 알아본 AI 상담원

인공지능(AI) 기업인 IP소프트의 최고 커머스 책임자(Chief commercial officer) 조나단 크레인은 가상 고객 상담원이 등장했다고 밝히며, 기존의 고객 담당 직원들이 어떻게 AI를 수용할 수 있는지 조언을 전했다.  비즈니스의 디지털 혁신 수단으로 인공지능(AI)을 시험하는 '개척' 단계에서 이행하는 단계로 빠르게 전향하고 있다고 IP소프트의 CCO 조나단 크레인은 생각했다.  IP소프트는 세계적인 규모의 사유 AI 및 인지 컴퓨팅 기업이다. 미국에 있는 이 회사는 지난 15년 동안 인간에게 문제를 해결하기 위해 무엇이 필요한지 학습함으로써 IT 인프라를 관리하는 가상 엔지니어를 개발했다. 현재 약 3만 개의 제품이 판매되었다.  2015년, 이 회사는 '가상 직원'으로 사업을 확장하고 '아멜리아(Amelia)'라는 가상 고객 상담원(VCA:Virtual Customer Agent)을 개발했다. VCA는 화이트칼라 노동자가 수행하는 전략적이며 반복적인 업무를 처리하여 이들이 훨씬 더 전략적인 임무를 수행할 수 있도록 돕는다.  콜센터부터 시작한 아멜리아는 현재 자동차보험을 판매하고 생명보험을 지원하며 소매업을 도와주고 자산 관리를 보조하며 세계적인 규모의 금융기관에 새로운 계좌 정보를 제공하고 있다. 최근에는 아멜리아가 HR 직원이 되어 한 대형 이동통신사의 6만 명에 달하는 직원들에게 휴가 정보 또는 조건 등을 제공하고 있다.  크레인은 AI의 완성도에 관한 통찰을 공유하고 챗봇과 가상 에이전트의 차이점을 설명하며 고객-직원 간의 커뮤니케이션을 AI가 담당하게 된다는 전망을 내놨다. 다음은 크레인과의 일문일답이다.  CMO : 사업상 AI를 어떻게 정의하나?  조나단 크레인(이하 크레인) : 우리에게 AI는 간단하고 전략적이며 지루한 업무를 자동화하여 우리의 전략적인 능력을 활용하는 것이다.  CMO : 그렇다면, 챗봇과 AI의 차이점은 무엇인가? ...

키오스크 알렉사 IP소프트 2019.08.12

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

자연어 이해 높여 '더 쉬운 챗봇 개발' 지원하는 구글

대화형 AI 플랫폼 다이얼로그플로우(Dialogflow) 통합으로 구글이 더 쉬운 행아웃 채팅용 챗봇 개발 과정을 찾고 있다. 구글은 지난해 초 G 스위트에서 행아웃 앱을 대체할 채팅 기반 협업 도구로 행아웃 챗(Hangouts Chat) 서비스를 시작했다. 구글이 밝힌 최신 통계에 따르면, 행아웃 챗의 사용자는 500만 명에 이른다. 구글은 지난주, 개발자가 다이얼로그플로으를 통해 행아웃 챗용 챗봇을 개발할 수 있다고 발표했다. 다이얼로그플로우는 사람의 상호 반응을 모방하는 자연어 프로세스(NLP)와 자연어 이해(NLU) 앱을 만들어낼 수 있는 구글의 머신러닝 기반 개발 스위트다. 다이얼로그는 문장이나 응답을 훈련할 수 있는 간단한 인터페이스가 있는 구글 어시스턴트용 봇을 개발하는 데 사용된다. 소매점 유니클로, 미국 부동산 관리 회사 JLL 등 챗봇을 회사 내/외부에서 활용하는 업체는 매우 많다. 특히 JLL은 최근 직원 회의 일정을 잡고 빈 회의실 공간을 찾을 때를 위해 다이얼로그플로우에 기반한 JiLL 디지털 어시스턴트를 개발하기도 했다. 슬랙, 마이크로소프트 팀즈 등 다른 협업 앱에서 활용되는 것처럼, 챗봇은 다른 애플리케이션으로의 전환 과정 없이도 서드파티 도구에서 정보를 가져와 질문을 처리할 때 유용한 도구다. 구글도 서비스 시작부터 세일즈포스, 트렐로, 지라(Jira) 등 타사 서비스를 통합하는 개발자용 API를 제공해왔다. 다이얼로그를 행아웃 채팅에 가져오면서 구글은 사용자와 대화할 수 있는 자연어 봇 개발 과정을 더욱 단순하게 만들 수 있다. 구글 클라우드 제품 관리자 존 하머는 블로그를 통해 “다이얼로그플로우를 활용해 단 몇 번의 클릭만으로 자연스러운 대화형 사용자 인터페이스를 개발할 수 있다. 다이얼로그플로우가 NLU를 내장하고 있어서 만들려는 챗봇이 사용자의 메시지를 빠르게 이해하고 응답할 수 있기 때문”이라고 설명했다. 개발자는 행아웃 챗에서 사용될 수 있는 다이얼로그플로우 봇을 만들고, 행아웃 챗 통합 페이지에 봇을 설치한 ...

자연어 AI 행아웃 2019.06.26

'AI와 헬프데스크'··· 전문가들이 진단한 오늘과 내일

인공지능(AI)과 머신러닝(ML)이 모든 곳에 적용되는 것처럼 보이는 요즘이다. IT 지원 분야도 예외가 아니다. 사실 전문가들은 다양한 형태의 AI가 앞으로 헬프데스크의 주요 구성요소가 될 것으로 보고 있다. "인공 인지(Artificial Cognition)는 지난 3-5년 동안 그 어떤 운영 또는 지원 형태에나 절대적으로 필요한 요소가 되었다"라고 IDC의 IT 서비스 관리 및 고객 가상화 조사 관리자 섀넌 칼바가 말했다. IT 셀프 서비스는 예전부터 논의됐던 주제다. 하지만 요즈음에는 좀더 복잡해지고 있다. 이를테면 챗봇과 지능형 검색 추천이 최종 사용자의 검색을 돕고 있다. AI는 또 이벤트 관리, 수요 계획, 워크플로 개선 등에 대한 예측 분석 등 다른 방식으로도 점차 IT지원팀에 도움이 될 것으로 예상된다. 헬프데스크 및 전체적인 IT 역할에 있어서 AI의 가장 큰 이점은 "양은 많지만 부가 가치가 낮은 서비스지원센터 관련 활용을 지원하는 위한 자원을 아낄 수 있다는 점"이라고 ITSM.tools의 수석 겸 콘텐츠 이사 스티븐 맨이 말했다. 그는 "사람들이 부가가치가 더 높은 활동에 집중할 수 있는 시간을 확보할 수 있게 해준다. IT 자동화와 유사하다"라고 덧붙였다. 그에 따르면 AI 기능성이 이미 일부 ITSM(IT Service Management) 툴에 적용되고 있다. 그리고 훨씬 많은 툴 벤더들이 올 해 기존 ITSM 툴에 AI 역량을 추가할 전망이다. 맨 이사는 서비스나우, 마이크로 포커스, BMC, 심포니 서밋, 아이반티, IBM, 서비스에이드, 프레시웍스 등 AI를 자사 제품에 통합한 ITSM 벤더라고 전하며, 이 외에 애스타운드, 스포크, 에스프레시브 등의 벤더는 AI 주도형 헬프데스크 또는 가상 비서 소프트웨어를 제공하고 있다고 설명했다. IDC의 칼바에 따르면 벤더들이 현재 자사의 헬프데스크 집중 소프트웨어를 통해 개발하고 있는 3가지 주요 AI 기능 카테고리가 있...

ITSM 헬프데스크 가상비서 2019.04.16

“아시아나항공, 챗봇으로 항공권 결제까지” 마이크로소프트, AI 챗봇 업그레이드 

아시아나항공은 사용자 편의를 위해 자사 인공지능(AI) 챗봇인 ‘아론(Aaron)’을 개편했다고 발표했다. 아론은 아시아나IDT와 마이크로소프트가 함께 개발한 챗봇이다.  아시아나항공은 아론의 단순 정보 조회 중심의 기능에서 ▲항공운임 확인 ▲항공권 예약 및 결제 기능까지 도입, 개선했으며, 여행지를 고민하고 있는 고객에게 적절한 여행지를 추천하는 ▲여행지 추천 메뉴를 추가했다고 밝혔다. 이번 개편을 통해 챗봇 서비스를 이용하는 고객은 항공운임 확인 후 곧바로 항공권 예약 및 결제를 진행할 수 있다. 아론의 안내에 따라 왕복/편도, 탑승일, 구간 등의 정보를 입력하면 선택한 여정의 최저가 운임이 표출되며, ‘항공권 구매하기’ 버튼을 클릭해 상세 일정 및 탑승자 정보를 입력한 후 결제하면 항공권 구매까지 한번에 이뤄지는 방식이다. 새롭게 선보이는 여행지 추천 메뉴는 여행을 원하는 계절, 기간, 동반 여행객, 여행 목적 등 아론이 제시하는 질문에 답변을 하면 선택에 맞는 여행지를 추천하며, 해당 여행지에 대한 상세 정보를 제공한다. 아론은 ICAO(국제민간항공기구)에서 지정된 아시아나항공의 코드 ‘AAR’과 24시간 동안 고객 서비스를 위해 언제나 열려있다는 ‘ON’의 의미를 가진 아시아나항공 챗봇의 이름으로, 2017년 11월에 처음 도입됐다.  또한, 아론은 아시아나IDT와 마이크로소프트가 협업해 마이크로소프트 클라우드 플랫폼인 애저(Azure)와 인공지능(AI) 기반의 자연어 처리 서비스 ‘루이스(LUIS :Language Understanding Intelligent Service)’를 활용해 개발됐다. 도입 당시 88.9%을 기록했던 응답 성공률은 데이터 축적을 통해 현재 93.7%로 4.8% 포인트 향상돼 높은 수준의 성공률을 보이고 있다. 아시아나항공 챗봇 서비스는 카카오톡, 페이스북 메신저, 아시아나항공 홈페이지...

마이크로소프트 챗봇 아시아나항공 2019.03.11

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