No. 6

2018년 5월

4 차 산업혁명 브리프

문자 기반 인공지능 챗봇

정의 및 활용사례

연세대학교 4 차 산업혁명 플랫폼

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<2018-01 경영연구소 브리프>

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문자 기반 인공지능 챗봇 정의 및 활용사례

1. 챗봇이란?

1) 가상개인비서(Intelligent Personal Assistant)

최근 음성인식, 머신 러닝, 자연어 처리 등 인공지능 관련 기술은 사용자 맞춤형 생활 편

의를 지원하는 가상개인비서 제품 및 서비스 시장을 창출하고 있음.

- 특정 분야의 전문가적 조언을 제공하는 “인지 전문 어드바이저(Cognitive Expert

Advisor)” 및 “가상개인비서” 기술에 대한 기대감이 증가, 5-10년 내 시장이 성숙될

것으로 전망함(IITP, 2016).

가상개인비서란 인공지능 기술을 적용하여 다양한 업무와 사용자가 요구하는 서비스를

가장 효율적인 방식으로 수행하도록 설계된 소프트웨어임.

- 가상개인비서 관련 용어 및 개념은 아래와 같이 정리할 수 있음.

<가상개인비서 관련 용어 및 개념, IITP, 2016>

- 사용자 입장에서 주변 환경 맥락을 인식하고, 서로 다른 소프트웨어 간에 업무 수행

이 원활하게 이루어지도록 구성하고 이를 실행하는 역할을 주기능으로 함.

- 최근 많이 사용되는 기능은 날씨 확인, 일정 알림, 교통 정보 확인, 정보 검색 등이

있음(Gartner, 2016.06.20).

가상개인비서 관련 시장은 2023년 약 177억 2천만 달러(한화 약 20조 원) 규모로 성장

할 것으로 전망됨(CISION PR Newswire, 2017.10.24)

<2018-01 경영연구소 브리프>

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- 애플의 시리(Siri, 2011), MS 코타니(2014), 구글 나우(2012), 아마존 알렉사(2014),

바이두 듀어(2015), 페이스북 자비스(2016) 다수의 IT 대기업들은 이미 가상 개인비

서 관련 시장에 진출해있음.

‘인공지능 기반 커뮤니케이션 소프트웨어’를 명령방식에 따라 3가지로 분류하기도 함(NIA,

2016).

- 문자 기반 명령방식에 의한 “챗봇”, 음성 언어 명령방식에 의한 “음성인식봇”, 문자

메시지, 음성, 검색패턴, 위치, 사용패턴에 의한 “가상개인비서” 등으로 분류됨.

그러나 위 개념화 속에서 “가상개인비서”라는 개념은 음성 명령과 문자 기반 명령을 포함

한다고 봐도 무방함.

- 따라서 본 브리프에서는 가상개인비서라는 큰 범주 안에 문자기반 “챗봇”과 음성언어

기반 “음성인식봇”이 포함된다는 가정 하에 문자 명령 기반한 인공지능 커뮤니케이션

소프트웨어인 “챗봇”에 대한 연구를 진행하고자 함.

2) 챗봇의 정의

챗봇이란 “업무 프로세스를 자동화하기 위해 문자 메시지를 수신하여 마치 인간과 비슷하

게 사용자와 직접 대화를 나눌 수 있는 컴퓨터 프로그램(A computer program that is

capable of having a human-like conversation with a user by receiving and

sending text messages for the purpose of automating a business process)”임

(Forbes, 2017.07.24).

- 챗봇은 온라인 텍스트 기반의 대화인 채팅 내용을 분석하여 필요한 서비스를 제공해

주는 서비스임.

- 특히, 고객 서비스 분야의 새로운 플랫폼으로 주목 받고 있으며, 자동응답 상담 시

요구되었던 복잡한 다이얼링 단계, 음성인식 오류 등의 불편함을 해소할 수단으로 기

대되고 있음(IIPT, 2016).

- MS CEO인 사티아 나델라는 “봇이 앱을 대체하고 디지털 개인비서가 새로운 메타 앱

이 되고, 컴퓨터와 사람 사이의 모든 상호작용에 AI가 침투할 것이다.” 라고 언급함.

<2018-01 경영연구소 브리프>

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A chatbot (also known as an interactive agent, or Artificial Conversational

Entity) is a computer program which conducts a conversation via auditory or

textual methods.

- 기업의 기존 경영 커뮤니케이션 프로세스 또는 새로운 경영 커뮤니케이션 프로세스

를 자동화하는 방법으로서의 챗봇 Chatbot as a method for automating existing

or new business communication processes of an enterprise

- 고객이 자동화된 에이전트와 채팅하는 형태로 기업과 커뮤니케이션하는 User

Interface를 가졌을 때를 지칭 A user interface where customers communicate

with automated agents of an enterprise by chatting

3) 챗봇의 역사 (Futurism, “The history of chatbot” and chatbot magazine, “A visual

history of chatbot”, 재구성)

1966년 Eliza

- 챗봇은 1966년 MIT 교수인 Joseph Weizenbaum에 의해 개발됐으며, 사람의 대화

를 흉내 내어 튜링 테스트를 통과하기 위한 첫 시도였음.

- MIT 교수인 Joseph Weizenbaum에 의해 만들어졌음.

- 환자와 정신과 의사의 대화를 흉내 내는 방식이었고, 표면적으로는 지능을 가지고 있

는 것처럼 보였지만, 사실은 간단한 패턴 매칭으로 구현함.

1972년 parry

- 엘리자가 심리 치료사의 장난스러운 시뮬레이션이었다면, parry는 편집증적 정신 분

열증을 앓고 있는 사람을 흉내 냄.

- Parry는 대화전략을 구현했으며, Eliza보다 훨씬 진지하고, 더 진화된 형태였음.

1988년 Jabberwacky

- 인간 상호작용을 통해 AI를 만들어내기 위한 가장 최초의 시도였음.

- 1980년대에 개발되어 1997년에 온라인으로 출시되었으며, “흥미롭고, 재미있으며,

유머러스한 방법으로 자연스러운 인간 대화를 모방”하도록 설계되었음.

- 주로 유흥, 오락의 형태였으며, 궁극적인 목적은 문자기반 시스템에서 완전 음성 기

반으로 넘어가는 것이었음.

1992년 Dr.Sbaitso

<2018-01 경영연구소 브리프>

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- AI 음성 합성 프로그램으로 MS DOS 기반해 만들어짐.

- Dr.Sbaitso는 다른 사람들과 상호작용할 때 심리학자의 역할을 하도록 설계되었지만,

현실과 완전히 동떨어진 디지털화된 목소리를 냈음.

1995년 A.L.I.C.E. (Artificial Linguistic Internet Computer Entity)

- A.L.E.C.E.는 자연 언어 처리 봇 이라고 할 수 있음.

- 사람이 입력한 것에 체험적인 패턴 매칭 규칙을 적용할 수 있음. 즉, 대화가 가능함.

- 그러나 여전히 튜링테스트는 통과하지 못함.

2001년 SmarterChild

- SMS 네트워크와 AOL 그리고 MSN 메신저 사용자들의 친구 리스트를 통해 널리 배

포된 “지능형 봇”임.

- 재밌고 개인에 특화된 대화를 제공했으며, 애플의 시리(Siri)와 삼성 보이스의 전신이

라고 볼 수 있음.

2006년 IBM’s Watson

- 왓슨은 제퍼디(“Jeopardy!”,미국의 텔레비전 퀴즈쇼)쇼에서 경쟁하도록 만들어졌는데,

그는 2011년에 이 쇼의 전 우승자 2명과 싸워 이겼음.

- 왓슨은 이후로 자연언어 처리와 기계학습을 통해 대량의 데이터로부터 통찰력을 발

휘하는 법을 배우면서 점점 더 중요하고 나은 일들을 하게 됨.

2010년 Siri

- 시리는 지능형 개인비서(Intelligent Personal Assistant)이며 애플 IOS의 한 부분.

- 질문에 대답하기 위해 자연언어를 사용하며, 다양한 과제수행이 가능함.

- 시리는 이후에 출시된 모든 AI로봇과 지능형 개인비서를 위한 기초작업을 수행했음.

2012년 Google now

- 구글 검색 모바일 앱을 위해 구글에 의해 개발됨.

- 질문에 대답하기 위해 자연언어 사용자 인터페이스를 사용하며, 일련의 웹서비스에

요청을 위임하여 작업을 수행함.

2015년 Alexa

- 아마존 에코 장치에 삽입된 음성서비스로 알렉사는 음성을 통한 상호작용이 가능함.

<2018-01 경영연구소 브리프>

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- 자연언어 처리알고리즘을 통해 음성명령을 받고, 반응하고, 인식함.

2015년 Cortana

- 마이크로소프트에 의해 고안된 지능형 개인비서

- 코타나는 자연 음성 명령을 인식하고, 상기시켜주며, 빙(Bing)검색엔진을 사용하여

질문에 응답함.

2016년 메신저 봇

- 2016년 4월, 페이스북은 개발자들에게 페이스북 사용자들과 상호작용이 가능한 봇

개발을 가능하게 하는 메신저를 출시했음.

- 6월, 11,000개의 봇이 사용 가능해짐.

2015년 Tay

- 마이크로소프트의 챗봇으로, 10대 미국 여학생들의 습관과 말버릇을 복제하도록 설계

되었음.

- Tay는 공격적인 트위터를 날리고, 편집증적인 증세를 보이면서 논쟁의 중심에 섰음.

- 그것은 결국 출시된 지 16시간만에 폐쇄당했음.

2. 4차산업혁명 속 챗봇

1) 챗봇의 배경

챗봇의 역사를 살펴보면 알 수 있듯 챗봇은 새롭게 나타난 기술은 아니지만, 최근 들어

굉장히 각광받고 있음.

- 그러나 2016년 페이스북이 개발자들에게 그들의 메신저를 개방한 것을 시작으로 소

비자 상호작용을 위한 인터페이스로 다시 태어남.

- 우리는 친구와 이야기하듯 단순하게 메신저 챗봇과 이야기하는 것을 생각하지만, 비

즈니스 속에서 이는 사람들과 연결될 수 있는 보다 개인적이고 자동화된 방식의 커

뮤니케이션으로써 작동함.

- 챗봇은 점점 더 많은 분야에서 사용되고 있지만, 웹과 모바일로 운영되고 있는 현재

상황을 전복시킬 변화를 가져올 것인지, 단순 보완 기술인지에 대해서는 아직 논쟁이

많은 상황.

많은 논쟁에도 불구하고 챗봇은 전 세계 다수의 IT 대기업이 뛰어드는 전도유망한 비즈니

<2018-01 경영연구소 브리프>

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스로 떠오르고 있으며, 사회 각계에서 주목하고 있는 기술 중 하나임.

- 그 배경으로는 AI 기술 발전, 새로운 플랫폼으로 떠오르는 메신저 앱, 그리고 경제인

구의 다수를 차지하고 있는 밀레니얼 세대(Millenial) 등을 들 수 있음.

① 메시징 앱(Messaging App)

메시징 앱(Messaging app)은 인터넷 프로토콜을 통해 전화번호부 속 상대방과

일대일 또는 다수 간에 메시지(문자, 이미지, 동영상)을 주고 받는 기능을 서비

스 하는 앱을 의미함(흥국증권, 2017).

- 메세징 앱 같은 경우, 문자에 기반한 특징 때문에 국가별로 네트워크를 이룬

다는 특징을 가짐.

- 세계적으로 많이 사용되는 메세징 앱으로는 WhatsApp, Wechat, Snapchat,

Facebook Messenger 등이 있음.

- 이 중 Whatsapp이 가장 많은 사용자수를 보유하고 있으며, 가장 넓은 지역

에서 사용되고 있는 메세징앱임.

- Wechat은 주로 중화권에서 많이 사용되고 있으며, 일본 및 대만에서는 라인,

한국에서는 카카오톡이 주도적으로 메세징앱 시장을 이끌어가고 있음.

<2018-01 경영연구소 브리프>

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<모바일 메신징 앱 사용 분포도, Similarweb, 2018.02.05>

분석에 따르면, 1980년대 중반 PC시대 이래로 ICT의 패러다임은 10년을 주기

로 진화해 왔고, 이러한 주기에 따라 2010년 중반부터 나타난 새로운 패러다임

은 “메신징 앱(messaging apps)”이라고 볼 수 있음 (NIA, 2016).

80년대 중반 90년대 중반 00대 중반 10년대 중반

패러다

임

PC

웹(Web)

스마트폰(모바일)

메세징(Messeging)

플랫폼

예시

데스크탑

Dosm Windows,

Mac OS

브라우저

Mosaic, Explorer,

Chrome

모바일 OS

iOS, Android

메세징앱

WhatsApp,

Messenger, Slack

응용프

로그램

Clients

Excel, PPT, Lotus

Website

Yahoo, Amazon

Apps

Angry Birds,

Bots

Weather, Travel

<2018-01 경영연구소 브리프>

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예시 Instagram

UI/UX 기본화면 웹페이지 기본 모바일화면 메시지

S/W

개발 Client-side Server-side Client-side Server-side

<ICT 패러다임의 변화, Chatbot magazine, 2016 참고>

- 2000년대 중반, 스마트폰의 등장으로 패러다임의 중심을 모바일 플랫폼으로

이동시켰고, 다양한 어플리케이션 생태계가 형성됨.

- 그러나 사용성과 편리성을 앞세운 메신저 앱 사용자 수가 기존의 웹, 앱 기반

SNS 사용자 수를 빠르게 넘어서면서 최근 ICT 플랫폼은 모바일 OS에서 메신

저 플랫폼 중심으로 급속히 변화하고 있다는 평가.

<메신저 앱 vs 소셜 미디어, The Financial brand, 2018.02.19>

- 페이스북, 텐센트 등 주요 모바일 플랫폼 대기업들이 발빠르게 편승해 중장기

성장동력으로 메세징 앱을 내세우고 있음.

- 이에 따라 향후 모바일 환경에서는 챗봇 기반의 메시징 앱이 과거 웹시대의

브라우저 역할을 대체하는 새로운 플랫폼이 될 것으로 전망함(흥국증권, 2017).

아래 그래프에서 확인할 수 있듯 Whatsapp, Wechat, Facebook massenger

등은 월간 이용자 1억 명이 넘는 등 세계적인 메신저 기업으로 성장하고 있음.

<2018-01 경영연구소 브리프>

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<글로벌 메신저 서비스 별 성장 그래프, Silicon Valley Tours 참고>

-이에 따라, 메신저 앱 위에서 작동하는 “챗봇”서비스에 대한 관심이 증대하고

있음(NIA, 2016).

- 향후 챗봇이 빠르게 확산되면 앱(App)위주의 기존 모바일 생태계는 챗봇 플

랫폼으로 흡수되고 기업의 상품 및 서비스 제공 방식에 큰 변화가 나타날 것으

로 전망.

② 테크노 스트레스(Techno Stress)

‘테크노 스트레스’란 기술변화가 초래한 모든 심리적 악영향을 포괄하는 개념

(Computerworld, 2018.02.13)

- 그 중에서도 새로운 ICT 디바이스 또는 서비스가 등장할 때마다 계속해서 기

술의 사용법을 학습하며 생기는 압박감에 초점(NIA, 2016).

웹사이트와 모바일 어플리케이션은 서로 다른 가상 인터페이스로 설계되었기 때

문에 사람들은 끊임없이 새로운 것에 대한 학습을 해야함(Medium,

2017.06.17).

- 최근 앱 이용자들은 플레이스토어나 애플스토어 등의 앱 마켓에서 신규 앱 검

색과 설치에 대해 상당한 피로감을 가지고 있을 뿐 아니라, 새로운 기술 습득

및 SNS 스트레스로 인해 사용자들의 앱 의욕 저하 역시 발생하고 있음(NIA,

2016).

스마트폰 이용 용도에 대한 조사에 국내 및 해외 다수의 이용자들은 채팅 혹은

문자에 가장 많은 시간을 사용한다고 응답함.

<2018-01 경영연구소 브리프>

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<스마트폰 활용 실태 및 평균 사용 시간, Experian marketing service 참고>

<스마트폰 이용 실태, 한국인터넷진흥원, 2014년 모바일인터넷이용실태조사 요

약보고서 참고>

- 사람들은 AI기반의 챗봇이 능동적으로 인간을 이해하고 맞춤형 서비스를 제공

해준다고 믿기 때문에 인간이 기계에 적응하기 위해 받았던 테크노 스트레스를

해소해 줄 것이라 믿음(NIA, 2016).

Medium지에 따르면, 세계적으로 메세징 앱의 사용자가 계속해서 늘어감에 따

라서 메세징 앱 기반 챗봇을 통해 사업체와 대화하는 것은 더욱 자연스러우며

쉬운 일이 될 것.

- 챗봇 사용자 인터페이스는 표준적이기 때문에 새롭게 배워야 하는 또

다른 사용자 인터페이스가 없으며, 처음 사용하는 이용자들도 즉시 상품

의 가치에 대해서 알 수 있으며, 문제점 역시 빠르게 해결할 수 있음.

- 사람들이 새로운 사용자 인터페이스를 배우는데 사용하는 시간이 줄어

들수록, 문자에 기반한 챗봇은 브랜드와 상호작용하는 주요 방식이 되어

갈 것,.

<2018-01 경영연구소 브리프>

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③ 밀레니얼 세대(Millenials)

‘밀레니얼 세대’란 1980년대 초(1980~1982)부터 2000년대 초(2000~2004)

까지 출생한 세대를 일컫는 말(Pew research center, 2018.03.01).

- 이들은 모바일 기기의 발달로 인터넷과 소셜미디어가 폭발적으로 성장하는 시

기를 겪어 왔기 때문에 소셜 네트워크서비스(SNS), 메세징 앱 등을 능숙하게 사

용하며, 자기 표현 욕구가 강하다는 특징을 갖음(Pew research center,

2018.03.01).

- 이들은 자기 모습을 자기 마음대로 나타낼 수 있고, 시간을 소유하며, 내용을

편집할 수 있기 때문에, 사람과 직접 소통하는 것보다 화면을 통해 문자로 주고

받는 것을 선호하기 때문에 ‘챗봇’에 적합할 것(NIA, 2016).

이미 챗봇의 플랫폼이 될 메신저 앱의 글로벌 사용자 수는 Whatsapp만 해서

15억명을 넘어섰기 때문에 그 성장 가능성은 무한할 것으로 예상.

- 2015년 기준, 인터넷 사용유저(등록자 기준)는 32억명, 메시징 앱 유저는 25

억명, 소셜 미디어 유저는 20억명 수준인데, 2018년 까지 각각 40억명, 36억명,

24억명까지 성장할 것으로 예상됨(흥국증권, 2017).

<Social media 와 messaging app 사용자 비율, Atchai, 2016.08.11 참고>

- 인터넷 사용유저와 메시징 앱 사용 유저 간의 차이는 점차 줄어들고 소셜 미

디어 유저와의 격차는 확대될 것으로 보여, 메시징 앱의 영향력을 더욱 강력해

<2018-01 경영연구소 브리프>

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질 것이 자명해 보임.

따라서 챗봇은 밀레니얼 세대에게 환영받으며 퍼져나갈 것으로 전망됨(NIA,

2016).

- 향후 20년, 30년 후 현재 메신저의 주 이용자인 밀레니얼 세대가 시장의 주

요 소비자가 되었을 때, 챗봇은 대중적인 서비스로 발전할 것(NIA, 2016).

<스마트폰 이용자 분석, Pew Research Center 자료 참고>

④ AI 기술 발전

챗봇의 역사를 통해 살펴봤듯, 챗봇은 1960년대부터 지금에 이르기까지 끊임없

이 진화해오고 있음.

- 1966년 Eliza에서 시작된 챗봇은 인터넷의 대중화를 통해 크게 발전했지만,

여전히 단순 패턴 매칭 방식을 통해 사전에 정의된 키워드를 인식함으로써 입력

된 응답을 출력하는 것에 불과했음.

- 그러나, 인공지능 기술의 발전으로 언어의 맥락이나 사용자의 상황을 통해 언

어를 분석하는 것이 가능해지면서, 딥 러닝, 빅데이터 등의 기술과 함께 대화가

축적될수록 자가학습을 통해 정확도를 높일 수 있는 기반이 만들어짐(흥국증권,

2017).

챗봇의 향상된 언어 분석 능력은 이용자에게 보다 개인맞춤형 사용자 경험을 구

축해줄 수 있다는 것을 의미함(Medium, 2017.06.17).

<2018-01 경영연구소 브리프>

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- 챗봇이 개개인의 말을 분류하고, 그들에게 각각 다른 경험을 주는 것은 매우

쉬운 일임.

- 챗봇은 사용자들의 과거 채팅기록에 접근해서 축적한 새로운 데이터를 매순간

업데이트 하는 딥러닝을 진행함.

- 이러한 과정을 통해 그들의 과거 구매, 불평, 그리고 요청들을 분석하고, 이에

맞는 개인맞춤형 응답을 제공할 수 있게 되는 것임.

뿐만 아니라, 기존의 마케팅의 단점을 뛰어 넘어 개인적인 차원의 마케팅 접근

이 가능해짐. (Medium, 2017.06.17).

- 이메일 마케팅, 소셜미디어, 웹사이트 등을 통한 마케팅은

https://chatbotsmagazine.com/trends-driving-the-chatbot-growth-

77b78145bac 다수의 대중에게 쉽게 접촉할 수 있다는 장점은 있으나, 개인적

인 차원의 마케팅은 불가능했음.

- 그러나, 챗봇은 사용자 정보에 대한 장기적이고 포괄적인 접근이 가능하기 때

문에 개인적인 타겟팅, 다수의 대중에게 개인 수준의 마케팅을 할 수 있게 되면

서 소비자들과 강한 유대감을 형성하게 됨.

- 여기서 가장 긍정적인 부분은 소비자에게 적재적소에 필요한 마케팅을 다수의

대중이 사용하는 스마트폰 어플을 통해 비교적 쉽게 할 수 있다는 점.

- Mobilesquared에서 진행한 연구에서는 비즈니스 내 사용되는 수단별 연평균

성장률을 조사했는데, 인상적인 것은 2013년에서 2017년 사이 마케팅 분야에

서 메세징앱 사용(84%)이 이메일 사용(72%)을 뛰어넘은 것을 알 수 있음.

<비즈니스 내 사용되는 수단별 연평균 성장률, Chatbot magazine,

<2018-01 경영연구소 브리프>

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2017.05.01>

챗봇의 가장 큰 장점 중 하나는 가장 기본적인 능력인 자연어처리(NLP)

를 통해서도 전체 웹사이트를 모두 뒤지지 않더라도 그들이 찾는 원하는

정보를 거의 즉각적으로 사용자들에게 줄 수 있다는 점(Chatbot

magazine, 2018.01.04).

- 물론 챗봇도 모든 사람들이 가지고 있는 문제를 해결할 수 있는 것은 아님.

챗봇의 자연어 처리의 역량이 부족하기도 하고, 단순히 해당 문제의 원인을 찾

지 못하는 것이기도 함(Medium, 2017.06.17).

- 그러나, 웹사이트나 모바일 어플 등 기존의 플랫폼과 챗봇의 차이는 언제나

사람이 해당 문제 해결 과정에 개입할 수 있는 가능성을 열어둔다는 점

(Medium, 2017.06.17).

- 24시간 지원을 제공하거나, 직원이 부재할 경우 늦더라도 반드시 알람을 보내

문제를 해결해주고자 함(Chatbot magazine, 2018.01.04)..

2) 챗봇의 기술

챗봇 활용 분야(한국 정보화진흥원 자료 참고)

챗봇은 용이함과 편리함을 바탕으로 모든 것을 연결해주면서 다양한 분야에서

활용되고 산업 전반에 새로운 부가가치를 창출할 것으로 전망됨(NIA, 2016).

- 한국 정보화진흥원은 챗봇을 활용분야에 따라 다섯가지로 분류하고 있음.

<챗봇의 5대 활용분야, 한국정보화진흥원, 2016 참고>

<2018-01 경영연구소 브리프>

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공공 부문의 경우 대중들의 공공정보에 대한 접근성을 향상시키는 것에 초점을

두고 있는 경우가 많음.

- 챗봇을 사용하여 공공서비스 품질 제고 및 비용 절감을 이루고자 함.

- 기업의 경우 챗봇에 기반한 소비자 중심적 서비스 출시를 통해 수익 증진을

이루고자 하는 경우가 많음.

- 기업의 주요 활용 방향은 ‘대화형 커머스’ 분야이며, 고객 맞춤형 상품을 통해

구매를 유도함.

- 챗봇의 가장 큰 장점 중 하나는 기본적인 사용자 인터페이스로 다양한 비즈니

스 아이디어가 실현 가능하다는 점에서 잠재력과 파급효과가 높다고 볼 수 있음.

- 따라서, 벤처 및 1인 창업의 활성화에 도움이 될 것으로 보임.

또한 E2E(Everything to Everything) 및 공유경제에도 활성화 효과를 가져올

것으로 보임.

- 공유경제란 “대중이 커뮤니티 플랫폼을 통해 타인과 자신의 유휴 자원을 공유

하고 나아가 수익을 창출하는 경제현상”임(한국경제, 2018.02.22).

- 공유경제에서 기업들은 공유경제 플랫폼을 통해 기존에 없던 고객 맞춤형 서

비스를 제공하고자 하는데, 이는 챗봇을 통해 이루어질 수 있음(Venturebeat,

2017.06.22)

- 챗봇은 거의 완전한 개인 맞춤형 서비스를 제공할 수 있기 때문에 개인의 취

향에 맞는 틈새 경험을 만들어 줄 수 있기 때문임(Venturebeat, 2017.06.22).

- 즉, 이전의 마케팅은 개인수준에서의 직접적이고 개인 맞춤적인 상호연결이

어려웠던 반면, 챗봇을 통해 개인과 기업의 직접적인 상호연결이 증가하게 되면

서 생활양식, 소비문화 부문에서 ‘공유’사회가 새로운 패러다임으로 나타나고 있

음(NIA, 2016)

- 에어비앤비, 우버 등이 대표적인 서비스임.

이러한 공유경제에 바탕한 서비스 연결 매개체 역할 수행도 가능할 것.

- 정보획득의 수월성, 수요-공급간 거리 축소, 사회의 투명성 확보 등의 긍정적

인 면이 부각되는 반면, 개인정보보호 문제에 대한 대책 마련이 시급할 것.

챗봇의 기술요소(한국 정보화 진흥원, “모바일 시대를 넘어 AI시대로” 참고)

5대 기술이 문자 기반 챗봇에 활용되고 있으며, 최근 관련 분야 연구가 급격히

증가하면서 기술 활용이 용이해지고 있는 추세임.

<2018-01 경영연구소 브리프>

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- 서버(Back end), 미들웨어, 클라이언트(Front-end)로 구성되어 있음(지능정

보기술연구원, 2017; 한국정보화 진흥원, 2017).

- 서버(Back end)에서는 사용자의 질의에 적절한 답변을 제공하기 위해 자연어

처리, 상황 인식, 빅데이터 분석 기술을 사용함.

- 미들웨어에서는 막대한 메시지 트래픽을 처리하기 위해 하둡과 같은 분산 컴

퓨팅 환경에 적합한 기능을 가진 소프트웨어를 사용함.

- 클라이언트(Front-end)는 사용자가 직접 보게 되는 화면을 의미하며, 주로

모바일 메신저 앱을 사용하게 되며 하이브리드 앱, 웹 기술을 주로 사용함.

<챗봇 5대 기술, 한국정보화진흥원, 2016 참고>

3. 챗봇 활용 사례

1) 해외사례

페이스북

- 2014년 왓츠앱을 인수하면서 20억명이상의 월간 이용자를 확보(The bookseller,

2017.01.16)

- 페이스북 메신저의 챗봇은 간단한 메시지만 전달하는 것이 아니라 ‘구조화된 메시지

(Structured message)’를 보내는 것이 가능함.

- 온라인 송금, 실시간 뉴스 제공 등 메신저 플랫폼 기반 개인 맞춤형 실시간 서비스

제공을 위해 버즈피드 등과 서비스 계약 체결(NIA, 2016)

- 페이스북 CEO 인 저커버그는 ‘F8 2016’에서 챗봇을 개발할 수 있는

API(Application Programming Interface)를 공개하면서 페이스북이 앞으로 발전시

<2018-01 경영연구소 브리프>

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킬 세 가지 아이템을 메신저, 인공지능, 가상현실을 꼽은 바 있음(Economic review,

2016.08.31).

- 현재 10만개 이상의 챗봇이 서비스 중이고, 개발자들이 계속해서 몰려들면서 고객서

비스, e-commerce, 금융서비스 등에서 의미있는 성공사례들이 등장하고 있음(흥국

증권, 2017).

<페이스북 챗봇 관련 수치, The bookseller, 2016 참고>

- 평창 동계올림픽 조직위원회가 페이스북 메신저를 통해 올림픽 전용 챗봇을 내놓기

도 했음(연합뉴스, 2018.02.26).

- 경기일정이나 선수정보에 대한 정보 전달, 대회티켓, 기념품 구매 사이트 등에 대한

안내를 진행함.

- 2017년 말 페이스북은 인공지능 개인비서 ‘자비스’를 공개했음.

- 저커버그에 따르면, “자비스는 사람의 취향과 습관을 파악할 수 있으며(행동인식 AI기술) 새로

운 단어와 개념을 이해하고(자연어처리와 딥러닝), 심지어 아이와 놀아줄 줄도 아는 AI”임.

- “스마트폰과 컴퓨터를 통해서 사람의 말(자연어)을 이해하여 조명∙온도∙가전∙음악∙보안 등 다양한

집안 시설을 제어할 수 있다.”라는 말을 덧붙인 것으로 보아, 향후에는 메시징 앱 기업들이 오프

라인에서도 챗봇 생태계를 구축해 갈 것으로 예상해 볼 수 있음.

킥 ‘봇샵(Bot shop)’

- 상품 구매의 프로세스가 메신저 서비스 내에서 완결될 수 있도록 한 서비스로(디지털

데일리, 2017.09.07), 사용 중인 채팅창에 “@’를 붙여 회사명을 입력하고 질문하면

<2018-01 경영연구소 브리프>

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해당 회사의 챗봇이 등장해 각종 질의에 응대해주는 시스템임(뉴스토마토,

2016.07.11).

- 북미 지역 1030의 젊은 유저들을 확보하고 있는 킥봇은 의류 주문 및 상담을 챗봇

으로 제공하고 있음(디지털데일리, 2017.09.07).

- 1:1 상담 신청시 담당자랑 채팅을 통해 연령과 사용자 취향에 맞춰 상품을 추천해줌

(디지털데일리, 2017.09.07).

- 오픈 당시 15개 업체로 시작했으나, 현재는 글로벌 패션 브랜드 ‘H&M’과 화장품 회

사 세포라 등 40여개 업체가 입점해 서비스를 제공하고 있음(뉴스토마토,

2016.07.11).

슬랙, ‘슬랙 봇(Slack bot)’

- 2013년 나타나 기업 내 팀단위로 시작한 슬랙은 2017년 300만명의 사용자를 보유

한 기업용 메신저로 성장함(CIO, 2016.10.19).

- 초대 전용 채널, 직접 메시지, 콘텐츠 공유 기능 등의 장점들로 인해 기업들의 큰 환

영을 받았고, 협업과 생산성, 프로젝트 관리 플랫폼으로 자리잡게 됨(CIO,

2016.10.19).

- 구글 드라이브 등 외부 앱과의 ‘통합성’과 API 중심의 ‘확장성’을 기반으로 다양한 제

3의 협력사들과 연계를 통해 생태계 확장을 위해 노력 중(NIA, 2016).

- 현재 세일즈포스닷컴, 박스(Box)를 비롯해 여러 기업용 소프트웨어에 통합되어 서비

스되고 있고, 외부 개발자가 비용관리, 프로젝트 추적, 보다 효율적인 타코 주문 등의

지루한 작업을 처리하는 봇 플랫폼 개발과 개발 키트를 공개 하기도 했음(CIO,

2016.10.19).

구글 ‘Allo’

- 2017년 초 개발자 컨퍼런스에서 선모인 스마트 메시징 앱으로, 구글의 인공지능 가

상비서인 구글 어시스턴트를 이용함.

- 정보검색, 과제 완수, 식당예약 기능 등을 비롯, 스포츠 경기의 진행 상황 확인까지도

가능함.

MS

<2018-01 경영연구소 브리프>

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- 2017년 3월 MS CEO 사티아 나델라는 “봇이 새로운 앱(Bots are new apps)”이라

고 말하며 지능형 개인비서 코타나(Cotana)와 개발자가 직접 그들의 봇을 만들 수

있는 ‘봇 프레임워크(Bot Framework)’을 발표했음(Wired, 2016.03.31).

- ‘봇 프레임워크’를 통해 개발자가 스카이프, 텔레그램, 슬랙 과 같은 어플 내에서 스

스로 자신만의 AI 봇을 만들 수 있음(Wired, 2016.03.31).

- 사용자들을 이를 이용해서 택시 예약이나 음식 주문과 같은 일상적인 일을 수행할

수 있음.

알리바바

- 2018년 1월에 미국 스탠퍼드대에서 주최한 SQuAD(Stanford Question

Answering Dataset) 문장 독해력 대회에서 알리바바의 인공지능(AI) 프로그램이 1

위를 차지함.

- 특히 알리바바의 심층신경방(Deep Neural Networks) 모델은 자연어 처리 능력 테

스트에서 인간 참가자 득점(82.30점)보다 높은 82.44점을 받음.

- 알리바바는 해당 머신러닝 기술을 타오바오의 알리샤오미에 적용함.

- 고객이 상품의 정보를 물어보면 알리샤오미는 상품에 대한 정보를 읽고, 귀납적 추리

를 통해 답을 제공.

- 2017년 광군제(11월 11일), 쌍십이절(12월 12일)에 알리샤오미를 적용한 결과, 일

반적인 질문은 AI에 맡기고, 모니터링 요원은 복잡한 서비스 관련 문제점을 중점적으

로 해결하면서 고객 서비스 관련 업무량의 획기적 축소를 이끌어냄.

- 알리샤오미와 같이 빅데이터를 활용한 고도의 알고리즘 개발을 맡고 있는 ‘알리클라

우드’는 2015년 연간 12억 7000만 위안이던 수익을 2018년 127억 7000만 위안

(추정치)까지 올리면서 엄청난 매출 급증을 올리고 있음.

Baidu

- 바이두는 2013년 ‘딥러닝연구원(Institute of Deep Learning)’을 설립하면서 인공지

능 부문에 본격 진출함.

- 해당 연구원의 성과를 바탕으로 ‘바이두 스마트 클라우드’와 ‘바이두 브레인’을 조합한

‘바이두 AI 개방 플랫폼’이라는 하나의 플랫폼을 형성함.

- 스마트 클라우드를 통해 빅데이터를 확보하고 브레인을 통해 머신 러닝(Machine

<2018-01 경영연구소 브리프>

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Learning), 딥 러닝(Deep Learning) 알고리즘을 개발하는 과정을 유기적으로 연결

함.

- 바이두 브레인은 현재 80개 이상의 핵심 AI알고리즘을 가지고 있으며, 바이두 포함

협력 파트너 개발자 37만명이 해당 알고리즘을 하루 2억 2000만건 이상 활용하고

있음.

텐센트

- 동아 비즈니스 리뷰(2018)에 따르면, 텐센트의 메세징 앱인 위쳇은 월 사용자 수는

10억명에 달함. 2018년 중국의 스마트폰 인구가 약 7억명을 넘었고, 그 중 70%이

상이 텐센트 사용 중.

- 2017년 11월 텐센트 글로벌 파트너 콘퍼런스에서 텐센트 CEO인 마화텅 회장은 ‘기

초연구-응용분야 구축, AI 오픈소스 확대’를 주요 내용으로 하는 AI전략을 발표했고,

음성식별, 자연언어처리, 머신 비전, 머신 러닝 등 4대 영역에 집중하며, 메세징 앱을

비롯 다양한 분야에 AI기술을 적용할 계획이라고 밝힘(DBR, 2018).

- 이를 위해 ‘Youtu AI Lab’, ‘Tencent AI Lab’, ‘WHAT AI Lab’등의 실험실을 만들어 자

연어 처리, 이미지 처리, 패턴 인식 등의 기술 개발 중(DBR, 2018).

- 현재 Wechat을 통해서는 매우 간단하게 챗봇을 만들 수 있고, 솔직히 아직까지는

그다지 지능적이라고 할 수는 없지만, 고객과의 온라인 상호작용 업무를 위해 가장

선호되는 방법이긴 함(Chatbot Magazine, 2017.05.13).

2) 국내사례

카카오톡

- 카카오톡은 국내에서 챗봇을 활용한 서비스 개발에 가장 적극적인 메시징 앱

- 카카오톡 플러스친구 메뉴에 챗봇을 적용하는 ‘카카오아이 오픈 빌더’를 연내 공개하

기로 했으며, 최근 시범 테스트에 들어감(아시아경제, 2018.03.12).

- 더불어 GS 리테일, 롯데정보통신 등과 제휴를 맺고 예약, 주문, 결제를 돕는 챗봇도

함께 개발 중(아시아경제, 2018.03.12).

- 카카오의 챗봇 확산은 개별 업체들의 서비스 앱을 깔아야 하는 번거로움을 한번에

해결할 수 있어 사용자 편의 증대에 큰 기여(아시아경제, 2018.03.12).

- 카카오톡이 카카오아이 오픈 빌더를 공개함으로써 기업들은 챗봇을 쉽게 만들 수 있

<2018-01 경영연구소 브리프>

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을 뿐 아니라, 음성 인식, 자연어 처리 기능까지도 활용할 수 있다는 장점이 있음(아

시아경제, 2018.03.12).

- 예로 모바일 키오스크 챗봇이 있는데, 음성으로 주문하면 카운터에 찾아가지 않고도

카카오톡 메신저 플랫폼을 통해 주문부터 결제까지 가능함(아시아경제, 2018.03.12).

- 프로야구 관련 챗봇을 출시해 카카오톡을 통해 프로야구를 생방송으로 볼 수 있으며,

야구 관련 각종 정보 역시 확인할 수 있음(국제신문, 2018.04.15).

네이버

- 지난 2015년부터 운영하고 있는 ‘네이버 톡톡’ 챗봇 서비스를 통해 상품, 배송 문의

및 상품 추천 서비스를 받을 수 있음(아시아 타임즈, 2018.02.22).

- 네이버의 메시징 앱인 라인은 누구나 서비스를 개발할 수 있도록 Open API를 제공

해 확장성을 높이고, 메신저 기반 챗봇을 기업 비즈니스 플랫폼으로 활용하고 있음

(NIA, 2016).

- 네이버 라인 내 챗봇에 입점한 사업자들이 채팅을 통해 받은 메시지 횟수를 통해 라

인이 단순 모바일 메신저에서 글로벌 생활, 미디어 플랫폼으로 진화 중임을 알 수 있

음(이데일리, 2018.04.20).

- 현재 28만개의 챗봇이 글로벌 라인 안에 존재하고, 한달 평균 155억개의 메시지가

발생(이데일리, 2018.04.20).

- 라인은 일본에서 국내 월간 이용자가 7300만명이 넘는 최대 메시징 플랫폼임. 이를

기반으로 일본의 노무라홀딩스와 공동출자로 증권회사를 설립할 예정이며, 이는 메신

저를 이용한 주식 매매 중개나 인공지능을 활용한 챗봇 상담 등의 서비스 제공이 주

목적이 될 것으로 보임(뉴스핌, 2018.03.29).

LG CNS & SK㈜C&C

- 기업에 맞는 챗봇 구현을 목적으로 함(아시아경제, 2018.03.12).

- SK㈜C&C는 상담원을 대신해 고객을 응대하는 역할 뿐 아니라, 상담원의 업무 자체

를 도와주는 챗봇을 개발 중.

- LG CNS가 개발한 자사 임직원용 챗봇 ‘엘비(LVI)’는 연락처 검색이나 일정등록, 문자

발송 등의 기능을 가지고 있으며, ‘엘비’의 답변 성공률은 약 90%에 이름(아시아경제,

2018.03.12).

<2018-01 경영연구소 브리프>

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롯데백화점 ‘로사(Losa)’

- 2017년 12월 롯데 백화점이 선보인 인공지능 챗봇

- 모바일을 통해 고객과의 음성대화 및 채팅이 가능하며, 롯데 온라인 몰에서 취급하는

상품에 대한 고객의 구매, 행동, 관심, 신호 정보 등을 수집해 해당 고객의 성향에 맞

춰 추천하는 서비스

- 기존 유통업계 채팅 봇과 달리, ‘AI 딥러닝 추천 엔진’을 사용해 고객의 특징을 분석하

고 ‘머신 러닝’시스템을 통해 고객과 직접 대화를 나누며 자체적으로 데이터를 축적하

고 분석했음

- 영국 에센셜 그룹이 주관하는 ‘월드 리테일 어워즈 2018’에서 고객 경험 혁신 부분

최우수상 수상

4. 발전 전망

세계 챗봇 시장에서 약 45%의 사용자들이 고객 서비스 질문을 위한 의사소통의 주요

창구로 챗봇을 즐겨 찾고 있음(Infoworld, 2018).

- Research Nester의 자료에 따르면, 글로벌 챗봇 시장은 2015년 8850만 달러(한화

약 950억 원)의 가치를 창출했고, 2016년에서 2023년까지 매년 약 35.08%의 성

장률을 보일 것.

<글로벌 챗봇시장 예상 성장률(2015-2023), Research Nester, 2018>

Grandview Research에 따르면, Whats app, Facebook Messenger, Wechat과 같은

메신징 앱들은 앞으로도 엄청난 성장세를 이어갈 것으로 보임.

- 이는 소셜 미디어보다 메시징 앱에 대한 개인의 선호도를 반영하는 것이며, 챗봇은

앞으로 이러한 메시징 앱과 통합되어 발전할 것이며, 매우 높은 시장 수요를 보이게

될 것이라 예상해볼 수 있음.

- 나아가 챗봇은 기업이 계속해서 그들의 판매와 고객 서비스를 자동화하면서 대중성

<2018-01 경영연구소 브리프>

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을 얻어갈 것으로 보임.

- 조직은 챗봇을 사용함으로써 보다 절감된 비용으로 적시에 서비스를 제공할 수 있게

될 것.

- 챗봇은 어디까지나 돈을 벌기 위한 사업자와 돈을 지불하여 최대한 실익을 챙기기

위한 이용자 간의 대화. 챗봇의 출발점이 되는 ‘플랫폼’ 그리고 챗봇의 지속성과 직결

되는 ‘콘텐츠’간의 공존과 경쟁 관계로 연결이 됨.

- 챗봇은 브랜딩 강화와 고객 인게이지먼트 측면에서 바람직.

챗봇은 다양한 부분에서 활용될 것이지만, 그 중에서도 BFSI(Banking, Services,

Insurance) 분야의 유통 및 e-commerce 분야에서 활발하게 사용될 것.

<글로벌 챗봇시장 분야별 점유율, Business Wire, 2017>

<미국 내 챗봇 시장 분야별 예상 점유율, Grand view research, 2017>

- 헬스케어와 항공, 여행 등의 분야에서도 활용도가 높을 것으로 예상됨.

<2018-01 경영연구소 브리프>

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- 흥국증권 보고서에 따르면, 현재까지는 독보적인 챗봇 사업자는 글로벌 챗봇 시장 내

에 없는 상태이며 인공지능 등 기술 측면에서도 보완이 필요한 부분이 많음.

- 그러나, 딥러닝, 자연어처리, 빅데이터 등을 비롯 인공지능 기술이 발전할수록 챗봇

서비스의 품질 및 정확도는 더욱 향상될 것이며 향후 새로운 거대 플랫폼으로 발전

될 것.

연세대학교 일반대학원 경영학과 이주연

<2018-01 경영연구소 브리프>

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