[인벤게임컨퍼런스(IGC) 발표자 소개] 미탭스플러스, 인모비 코리아 대표이사를 역임, 이후 구글 아시아 지역 마케팅을 총괄했으며 카이스트 바이오 및 뇌 공학과 석사를 이수, 현재는 인공지능 스타트업 마인드셋에서 대표로 재임 중이다.
지난 1월 조지아 공대 컴퓨터 공학 교수 고엘은 지난해 대학원생들과 함께 4만여 개의 질문에 답변할 수 있는 ‘질 왓슨(Jill Watson)’이라는 인공지능 조교를 만들어 현직 조교들 사이에 투입했다.
인공지능 조교는 현직 조교들과 함께 온라인 강의를 통해 쏟아지는 학생들의 질문에 대한 답변을 처리해나갔고, 학생들은 질문에 대한 답변을 해주는 과정에서 인공지능 조교가 숨어 있다고 고엘 교수가 발표하기 전까지는 눈치채지 못했다.
이처럼 질문에 대한 응대도 사람 대신 인공지능이 답변하는 시대가 현실화되고 있다. 이와 관련해서 마인드셋 김승연 대표는 6일 진행된 IGC 첫 째날 행사에서 '인공지능 플랫폼을 이용한 게임의 고객응대'라는 주제로 연단에 섰다.
■ 강연주제: 인공지능 플랫폼을 이용한 게임의 고객응대
⊙ 인공지능의 종류와 고객 응대 인공지능
■ 직접적인 인공지능 : 알파고가 바둑을 두기 위해 개발된 것처럼 명확한 목적을 가진 일차적인 인공지능 기술
■ 범용적 인공지능 : 사람처럼 이야기할 수 있는 인공지능
■ 슈퍼 인공지능 : 인간이 풀 수 없는 영역을 풀어내는 인공지능(ex : 목성에 가려면 어떻게 가야 하는지, 기후변화를 풀어내는 인공지능 등)
이 중, 마인드셋은 직접적인 인공지능에 속하는 고객 응대에 집중하기로 했다. 고객 문의 대부분이 상품에 만족해서 오는 게 아니라 문제, 불편함, 추가적인 정보가 있어야 하는 경우가 많다. 이 정보를 잘 처리하고 게임에 반영해서 개선하는 것이 중요하다고 생각하며, 게임이 글로벌로 진출하면서 일본어, 중국어 등. 다른 언어로 동시다발적으로 문의가 오는데 이런 것을 해결해야 한다.
⊙ 마인드봇의 목표
마인드셋에서는 고객 대응 인공지능 프로그램 '마인드봇'을 개발할 때 세 가지 목표를 가지고 개발을 시작했다. 우선 첫 번째로 위챗, 라인, 페이스북 메신저 등을 이용해서 사람이 상대하는 전반적인 고객 응대의 숫자를 낮춰보자.
두 번째로 24시간 동안 응대 가능하도록 하자. 보통 사람이 일하는 것은 8시간이다. 하지만 게임은 24시간 돌아가기 때문에, 사람이 근무하지 않는 시간대에도 게임에서는 여러 가지 이슈가 발생한다. 이 때문에 CS 응대는 3교대로 나눠서 하는데 이런 것을 해결하자.
세 번째는 어떤 문의가 왔을 때 사람이 처리해야 할지, 아니면 인공지능이 처리할지 구분하자. 예를 든다면 고객이 새벽 2시에 결제를 했는데 처리가 안된다. 그럴 땐 이메일을 어디에 보낼지 물어본다면 누가 처리할지 구분해보자.
대부분 2~3가지 질문이 50% 이상의 비중을 차지하는 경우가 많다. 대표적인 예로 로그인 계정을 잊어버렸다는 문의가 오거나, 결제와 관련된 것이 있다. 처음 인공지능 플랫폼을 만들 때, 중요하게 생각한 것이 50% 정도의 문제를 인공지능이 해결하고, 나머지는 사람에게 연결할 수 있도록 하자. 이 두 가지를 기본으로 만들어 플랫폼이 학습할 수 있도록 디자인했다.
여러 가지 질문과 답의 담긴 데이터를 플랫폼에 넣어서 8가지의 질문 답변으로 분류. 새로운 질문이 왔을 때 8가지 목록에 해당한다면 플랫폼이 대답하고, 해당이 안 되면 사람에게 연결하는 방식이다.
고객 응대는 감정적인 부분이 많은데 이런 것을 이해하고 잘 처리해야 한다. 예를 들어 화가 나 있는 상태의 고객 상담을 필요로 하는 곳의 전화번호 뒷자리가 8888이면 화가 난 고객이 연결된 전화번호는 인공지능이 8889로 변환해서 상담원이 '이 고객은 현재 화가 나 있는 사람이구나!' 해서 상담 시작 전에 바로 알 수 있도록 고객 응대 품질을 높이는 것이 목표다.
⊙ 마인드봇 프로그램 시연
인공지능 핵심은 중구난방의 데이터를 가지고 있는 것을 플랫폼이 잘 쓸 수 있게 정리하는 것이다. 새로운 질문이 왔을 때 어떻게 1차 대응을 할지와 라인이나 페이스북 같은 메시지로 동시 다발적으로 서비스 해야 한다.
질문들이 왔을 때 어떤 키워드가 나오는지 연결 고리 어떤 단어들이 많이 쓰이는지 고객의 반응들이 와서 서비스하고 고객들이 민감하게 생각하는 것들이 무엇인지. 계정들이 어느 국가에서 생기는지 여러 가지 데이터를 가지고 다음에 고객 응대를 처리하는 것이 아니라 업데이트에 대한 좋은 피드백을 받을 수 있는 것으로 생각한다며 마인드셋 김승연 대표의 강연을 마무리 지었다.
이어서 마인드셋 김종우 개발자가 나와 인공지능 플랫폼의 시연이 이어졌다. 첫 번째로 개발중인 강남구청 페이스북 메신저에서 문의사항을 넣을 경우, 구동되는 챗봇이 질문의 정확성을 분석해 3가지 키워드를 보여주고, 사용자가 키워드를 고르면 답변을 보여주는 방식이다.
라인에서 구동되는 인공지능 플랫폼 시연에서는 일본어로 질문, 답변하는 모습을 보여줬으며, 어떤 형식으로 질문해야될 지 모를 경우, 가이드 형식으로 안내해줄 수 있다고 밝히며 강연을 마무리 지었다.
■ 질의응답
Q. 은어 같은 경우도 데이터에 넣으면 응답이 가능하다고 했는데, 유저들이 사용하는 전용 언어나 오탈자가 포함되어 있는 경우도 인식할 수 있는지?
인식할 수 있다. 이런 로직은 욕에도 반응한다. 이럴 경우, 감정처리의 기복을 알 수 있는데 좀 더 친절하게 응대 하거나 답변 수위도 조절할 수 있다.
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