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최규호

[최규호의 Hotel IT] 커피로 풀어보는 인공지능(Artificial Intelligence)

실무자 관점의 4단계 접근
필자는 실무자다. 실무자로서 구체적이고 실효성 있는 신기술 도입 방안을 도출해 빠른 시간 내에 호텔분야 신기술 적용 안정화를 이뤄내고자 한다. 뜬구름 같은 이야기로 미래를 논하는 전문가들은 대학교와 외부 기관에 많기 때문에 검색만 하면 쉽게 미래를 파악할 수 있으나 지금 적합한 것이 어떤 것인지에 대해서는 필자를 포함한 실무자들의 몫인 것이 사실이다. 인공지능(AI)의 호텔 적용도 또한 실무적으로 검토중이며, 이를 위한 기술 적용현황 및 시장 조사를 진행 중이다. ‘인공지능에 대한 물음과 고민에 대해 실무자의 관점에서 어떻게 설명해볼까?’를 고민하면서 4단계의 접근방식을 통해 우리가 검토 중인 인공지능 기술에 대해 논해보기로 했다.


1단계 커피로 풀어보는 인공지능(적용편), 2단계 실무자가 꼭 알아야하는 인공지능의 모든 것(이론편), 3단계 실제 인공지능 서비스 적용 성공사례 분석(실습편), 4단계 호텔 분야 인공지능의 미래와 발전 방향(뜬 구름)으로 나눠본다. 인공지능에 대해 깊이 파고드는 경험, 확인된 적용방법을 통해 가능성을 인식하고 명확한 기술에 대한 이론적 배경을 가지며 실제 성공사례를 통해 실무 적용의 동기부여를 갖고 마지막으로 뜬구름 같은 어렴풋한 미래를 조망하는 4회에 걸친 경험을 필자는 시작해보고자 한다.


커피는 라면과 같다.
필자는 커피 애호가다. 마니아라고도 칭할 수 있는데, 커피 관련 이론적 학습을 토대로 몇 가지 자격증을 보유하며 취미를 정형화시키고 있다. 필자가 커피를 설명할 때 항상 하는 말이 있다. ‘커피는 라면과 같다. 일정한 양의 커피를 일정한 굵기로 갈아서 일정한 물에 내리면, 맛이 나는 기호음료’가 커피다. 여기서 중요한 것은 ‘일정한’ 이라는 규격화된 추출방식(레시피)이다.


일정하게 규격화된 커피 추출방식을 통해 누구나 균형 잡힌 커피의 맛을 느낄 수 있을 만큼 발전한 요리법이라는 것이다. 인공지능도 마찬가지다. 실제 현장에서 적용되는 인공지능 기술들은 정해진 기업의 솔루션을 바탕으로 일반화된 적용방법론을 통해 짧은 시간 내에 현장업무 적용이 가능하다. 인공지능 기술에 대해 깊은 이해가 없어도 마치 자동차를 운전하듯 편하게 실무 담당자가 활용 가능하다는 것이 현재 인공지능 적용사례에서 나타나고 있다. 인공지능 산업의 구조와 각 부문별 역할 담당자(Player)들을 커피에 대비해 살펴보면서 간단하면서도 쉬운 이해의 계기를 제공하고자 한다.


인공지능과 커피 산업의 유사성


커피의 유통구조는 ‘원산지(농부) → 로스터리(로스팅) → 커피전문점(블랜딩) → 소비자(Enjoy)’로 크게 나눠 볼 수 있다. 원산지의 농부가 커피를 재배 및 수확하면 이를 각국의 정부와 기업이 수출해 로스터리에게 전달한다. 로스터리는 전달 받은 생두(Green Beans) 중 좋은것만 선별해 커피 추출방식에 알맞은 원두로 로스팅한다. 로스터리가 높은 열로 생두를 볶아 만든 커피(Roasted Coffee)는 커피전문점에 판매돼 에스프레소, 아메리카노, 카페라떼, 드립커피 등 다양한 커피음료로 추출 및 혼합한다. 소비자의 기호에 알맞게 제조된 커피음료는 소비자에게 전달해 하루의 일상을 시작하게 하고, 점심식사 이후의 노곤함을 이기게 하는 활력소를 준다.


인공지능도 이와 유사한 유통구조를 가진다. ‘인공지능 플랫폼(경험축적) → 허브사(통합제공) → 호텔 및 기업(블렌딩) → 소비자(Enjoy)’로 크게 구분할 수 있는데, 거대 IT기업들이 수십 년간의 경험 축적을 통해 각각의 특징을 가진 인공지능 플랫폼을 제공하면 이를 허브사(Hub Company)가 통합 중계 플랫폼을 구축해 각 호텔 및 기업에게 제공한다. 각 호텔 및 기업들은 허브사의 컨설팅이나 가이드에 맞춰 인공지능 플랫폼을 섞어서, 즉 블렌딩을 통해 원하는 인공지능 업무와 서비스를 커스터마이징(최적화)하고 이를 소비자에게 전달한다.


소비자들은 인공지능으로 변화된 서비스와 새로운 기능들을 사용하며 더욱 편리하고 즐거운 경험을 누릴 수 있다. 여기서 짚고 가야할 것이 있는데, 필자는 인공지능 플랫폼을 직접 개발한다는 소수의 기업이 추구하는 최신의 유행을 설명하지 않았다. AI-as-a-Service, 즉 인공지능을 직접 구축하는 것이 아니라 서비스처럼 필요한 만큼만 사용하는 대중적이고 효율적인 방법을 설명했다. 그 이유를 이어지는 글을 통해 설명하겠다.


커피 원산지≒인공지능 플랫폼
콜롬비아, 브라질, 에티오피아, 탄자니아, 인도네시아, 베트남 등 커피의 유명 원산지들은 우리가 많이 들어 익숙하다. 유명 원산지라는 것은 많은 생산량과 좋은 맛을 가진 생두(Green Beans)를 생산한다는 의미다. 커피가 17세기 말 네덜란드 식민지 인도네시아 자바섬에서 대량 인공재배가 가능해진 이후 전 세계적으로 대규모 커피 경작지가 출현했고, 유명 원산지들에서 오랜 시간동안 맛과 품질이 검증된 커피 생두가 매우 저렴한 가격에 공급돼 왔다.



커피 원산지에서 수출을 기다리며 적재돼 있는 녹색의 생두들, 커피의 원료(Raw Materials), 아직은 의미가 없지만 로스팅 가공을 통해 향과 맛을 찾아 커피로 완성되는 재료, 바로 인공지능 플랫폼에 적재돼 있는 수천 억 개의 데이터들과 유사하다. 데이터는 의미가 없지만 이를 연산처리 해 우리가 원하는 결과를 도출한다면 그때부터 가치가 발생한다. 수십 년간의 데이터를 축적하고 이를 연산처리할 인프라를 종량제 또는 정액제 방식으로 제공하는 인공지능 플랫폼, 그리고 새롭게 추가되는 경험들을 다시 데이터로 가공 후 축적해 더 높은 정교성과 정합성으로 매 초, 매 분 발전하는 대표적인 인공지능 플랫폼들은 우리가 가장 많이 듣고 익숙한 이름들이다. IBM 왓슨, 마이크로소프트 루이스, 아마존 렉스, 구글의 4개 플랫폼이 가장 많은 데이터와 정교한 적용방법론을 제공하며 가장 많은 활용 사례들을 갖고 있다.


필자는 인공지능 플랫폼을 직접 개발한다고 하는 것에 대해 커피를 한국에서 직접 생산하겠다는 말과 같다고 본다. 커피 벨트, 적도 기준 북위 25도 남위 25도 사이, 해발 1000m 이상의 고산지대로 1년 내내 15~25도를 유지하는 습한 지역에서만 자라는 커피를 제주도와 지리산에서 재배한다는 것은 많은 투자와 연구가 있어야 가능하다. 성공한다고 해도 한국에서 커피를 생산하는 것이 뭐가 좋은가? 커피는 미국 뉴욕상품거래소(NYBOT) 2월 7일 종가 기준 1파운드(약 454g)당 1.228달러, 원화로 1340원에 거래하고 있다. 이보다 비싸면 경쟁력이 낮아 국제거래를 할 수가 없고, 희소성과 특이점을 찾는 소수의 고객을 대상으로만 판매가 가능하다.


대중성이 떨어진다는 것이다. 이전부터 인프라를 구축 및 운영해 종량제 또는 정액제 서비스로 제공이 가능한 인공지능 플랫폼에 비해 갓 시작한 자체 개발 및 구축된 영세 설비가 어떻게 경쟁력을 가지겠는가? 글로벌 인공지능 플랫폼과 비슷한 수준으로 발전하기 위해 필요한 물리적인 시간과 경험은 어떻게 해결할 것인가? 그 기간 동안 글로벌 인공지능 인프라는 더 빠르게 발전하지 않을까? 자체 구축해 원천 기술을 갖는다는 것은 국가적으로 장려할 만한 좋은 일이지만 만드는 중이며, 성숙이 필요한 자체 인공지능 설비를 당장 실무와 고객 대면업무에 적용해야 하는 우리 호텔 담당자들이 굳이 활용해야 할필요는 없다고 생각한다. 가장 많이 활용되고 익숙한 글로벌 인공지능 플랫폼은 각각 어떤 특성을 가지고 있는지 국내 허브사의 평가와 커피에 비유한 예시를 바탕으로 이해를 돕도록 하겠다.


인공지능 플랫폼의 조건


당장 활용 가능한 인공지능 플랫폼은 관련된 전체 분야의 기능들이 하나의 플랫폼에서 제공돼야 한다. 자연어 처리(NLP), 대화, 음성, 이미지, 글자 인식, 머신러닝, 딥러닝, 언어변환, 보안, 대규모 컴퓨팅 인프라, 고성능 검색, 대단위 데이터 베이스, 인터페이스 지원의 기능들을 위한 기술 구현 및 일체화를 통한 플랫폼을 구축하고 이를 종량제 또는 정액제 서비스 형태로 제공해야 한다. 인공지능을 적용하는 업무는 증가할 것이고 그 적용 범위는 확장될 것이며, 고객 접점 전방위적으로 인공지능이 수행하는 역할이 확대될 것이기 때문에,이를 대비할 수 있고 지원가능한 인공지능 플랫폼을 선택해야 실패 확률을 줄일 수 있다. 각 분야 별 기술에 대한 자세한 설명은 다음 회에서 다루기로 하겠다.



IBM 왓슨: 콜롬비아 수프리모
2006년부터 시작된 가장 오래된 인공지능 플랫폼이다. 가장 많은 분야에 적용돼 있고 가장 높은 만족도와 가장 많은 데이터베이스를 보유했으며, 인공지능 기술의 활용을 위한 전체 요소를 최초로 정의하고 구축한 플랫폼이다. IBM 왓슨은 최근에 의료(길병원), 금융(현대카드), 교육(교원), 쇼핑(아모레퍼시픽, 롯데)에 이르는 국내 주요 산업의 강자들과 협력해 인공지능이 적용된 특별한 서비스와 기능 제공에 성공했다. 커피로 치자면 가장 대중적인 사랑을 받는 콜롬비아 수프리모라고 할 수 있겠다. 고소한 땅콩을 연상시키는 너티(Nutty)한 센트(Scent : 코로 맡는 향)와 아로마(Aroma : 목넘김을 통해 체내에서 느끼는 향)가 탁월하고 부드러운 목넘김과 조화로운 맛의 균형미가 돋보이는 커피로 가장 높은 가격에 거래되는 커피다. 물론 결과물과 실제 구축관련자들의 이야기를 종합하면 모든 프로젝트가 다 성공적 결과를 가져오고 있는 것은 아니다. 다만 로스팅 혹은 굵기조절 등의 실패에 비견될 만하다.



마이크로소프트 루이스: 브라질 산토스
가장 많은 기능을 제공하며 IBM 왓슨과 유사한 성과를 나타내는 인공지능 플랫폼이다. 비주얼 인식 및 분석에 있어 가장 높은 성능을 보이는데 영상, 사진 분석을 통해 한 사람의 쇼핑몰 내 동선 및 행동 추적, 인종에 따른 구분, 표정에 따른 심리분석의 기능도 제공 가능하다. IBM 왓슨에 비해 거의 절반의 가격으로 활용이 가능하면서도 유사한 분석 및 학습 성능을 나타내지만 의료, 금융 등 전문성이 필요한 분야에서 적용사례가 부족하고, 각 기능 간의 유기적 활용이 원활하지 않아 루이스 플랫폼 전문가의 도움이 필요하다는 단점이 있다.


표준화가 쉬운 일반 업무 적용 시 큰돈을 투자하지 않고도 원하는 성과를 얻는 데에 필수적이라는 평가를 받는 좋은 플랫폼이다. 커피로 치면 에스프레소 블렌딩에서 꼭 필요한 브라질 산토스라 할 수 있겠다. 전 세계에서 가장 많이 생산하며 특징은 부족하지만 아라비카 커피의 기본적인 맛과 풍미는 갖고 있으며, 다른 커피 원두와 블렌딩 할 때 다른 커피 원두의 맛과 향을 상승시키는 한식의 쌀밥과 같은 필수적인 원두다. 다른 아라비카 커피에 비해 낮은 가격에 거래되지만 거래량에 있어서는 가장 높은 부동의 커피 1위다.




아마존 렉스: 과테말라 안티구아
아마존의 방대한 상품 데이터베이스를 바탕으로 커머스에서 가장 뛰어난 분석과 학습능력을 나타내는 인공지능 플랫폼이다. 아마존 자체 음성인식 스피커인 알렉사와 에코를 통해 매일 전 세계 소비자들의 구매 의향을 파악하고 구매 성향을 분석하며, 음성으로 개인화 상품 추천까지 가능할 만큼 상품유통과 거래에 있어서 탁월한 성능을 나타낸다. 한국어를 지원하지 않아 국내 기업이 활용하기에는 한계가 있으나 일반 공산품, 여행 상품, 식료품, 레스토랑 음식에 이르기까지 대부분의 상품에 대한 데이터와 분석 및 학습능력을 갖추고 있어 미래의 활용도가 기대되는 플랫폼이다. 커피로 치면 화산지대에서 재배해 스모크(Smoke)한 특징인 과테말라 안티구아라고 할 수 있겠다. 화산재 토양이 주는 풍부한 천연 질소비료를 바탕으로 세계에서 가장 독특한 풍미를 갖게 됐고 커피 시장에서 중요한 지분을 가지는 주요 아라비카 커피로 인정받고 있다.




구글 인공지능 플랫폼: 베트남 아라비카
구글은 인공지능 플랫폼의 모든 조건들을 내재화해 갖고 있다. 그러나 일부 서비스를 제외하면 상용 플랫폼화가 돼 있지 않고 각각의 요소들이 오픈소스로 공개, 무료버전으로 다양한 분야에 적용돼 있다. 안드로이드 OS를 기반으로 하는 전 세계 스마트폰 85%와 크롬, 구글 어시트턴트가 내장된 음성인식 스피커들을 통해 수집되는 다양한 데이터와 경험들이 축적돼 가장 빠르게 상용화가 되고 있는 인공지능 플랫폼이다.


특히 구글의 자연어 처리(NLP) 기술은 단연 독보적으로 지구상의 119개 언어를 알아듣고, 말하며, 글로 쓸 수 있다. 자연어 처리(NLP)만큼은 구글 음성인식 기술을 대부분 활용하는 이유이기도 하다.(참고로 한국의 IBM 왓슨 파트너사도 한국어 인식기능을 구글을 활용해 제공하고 있다) 하지만 발전의 속도가 빠른 것이지 업무에 적용할 수 있을 만큼 유기적으로 인공지능 기술요소가 결합된 플랫폼을 자체적으로 제공하고 있지는 못한다. 만약 구글의 텐서플로 기반으로 인공지능 플랫폼을 만들었다고 말하는 벤처기업이 있다면 구글이 경험과 데이터 수집을 위해 무료로 공개한 기술요소를 바탕으로 자체 개발해 이제 시작하는 단계라는 의미다.


그러나 몇 년 내 구글이 정식 인공지능 플랫폼을 출시해 IBM, 마이크로소프트와 동일한 방식의 AI-as-a-Service를 출시할 것으로 시장은 기대하고 있다. 커피로 치면 급부상 중인 베트남 아라비카 커피라고 할 수 있겠다. 베트남은 전 세계 2위의 커피 생산국이지만 고급 커피인 아라비카가 아닌 카페인이 많고 쓴맛이 강한 로부스타 커피의 생산이 95%다. 한국을 포함한 세계 인스턴트 커피의 원료 공급 1위 국가로 고급 커피 유행의 세계적 트렌드에 맞춰 아라비카 커피의 생산을 늘리는 추세다. 베트남 북부지방 고산지대에서 생산되는 아라비카 커피의 맛과 향이 인정받으면서 수출이 확대되는 추세며, 정부와 글로벌 기업의 협동으로 세계 시장에 적극적으로 진출 중이다.




로스터리≒허브사(Hub Company)

‘허브(Hub)는 특정 활동 또는 장소의 중심지라는 의미로 모든 정보와 이동이 집중되는 하나의 지점을 말한다. 인공지능산업에서 허브사(Hub Company)라는 것은 인공지능 플랫폼 활용을 위한 모든 트래픽을 중계하고 감독해 원활한 업무와 정보의 흐름을 담당하는 기업이다. 앞서서 우리가 살펴본 것처럼 인공지능 플랫폼들은 각기 특성이 다르며 효과적인 활용 분야도 다르다. 허브사는 모든 인공지능 플랫폼을 연동해 하나의 환경에서 운용할 수 있는 기반을 제공한다. 


이를 통해 기업은 업무와 목적에 알맞은 인공지능 플랫폼을 선정하고 이를 블렌딩해 실무 적용을 위한 인공지능 활용체계를 만들게 된다. 인공지능 플랫폼 연동과 통합 운용 환경을 제공하는 것이 허브사의 역할이다. IT 강국이며 기술의 자국화, 또는 자사화를 선호하는 한국의 특성으로 인해 인공지능 플랫폼을 자체 개발 및 구축하는 유행이 번지고 있으나 인공지능 기술의 원조인 미국은 AI-as-a-Service를 주창하는 각 산업분야 별 전문 인공지능 허브사가 각광받고 있다.


‘직접 구축하는 것 보다 그냥 사는 게 쉽다. 하지만 필요한 만큼만 빌려서 쓰는 것은 더욱 쉽다’ 라는 2002년 클라우드 서비스 출시 이후 확인된 사실은 인공지능 분야에서도 동일하게 적용되고 있는 것이다. 허브사는 각기 다른 인공지능 인프라 운용 환경을 하나의 인터페이스로 통합하고 나아가 기업의 업무와 목적에 알맞도록 인공지능 인프라를 최적화 구성해 준다. 이는 기업이 소수의 운영인력 만으로 발전하는 인공지능 기술을 활용할 수 있다는 의미이며, 큰 투자 없이 인공지능을 통해 더 나은 고객 서비스와 업무효율화를 지속적으로 발전시킬 수 있다는 것이다. 커피에서도 허브사가 존재한다. 로스터리, 즉 로스팅 공장인데 각 원산지별 커피의 특성을 잘 알고 있으며, 최적의 맛을 내도록 각기 다른 방식으로 커피를 로스팅한 후 커피 전문점에 제공하는 것이다. 


로스터리는 원산지에서 공급된 커피를 선별해 결점두(곰팡이, 깨진것, 벌레먹은 것 등)를 제거하고 양질의 커피 생두만을 볶아 공급해야 한다. 원산지별 커피의 특성을 잘알고 선별을 통해 품질을 보장하는 것, 이를 통해 커피 전문점이 마음 편히 커피를 추출 및 제조하는 것에만 집중하도록 지원하는 것이 로스터리의 역할이다. 허브사가 없다면 인공지능을 활용하고자 하는 일반 기업이던 커피를 추출 및 제조해 판매하는 전문점이던 원재료가 부실해서 본래 사업과 업무에 집중하지 못한다. 허브사의 가이드와 컨설팅, 그리고 관리, 감독이 높은 성과달성의 근간이 되는 것이다. 물론 기업은 허브사의 이러한 노력을 간단하게 종량제 또는 정액제로 활용하면 된다. 생각해보자. 작은 카페에서 로스팅과 블렌딩, 그리고 커피 추출 및 제조까지 다 한다면 정말 맛이 있을지, 그리고 경쟁력 있는 가격의 커피 제공이 가능할지를. 개인적으로는 로스터리 카페라는 간판을 ‘많은 시설투자를 하면서 굳이 고생을 사서하는, 낮은 생산성의, 높은 자부심을 가진 커피 애호가’라고 생각한다.


호텔 및 기업≒커피 전문점

로스터리가 공급한 잘 로스팅된 커피를 음료로 추출 및 제조해 고객에게 판매하는 커피전문점. 커피전문점의 특징적인 맛은 블렌딩을 통해 실현되는데 로스터리로부터 공급받은 원두를 자신만의 비율로 섞어 독창적인 맛을 내는 커피 전문점들이 많다. 스타벅스, 커피빈, 이디야커피, 빽다방 등 우리에게 익숙한 체 인형 커피전문점들도 블렌딩을 통해 그 맛을 균일하게 실현한다. 커피매장 직원이 커피를 갈아서 정해진 기계와 방식으로 추출하기만 하면 그 맛을 언제 어디서나 유지하도록 균일한 품질의 블렌딩 기반을 로스터리를 통해 확보하는 것이다. 인공지능 분야도 마찬가지다. 카드사의 경우를 살펴보자. 카드정보안내, 카드분실신고, 카드이용내역조회 등 간단하지만 전화상담의 대부분을 차지하는 단순 상담업무. 이를 자동화하기 위해 카드사가 상호 대화형 인공지능 채팅 및 음성대화 상담서비스를 제공하고자 한다면 어떻게 구축해야 할까? 답은 적용사례가 많은 인공지능 플랫폼들을 조합해 기업의 목적에 알맞게 블렌딩해서 구현하는 것이다.


그러나 ‘IT 개발 인력을 선발하고 이들을 통해 자체 솔루션을 만든다’라고 생각했다면 그 사람은 최상위 대기업이거나 게임회사, 스타트업 등 개발전문 기업의 담당자일 것이다. 인력 선발과 투입은 결국 돈 문제고 돈과 시간이 보장되면 결과물은 나올 것이다. 그러나 그 결과물을 고객이 좋아하도록 만드는 것에는 물리적인 경험과 시간이 필요한데, 이는 자체 인공지능 솔루션 개발이 완료된 이후 인공지능의 학습을 감독하고 가르치는 전문 인력을 통해 가능한 것이다. 


인공지능은 솔루션 개발이 문제가 아니라 지속적인 학습이 중요하다. 그러나 자체적인 학습체계로 인공지능 서비스의 품질을 개선시킬 전문인력이 한국에 많지 않다. 2017년 3월 기준 인공지능으로 박사학위를 받는 사람은 1년에 30명 배출되고 있다. 전문인력이 부족한 것도 사실이지만 갓 대학을 졸업한 이론적으로 뛰어난 재원이라 하더라도 실무 경험이 부족해 빠른 시간에 현장 최적화 해내기가 어려운 것이 현실이다. 그러나 허브사가 추천하는 인공지능 플랫폼과 활용체계를 호텔 및 기업이 도입하면 짧은 시간 내에 실무 적용이 가능하다. 현장 최적화 경험이 많은 허브사의 체계와 가이드를 통해 이미 잘 만들어진 인공지능 플랫폼을 호텔 및 기업이 블렌딩해 필요한 사항을 학습시키고 운용한다면 빠른 시간 내에 적용이 가능하다. 인공지능 플랫폼의 블렌딩과 활용에만 역량을 집중하면 되는 방법이 이미 우리 주변에 있다는 의미다. 실제로 국내 항공사, 카드사, 보험사, 쇼핑몰등이 2~3개월 내에 1차 목표인 단순 상담업무 자동화를 실현했다.


적용사례: 챗봇


국내 카드사는 단순 상담업무를 줄이고 기존 상담인력을 더 가치 있는 업무로 전환 시키기 위해 챗봇을 활용한 상담자동화를 구현했다. 카드정보안내, 카드분실신고, 카드이용내역조회 등 간단하지만 전화상담의 대부분을 차지하는 단순 상담업무가 전체 업무 중 60%를 차지해 전화 상담 지연의 가장 큰 원인이자 인건비 지출의 가장 큰 요인이었다. 단순 상담업무 25종을 순차적으로 인공지능을 통해 상호대화형 채팅으로 자동화하는 것을 목표로 프로젝트가 추진됐고, IBM 왓슨과 마이크로소프트 루이스의 글로벌 파트너사이자 컨설팅 기업인 국내 허브사를 활용해 챗봇 상담 서비스를 출시했다. 챗봇은 2가지 인격이 부여돼 하나는 모범생 같은 직장인 스타일의 남성, 다른 하나는 화사하고 재치 넘치는 캐주얼한 여성으로 설정됐다. 


카드사 홈페이지와 모바일 어플리케이션, 카카오톡, 페이스북메신저 등의 대표적인 국내외 인스턴트 메시징 서비스를 적용해 고객과의 접촉점을 대폭 강화했고, 언제나 모바일과 PC로 인공지능 챗봇과 상담을 진행할 수 있도록 구현했다. 고객 질문을 일정횟수 이상 파악하지 못하면 자동으로 인간 상담사에게 바로 상담정보와 내용을 이관해 끊어지지 않는 상담을 진행시키는 상거래 서비스에 적용되고 있다. 단 3개월 만에 대화 인식률 70%를 이뤄내며 국내외적으로 성공적이라는 평가를 받았다. 필자의 확인 결과 이 카드사는 IBM의 연간 최대행사인 2018년 3월 라스베가스에서 열리는 Think에서 사례발표가 이뤄질 예정이다.


인공지능도 라면과 같이 간단하다.

비전문가가 간단하게 조리해 맛있는 음식을 먹을 수 있도록 항상 준비된 필수품, 라면. 우리는 라면을 조리할 때 큰 고민을 하지 않는다. 물을 많이 넣어서 맛이 밍숭밍숭해지면 부담 없이 다시 라면을 끓여서 물을 제대로 맞추고 조리하면 된다. 커피도 이와 같아서 물의 온도를 잘못 맞추거나 물의 양을 잘못 조절해서 원하는 맛을 살리지 못할 수도 있다. 그러면 우리는 다시 커피를 추출해 원하던 커피를 얻으면 된다.


인공지능도 이처럼 여러 번의 시행착오를 부담 없이 수행할 수 있어야 빠르게 실무 적용이 가능하다. 인공지능의 기술요소들을 하나의 플랫폼에서 유기적으로 활용하도록 제공하는 인공지능 플랫폼과 기업들. IBM 왓슨, 마이크로소프트 루이스, 아마존 렉스, 구글은 호텔 및 기업이 막연히 걱정하는 인공지능 기술의 활용에 대한 장벽을 이미 제거하고 서비스의 형태로 편하게 임대해 사용하도록 지원하고 있다. 우리는 하나의 플랫폼에만 종속되는 것이 아니라 허브사를 통해 여러 플랫폼을 복합 활용할 수 있는 통합 운용 환경과 활용 가이드를 제공받고 이를 바탕으로 플랫폼들을 블렌딩해 해당 업무에 적용, 목적을 달성할 수 있다.


기술에 대한 막연한 두려움과 과잉 투자를 막는 좋은 방법이다. AI-as-a-Service는 좋은 허브사를 통해 우리 스스로 블렌딩해 플랫폼을 사용할 수 있을 때 가능하다. 종량제 또는 월정액으로 설비투자 없이 적은 인력으로 충분히 인공지능 기술의 업무적용과 활용하는 방법이 시장에서 확인되고 있다. 이미 인공지능 산업은 각 단계별 플레이어들의 역할이 정해졌고, 이 기술의 보편화는 생각보다 어렵지 않고 너무 간단한 방법을 통해 가속화 될 것으로 예상한다.


 

최규호
앰배서더 호텔그룹 의종네트웍스 팀장







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