어디까지 왔나요? AI 적용사례
AI 프로젝트는 대략 4년 전부터 접하기 시작한 것 같습니다. 이미 AI 스피커가 출시된 상태였고, 여러 형태의 디스플레이와 산업의 결합이 시작된 시점이었죠. 지난 4년 동안 지속적으로 AI는 IT업계 종사자뿐만 아니라 일반인들에게도 친숙한 아이템이 되었습니다. 시장에 음성인식 기능과 DUX, VUX설계는 물론 챗봇, AI스피커 등 관련 제품과 이를 취급하는 회사도 점차 많아지는 추세라 확실히 자리를 잡아가는 중이라는 것을 몸소 느낍니다. 기술력이 좋은 글로벌 대기업뿐만 아니라 스타트업이나 신생 기업에서 AI를 어떻게 적용하고 있는지 살펴보고, 어떤 기능과 UX를 각자의 서비스에 활용하면 좋을지 이번 글을 통해 찬찬히 확인해보시기 바랍니다.
대표 AI 케이스 스터디 5개
1. AI와 교육의 멋진 결합, 산타 토익
#교육 #토익 #오답 체크 #딥러닝
한 번쯤은 여러분도 오답노트라는 것 들어보셨죠? 토익 공부나 입시 준비를 할 때 한 번쯤 오답노트를 써보신 적 있으실 거예요. 자주 틀리는 부분을 오답 노트로 체크하여 올바르게 지식을 익히고 습득하는 과정은 필수입니다. 산타 토익은 딥러닝으로 틀릴 문제를 예측하고, 맞춤형 콘텐츠를 제공하여 트레이닝을 시킨다고 합니다. 1억 건 이상의 지속적으로 토익 데이터를 학습하여 모의고사 기출문제나 관련 강의를 제공합니다.
자주 틀리거나 평균적으로 학생들이 맞추기 어려운 문제를 집중적으로 제공하면 확실히 오답을 줄여 점수 향상에 도움이 될 듯한데요. 실제 서비스를 사용해 본 지인이 토익 점수가 향상되었다는 말을 들어 저도 사용해보려 합니다.
2. 여러분 얼굴에 맞는 화장 스킬을! AI가 추천해줍니다. 잼페이스
#AI객체인식 기술 #뷰튜버 #화장품 산업군
잼페이스는 쇼핑몰 지그재그처럼 MZ세대 특히 Z세대를 타겟으로 하는 젊은 서비스입니다. 서비스의 콘텐츠나 카피를 보면 Z세대에게 어필 가능한 느낌입니다. 휴대폰 단말의 카메라로 사용자의 얼굴을 촬영하면 페이스 매칭으로 본인과 유사한 뷰튜버를 추천해줍니다. AI 객체 인식 기술로 추천된 뷰튜버의 영상 콘텐츠 속 화장품 목록이 노출됩니다. 서비스 초기에는 없었던 네이버 쇼핑 연동 같은 커머스 기능이 추가되고 점차 서비스가 진화되고 있습니다.
3. AI에서 챗봇과 콜봇을 빼면 섭섭합니다
#고객 대응 CS #상담 #주문 배송
최근 챗봇 회사와 제품이 많아지고 있습니다. 챗봇 프로덕트의 장점이라면 CS, 고객 대응 기능은 어느 서비스에나 필요한 공통에 해당되는 점이죠. 그만큼 B2B 고객 대상이 많다는 이야기입니다. 예컨대 병원은 간단한 병원 방문 예약이나 문진표 서비스가 챗봇으로 대체 가능합니다. 쇼핑몰인 경우 주문과 배송상태를 확인하고 주문, 상품 취소가 가능하겠습니다. KML 같은 항공사에서도 챗봇 서비스로 티켓 취소와 재예약이 가능하죠.
챗봇의 메커니즘은 1차로 여러 사용 시나리오를 기획하고 개발되어 그야말로 짜인 대본 안에서 고객 대응이 이루어지는 것이죠. 단순 문의가 많기에 병원 스텝이나 쇼핑몰 운영 관리자 입장에서 반복적인 고객 대응 업무가 감소하니 자연스레 업무 만족도가 높아지겠죠? 다음 고도화된 단계로, Context(문맥)적 상황 즉 대화의 앞 뒤를 보아 사용자의 현 상황을 특정하고 구체화된 맞춤형 서비스를 제공하는 것입니다. 한 가지 팁을 드리자면 현 챗봇 프로덕트는 1차 단계로 개발된 서비스가 많습니다. 따라서 기본 시나리오 외 변수 발생 시 초기화되어 대화의 흐름이 끊기는 경우가 대다수입니다. Context를 읽어 대화의 흐름이 끊기지 않고, 이어질 수 있는지 확인하시어 프로덕트를 선택 및 구매하실 것을 권유드리겠습니다.
AI기반의 챗봇 서비스를 구매하신 후, 회사에서 제공하는 기본 탬플릿 외 자체적으로 회사 서비스에 맞게끔 챗봇을 빌드하는 과정이 필요합니다. 그러나 이런 과정은 일반 직원이 진행하기에 다소 어려워 회사에 IT인력이 있으면 좋습니다. 카카오I 서비스는 빌드하는 과정이 어렵다는 평이 많습니다. 위 단비 AI서비스는 이런 빌드 과정을 쉽게 익히도록 영상 가이드를 제공하고 있고, 기타 HCI와 UX와 연계한 콘텐츠 제공이 장점입니다.
기업 상담 기능은 서비스의 공통부분이라 모든 산업군에서 활용된다고 말씀드렸습니다. 그중 특히 병원 비즈니스와 관련하여 더 많은 사례가 존재한다는 느낌이 들었는데요. 진료 목적으로 집에서 챗봇으로 문진을 받는 것이죠. 대표적인 사례로 잔트(Gyant)와 아다 헬스(Ada health)가 있습니다. 병원은 처방 전 문진 상담이 필수입니다. 또한 시니어나 유아가 해당 서비스로 정기 점검하는 사용 신(scene)을 그려볼 수 있습니다. 그 외 경증의 우울증이나 정신 건강 관련하여 챗봇 서비스가 점차 보급되지 않을까요?
4. AI, VOICE ASSISTANT
#홈IOT #스마트 홈 #커넥티드카 #멀티태스킹
스마트폰 단말의 보이스 크롬을 활용하여 이야기해보신 적 있으신가요? 아이폰 사용자는 Siri, 삼성 폰 사용자는 빅스비를 통해 확인해보셨을 겁니다. 이 외에도 아마존 에코 스피커, 카카오 스피커 등 다양한 AI스피커나 네이버와 구글 음성인식 기능도 대표적인 AI 음성인식 서비스입니다. 공통 서비스 신을 그려보면 첫째로 홈 IOT의 간단 기능을 음성으로 제어하는 것입니다. 두 번째로는 운전 전 중 후에 음성으로 목적지를 설정하거나 각종 음성 명령을 내려 주행에 운전자의 주의 분산을 낮추는 사용 신이 있습니다. 그 밖에도 도보 중에 스마트폰으로 타이프를 직접 입력하여, 검색하는 과정 대신 음성 검색을 하는 신도 상상해볼 수 있겠습니다. 모두 음성 인터렉션은 핸즈프리를 가져와 멀티태스킹을 가능하게 하는 일입니다.
5. AI 가상 쇼핑은 여기서~!
#가상 피팅(Virtual Fitting #온라인 커머스 #리테일
라운즈는 딥러닝을 이용한 안경 가상 피팅을 통해 온라인 쇼핑을 할 수 있는 서비스입니다. 실제 안경점에 가지 않고서도 어플에서 다양한 안경을 접목해보는 거죠. 본인 얼굴에 어울리는지 아닌지 확인할 수 있습니다. 라운즈뿐만 아니라 나이키 핏(Nike-Fit)도 인공지능을 활용하여 정확한 운동화 사이즈를 측정해줍니다. 온라인 쇼핑은 실제 제품을 확인할 수 없기에 고객들은 오프라인 매장에 직접 방문한 후, 다시 가격이 비교적 저렴한 온라인 쇼핑으로 구매한다던가 했습니다. 또한 이런 단점을 상쇄하고자 라이브 커머스, 구매 리뷰 확인, 360도 제품 회전 기능 등을 제공하기도 합니다.
특히 글로벌 리테일 업계의 AI투자비용[1]이 2018년 20억 달러에서 2022년, 73억으로 증가했다고 합니다. 그중 고객의 감정을 읽는 부분에 대한 투자가 가장 많았고, 개인 맞춤형 서비스와 럭셔리한 브랜드 경험 가치 제공을 기대한다고 합니다.
그럼, 서비스에 어떻게 활용할까?
케이스 스터디를 통해 현재 적용 가능한 기능은 다음과 같습니다.
- (공통) 챗봇. 상담 기능, CS 응대
- (공통) 멀티태스킹을 가능하게 해요! AI 음성인식 기능
- 딥러닝, 맞춤형 콘텐츠 제공
- AI 감정 인식, AI객체인식 기능
공통적으로 세 가지 형태로 AI가 활용 가능합니다. 첫 번째 챗봇을 통해 상담과 CS 고객 대응을 하여 고객과 친밀감을 높이고, 직원들의 업무 효율성을 극대화합니다. 두 번째로 AI 엔진을 연동한 음성 인터렉션 기획을 고려할 수 있겠습니다. 그 밖에도 검색엔진이 별도로 있고 자체적으로 데이터를 학습하고 알고리즘을 분석 가능하다면 개인 맞춤형 콘텐츠를 제공 및 추천할 수 있습니다.
AI는 사용자가 지루하지 않게, 학습 능률을 높이는 방향으로 진화되어가는 외국어, 디지털, 유아 교육 서비스 등에 접목될 수 있습니다. 커머스 분야에서는 구매자에게 실체에 가까운 제품을 시뮬레이션하게 하고, 고객 감정을 읽어 이전보다 개선된 고객 경험을 제공합니다. 개인적으로 의료 서비스에서 AI활용이 가장 기대되는데요. 복잡한 병원의 대면 서비스 과정을 대폭 줄이고, 사용자 편의성을 높여 노약자와 장애인은 가정에서 쉽게 검진을 받게 할 수 있습니다. 또한 암을 조기에 발견하여 암으로 인한 사망률을 최소화할 수도 있습니다.
WRAP-UP
AI를 활용한 챗봇 서비스가 아님에도 AI 키워드를 넣어 AI 챗봇 서비스로 과대광고하는 경우도 많습니다. 그래서 실제 프로젝트에 투입되었을 때, AI의 진위성을 파악할 수 있는 것 같습니다. 또 한편으로는 그만큼 AI가 팔린다는 증거가 아닐까 싶습니다. 현재 상용화된 AI서비스는 간단한 주문 예약, 날씨 데이터에 맞춰 음원 소스 제공 같은 간단한 기능만 제공되는 상태입니다. 문맥을 읽을 수 있는 기능이 더욱더 고도화되고, 다양한 사용 시나리오의 변수를 학습한 상태의 개발이 서비스의 고도화를 앞당긴다고 이해하시면 좋습니다.
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