강연안내
일 시 2018. 08. 22.(수) 10:30 ~ 14:30
장 소 소프트웨어정책연구소 대회의실 (판교글로벌R&D센터)
주 제 인공지능 기반의 챗봇 기술개발과 시장동향
발 제 자 장정훈(와이즈넛 이사)
  • 인공지능에 대한 높은 기대에 관해 넓은 산업 범위에서 인공지능 기술을 활용하고 있으나 일부 과장된 측면이 있음
    • 현재 인공지능 기술을 활용한 챗봇(Chat-bot)은 실생활에 활용되기에는 범용성에 약점이 있으며, 이는 사용자가 챗봇에게 요구하는 기능이 불특정하기 때문임
  • 챗봇의 주요 요소인 대화는‘비목적성’과‘목적성’으로 구분될 수 있으며 종류에 따라 챗봇 구현의 핵심 기술이 다르기 때문에, 차이를 분명히 이해하여 기술을 도입하는 것이 중요
    • 비목적성 대화는 특정한 목적이 없는 질의의 맥락을 이해하고 이에 따른 대응이 필요하여 광범위한 대용량 지식 알고리즘을 통해 구현
    • 목적성 대화는 특정한 목표(예 : 콜센터 대응, 의료 상담 등)의 질문에 대한 정확한 답변을 도출해내는 것이 중요하며 주로 딥러닝 기술을 통해 구현
  • 챗봇의 구현은 단어·문단·의미 이해 기술의 다양한 응용을 통해 이루어지나, 사람의 의도를 파악하는 기능은 아직까지 수작업을 통한 규칙 생성과 대화 시나리오 관리 등에 의존하는 상황
  • 챗봇은 아래 5가지 형태의 서비스로 개발되는 추세
    • 정보제공형 : 세부분야에 대한 정보제공 및 특정 브랜드의 마케팅
    • 개인비서형 : 질의문 답변을 통한 개인맞춤형 정보 제공
    • 커머스/O2O : 온라인/오프라인 상품의 검색/주문/예약/추천을 지원
    • Fun/관계구축형 : 가상캐릭터와의 관계 형성
    • 교육형 : 유아 및 학생 대상으로 한 학습목적의 챗봇으로, 최근 현업에 종사하는 직장인 대상 직무역량 교육에도 활용
  • 기업에서 챗봇 솔루션은 CS 및 고객만족 기능에 초점을 맞추어 내부 솔루션으로 활용되고 있으며 추후 마케팅 및 홍보 목적 등으로 기능이 확장될 것임
  • 챗봇 기능 개선을 위해서는 유사 질의문을 확장하여 다양한 질의 유형에 대응할 수 있도록 고도화하고 기계학습 알고리즘의 성능 향상을 통한 학습 성능의 향상이 필요
180822_초청세미나_장정훈 (다운로드 : 36회)

인공지능 챗봇 기계학습