유베이스 "상담사와 챗봇 시스템 유기적으로 결합해야"

DNN 활용한 성향분석 통해 성공적 인력채용관리시스템 개발

[프라임경제] "챗봇의 훈련은 백지상태의 두뇌를 훈련시켜 똑똑한 신입 상담사를 육성하는 작업이므로 챗봇을 지속적으로 학습시킬 수 있는 데이터, 프로세스, 환경구축이 가장 중요합니다."

14일 서울 마포구에 위치한 피스센터 대강당에서 열린 '제8회 한국CS경영아카데미 정기 세미나' 중 '인공지능시대 콜센터의 기능과 역할'을 주제로 발표를 진행한 박찬선 유베이스 상무의 강조다.

14일 '제8회 한국CS경영아카데미 정기 세미나'에 참석한 박찬선 유베이스 상무가 챗봇을 중심으로 인공지능시대 콜센터의 기능과 역할에 대한 발표를 하고 있다. = 박지혜 기자

박 상무는 특히 챗봇 도입 이후 콜센터의 기능과 역할 변화를 중심으로 발표를 했다. 그는 먼저 △시나리오 △룰 매칭 △상황인지 3세대를 거친 챗봇의 세대 변화에 대해 설명했다.

1세대 시나리오 기반의 챗봇은 문의 유형을 사전 정의된 시나리오에서 선택하고 제한된 범위 내에서만 자연어를 활용하며, 2세대 룰 매칭 챗봇은 고객의 질문에 기계학습 기반의 최적의 룰 매칭 시스템을 활용한다.

마지막 3세대 상황인지 및 지능형 대화생성 챗봇은 챗봇 자체의 기술보다 클라우드, 프레임웍 기술요소가 핵심이며 이를 기반으로 챗봇 서비스를 구현한다. 앱에서 봇의 시대로 발전하면서 챗봇도 메신저를 통한 인터페이스 통합의 방향으로 발전하는 것.

컨택센터에 챗봇이 도입된다면 자동화된 챗봇 시스템 활용에 따라 서비스가 향상되고, 상담업무의 진행과 함께 자동적으로 데이터 축적이 가능할 것으로 업계는 기대하는 중이다.

이런 가운데 일부 컨택센터 관계자들은 챗봇 도입으로 인한 인적자원 대체 위험성에 대해 우려를 표하기도 한다. 이에 박 상무는 상담사와 챗봇 시스템의 유기적인 결합을 강조했다.

그는 "아직 상담사와 챗봇이 결합된 업무 프로세스가 미흡하고, 시나리오 기반 챗봇 시스템이 주를 이루고 있다"며 "챗봇을 학습시키기 위해 방대한 양의 데이터와 시간이 소요될 것"이라고 응대하며 챗봇시스템 도입 전 준비사항을 짚었다. 

박 상무는 "챗봇 도입 전 기초 데이터 준비를 비롯해 △학습·운영을 위한 중장기적인 준비 △자연어 처리에 대한 지속적인 개선 △투자효과에 대한 확신과 전사적인 노력 등 네 가지 준비사항이 필요하다"고 설명했다.

현재 컨택센터에서는 AI 기술이 현실 업무에서 이미 광범위하고 효과적으로 활용되고 있다.

이에 맞서 유베이스(대표 허대건)는 DNN(Deep Neural Network, 딥러닝의 다른 표현으로 스스로 학습하는 인공지능)을 활용해 직원들의 성향을 분석하고 성과예측모형을 개발했다. 

유베이스는 인력 채용 시 성향분석을 제도화하고, 지속적인 데이터를 축적했다. 성향분석 시행과 프로젝트별 성과평가 기준에 대한 사전작업을 실시한 것.

이를 업무에 활용하기 용이하도록 사용자 인터페이스와 프로그램을 개발하고 지속적으로 운영함으로써 성공적인 유베이스의 인력채용관리시스템으로 발전시킬 수 있었다.

박 상무는 "DNN을 활용한 성향분석 결과를 통해 피평가자의 근무 연수와 업무성과를 높은 정확도로 예측할 수 있다"며 "과거의 방법으로는 불가능했던 예측모형의 개발이 가능하다"고 힘줘 말했다.

한편 유베이스는 금융, 유통 등 다양한 산업분야의 80여개 고객사의 서비스 아웃소싱을 담당하고 있으며 이 밖에 고객서비스 수행을 위해 고객센터 설계 및 구축, 옴니채널, 교육컨설팅 등 다양한 업무분야의 서비스를 제공 중이다.