배경
인공지능 챗봇에 빼놓을 수 없는 것이 바로 데이터입니다. 최근에는 데이터를 빼놓고 어떠한 비즈니스도 얘기할 수 없습니다. 인공지능 챗봇의 경우 과거에는 구축을 어떻게 하고 구축에 어떤 데이터를 담을지에 대한 주제로 논점이 집중되었습니다. 물론 인공지능 챗봇 구축 시 어떤 데이터를 담아야 하고 어떤 구조를 가져야 할지는 굉장히 중요한 부분입니다. 하지만, 최근에는 무조건적인 인공지능 챗봇 구축에 대한 회의론이 일어나면서 결국 지속가능한 인공지능 챗봇을 가지기 위해 어떤 데이터를 가지고 운영해야 하는지에 대한 부분이 화두가 되고 있습니다.
인공지능 챗봇 트렌드 2021: 빅데이터를 통한 경험관리와 감성터치
데이터 기반의 챗봇, 그리고 에자일
챗봇은 특성상 당연히 정형 / 비정형 데이터와 구조(아키텍쳐), 그리고 서비스 시나리오가 핵심입니다. 과거 챗봇 시장 초기에는 구축에 초점이 있었기 때문에 장기적인 관점에서 챗봇을 고려하지 않았습니다. 하지만, 최근에는 지속가능한 챗봇 구조와 데이터를 활용하는 기업들이 늘어나고 있습니다. 구조적으로 틀이 잡혀간다는 이야기는 다시 얘기하면 챗봇 각 단계별로 고객들의 피드백 수집이 매우 효과적이고 효율적으로 가능하다는 것이고, 문제가 생겼을 경우 바로 인지가 가능하다는 이야기입니다.
즉, 고객의 경험을 빠르게 파악하고 문제점을 인지하여 개선 포인트를 빠르게 잡고 업그레이드 할 수 있다는 의미입니다. 에자일 프로세스로 운영 가능한 구조가 되는 것입니다. 기업 입장에서는 고객 경험 관리를 한다고 볼 수 있습니다. 실제로 인공지능 챗봇에서 가장 중요한 부분이 고객 경험 관리입니다.
최적의 포인트에서의 감성(or 휴먼)터치
고객 경험이 관리된다는 의미는 장기적으로 보면 고객이 어떤 시점에 가장 고민하고 있고, 어떤 시점에 좋아하는지 알 수 있다는 점입니다. 그 시점들을 안다면 고객에게 조금 더 친근하게 다가가서 터치하여 효과를 극대화할 수 있습니다. 아직까지도 인공지능 챗봇 시나리오의 대부분은 1개의 문구와 다소 사무적인 말투로 안내하고 있습니다. 디지털에 익숙한 고객들은 로봇인 것을 알고 있지만, 같은 얘기라도 조금 더 사람처럼 얘기하고 감성이 들어간다면 더 좋아하고 긍정적인 반응을 이끌어 낼 수 있을 것입니다.

실제로 몇몇 챗봇의 경우에는 목적 자체가 관계를 맺는 일종의 ‘관계형 감성 챗봇’ 인 경우도 있습니다. 이용자가 생각보다 많고 만족도도 높습니다. 또한, 최근 대기업의 일부 챗봇에서는 동일한 시나리오라도 문구를 다양화하고 감성적인 문구로 대체하고 있습니다. 리소스와 수 많은 테스트/검증이 필요하지만 길게 본다면 방향성은 맞다고 생각합니다. 관계형 감성 챗봇의 성공을 보고, 고객 경험이 강조되면서 기업에서 이러한 휴먼터치와 감성터치를 전략에 포함시키고 있습니다.
기술과 감성은 동일 가치
그동안 우리는 인공지능 챗봇의 기술 발전에 대해서만 다루었습니다. 실제로 아직까지도 굉장히 중요한 부분입니다. 하지만, 결국 장기적인 인공지능 챗봇의 목표는 정말 사람스러운 챗봇이 되어 고객들을 돕고 기업들에게는 효율을 제공하는 것입니다. 기술 발전이 다소 먼저 진행되겠지만, 인공지능 챗봇 시장이 성공하고 고객들에게 사랑받기 위해서는 최소한 필요한 단계에서 감성터치를 해주거나 말투를 사람스럽게 하는 작업이 필수적이며, 장기적으로는 기술영역과 동일 가치로 인정 받고 발전해야 합니다.
최종적으로 이 두가지의 수준이 비슷하게 올라와야 진정한 인공지능 챗봇으로 인정받지 않을까 하는 생각이 있습니다.

마치며
인공지능 챗봇 기술과 확산은 굉장히 고무적이고 기업과 고객에게 좋은 부분입니다. 하지만, 지나치게 기술에만 의존한다면 휴먼터치에 대한 기본 욕구가 있는 사람들에게 장기적으로는 부정적인 영향을 끼칠 것이라 생각합니다. 실제로 미국 샌프란시스코에 있는 로봇 카페의 경우 초기에는 굉장히 인기가 많았지만 나중에는 일반 카페와 크게 다르지 않은 수준으로 그 인기가 떨어졌습니다. 왜 그럴까요? 결국 인간의 대면 커뮤니케이션 욕구과 관계 욕구가 있기 때문입니다.
인공지능 챗봇을 고민하고 있거나 도입중인 기업 혹은 담당자들은 반드시 이러한 부분을 당장 도입하지 않더라도 지금부터 고민해야 할 부분이라 생각됩니다. 모든 프로세스가 사람같지 않아도 됩니다. 다만, 최적의 포인트에서만큼은 이러한 시도를 해야 하지 않나 생각해봅니다.
인공지능 챗봇 트렌드 2021: 빅데이터를 통한 경험관리와 감성터치
인공지능 챗봇 트렌드 2021 시리즈
- 인공지능 챗봇 트렌드 2021: 이제 곧 진짜가 나타난다
- 인공지능 챗봇 트렌드 2021: 강인공지능과 약인공지능
- 인공지능 챗봇 트렌드 2021: 챗봇 산업 구조의 안정화
- 인공지능 챗봇 트렌드 2021: 신규 채널로써의 도약
- 인공지능 챗봇 트렌드 2021: 가능성이 실현으로
- 인공지능 챗봇 트렌드 2021: 빅데이터를 통한 경험관리와 감성터치
- 인공지능 챗봇 트렌드 2021: 산업 별 전망 (금융)
- 인공지능 챗봇 트렌드 2021: 산업 별 전망 (공공기관)
- 인공지능 챗봇 트렌드 2021: 산업 별 전망 (헬스케어)
- 인공지능 챗봇 트렌드 2021: 산업 별 전망 (이커머스)
- 인공지능 챗봇 트렌드 2021: 산업 별 전망 (교육)
- 인공지능 챗봇 트렌드 2021: 산업 별 전망 (기타 등등)
- 챗봇 카테고리 글 한번에 보기 (클릭)
챗봇 트렌드 2020 다시보기
- 챗봇 트렌드 2020: 2020년에도 챗봇 시장의 절대강자는 없다
- 챗봇 트렌드 2020: 1인 1봇 시대의 등장
- 챗봇 트렌드 2020: 챗봇 연결 사회 (봇과 봇의 결합 서비스)
- 챗봇 트렌드 2020: 챗봇이 이끄는 UX의 혁명
- 챗봇 트렌드 2020: 신규 구매 패턴 등장 (언택트족/챗봇족 등장)
- 챗봇 트렌드 2020: 산업 별 전망 (금융/헬스케어/이커머스)
- 챗봇 트렌드 2020: 산업 별 전망 (문화/교육/공공기관)
- 챗봇 트렌드 2020: 본격적인 사회적 이슈 등장
- 챗봇 트렌드 2020: 총 정리 및 요약 (프롤로그 / 에필로그)
- 챗봇 카테고리 글 한번에 보기 (클릭)
챗봇 관련 글 모음:
- 챗봇 비즈니스 목적의 4가지 유형: 챗봇의 역할/목적성에 대한 고찰
- 코로나19로 알아보는 챗봇의 특징과 가치
- 인공지능 챗봇의 숨겨진 힘: Annotation(주석달기)
- 인공지능 버블의 시작인가?
- Case Study: 카카오 뉴스봇
- 4차산업혁명이 우리의 삶에 미치는 영향
- 인공지능으로 인하여 미래에 사라질 직업 TOP10
- 인공지능 시대에 필요한 준비 역량 TOP 5
- 미래에 요구되는 기술 TOP 10 by Microsoft
- 메신저와 챗봇에 주목해야 하는 이유
- 인공지능(AI) 스피커와 디지털 비즈니스의 이해
- 인공지능은 기술로부터 오지 않는다
- 4차산업혁명과 인공지능 시대를 위한 준비 10계명
- 펜데믹 재유행과 챗봇의 역할 변화
- 인공지능으로부터 시작된 디자인 혁신
- 챗봇 카테고리 관련 글 모음
관련 외부 자료: