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[2021년 결산]챗봇 트렌드 분석 리포트 by TonyAround

소개

TonyAround의 챗봇 트렌드 분석 리포트는 한국 내 뉴스기사 분석과 구글 키워트 트렌드 지표를 활용하여, 한국과 세계의 챗봇 시장이 어떻게 흘러가고 있는지 분석합니다. 주로 연관 키워드를 통하여 챗봇 시장에서 가장 관심있는 영역과 새로운 인사이트를 얻고자하는 것이 가장 큰 목적 중 하나입니다.

주요 흐름은 아래와 같습니다.

  • 챗봇 트렌드 분석 요약
  • 전 세계 챗봇 키워드 검색량
  • 전 세계 챗봇 키워드 지역별 검색량
  • 전 세계 챗봇 관련 주제 (검색 상위 / 최근 떠오르는 주제)
  • 전 세계 챗봇 관련 검색어 (검색 상위 / 최근 떠오르는 키워드)
  • 국내 챗봇 관련 뉴스기사 키워드 분석 (키워드 관계도 분석)
  • 국내 챗봇 관련 뉴스기사 검색량
  • 국내 챗봇 관련 뉴스기사 키워드 분석 (워드 클라우드 분석)

[2021년 결산]챗봇 트렌드 분석 리포트 by TonyAround


2021년 결산: 챗봇 트렌드 분석 요약

세계 트렌드

올해도 여전히 코로나19의 영향이 있었고, 이로 인한 디지털 전환속도와 인공지능 관련 기술이 빠르게 등장했던 한 해 였습니다. 챗봇의 경우에는 다양한 솔루션들이 안정적으로 자리를 잡고 무료로 챗봇 제작 도구들을 제공하면서 일종의 대중화를 이루었다고 볼 수 있습니다. 챗봇이 대중화되면서 기업형 챗봇은 특정한 목적을 가지고 Legacy(레거시: 내부 원장 시스템)와 연동하여 고객이 원하는 요청들을 즉각 처리하는 프로세스로 운영 목적을 명확하게 가져가고 있습니다. 또한, 자연어처리를 통한 대화형 챗봇의 학습을 위해서는 Python 및 TensorFlow와 같은 학습에 최적화된 도구들이 TOP으로 대중화되고 보편화되었습니다. 한 때 R과의 경쟁이 있었으나 개발 호환성과 확장성 경쟁에서 파이썬(Python)이 완전하게 승리했다고 볼 수 있습니다.

특히, 자연스러운 대화가 가능한 대화형 인공지능 챗봇의 경우에는 전 세계적으로 가상의 연예인 및 인물들을 활용하여 일종의 브랜딩 및 서비스화를 추진하였는데 논란도 많았지만 화제와 트렌드가 되어가고 있습니다. 특히 고객센터 중심으로 이러한 대화형 서비스들이 보편화되고 있는 중인데 이를 통하여 많은 기업들이 생산성과 효율성 증대의 효과를 얻어가고 있습니다.

이전에도 계속 언급드린바 있는데 챗봇은 결국 인공지능이 대화를 하기 위한 필수 기술이기에 지속적으로 발전할 수 밖에 없고 발전하는 중인데, 이러한 발전들이 비즈니스 모델과 결합하여 현재 시너지효과와 성공 케이스들이 상당 부분 많이 등장하고 있다고 볼 수 있습니다. 내년, 즉 2022년부터는 사람이 인공지능인지 인식하기 어려울 정도로 챗봇과 함께 인공지능 대응 시스템이 급속도로 발전하게 될 것이라 예상합니다.

국내 트렌드

국내의 경우도 해외의 트렌드를 전반적으로 따라가고 있는 추세입니다. 다만, 언어의 보유량, 즉, 영어가 한글보다 훨씬더 데이터량이 많기 때문에 대화형 인공지능의 경우 아직 영어에 비해서 발전 속도가 조금 부족한 상황입니다. 하지만, 특수한 케이스의 경우 굉장히 좋은 효과를 보여주고 있고 사례로 등장하고 있습니다. 우선 국내의 경우 2020년부터 본격적으로 정부 중심으로 다양한 챗봇 서비스를 런칭하기 시작했고, 이러한 투자의 흐름들이 금융사와 같이 안정적인 비즈니스와 단순 처리 업무 기준의 비즈니스 영역으로 발전되기 시작했습니다. 다만, 정부 사업의 경우 성과는 아직 미진하다고 볼 수 있습니다.

하지만, 기업의 경우 CS의 단순처리 업무 및 Sales Lead 생성을 위한 시나리오 수립 등 목적을 명확히 하여 챗봇의 효율성과 비즈니스 모델들을 수립하고 있으며 꽤 안정적인 운영 및 성장을 보여주고 있다고 볼 수 있습니다. 아무래도 국내는 카카오와 네이버의 플랫폼 중심으로, 마인즈랩, 솔트룩스, 다이퀘스트, 스켈터랩스, 스캐터랩, 메이크봇 등 다양한 챗봇 솔루션 기업들이 빠르게 성장하였습니다. 특히, ‘이루다’ 인공지능 캐릭터에 대한 논란으로 인공지능 기술과 함께 챗봇 기술이 한번 더 주목 받는 계기가 있기도 했습니다.

인공지능은 여전히 학습 방법에 대한 이슈가 있습니다. 과연 데이터의 출처를 어디서 가져오느냐에 대한 문제인데 이러한 부분들을 해결하기 위해서 크라우드소싱 형태로 데이터를 모으는 특수 직종이 생겨나기도 했습니다. 이루다 사태 이후에 국내는 이러한 이슈를 막기 위한 다양한 법률 제정을 하였고 입법 준비 중에 있습니다.


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