[첨단 헬로티]

대화형 플랫폼은 사용자가 컴퓨터의 언어를 습득하지 않아도 컴퓨터가 사람의 언어를 이해할 수 있도록 도와 사용자의 부담을 덜어준다. 대화형 플랫폼은 아직 개발 초기 단계에 있는 기술이지만, 이 기술은 앞으로 대화의 맥락을 파악하고 사람과 복잡한 상호작용을 할 수 있도록 진화할 것이다. 즉, 미래의 대화형 플랫폼 기술은 상황에 따른 자율적인 판단을 통해 디바이스가 사람들과 교류가 가능하도록 할 것이다.

대화형 플랫폼은 사실상 모든 조직에 영향을 미친다. 가트너가 실시한 '2018 CIO 조사(2018 CIO 서베이)'에 따르면, 응답에 참여한 조직의 4%가 이미 대화형 플랫폼 기술에 투자하고 대화형 인터페이스를 활용 중인 것으로 나타났다. 또한 17%는 이 기술을 단기 계획으로 추진하거나 적극적인 실험이 진행 중인 것으로 답했다.

현재 대화형 플랫폼 시장은 가상개인비서(VPA), 가상고객비서(VCA), 가상직원비서(VEA), 챗봇으로 이뤄져 있다. 이러한 역할 기반 비서들은 2021년~2023년에 이르면 하나의 시장으로 통합될 것으로 예측된다. 미래에는 대화형 플랫폼이 생체인증, 동작인식, 감정인식, 말하는 스타일과 문화적/역사적 요소 등을 활용해 상황을 보다 잘 파악하고 문자나 음성에 기반한 맞춤형 상호작용을 제공할 것이다.

대화형 플랫폼을 통한 사용자와 기술 간의 상호작용

대화형 플랫폼은 사용자가 자연어를 활용해 기술과 상호작용할 수 있도록 한다. 애플의 시리, 마이크로소프트의 코타나, 아마존의 알렉사, 구글 어시스턴트, 바이두의 두어OS(DuerOS), IBM의 왓슨이 그 예다. 대화형 플랫폼은 비슷한 기술 기반을 활용하지만, 텍스트와 음성과 같은 입력 메커니즘과 맞춤형 지원, 고객 참여, 직원 지원과 같은 기본 기능들로 다양한 플랫폼들이 구분된다.

대개 챗봇들은 텍스트 기반 상호작용만 가능하는 등 상대적으로 한정된 범위 내의 기능을 지니고 있다. 반면, VPA, VCA, VEA는 음성 기반의 상호작용을 활용하며 보다 넓은 범위의 기능을 운용할 수 있다. 이와 같은 대화형 플랫폼은 모바일 디바이스, PC, 스마트워치 등 다양한 범용 디바이스나 아마존 에코, 구글 홈, 하만카돈 인보크, 애플 홈팟 등 특수 디바이스에 활용될 수 있다.

언어에 따라 대화형 플랫폼의 발전 양상이 다르다. 현재 시장에서 대화형 플랫폼의 관건은 복잡한 대화를 이어 나가며 사용자의 의도를 파악하는 능력에 달려있다. 향후 대화형 플랫폼은 현재 성장 중인 모바일 앱, 데이터 저장, 검색 엔진, 클라우드 서비스 등 제3자 서비스들과 통합돼 그 활용도가 기하급수적으로 향상될 것이다. 특히 미래 시장에서 제3자 서비스의 활용을 위한 API와 이벤트 모델의 견고함은 대화형 플랫폼 시장의 차별화 요소가 될 것이다.

대화형 플랫폼에는 여러 가지 개별 기술들이 사용된다. 하지만 플랫폼의 핵심 기능은 사용자의 의도를 파악한 후, 의사결정트리(Decision tree)를 거쳐 그 의도에 맞는 대상과 연결해 가장 적절한 응답을 제공하는 것이다[그림1].

대화형 플랫폼을 통한 일상적 업무 처리

대화형 플랫폼은 자연어를 사용 가능해 인터페이스의 복잡성을 해소한다. 즉, 사용자는 대화형 플랫폼을 사용하는 방법을 배울 필요 없이 평소 사용하는 언어를 사용하면 된다. 현재 상용화된 대화형 플랫폼은 사용자의 의도를 파악하는 능력이 제한적이기 때문에 이러한 ‘대화’에도 제약이 따른다. 그러나 일상적 업무는 대화형 플랫폼으로 쉽게 처리할 수 있다. ‘2시에 화상회의를 시작해’라고 말하는 것이 화상회의 앱을 직접 켜고 회의용 ID와 비밀번호를 찾아 오디오를 시작하는 것보다 훨씬 편리하다.

‘피자 주문’과 같은 복잡한 양방향 대화가 필요한 경우에는 대화형 플랫폼의 처리방법이 더욱 복잡해진다. 피자 크기, 도우 종류, 토핑, 결제 수단, 배달 주소 등 여러 정보가 대화 흐름에 명확히 설계돼야 하기 때문이다. 아마존 알렉사를 통한 피자헛과 도미노 서비스에 전체 사용자의 절반 이상이 서비스 평점에 별 하나를 매긴 사례를 참고한다면, 대화형 플랫폼을 통한 복잡한 대화의 처리가 얼마나 어려운지 잘 보여준다.

먼저 사용자의 의도가 결정되면, 의사결정트리를 통해 요청이 처리된다. 이후 그 결과를 기반으로 스크립트 대화가 나온다. 하지만 사용자의 의도가 복잡한 경우, 의사결정트리는 그 규모가 빠르게 커져 관리가 어려울 수 있다. 이렇게 도출된 결과가 사용자에게는 실망스러울 수 있기 때문에 복잡한 대화를 처리하기 위한 새로운 처리 방식이 필요하다. 대화형 플랫폼 기술이 성숙도가 향상될수록 복잡한 사용자 의도를 처리하는 과정에서 발생하는 마찰도 줄어들 것으로 예측된다.

현재 시중에 나온 대화형 플랫폼은 간단한 질문과 대화 정도를 처리하는 경우가 많다. 이는 현재 상용화된 기술로 제공할 수 있는 가장 쉬운 방법이다. VPA, VCA, VEA는 간단한 상황의 대화만 가능하며, 자연어 이해를 위한 프레임워크와 서비스는 사용자와의 대화를 통해 직접 학습되지 않는다. 따라서 상황 이해 능력은 대화 흐름에 명확히 설계돼야 한다. 

발전된 대화형 플랫폼의 성공적인 도입을 원하는 엔터프라이즈 아키텍쳐와 기술 혁신 리더는 사용자 인터페이스의 패러다임을 바꿀 대화형 플랫폼 활용 가능성을 알아봐야 한다. 또한 대화형 기능이 통합된 소프트웨어 제품이 확산되는 가운데, 자사에 대화형 인터페이스를 활용할 방안을 마련해야 할 것이다. 나아가 VPA, VCA, VEA, 챗봇 분야의 통합에 대비하고, 전략적 업체 선정보다 전략적 기술 도입에 보다 더 신경 써야 할 것이다. 

글 : 브라이언 버크(Brian Burke) 가트너 리서치 부사장