[시사뉴스 홍경의 기자] 챗봇은 상담 효율 상승뿐만 아니라 CX개선, 마케팅, 브랜딩 등의 연장선으로 활용되고 있으며, 알게 모르게 우리 일상에 깊게 자리 잡고 있다. 국내의 업계들이 어떻게 이 인공지능(AI)과 챗GPT를 활용하고 있는지 그 사례를 살펴본다.
교육업계 활용… 365일 비대면 상담 서비스
와이즈넛 AI 챗봇은 주요 대학들의 수시·정시모집 기간 등 단순 민원 응대의 경우 챗봇을 활용해 교직원 업무를 경감할 수 있다. 특히, 수험생·학부모·재학생 등이 챗봇을 통해 24시간 365일 비대면 상담 서비스를 제공할 수 있다는 큰 장점이 있다.
교원은 실감형 교육 환경을 제공하고자 메타버스로 구현한 가상 교실에서 교과 연계 맞춤 학습이 가능한 AI 학습지인 아이캔두(AiCANDO)를 선보이며 기술을 고도화하고 있다. 이를 통해 학습 과정 중 발생하는 질의에 데이터 기반의 답변 도출이 가능하게 하고, 학습자에게는 최적화된 답변을 제공하는 기능을 추가할 예정이라 한다.
엔씨소프트는 자체 개발한 바르코 LLM을 기반으로 교육 전용 LLM을 구축한다. 교육 전용 LLM을 이용해 자동으로 학습 문항을 생성하고, 음성 텍스트 변환(STT) 및 TTS 기술을 통해 전달하는 방식이다. 해당 서비스를 통해 학생들에게 개별적인 맞춤형 학습 경험을 제공하고, 성장을 도울 수 있는 새로운 교육 패러다임을 제시하는 것이 목표다.
웅진씽크빅은 협약을 통해 다양한 학습 관련 기술을 제공한다. AI 교육 서비스 기업 튜터러스랩스는 풀이 과정을 평가하고 수강자에게 해설을 제공하는 튜터링 챗봇 기술 개발을 담당한다.
스픽이지랩스는 챗GPT 플러그인에 입점해 AI와 영어로 자유롭게 대화하는 서비스를 제공하고 있다. 구체적으로, AI 튜터가 AI와 사용자의 대화 과정에서 생성되는 문맥을 파악한 후 실제 원어민과 대화하는 것 같은 생동감 넘치는 영어 공부를 경험할 수 있도록 한다.
통신업계 활용…‘통신’ 기반으로 서비스
SK텔레콤, KT, LG유플러스 등 국내 이통사는 ‘통신’을 기반으로 차별화된 서비스를 하고 있다. 통화, 상담 등에서 쌓은 노하우를 기반으로 특화된 AI 서비스를 선보이고 있다.
SK텔레콤은 지난해 시범 서비스로 론칭한 AI 비서 ‘에이닷’을 최근 정식 출시했다. 에이닷은 SK텔레콤이 처음으로 선보인 한국어 LLM 서비스를 기반으로 한다.
KT는 먼저 초거대 AI를 고객센터에 접목, AI컨택센터(AICC) 서비스 ‘에이센 클라우드’를 제공하고 있다. 에이센클라우드는 실시간 대화록, 상담 어시스턴트, 보이스봇·챗봇을 상담 애플리케이션과 결합한 서비스다.
LG유플러스는 지난해 선보인 AI 통합브랜드 ‘익시’를 다양한 서비스에 활용하고 있다. 대표 서비스는 고객센터 ‘콜봇’이다. 고객센터에 전화하면 AI 엔진이 음성을 텍스트로 변환하고 이 텍스트를 통해 고객이 어떤 의도로 문의했는지 분석한 뒤 적합한 답을 음성으로 답한다.
고객 청구 요금 조회, 청구 주소 변경 업무 등 상담 서비스에 콜봇을 적용할 계획이다.
금융·보험업계 활용…지향점은 ‘AI 금융비서’
AI가 금융·보험업종의 패러다임을 바꾸고 있다. 챗봇 기술은 단순 반복 대화 노동도 완벽하게 커버할 수 있기에 보험회사, 쇼핑몰, 은행 등에서 24시간 상담원 대용으로 활용된다.
‘대화 노동’ 챗봇 활용 사례를 보면 ▲시설관리공단 서울 어린이대공원 안내 챗봇 ▲NH 농협캐피탈 장기렌터카 상담 챗봇▲AIA 인공지능 보험 상담 챗봇 등이 있으며, 단순 안내뿐 아니라 접수, 추가 모객, 개인화 서비스까지 가능하다. 특히, 챗GPT와 같은 생성형 AI 기술이 접목되면서 금융 서비스의 질과 효율성이 크게 개선될 것으로 기대를 모으면서 AI 기술업계와 금융업계의 협력 사례가 확대되는 분위기다.
지난달 29일 관련 업계에 따르면, AI 스타트업 스켈터랩스와 KB국민카드는 초거대 언어 모델(LLM) 기반 ‘이벤트 Q & AI’ 베타 서비스를 출시했다. AI 스타트업 업스테이지는 삼성생명에 금융 특화 AI 광학문자인식(OCR) 솔루션을 공급하며 보험금 지급 업무의 자동화를 실현했다.
생성형 AI 활용은 금융사들의 챗봇 기능을 한 단계 향상하게 시켜줄 것으로 기대된다. 특히 카드사들이 가장 적극적인 움직임을 보인다. 금융사들의 궁극적인 지향점은 ‘AI 금융비서’다.
미래에셋증권은 챗GPT를 활용해 종목의 시황을 요약하는 서비스를 도입하였고, 인터넷전문은행인 토스도 앱에서 ‘챗GPT에 물어보기’ 기능을 추가했다.
KB국민은행은 은행권 최초로 생성형 AI 도입을 시도했다. 기업 대출 분야에 AI를 적용한 ‘기업 여신 자동 심사 시스템’을 도입하고, GPT 기반으로 금융 서비스를 지원하기 위한 목적으로 ‘KB-GPT’ 데모 웹사이트를 개설했다.
KB손해보험은 자동차보험 AI 자동 심사 시스템을 활용해 통행량, 지형 등 외부 요인을 반영, 사고 발생 확률을 산출한다. DB손해보험의 경우 AI를 활용해 관계 데이터를 학습한 후 협의자와 공모관계를 파악, 보험사기를 잡아내는 방식을 적용했다.
네이버는 지난달 고도화된 자체 LLM ‘하이퍼클로바 X’와 이를 활용한 AI 챗봇 ‘클로바X’를 전격 공개하며 출사표를 던졌다. 하이퍼클로바X는 챗GPT보다 큰 매개변수(파라미터) 크기에 6500배 많은 한국어를 학습한 게 강점이다.
카카오는 AI 기술 자회사 카카오브레인이 개발한 LLM 코 GPT2.0을 연내 공개할 방침이다. 비용 합리적 모델을 앞세우며 B2B보다는 카카오톡 등 카카오 공동체 내 서비스에 접목해 시너지를 높이는 게 주된 목표다.
이용진 한국지능정보사회진흥원 지능데이터본부장은 “최근 네이버, KT, LG AI 연구원 등 대기업뿐만 아니라 코난테크놀로지, 솔트룩스, 포티투마루 등 AI 전문기업들도 한국어 처리능력에 강점이 있는 대형언어모델(LLM)을 출시하고 있다”며 “국내 기업들은 대형언어모델을 활용한 챗봇 기술을 고객 지원, 가상 어시스턴트, 커머스, 교육 등에 접목을 활발히 시도하고 있다. 서비스 이용자 입장에서는 채팅을 기반으로 다양한 서비스를 보다 더 맞춤형으로 제공받을 수 있고 서비스 제공기업은 비용 절감과 새로운 수익창출이 가능하다는 장점이 있지만, 대형언어모델에서 발생할 수 있는 환각답변(Hallucination) 문제는 지속적인 개선이 필요하다”고 지적했다.
