안녕하세요.
네이버클라우드 콘텐츠 마스터 라온클 이수진입니다.
지난 2월 15일 네이버클라우드 강남 교육장 Ncloud Space에서 열린 <퇴근길 테크밋업: 챗봇 개발자 모임>에 다녀왔습니다.
퇴근길 밋업 소개
퇴근길 테크밋업은 평일 저녁에 열리는 테크 모임입니다.
작년 초엔 온라인으로 열리다가, 이젠 오프라인 행사로도 열리고 있습니다.
이번 2월에 열린 테크 밋업의 주제는 챗봇💬이었는데요.
챗봇 밋업에는 현직 챗봇 기획자, 챗봇 개발자 그리고 챗봇을 더 잘 이해하고 싶은 분들이 모여서 야기를 나누었습니다 :)
이미지 출처: https://blog.naver.com/n_cloudplatform/223026580975
자기소개
발표 전에 밋업에 참석하신 참관자, 사회자, 발표자 분들 모두 사전에 제출한 [MBTI를 곁들인 자기소개] 시간이 있었습니다.
수줍고(?) 유쾌했던 분위기를 그림으로 전합니다 :D
경우1: MBTI 제출했을 때
경우2: 그냥 자기소개만 제출했을 때
발표 요약
소상공인의 고객 응대를 도와주는 챗봇
제 발표는 소상공인을 위한 챗봇 개발기였고, 실제 프로덕션이 아닌 데모를 개발한 발표 후기였습니다.
'소상공인 분들에게 챗봇이 필요할까?'
'챗봇을 실제로 쓸 수 있는 소상공인은 어떤 분들일까?'
'소상공인 분들이 챗봇을 올리려면 어떤 점이 어려울까?'
와 같은 고민을 담은 내용과, 데모 개발 후기를 발표했습니다:)
데모용 플랫폼을 어디로 해야하는지 고민이 많았는데요.
소상공인이 챗봇을 붙일 수 있는 플랫폼으로 어디가 좋을까? 고민하다가 네이버블로그와 modoo에 붙였습니다.
고민의 흐름: 워드프레스 → 아임웹 → modoo
다국적기업의 본사와 해외 법인 직원 간 소통을 위한 챗봇
창훈님이 개발기를 공유해주신 챗봇은 해외 법인 직원이 '모르는 외국어로' 급하게 도움을 요청하는 상황에서 상담원이 채팅 혹은 전화로 상담을 해야하는 어려움을 해소하기 위한 챗봇이었습니다.
사내에서 쓰는 FAQ형 챗봇이라고 해도,
엔드유저가 다른 대륙에 있고, 외국어를 쓴다면 번역 API, 레이턴시, 인증 처리 등 추가로 고려해야할 점들에 대해 공유해주셨습니다.
출퇴근, 결재 등 업무 처리를 쉽게 도와주는 네이버웍스 WorkTalk
이미지출처: https://blog.naver.com/n_cloudplatform/223026580975
흥래님은 챗봇을 통해 휴가 신청, 결재 등 모바일로 업무를 처리할 수 있는 챗봇을 개발할 때, 직관적이고 일관적인 UI 등 고려할 점들에 대해 공유해주셨습니다.
발표 후 참관객분으로부터 "결재 같은 업무는 PC에서 주로 하지 않나요?"라는 질문이 나왔는데
제조, 물류, 스포츠 등 여러 산업의 특성에 따라 직원들이 휴대폰만 가지고다녀야하는 경우가 많다는 소통이 이루어졌습니다.
저도 궁금한 질문이었는데 바로 현장에서 명쾌한 답변들을 나누어주셔서 신기하고 감사했습니다.👍
금융 기업의 맞춤형 추천 답변을 제공하는 챗봇
이미지출처: https://blog.naver.com/n_cloudplatform/223026580975
민수님은 챗봇 운영에 초점을 맞춘 고민들을 공유해주셨습니다.
개발 관점에서의 고민
'고객 분류하는 라벨링 작업도 생각보다 많은 시간이 소요된다. 고객의 나이/성별/성격 에 따라 라벨링 하는 작업이 수개월~수년이 걸릴 수 있다.'
운영 관점에서의 고민
'낮에 이용자가 많을 땐 네트워크가 느려지고, 밤엔 이용자가 적어서 네트워크가 빨라진다. 네트워크 속도 서비스 수준을 어디에 맞춰야할까? 이런 경우엔 인프라 담당자분과 많은 소통을 해야한다.'
정책 관점에서의 고민
'Re-training하는 단계에서, 또 데이터를 추가했을 때, 누가 라벨링하고, 언제 배포하고, 어떤 전략으로 배포할 것인지 정책적으로도 많은 논의가 필요하다.'
커뮤니케이션 관점에서의 고민
'STT서비스가 아무리 퀄리티 좋아도, 고객이 강풍 부는 곳에서 통화하면, 상담사는 STT서비스가 안 좋다고 하는게 아니라, 챗봇 서비스가 안 좋다고 생각하실 수 있다.'
이어진 QnA 시간도 너무 알찼네요!
Q. 챗봇은 텍스트 데이터인데, GPU A100까지 필요한가요?
A. 라벨링한 데이터들을 학습시킬 때 GPU 쓰니까 엄청 시간이 단축되었습니다.
Q. 금융 상담이면 거의 질문이 정해져 있지 않나요?
A. 고객은 한마디했는데, 상담사가 열마디할 경우 데이터의 불균형이 이루어졌습니다. 업계 특성상 동음이의어는 많지 않았습니다.
황석님과 화린님은 금융이라는 매우 보수적인 업계의 특성상, 개발 단계에서의 어려움, 그리고 상담 이력 적재 관련 프로세스 구축에 대한 고민을 나누어주셨습니다.
금융, 병원, 국방은 제약이 많다는 것에 밋업에 참여하신 모두가 웃으며😂 공감대를 형성했습니다.
챗봇 트렌드 & 의견 공유
이후 의견을 공유하는 시간에서는 역시..ChatGPT를 필두로 AI챗봇 이야기가 화두였습니다.
의견 공유를 요약하면 다음과 같습니다.
1. ChatGPT가 특정 업무영역에 한해서 제대로 도메인과 intent를 제대로 학습시킨다면 나중에 잘 활용할 가능성이 높은 것 같다.
2. 그렇지만 챗봇을 개발할 때, 어설프게 딥러닝하면 의도치 않은 비용/시간 리소스가 많이 든다. 딥러닝하면 오히려 일관적이지 않은 답변이 나갈 수 있다. 오히려 제대로 만든 Rule-based가 훨씬 실효성 있다.
3. 특히 RPA(업무 프로세스 관련) 챗봇은 업무에 대한 시나리오가 있다.
챗봇을 개발할 때 [시나리오 기반 +인텐트 약간 + 자연어처리 약간]처럼 섞어쓰는게 좋다. (AI서비스가 무조건 좋다는) 흑백 논리는 권장하지 않는다.
코멘트
챗봇 서비스도 여타 다른 서비스와 마찬가지로,
엔드유저, 산업직군, 글로벌, 엔터프라이즈, 금융 등 상황에 따라 개발 전, 그리고 운영 중에 고려해야할 점들이 크게 달라진다는걸 알 수 있는 시간이었습니다.
그리고, 전 그동안 밋업에 참관객으로만 참가하다가 이번에 처음 발표자로 참여해보았는데요.
다른 화려한(글로벌, 금융ㄷㄷ) 발표에 비해 너무 발표 내용이 부족하진 않나.. 부끄럽기도 하고 조심스럽기도 했지만,
그보다는 평소엔 만나기 힘든 업계와 직군분들이 한곳에 모여 고민과 인사이트를 나누는 자리에 참석할 수 있다는 기쁨!이 컸습니다 :D
만일 관심 있는 제품 or 주제를 다루는 밋업이 열리신다면, 꼭 참여해보셨으면 좋겠습니다.
네이버클라우드밋업에 참석하고 싶으신 분들은 공식 홈페이지의 행사 일정을 참고하세요 :)
참고 링크
네이버클라우드 퇴근길 테크밋업 : 챗봇 개발자 모임 (2.15 @강남)
https://blog.naver.com/n_cloudplatform/222989417833
네이버클라우드 퇴근길 테크밋업 : 챗봇 개발자 모임 후기 (2023. 2월)
https://blog.naver.com/n_cloudplatform/223026580975
네이버 클라우드 교육 및 행사 일정
https://www.ncloud.com/support/edu
네이버클라우드 CLOVA Chatbot
https://www.ncloud.com/product/aiService/chatbot
네이버클라우드 공식 URL 모음
https://linktr.ee/navercloudplatform