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접객 업무나 각종 서비스 산업은 멀지 않은 시점에 사람과 거의 똑같은 수준의 지능을 갖춘 ‘챗봇’이 지배할 것으로 예상되고 있다.

사람이 접객을 하거나, 비서 역할을 하는 경우보단, 이들 가상비서가 훨씬 충실히 업무를 수행하고, 고객 만족도도 높을 것이란 전망이다. 더욱이 챗봇은 디지털화가 가속화되는 속에서 이른바 ‘인간적인 감성’을 더욱 첨가하고 진화할 것으로 보인다.

그 과정에서 챗봇은 끊임없이 데이터를 활용하여 사람이나 고객들과 ‘진심’을 다해 연결하고 공감하는 단계에 이를 것으로 전망된다. 심지어는 인간과 흡사한 희로애락의 데이터를 학습하고, 이를 실행하는 수준에 도달할 가능성도 크다.

챗봇 스스로 지능을 확장
챗봇은 이미 다양한 산업에서 제공되고 있는 고객 서비스 방식을 급격하게 바꾸고 있으며, 지속적 인 성장에 대한 무한한 가능성을 열어 놓고 있다. 최근 미국 그랜드 뷰 리서치의 보고서에 따르면, 글로벌 챗봇 시장은 연평균 24.3%의 성장률을 기록하며 2025년에는 12억 3,000만 달러 규모에 이 를 것으로 보인다. 

봇이 이러한 역할들을 훌륭하고 적절하게 수행하도록 하는 기능의 핵심은 역시 머신러닝 알고리즘이다.

이러한 알고리즘은 봇이 사람의 자연어를 이해하고 처리해서 유의미한 응답을 할 수 있도록 해준다. 단순한 처리뿐만 아니라, 시간이 흐르면서 점점 더 많은 사용자 요청을 처리하면서 봇 스스로 지능을 확장한다는 것이다. 

물론 아직까지는 봇이 사용자에게 대한 적절한 응답을 찾지 못하는 경우가 많이 있다. 하지 만 그런 문제점도 곧 해결될 전망이다. 봇이 정해진 로직에 따라서 처리가 어려운 대화는 사람에게 맡기고, 사람이 일단 처리한 후 다시 대화를 봇에게 인계해 줄 수 있는 매끄러운 로직도 개발 중이다.

특히 이 분야에선 오라클의 모바일 클라우드 엔진인 OMCe가 가장 유용한 봇 빌더 플랫폼으로 알려져 있다. 이는 세계 각국에서 인기 있는 메시징 앱, 채널들과 쉽고 빠르게 통합할 수 있고, 강력 한 AI 엔진을 제공한다. 또 봇의 대화를 만들기 위한 세련된 도구와 함께 모든 리소스들을 하나의 인터페이스로 통합해주는 봇 빌더(Bot Builder)를 제공하고 있다.

사람들의 패턴을 읽어 선제적으로 예측
이런 추세 속에 봇은 날로 진화하면서 기업이나 산업활동의 필수품으로 자리잡을 날이 멀지 않아 보인다.
기업은 고객들이 주문 내역과 가장 빈번하게 검색한 것을 토대로 그들이 선호하거나 구매할 제품을 예측, 진열대를 봇이 선택한 제품들로 미리 채워 놓을 수 있다.

모두 AI의 판단과 선별능력에 의한 것이다. 심지어는 고객 자신이 뭐가 필요한지를 알기도 전에 기업이 그들의 가려운 곳을 긁어줄 수 있는 것이다.

지금과는 달리 소셜 미디어로부터 멀어지는 사람들이 많을 것이란 전망도 봇 세상을 앞당기는 요인으로 꼽힌다.

사람들은 날이 갈수록 소셜 네트워킹 앱보다는 메신저나 바이버 등의 메시징 앱에 더 많은 시간을 소비하고 있다. 이런 트렌드는 사람들이 소셜 미디어의 문자나 이미지에 의하기보단, 실제로는 대화를 통해 소통하기를 원하기 때문이다. 챗봇은 음성 인식을 통해 바로 이런 수요를 충족시키며, 충실한 가상비서로 사람의 역할을 대신하고 있다.

모바일 앱보다 개발, 보급 쉽고, 유지보수도 용이
챗봇은 기본적으로 아주 기본적인 사용자 인터페이스를 가지고 있는 서버에 기반한 애플리케이션이다. 모바일 앱에 비해 개발이나, 보급, 유지보수가 간단하고 빠르다.

또한 소프트웨어 업체들은 무료 챗봇 개발 도구나 프레임워크를 앞다퉈 제공하고 있다. 그래서 인공 지능, 자연어 처리, 음성 인식을 비롯한 최신 기술을 응용해서 저렴한 비용으로 세련된 로봇을 개발할 수 있게 해준다.

앞으론 M2H(Machine-to-Human) 인터랙션을 할 수 있고 프로그래밍 언어 대신 자연어 쿼리를 지원하는 대화형 API의 개발이 늘어날 전망이다.

특히 고객용 애플리케이션의 경우, 금융, 보험, 그리고 건강 관리 분야에서 대화형 API가 점점 더 많이 사용될 것으로 보인다. 이로 인해 챗봇은 더욱 필수품으로 자리잡게 된다.

사람과 공감…‘인간화된 기술’이 뒷받침
인간화된 기술(Humanizing-Technology)에 대한 욕구도 챗봇 세상을 앞당길 가능성이 크다. 기업체들로선 인간적인 차원에서 고객과 효율적으로 연결하기 위한 방법을 모색하기도 한다.

그래서 고객들의 목소리에서 고충이 미세한 어조 변화의 패턴을 학습학로, 이와 결을 같이 하는 음성으로 공감하는 방식으로 응답하도록 챗봇을 섬세하게 프로그래밍하고 있다. 

다만 챗봇이 비록 대부분의 접객 종사자들이나 비서, 업무보조인 등을 대체한다곤 하나, 일정한 단계에선 필연적으로 사람과의 ‘협업’이 필요하다.

예를 들어 비용이나 범위, 요금, 채무 관계 등에 관한 객관적이고 계량화된 고객들의 문의사항들은 척척 처리할 수 있다. 그러나 때론 인간적이며, 주관이 곁들여진 감성적 질문을 할 때도 있다.

이때는 AI가 또 다시 기민하게 작동해 스마트 챗봇이 이런 상황들을 인식하고 사람이 대신 나서 응답하도록 전화를 돌리게 하거나, 버튼을 넘겨줄 수 있게 한다.