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[애플경제 이보영 기자] 이젠 AI챗봇이 인간을 대체할 수 있을까. 아니면 인간의 충실한 조수 역할을 할 것인가. 미국 등에선 ‘코로나19’로 인한 재택근무가 중단되고 출근이 시작되면서 ‘대퇴사’ 바람이 이는가 하면, 특히 IT업계를 중심으로 극심한 인재난이 겹치고 있다. 국내에서도 노동시장의 수급 불균형 등으로 인력난을 겪는 기업들이 적지 않다. 그러면서 앞서 던진 질문과 같이 AI챗봇이 일정 부분 인간의 일을 대신주면서, 인재난 해소의 대안으로 떠오르고 있다.

실제로 이미 미국의 빅테크를 중심으로 이런 경향이 고개를 들고 있다. 특히 기왕에 로봇으로 대체하려고 했던 지루하고 반복적인 업무일수록 이를 하고 싶어 하는 사람이 없다는 점에서 AI 봇의 필요성이 제기되고 있다. 이에 관해 최근 심층적인 르포와 함께 분석을 하고 있는 테크놀로지 미디어 및 데이터 분석기업인 IDG는 “이미 기술적인 측면에서 RPA(로봇 자동화)는 기본적인 서류 양식 작성이나 내용 추출을 넘어 스마트 AI 비서를 활용할 수 있는 단계에 이르렀다”며 “AI 비서는 바쁜 직원이나 부서가 하는 일을 그림자처럼 따라다니면서 파악하고, 필요한 지식과 인사이트를 조직 곳곳에서 찾아내 미리 제공해 줄 수도 있다”고 장점을 강조했다.

IDG는 회계사의 사례를 들어 이를 설명하고 있다. 즉 “예산을 추가하지 않고 비즈니스를 확장하려는 회계사라면 AI 봇을 채용하지 않을 이유가 없다.”며 “접수된 세무 서류를 검토하고, 모든 데이터를 구조화된 형태로 변환하며, 분석과 보고를 수행하는 동시에 이상 징후를 파악하는 등 사실상 사람 직원이 하는 모든 업무를 시킬 수 있기 때문”이라고 그 유용성을 강조했다.

이에 따르면 아예 사람 대신 AI 봇을 ‘채용’(도입)해 협상이나, 교차 판매, 상향 판매 등을 한층 수월하게 해낼 수 있다. 즉, AI 봇이 법무, 회계, 고객 서비스 등 여러 부서에서 현재 및 과거 고객 인사이트를 수집해 분석한 후 모든 비즈니스에 걸쳐 고객 관계를 전방위적으로 처리하는 작업도 기대할 수 있다. 심지어는 “통신판매직 10명을 채용하는 것보다 ‘1명’의 AI봇을 채용하는 게 나을 수 있다.”고까지 했다. 즉 AI봇은 기존의 고객 지식을 전부 활용할 수 있고, AI봇이 아니면 미처 활용하지 못했을 새로운 기회를 제시할 수 있기 때문이란 얘기다.

이미 미국 등 해외뿐 아니라, 국내에서도 이는 현실화되고 있다. 금융기관이나 기업체 등에서 이를 선호하고 있다. AI봇 기반의 프로세스 자동화를 활용하여 생산성을 높이고, 사용자 경험의 혁신을 꾀하고 있는 것이다.

특히 AI봇은 완벽한 셀프서비스를 해낼 수 있다. 일반 기업체의 경우 AI봇이 작동하는 셀프서비스 포털을 통해 보증 청구서 등록, 관리, 세금 및 연금 세부내용 검토, HR 기록 확인 및 업데이트, 주문 확인, 정산, 청구서 및 영수증 다운로드까지 모든 작업을 처리할 수 있다. ‘사람 직원’이 이런 자료를 확인하는 대신 AI봇에 의해 완전 자동으로 이뤄지는 것이다.

IDG는 “기업 내부에서도 ‘지능형 봇’을 활용해 이메일 첨부 문서의 내용을 추출, 파악, 처리하는 사례가 늘고 있다.”면서 “훈련된 AI 봇은 계약서, 청구서, 민원서류 등을 쉽게 분류하여 핵심 정보를 추출한 후 다음 조치를 판단해 실행할 수 있다”고 전했다.

이에 따르면 특히 주식 시장이나 의료 분야, 기업 법무팀이나 리스크 관리팀에선 이미 매우 유용하게 활용되고 있으며, 앞으로 더욱 활발히 보급될 전망이다. 주식시장에선 AI봇에 의한 초단타 매매 알고리즘이 이미 오래 전부터 사용되고 있다. 의료 분야에서는 AI를 진단에 적극 활용하고 있다. 이런 경우 AI는 사람이 도저히 따라갈 수 없는 수준으로 빠르고 정밀하게 복잡한 방사선 파일을 분석 및 비교하여 암의 초기 징후를 식별하기도 한다.

대기업의 법무팀이나 위험 관리팀에선 규정을 준수토록 하고, 재정적 위험을 최소화시키기 위해 검토해야 할 계약서나 기타 의무사항을 모니터링할 필요가 있다. 이런 경우 만약 인력이 부족할 경우, “AI 봇은 현실적이면서도 매우 저렴한 비용으로 문제를 해결해 준다”는 것이다.

이처럼 AI봇이 실용화되면서 최근엔 자체적으로 AI 솔루션을 개발하기보단, 클라우드에 의존하는 경우가 많다. 클라우드를 통해 딥러닝 엔진, 차세대 통계 분석 도구, 자연어 처리(NLP) 및 이미지 분석 도구 등에 접근할 수 있기 때문이다. 이를 통해 목표가치와 비즈니스의 목적에 맞게 이러한 기술을 적용하고 활용할 수 있게 된 것이다. IDG는 “그러므로 기업이나 조직이 신경 써야 할 일은 AI 기술을 어디에 활용하는 게 가장 적절할지 판단하는 것”이라며 “앞으론 AI 봇을 활용하지 못하는 기업들은 경쟁에서 뒤질 가능성이 크다”고 내다봤다.