스마트한 컨택센터의 핵심, 챗봇에 대하여

시작하며 안녕하세요. 커넥트센터팀의 Rothy입니다. 최근 코로나19의 여파로 비대면 서비스에 대한 수요가 날로 증가하고 있으며, 이에 따라 고객센터 업계에도 디지털 트랜스 포메이션이 가속화되고 있습니다. 그중 대표적인 플랫폼이 바로 AICC(AI Contact Center)입니다. 오늘은 AICC의 핵심 서비스인 챗봇에 대해 이야기하려고 합니다. AICC에서 챗봇이 왜 중요한지, 그리고 AICC의 챗봇이라면 어떠한 기능을 필히 갖추어야 하는지 설명하고자 합니다. 챗봇에 대하여 ▪ AICC? AICC는 AI와 클라우드를 기반으로 고객센터의 상담 업무를 자동화하고 상담원과 고객의 이용 경험을 획기적으로 개선하는 솔루션입니다. 고객 접근성과 편의성 향상을 위해 전화 외에 다양한 채널을 옴니 채널(Omnich..

한국어 자연어 처리 기술과 AI, 어디까지 왔니?

당신은 10년 후, AI의 미래를 어떻게 그리고 있나요? 안녕하세요 🙌 저희는 카카오엔터프라이즈에서 AI 대화 모델과 서비스를 기획하고 있는 프링과 쌔미입니다. 갑자기 ‘AI의 미래’라니 너무 거창하죠? 당장 오늘 점심 뭐 먹을지도 모르는데 말이에요. (머쓱) 😇 어쩐지 이 질문은 어렸을 때 그렸던 (추억의...) 과학 상상화 느낌을 주기도 하는데요. 아직은 뭐도 안 되고, 뭐도 안 되는데… 를 생각하다 보면 우리는 과연 어떤 기술과 서비스를 만들 수 있는 걸까? 라는 생각에 다다르기 때문에 약간 초라해지기도 합니다. AI 대화 서비스를 담당하다 보면 SF 콘텐츠를 시청하면서 SF의 단골인 AI 어시스턴트들을 그냥 넘기지 못하고, 서비스 분석을 하고 있는 직업병 아닌 직업병이 생기기도 하더라고요. ‘우리..

사오정 API - 음악 재생 발화는 내게 맡겨주세요. [기술편] #자연어처리 #음성인식_후처리 #발화교정

어렸을 적 즐겨보던 만화 중 ‘날아라 슈퍼보드'라는 만화가 있었습니다. 그 만화에는 무슨 말을 해도 잘 알아듣지 못하는 ‘사오정'이라는 캐릭터가 등장하는데요. 사오정은 가는 귀를 먹어 귀의 주름을 걷고 이야기를 듣지 않으면 이야기를 엉뚱하게 알아들어 많은 해프닝을 만들어 내기도 했습니다. 이렇게 만화 속 사오정처럼 카카오 i도 가끔 명령을 완벽히 알아듣지 못하는 경우가 있죠. 저희는 카카오 i가 무슨 말을 해도 잘 알아들을 수 있도록 “사오정 프로젝트”를 진행했습니다. 만화 속 사오정은 말귀를 못 알아듣는 캐릭터로 등장하지만, 사오정 프로젝트에서의 사오정은 카카오 i 발화의 대부분을 차지하는 음악 재생 발화의 오류를 획기적으로 줄여주는 고마운 캐릭터임을 밝히며 글을 시작하도록 하겠습니다. #사오정 프로젝..

한국어 챗봇에서의 오류에 강건한 한국어 문장 분류를 위한 어절 단위 임베딩

시작하며 카카오엔터프라이즈 AI Lab(최동현, 박일남, 신명철, 김응균)이 성균관대학교(신동렬)와 함께 쓴 논문 ‘한국어 챗봇에서의 오류에 강건한 한국어 문장 분류를 위한 어절 단위 임베딩’이 제31회 한글 및 한국어정보처리 학술대회에 실렸습니다. 한글날을 맞이해 매년 10월마다 열리는 한글 및 한국어정보처리 학술대회는 전산언어학과 언어학, 인공지능과 관련된 다양한 주제의 연구 논문을 다루고 있습니다. AI Lab은 오류를 포함하는 한국어 문장 분류 시스템의 성능을 높이고자 새로운 통합 어절 임베딩 방식을 제안했습니다. 이 방식은 여러 가지 다른 단위의 임베딩을 하나로 통합하고 데이터에 자동으로 노이즈를 추가하는 방식으로 오류를 포함한 문장 분류 성능을 높입니다. 자체 실험 결과, 기존 시스템과 비교해..

오픈도메인 질의문 자동 분류를 위한 주석 말뭉치 구축 연구

시작하며 카카오엔터프라이즈 AI Lab(안애림, 이서진, 최동현, 김응균)이 한국외국어대학교(남지순)와 함께 쓴 논문 ‘오픈도메인 질의문 자동 분류를 위한 주석 말뭉치 구축 연구’가 제31회 한글 및 한국어정보처리 학술대회에 실렸습니다. 한글날을 맞이해 매년 10월마다 열리는 한글 및 한국어정보처리 학술대회는 전산언어학과 언어학, 인공지능과 관련된 다양한 주제의 연구 논문을 다루고 있습니다. 이번 논문에서 AI Lab은 오픈도메인 자연어 질의문에서 비명시적인 의미자질을 고려한 질문 초점(Question Focus) 기반 질의문 유형 분류 기준을 제시했습니다. 이 기준에 따라 구축된 112,856개 문장의 주석 말뭉치를 학습한 기계학습(CNN) 기반 문장 분류 시스템은 F1-Score 97.72% 성능을 ..

Stable Style Transformer: Delete and Generate Approach with Encoder-Decoder for Text Style Transfer

시작하며 카카오엔터프라이즈 AI Lab(이주성)이 쓴 논문 ‘Stable Style Transformer: Delete and Generate Approach with Encoder-Decoder for Text Style Transfer(이하 SST)’가 자연어생성국제학술대회(이하 INLG)에 게재 승인됐습니다. 텍스트 스타일 변환(text style transfer)은 입력 문장의 내용(content)은 보전하면서, 문장의 속성(attribute)에 해당하는 값을 바꾸는 태스크를 가리킵니다. 이번 논문에서 AI Lab은 기존 방식대로 비병렬 데이터셋을 활용해 좀 더 자연스러운 문장을 생성하는 새로운 텍스트 스타일 변환 모델인 SST를 제안했습니다. 스타일 변환은 두 단계를 걸쳐 진행됩니다. 첫 번째,..