‘17 Open Lab에서는 인공지능을 활용한 상품 제안, 11번가의 챗봇인 바로 서비스에 관한 이야기를 들어 보았습니다.

 

  



인공지능을 활용한 글로벌 마켓 상품 센싱 Pilot 프로젝트 (Data서비스팀 김병일 수석)


마켓을 센싱한다는 것은 거시 경제, 해당 산업의 동향, 기업 실적 등을 살펴보는 것입니다. 금융에서는 Quant Model을 이용해 시장을 분석하고 있습니다. 주로 정형 데이터를 시계열 분석을 통해 수학적으로 분석합니다. 하지만 주가 예측만 봐도 정형 데이터 기반의 수학적 분석은 한계가 따를 수밖에 없습니다.


펀드도 마찬가지입니다. 수익률이 떨어져 고객이 상품을 외면하면 수수료 수익이 감소할 수밖에 없습니다. 이 점을 착안해 Pilot Project를 통해 Watson을 기반으로 정형 및 비정형 금융 데이터를 분석하고, 수익률 높은 펀드 상품을 센싱해 보았습니다.


여러 요소가 있겠지만 기본적으로 시장이 좋아야 펀드의 수익률이 높습니다. 그 만큼 시장 분석이 중요하다는 의미입니다. 11개 시장을 대상으로 했습니다. 그 중에서도 글로벌 경기 호전으로 수익성이 좋은 선진국 펀드를 선택했습니다.


크게 세 가지 기능으로 구성됩니다.


 

1) 사용자 질문에 답변하기 (User Engagement): Watson Conversation 적용. 챗봇 기능으로 질문과 답변

2) 외부 비정형 데이터 수집 및 분석: Watson Wex 적용. Relation Network, Word Cloud 등으로 결과 표현

3) Analytics: Theano 적용. Deep Learning 분석


 

시장의 3개월, 6개월, 12개월 후 상석 혹은 하락을 예측하며, 추천 상품까지 제시합니다. 특징은 뉴스 등의 주요 이벤트, 금융 관련 유료 데이터를 Input으로 사용한다는 점, 그리고 OMI (Opinion Mining Index) 를 정의한다는 점입니다.


  


 

대화형 커머스 챗봇 (SK플래닛 Messaging Platform팀 이병준 팀장)


메시징 플랫폼이나 서비스 플랫폼 상에서 메시지와 대화형 인터페이스를 통해 상거래를 지원하는 것이 대화형 커머스입니다. 메시징 앱이 SNS 앱을 넘어서고 있는 상황에서 대화형 커머스의 중요성은 커질 것으로 예측되고 있습니다. 대화형 커머스는 상품 검색, 추천, 결제, 평가 등의 기능을 수행하게 됩니다.


대화형 커머스에는 시스템이 대화를 주도하는 System Initiative, 사용자가 대화를 주도하는 User Initiative, 그리고 이 둘을 합한 Mixed Initiative의 세 가지 종류가 있습니다. 11번가의 바로는 Mixed Initiative에 속합니다. 바로의 System Architecture는 메시징 플랫폼, 대화 플랫폼, 자연어 플랫폼으로 구성됩니다. 사용자가 메시지를 입력하면 릴레이 서버가 봇 서버로 메시지를 전달하고, 자연어 서비스는 메시지를 분석하고 사용자의 의도를 파악하며, 답변을 구성해 릴레이 서버를 통해 고객에게 결과를 전달합니다.


바로의 주된 기능은 상품 추천입니다. 사용자가오버워치 가능한 랩탑과 같이 메시지를 입력하면 바로는 관련 상품을 표시해 줍니다. 고객이 원하는 경우 전문 상담원과의 채팅으로 연결되며, 구매로 넘어가면 챗봇이 결제를 도와줍니다. 


두 서비스 모두 아직은 인공지능이라는 이름을 붙이기는 쉽지 않습니다. 하지만 두 기업 모두 진정한 인공지능의 구현을 위한 하나씩 차곡차곡 디딤돌을 놓고 있습니다.






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