24시간 고객을 응대하고, 대화를 통해 원하는 상품을 캐치해서 추천해주는 챗봇 서비스를 도입하는 기업이 많아지고 관련 콘텐츠도 자주 소개되고 있는데요. 누구나 이야기하는 그저 그런 챗봇 이야기가 아닌, 누구나 구축할 수 있는 챗봇 이야기를 해보려 합니다.채팅 프로그램 맥스를 아시나요? SK주식회사의 에이브릴(Aibril)은 IBM 인공지능 왓슨(Watson) 기반의 챗봇 프레임워크를 통해 인공지능에 대한 기본 지식 없이도 누구나 쉽고 빠르게 저렴하게 챗봇을 구축하고 운영할 수 있게 서비스하고 있는데요. 한국어를 유창하게 하는 챗봇을 손쉽게 만들 수 잇게 도와주는 A-Chat에 대해 알아보겠습니다!편리함과 경제성을 제공하는 똑똑한 챗봇 프레임워크, ‘A-Chat’ 1) 쉽고 빠른 구현, 저렴한 비용A-Ch..
고객경험을 한층 높여주는 챗봇 프레임워크 "AIBRIL A-Chat"하루에도 수십 번씩 울리는 카카오톡은 5천만 국민 중 3,600만 명이 사용하고 있는 대표적인 메신저죠. 이제는 전화보다 메신저를 통해 사람과 더 많이 대화를 하고, 우리에게 익숙한 비대면 대화 방법은 개인을 넘어 기업이 고객을 만나는 CS영역과 상품을 추천해주는 마케팅 영역까지 확대되고 있습니다.24시간 고객을 응대하고, 대화를 통해 고객이 원하는 상품을 캐치해서 추천해주는 챗봇 서비스를 도입하는 기업이 많아지고 관련 콘텐츠도 자주 소개되고 있는데요. 누구나 이야기하는 그저 그런 챗봇 이야기가 아닌, 누구나 구축할 수 있는 챗봇에 대해 알아보려 합니다. 업종, 업무 상황에 적합한 맞춤형 챗봇 구성 지원지속적이고 일관된 챗봇 서비스 제공..
즐거운 금요일 가벼운 마음으로 출근한 은주 씨는 지난 프로모션때 진행한 고객들의 리뷰 문서를 모두 분석해서 보고서를 제출하라는 팀장님의 청천벽력과도 같은 작업지시를 받습니다. 이럴 때 문서의 내용을 자동으로 분석해주는 인공지능 서비스가 있다면 얼마나 좋을까요? 에이브릴의 자연어 이해 서비스가 바로 문서의 내용을 읽고 분석해주는 서비스인데요. 에이브릴 자연어 이해 서비스는 API호출 방식을 통해 사용자로 하여금 어려운 인공지능 영역의 깊은 이해(머신러닝, 딥러닝 알고리즘) 없이 간단하게 문서의 내용을 분석하고, 분석 내용을 토대로 통계를 만들 수 있습니다. 에이브릴 자연어 이해 서비스로 비정형 콘텐츠 분석해보기 에이브릴 홈페이지에서 에이브릴의 자연어 이해 서비스(Watson NLU)를 간단하게나마 직접 체..
컴퓨터와 채팅해보신 적이 있나요? 컴퓨터와 채팅하기를 떠올릴 때 ‘맥스’를 생각하면 아재, ‘심심이’를 생각하면 아재가 아니다는 이야기도 있는데요. 컴퓨터가 내 말을 알아듣고 답변을 한다는 사실이 정말 신기했을 때가 있었습니다. 다만, 이런 서비스가 처음 나왔을 때는 대화 분석 기술이 발달하기 전이라 종종 질문과는 다른 엉뚱한 대답을 하곤 했습니다. 그래서 재미있는 대화를 공유하는 게 유행하기도 했죠. 맥스와 심심이는 당시 생소한 프로그램이었지만, 이제는 우리도 자연스럽게 컴퓨터, 인공지능과 채팅하고 있습니다. 카카오톡의 ‘플러스 친구’, 라인의 ‘라인@’, 네이버의 ‘톡톡’이나 SK텔레콤의 보이는 ARS까지 여러 분야에서 컴퓨터나 인공지능이 사람의 말을 이해하고 해결책을 알려줍니다. 그런데, 인공지능은..
고객이 질문을 입력하면 인공지능이 데이터 분석을 통해 답변을 주는 호텔 챗봇 서비스! 향후 챗봇은 인간과의 상호작용을 대체하는 것에 국한된 것이 아니라 보다 더 개인적이고 만족스러운 고객 서비스를 가능하게 해주는 수단으로 발전할 것이라고 합니다. 그럼 지금부터 국내외 호텔에서 활용되고 있는 챗봇에 대해 간단히 알아보도록 하겠습니다. 메리어트(Marriott)의 챗봇 서비스 메리어트 인터내셔널(Marriott International)은 위챗(WeChat)과 구글 어시스턴트(Google Assistant)를 채널로 추가하여 페이스북 메신저와 슬랙(Slack)을 통해 고객경험 향상을 위한 챗봇을 사용하고 있습니다. 지난해 9월에는 메리어트 계열의 알로프트(Aloft) 호텔은 인공지능을 활용하여 다양한 고객 ..
‘Context’는 대화 서비스(Watson Conversation)의 대화 중에 언급된 ‘Intent’ , ‘entity’ 등을 개체화하여 저장하고 나중에 필요할 때 해당 내용을 다시 확인하고 사용할 수 있게 해주는 역할을 합니다. 대화 중에 해당 ‘Context’를 이용해 대답을 할 수 있습니다. 이 ‘Context’를 지칭하는 부분은 ‘$’를 사용하며, 이는 인텐트의 ‘#’ 그리고 엔티티의 ‘@’과 같은 역할을 해주죠. 다음과 같은 형태로 사용할 수 있습니다. Context Set 하기 1. 대화 노드 설정에 대답을 입력하는 란에 Open Json editor를 Click 해주세요. 2. 이후 나오는 검은 창에 아래와 같이 타이핑해주면 됩니다.
자연어 이해 서비스(NLU) API는 총 9가지의 기능을 이용할 수 있습니다. 그 중 감정(Emotion)을 제외한 나머지 기능들에 대해 모두 한글이 지원됩니다. 하단의 표는 자연어 이해 서비스(NLU)가 지원하는 기능을 나타낸 것인데, 붉은 박스 표기가 이번에 추가된 3가지 기능입니다. 지금부터 업데이트 된 3가지 기능, 개체(Entities), 키워드(Keyword), 의미역(Semantic Roles)에 대해 알아보도록 하겠습니다. [개체 (Entities)]먼저 AIBRIL Portal의 데모 application을 활용하여 해당 기능을 확인해보겠습니다. 먼저, 손흥민의 기사 중 챔피언스리그에서 골을 기록했다는 기사의 일부를 넣었습니다. 위의 기사를 넣고 분석한 결과는 아래와 같습니다. 그림에서 ..
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