안녕하세요.
라온클럽 네이버 클라우드 콘텐츠 마스터 이수진입니다.
지난 2월 15일 네이버 클라우드 강남 트레이닝 센터 ncloud 공간개장
![['23. 3월 2주차] 이슈](https://en.notus.kr/wp-content/plugins/contextual-related-posts/default.png "['23. 3월 2주차] 이슈")
퇴근길 모임
퇴근길 테크 밋업은 평일 저녁에 열리는 테크 밋업이다.
지난해 초 온라인으로 진행됐으나 현재는 오프라인 행사로 운영되고 있다.
2월 기술 밋업의 주제는 챗봇이었습니다.
챗봇 밋업에서는 현직 챗봇 기획자, 챗봇 개발자, 챗봇을 더 잘 이해하고 싶은 사람들이 모여 이야기를 나눴습니다 🙂
이미지 출처: https://blog.naver.com/n_cloudplatform/223026580975
나에 대해서
발표 전, 회의에 참석한 모든 참가자, 사회자, 발표자가 사전 제출(MBTI로 자기소개)하는 시간을 가졌습니다.
수줍은(?) 유쾌한 분위기를 사진으로 전해드립니다 😀
사례 1: MBTI를 제출한 경우
사례 2: 방금 자기소개서를 제출한 경우
프레젠테이션 요약
소상공인이 고객 응대를 도와주는 챗봇
제 발표는 소상공인을 위한 챗봇 개발 단계였고, 실제 생산이라기보다는 발표 후 데모 개발에 가까웠습니다.
“중소기업 소유주에게 챗봇이 필요합니까?”
“실제로 챗봇을 사용할 수 있는 소상공인은 누구인가요?”
“소상공인이 챗봇을 올리기 어려운 점은?”
데모 개발과 같은 고민과 리뷰 내용을 발표했습니다 🙂
데모 플랫폼을 어디에서 찾을 수 있는지 큰 문제가 있었습니다.
소상공인이 챗봇을 붙일 수 있는 좋은 플랫폼은 무엇일까요? 고민 끝에 네이버 블로그와 Modoo에 공개했습니다.
우려 사항 흐름: 워드프레스 → 아임웹 → modoo
다국적 기업의 본사와 외국 기업 직원 간의 소통을 위한 챗봇
챗봇 창훈이 개발 공유 외국계 회사 직원이 “모르는 외국어로” 긴급하게 도움을 요청하면 채팅이나 전화로 상담해야 하는 컨설턴트의 어려움을 해결하기 위한 챗봇이었다.
FAQ형의 사내 챗봇이라도,
최종 사용자가 다른 대륙에 있고 외국어를 사용하는 경우 번역 API, 대기 시간, 인증 처리 등과 같은 추가 고려 사항이 있습니다.
출퇴근, 결제 등 업무 처리를 도와주는 NAVER WORKS WorkTalk
이미지 출처: https://blog.naver.com/n_cloudplatform/223026580975
흥래는 모바일로 업무를 처리할 수 있는 챗봇을 개발할 때 고려해야 할 점을 다음과 같이 공유했다.
B. 휴가 요청 및 지불 등. B. 직관적이고 일관된 사용자 인터페이스.
발표 후 청중으로부터 “결재 같은 일은 보통 PC에서 하지 않나요?”질문이 나왔다
제조, 물류 및 스포츠와 같은 다양한 산업의 특성에 따라 직원들은 종종 휴대 전화만 가지고 다니면 된다는 것이 전달되었습니다.
저도 이 질문이 궁금했는데 현장에서 직접 명쾌한 답변을 해주셔서 신기하고 감사했습니다
금융사에 맞춤형 추천을 해주는 챗봇
이미지 출처: https://blog.naver.com/n_cloudplatform/223026580975
민수는 챗봇 운영을 중심으로 고민을 털어놨다.
개발 관점에서의 우려
“고객 분류를 위한 라벨링 작업도 생각보다 시간이 많이 걸립니다.
고객의 연령/성별/특성에 따라 라벨링에 몇 개월에서 몇 년이 걸릴 수 있습니다.
”
일하다 관점에서 우려
“낮에는 사용자가 많으면 네트워크 속도가 느려지고, 사용자가 적은 밤에는 네트워크 속도가 빨라집니다.
네트워크 속도와 서비스 수준은 어디에서 조정해야 합니까? 이 경우 인프라 관리자와 많은 통신을 해야 합니다.
’
정치 관점에서 우려
“재훈련 단계에서 데이터가 추가됨에 따라 누가 태그를 지정할 것인지, 언제 배포할 것인지, 어떤 전략을 배포할 것인지에 대한 정책에 대해 많은 논의가 필요합니다.
”
의사소통 관점에서 우려
“아무리 STT 서비스가 좋아도 고객이 바람이 많이 부는 곳에서 통화 중이라면 컨설턴트는 STT 서비스가 나쁘다고 생각하는 것이 아니라 챗봇 서비스가 나쁘다고 생각할 수도 있습니다.
”
이어진 QnA 시간도 매우 공개되었습니다!
Q. 챗봇은 텍스트 데이터로 구성되어 있습니다.
GPU A100이 필요한가요?
A. 레이블이 지정된 데이터를 학습할 때 GPU를 사용하기 때문에 시간이 크게 단축되었습니다.
Q. 재무상담에는 거의 정해진 질문이 있지 않나요?
A. 클라이언트가 한 단어를 말했는데 컨설턴트가 열 단어를 말했을 때 데이터 불균형이 발생했습니다.
업계 특성상 동음이의어가 많지 않았다.
황석님과 화린님은 금융업의 매우 보수적인 특성과 발전 단계의 어려움, 협의서 적재와 관련된 프로세스 확립에 대해 고민을 나누었습니다.
재원, 병원, 국가안보회의에 참석한 사람들은 모두 웃으면서 제약이 많다는 데 동의했다.
챗봇 트렌드와 의견 교환
그 후 의견 교환 당시 AI 챗봇, 특히 ChatGPT가 화제였습니다.
공유 댓글 요약:
1. ChatGPT가 특정 비즈니스 영역에서 도메인과 인텐트를 제대로 학습하면 추후에 활용될 가능성이 매우 높아 보입니다.
2. 하지만 챗봇을 개발할 때 나쁜 딥러닝은 의도하지 않은 비용/시간 리소스를 소모합니다.
딥 러닝은 상충되는 답변으로 이어질 수 있습니다.
오히려 잘 만들어진 규칙 기반의 것이 훨씬 더 효과적입니다.
3. 특히 RPA(작업 프로세스 관련) 챗봇에는 작업 시나리오가 있습니다.
챗봇을 개발할 때 (시나리오 기반 + 약간의 의도 + 약간의 자연어 처리)흑백 논리(AI 서비스는 무조건 좋다)는 추천하지 않는 것처럼 섞어 쓰는 것이 좋다.
논평
챗봇 서비스는 다른 서비스와 마찬가지로
End User, Industry, Global, Enterprise, Financial 등 상황에 따라 개발 전과 운영 시 고려해야 할 사항이 크게 다르다는 것을 알 수 있는 시간이었습니다.
또한 저는 옵저버로만 회의에 참석했는데 이번에 처음으로 사회자로 참여하게 되었습니다.
다른 화려한(글로벌, 금융) 발표에 비해 프레젠테이션이 부족하지 않나요? 당황스럽고 조심스러웠지만
오히려 평소 어울리기 힘든 업종과 직종의 사람들이 한자리에 모여 고민과 통찰을 나누는 곳을 방문할 수 있어서 정말 즐거웠습니다!
:디
관심있는 제품이나 주제와 관련된 회의가 있으면 참석하시기 바랍니다.
네이버 클라우드 밋업 참석 희망자 공식 웹 사이트의 이벤트 일정메모 🙂
참조 링크
퇴근길 네이버 클라우드 테크 밋업: 챗봇 개발자 간담회 (2월 15일 @강남)
https://blog.naver.com/n_cloudplatform/222989417833
퇴근길 네이버 클라우드 테크 밋업: 챗봇 개발자 밋업 요약(2023년 2월)
https://blog.naver.com/n_cloudplatform/223026580975
네이버 클라우드 교육 및 행사 일정
https://www.ncloud.com/support/edu
네이버 클라우드 CLOVA 챗봇
https://www.ncloud.com/product/aiService/chatbot
네이버 클라우드의 공식 URL 모음
https://linktr.ee/navercloudplatform