인공지능챗봇플랫폼 ATHENA 표준제안서
사용화사례 사업개요 활용분야별기능 구성원소개 시장환경 전망분석 상용화사례분석 Architecture Process NLU DM HTA Deep Learning Channel PLATFORM 도입효과 제휴진행현황 금융기관 주문예약
사업개요 사업소개 (Value Chain) 구성원소개 본사업의개요와 머니브레인의핵심구성원을소개합니다.
사업개요 인간의대화를흉내내는컴퓨터프로그램사용자가컴퓨터와상호작용하는방식을사람간대화로전환 인간의학습능력과추론능력, 지각능력, 자연언어의이해능력등을컴퓨터프로그램으로실현한기술 예약 / 티켓팅업무처리고객상담 인간의자연스러운언어로질문이나명령을내리면맥락을파악해대화가능 인공지능딥러닝학습을통해계속해서스스로발전 앱을설치하는방식이아니라기존메시징플랫폼을사용하여접근성높음
분야별기능예시 금융 공통 쇼핑공통 금융업무 상품추천 고객상담 상품추천 이벤트 금융업무잔액, 입출금내역, 자동출금내역조회, 이체, 송금등 금융상품안내, 추천, 가입상품문의및안내응대, 상품가입최적의시점에상품별전문상담직원과연결 알림서비스계좌잔액, 납부, 대출, 적금관리, 자동이체출금알림제공알림내용과함께상세내역조회링크제공 쇼핑가이드딥러닝기반고객맞춤형상품추천 이벤트안내고객맞춤형이벤트, 기획전안내및상품선제안 주문배송조회구매이력및주문배송조회
서울대학교전기공학부졸업 서울대학교학생벤처네트워크부회장 페이지온대표이사 핑거연구소장 SK C&C 솔루션개발팀 서울대학교전기공학부졸업 서울대학교 Knowledge & Database 석사 SK 텔레콤 MD 개발팀 SAP HANA Labs Optimizer Team 서울대학교조선해양공학과 서울대학교학생벤처네트워크 49 Seconds 개발 서울대학교경영학부졸업 미국 Columbia 대학교 MBA 졸업 공인회계사 삼일회계법인 M&A 본부 씨티은행리서치센터애널리스트 중앙대물리학과졸업 삼성 SDS 바다개발그룹 SK C&C 솔루션개발팀 LG 전자 HE 연구소 서울대학교전기공학부졸업 미국 USC 박사졸업 Post-Doc: Brain and Cognitive Science 고려대학교전자및정보공학과교수 홍익대학교디자인경영석사졸업 삼성전자반도체연구원 SK 커뮤니케이션즈컨텐츠사업팀 이노션 Space Intelligence 팀 트리플에이치인터렉티브대표
시장환경 전망분석 상용화사례분석 시장전망은물론, 상용화및예정사례를분석합니다
시장환경및전망분석 페이스북 F8 2016 주커버그 " 어떤이도비즈니스나서비스를위한새앱 (App) 을깔고싶어하지않는다. 앱으로대변되던모바일생태계가챗봇플랫폼으로흡수되면기업의상품및서비스제공방식의변화를요구할가능성이있다. KB 금융지주경영연구소 인간의대화를흉내내는컴퓨터프로그램, 사용자가컴퓨터와상호작용하는방식을사람간대화로전환 인간의학습능력과추론능력, 지각능력, 자연언어의이해능력등을컴퓨터프로그램으로실현한기술 2016 연내인공지능적용챗봇공개예정 Bot API 공개 2015.06 출시 인공지능챗봇기술적용메신저준비중 가상비서코타나와결합해플랫폼으로서의대화구현비전발표 금융비서금융봇도입예정발표 챗봇기반의스마트폰콜센터구축예정 챗봇플랫폼의성장에따라모든상품및서비스이용방식이변화되면 금융업에도영향을미칠것으로예상
시장환경및전망분석 문자 (Text) 기반챗봇주요핵심기술별전망 광고, 미디어활용챗봇국내외전망 4,000 3,000 2020년시장규모 1,151백만달러 국내시장연평균성장률 51% 2020년시장규모 44억달러전망 해외시장연평균성장률 43% 머신러닝연평균성장률 51.4% 자연어처리연평균성장률 58.9% 머신러닝 세계 자연어처리 국내 [ 단위 : 백만달러 ] [ 단위 : 백만달러, 억원 ] 2,000 1,000 '-
상용화사례분석 _ 적용예정사례 KASISTO 음성인식가상비서 카카오뱅크금융봇 모바일가상뱅킹비서앱 딥러닝기술및음성인식기술적용 모바일뱅킹업무 ( 송금, 잔액확인 ) 이번달지출액, 특정내역사용금액및사용가능한쿠폰, 카드잔고, 결제 33개협력사 의류주문및상담을챗봇으로제공 1:1상담신청시담당자랑채팅 연령과사용자취향에맞춰상품추천 ARS나상담원보다편하게느끼는소비자존재 전화주문보다빠른주문 TV가없어도카카오톡으로홈쇼핑방송시청하다가주문가능
챗봇의주요기능및적용기술을소개합니다.
Architecture S/W 아키텍쳐 NLU Retrieval-based Model 구문분석기 고객상담 품사분석 금융업무 대화처리엔진 상품추천 엔진 금융 보험 엔진 대화태스크연동모듈 카드 상식 인공지능학습엔진 태스크구조화모듈 태스크학습모듈 한국어 영어 엔진
Process 프로세스 채널 기존메신저카카오톡라인등 음성인식기 처리모듈 처리모듈 은행 보험 컨트롤러 증권 음성합성기 문장합성기 카드
NLU NLU (Natural Language Understanding) 형태소분석 시멘틱분석 급성 A 형간염환자에게보험적용시필요한청구서류가뭐지? 형태소사전을통해문장을최소단위인형태소로분해및품사파악 ( 급성 A 형간염 )/n ( 환자 )/n ( 에게 )/j ( 보험 )/n ( 적용하다 )/v ( 시 )/n ( 필요하다 )/v ( 청구 )/n ( 서류 )/n ( 가 )/j ( 뭐 )/n ( 지 )/j (?)/p 시멘틱룰을통해, 동의어 - 반의어를파악 ( 급성 A 형간염 )/n ( 환자 )-( 병자, 편찮, 아픈 )/n ( 에게 )-( 께, 에 )/j ( 보험 )/n ( 적용하다 )-( 사용하다 )/v ( 시 )/n ( 필요하다 )-( 요구되다 )/v ( 청구 )/n ( 서류 )-( 문서 )/n ( 가 )/j ( 뭐 )/n ( 지 )j (?)/p Entity 분석 Entity( 개체명 ) 사전을통해각단어의의미를파악하고태스크를이해 ( 급성 A 형간염 )- 병명 ( 보험 )-Task ( 서류 )-Task 자연어이해 Entity 인식으로수행해야할 Task 와필요한 Parameter 를확보하여문장을이해 ( 병명 ) 의 ( 서류 ) 안내
NLU Entity 분석 특정한규칙을가지고있는 Entity 의경우, 인식룰을만들어 Entity 를인식한다. [ 보유 Entity] 핸드폰번호, 계좌번호, 날짜, 시간, 금액, 생년월일, 자동차번호, 비밀번호등 1000 만건이상의 Entity 를가지고있는사전을이용하여 Entity 를인식한다. [ 보유 Entity] 주소, 장소, 이름, 분야, 회사명, 수량, 기관명, 국가, 통화, 성별등 특정한도메인의 Entity 의경우, 사용자가직접추가하여 Entity 를인식한다. [ 보유 Entity] 상품명, 매장명, 질병명, 메뉴명, 모델명, 옵션명등
NLU Symentic 분석 동의어 반의어 고수하다 나는휴대폰번호를바꾸고싶어 나는휴대폰번호를변경하고싶어 유지하다 바꾸다 나는연락처를고치고싶어 변경하다 나폰번호를수정할래 정정하다 고치다 핸드폰번호변경해줘 수정하다 난핸드폰번호유지하기싫어
DM DM (Dialogue Management) 대화관리기능이있어대화관리를동적으로수행한다. 엔진자체에정의된관리명령어를바탕으로, 대화를구조적으로구성하여적절한결과를산출할수있다. 사용자의비구조적인대화흐름을통제하며궁극적인목적을달성할수있도록돕는다. 사용자와의대화에서문맥을파악하고, 사용자의답변을기억한다. 또한, 사용자의정보를학습하고저장하여, 대화가늘어날수록사용자개개인에게맞춤형답변을제공한다. 기억 이라는지능을가짐으로서인공지능에대한사용경험을월등히증진시킨다. 주로사용되는대화의패턴을저장하여기록하고, 재사용할수있게한다. 대화내의공통된주된패턴을저장함으로써, 다양한도메인의챗봇을쉽게만들수있게한다. HTA기술과연계하여, 재사용뿐만아니라조합을통해새로운패턴을생성한다.
HTA HTA(Hierarchical Task Analysis) 독립적 Task 주문 Context Intent Task 처리모듈 Result 주변음식점검색 음식점메뉴검색 Entity 위치확인 음식점검색 메뉴검색 주문전화 각각의 TASK를변수로수많은 TASK를생성할수있고새로운 TASK 또한독립적으로작용하므로계속해서자가학습하여발전 TASK의재사용이가능하고 TASK 간의연계및조합이가능
Deep Learning Retrieval model Retrieval-based model 은질문의유사도를파악하여생성되어있는답변을제공 Q&A 방식의 Dialogue Corpus Data Set 을학습 금융기관등정보의신뢰성이중요한곳의챗봇에서사용 예시 ) 1 인터넷뱅킹이체한도를 1 억정도까지늘리고싶은데가능할까요? 본인이직접신분증지참후가까운영업점방문하여이체한도증액가능합니다. ( 감액은인터넷뱅킹 / 폰뱅킹 / 신한 S 뱅크에서가능 ) Q : 이체한도늘릴수있어? 2 인증서새로발급받고싶은데어떻게해야하나요? 당행홈페이지공인인증센터메뉴에서발급가능합니다. < 공인인증서발급절차 > 공인인증센터 공인인증서발급 / 재발급 사용자본인확인 이체비밀번호 / 보안매체번호입력 인증서발급완료 Process A : 본인이직접신분증지참후 Q : 인증서발급받고싶어 A : 당행홈페이지공인인증센터 3 Corpus Data Set
Deep Learning Generative model Generative model은순환신경망을이용해새로운답변을유기적으로조합및생성하여제공 영화대본, 상담내역등의 corpus를학습 가벼운일상대화들을제공하는챗봇에서사용 예시 ) 1 2 제가신용등급 3 등급이고 2 천만원정도대출받고싶은데가능할까요? 인증서재발급받고싶은데어디서해야되죠? 네고객님은제 1 금융권에서대출이가능하시며, 필요하신경우, 상품관련담당자분께연결해드리겠습니다. 네당행공인인증센터에상단인증서재발급메뉴에서본인인증후에재발급받으실수있습니다 Process Q : 신용등급 3등급인데은행대출가능해? A : 네은행을포함한제 1금융권에서대출가능합니다 Q : 인증서만료됐는데다시받을수있나? A : 네공인인증센터에서인증서재발급이가능합니다. 3 Corpus Data Set
Deep Learning QA Generation Question Answering model 은 Document 에서 질문과답변을추출해내어 Corpus 형태로재생성 상담내역등을 Corpus 형태로만드는데사용 예시 ) 1973 년 10 월제 4 차중동전쟁발발이후페르시아만의 6 개산유국들이가격인상과감산에돌입, 배럴당 2.9 달러였던원유 ( 두바이유 ) 고시가격은 4 달러를돌파했다. 1974 년 1 월엔 11.6 달러까지올라 2 3 개월만에무려 4 배나폭등했다. 이파동으로 1974 년주요선진국들은두자릿수물가상승과마이너스성장이겹치는전형적인스태그플레이션을겪어야했다. 대한민국의경우, 1973 년 3.5% 였던물가상승률은 1974 년 24.8% 로수직상승했고, 성장률은 12.3% 에서 7.4% 로떨어졌다. 무역수지적자폭도크게확대 (10 억달러 24 억달러 ) 됐다. 산업구조가경공업에서에너지수요가많은중화학공업으로전환되는시점이었기때문에충격은더컸다. 1975 년에이르러성장률은 6.5% 로더떨어졌고, 물가는 24.7% 의고공비행을이어갔다. 후폭풍은 2 년간지속됐고, 1976 년에서야비로소경제는정상을되찾았다. Process Q : 1974년 1월에유가가얼마였지? A : 11.6 달러 Q : 1974년경제성장률이몇퍼센트지? A : 7.4% Corpus Data Set
Channel 다양한채널을통한서비스가능
상용화사례 금융기관 주문예약
상용화사례 ➊ 금융기관 2016 년 11 월 7 일카카오톡을통한금융봇업계최초런칭 온디멘드 (On-demand) 서비스의선도업체위상확보 고객편의성증대및비대면채널활성화기여 도입효과 24 시간실시간상담가능지역적커버리지한계의극복향후고도화에대한대비 금융업계동향 신한은행금융봇기술검토시작우리은행, IBK 등금융사챗봇준비카카오뱅크챗봇개발 향후발전방향 음성인식기능탑재빅데이터분석통화개인화서비스내년하반기부터챗봇경쟁본격화
상용화사례 ➋ 주문예약 2016 년 11 월 17 일카카오톡을통해배달음식주문서비스 ( 베타 ) 오픈 기존배달어플보다최대 6 배빠른업무처리속도 메뉴판, 운영시간, 위치등주문관련핵심정보제공및배달시행 도입효과 24 시간실시간상담가능자연어처리에따른고객만족증대채널다양화및구매전환율증가 관련업계동향 신한은행금융봇기술검토시작우리은행, IBK 등금융사챗봇준비카카오뱅크챗봇개발 향후발전방향 음성인식기능탑재추천서비스등맞춤형서비스부정사용방지시스템개발 POS 연동으로완전자동화