챗봇 프로젝트를 성공적으로 수행하기 위한 프로세스

• 1 프로토타입 구축
• 2 AI 데이터 구축
• 3 사용자 테스트
• 4 서비스 맵 업데이트
• 5 운영 및 업데이트

1. 구현되는 방식으로 시연하기

• 동작하는 챗봇이 아닌, 동작할 챗봇을 구성한다.
• 구성원들에게 챗봇의 질문을 보여주고, 어떤 방식으로 질문하고, 챗봇이 어떻게 답변했으면 좋을지에 대해서 물어본다.
• 해당 사항이 어떻게 구현되는지에 대해서 보여준다.

2. 데이터 수집하기

• 예상하는 데이터보다 더 많은 데이터가 필요 할 수 있다. 챗봇이 무엇을 이야기 하는지에 대해서 명확해야 하며, 비즈니스 도메인에 대한 이해도가 높은 구성원을 데이터 구축에 함께 참여하도록 한다.
• 데이터 수집과 동시에 분류 및 표현에 대해서 정리한다.
• 구성된 데이터를 기반으로 소규모의 테스트를 진행하며, 만족도를 조사한다.
• 필요한 표현을 가장 이해하기 쉬운 형태로 변경하며, 해당 내용은 챗봇에만 적용되는 것이 아닌, 고객과의 접점이 되는 모든 채널에 적용할 수 있어야 한다. (어디에서 보여줄 것인가?)
• 채널에 따른 UX에 적용할 수 있는 자동화와 DB를 구축한다. 유저의 표현을 입력하는 일 보다, 채널에서 챗봇의 표현을 어떻게 정의하고, 자동화하고, 유연하게 변경할 수 있는 구성이 필요하다.

3. 동작하는 챗봇 공유 및 테스트, 만족도 조사

• 앱이 아닌 챗봇 서비스는 개인화 될 수 있어야 한다. 이 부분은 같은 의도의 다양한 표현을 어떻게 처리하는가와 그에 따른 비즈니스 솔루션을 어떻게 처리했느냐에 따라 다를 것이다.
• 테스트에서 높은 순위대로 챗봇의 서비스 내용을 다시 정리하며, 내용을 구체화 한다. 챗봇이 이해하지 못한 대화에 대해서 우선순위를 정하며, 비즈니스 도메인과 관련도에 따른다.

4. 전체적인 서비스의 구성맵 작성

• 서비스 구성에 대한 조직의 승인을 받는다.
• 한번에 완료되는 것이 아닌, 장기적으로 확장 가능한 구성이여야 한다.
• 사용자의 요구에 대해서 즉각적인 피드백 및 챗봇을 업데이트 할 수 있어야 한다. – 처리할 것과 처리하지 않을 것은 명확하게 구분한다.
• 챗봇 대화 모듈 작성 – 대화 방식에 따라서 미리 구축해야할 챗봇의 모형이 있다. 비즈니스 도메인에 맞는 대화 형태를 찾고, 해당 모델을 미리 구축한다.

5. 서비스 오픈 및 운영

• 표현을 이해 못하는 것에 대해서 유연하게 처리할 수 있어야 한다. 이해 못하는 것에 대해 어떻게 처리할지에 대한 로직을 갖추어야 한다.
• 일반적인 지식을 가진 챗봇, 즉 확인되지 않았고, 명확한 근거가 없는 데이터를 추가하지 않는다. 어떤 주제이든지, 챗봇이 제공할 데이터는 명확한 근거를 가지고, 전문가의 관점에서 일반인이 이해하기 쉬운 언어로 표현해야 한다.