코그너티브 서비스를 통해 혁신을 이룬 앱과 기업의 몇 가지 사례와 향후 사용 사례를 통해 코그너티브 서비스가 기술 환경을 얼마나 변화시키고 있는지 살펴보세요.

AWS, IBM, Microsoft Azure와 같은 거대 클라우드 기업의 코그너티브 서비스 덕분에 이제 모든 규모의 개발자 팀은 엄청난 성능의 코그너티브 서비스를 이용할 수 있게 되었습니다. API를 통해 제공되는 이러한 서비스를 통해 애플리케이션에 차세대 인텔리전스를 쉽게 도입할 수 있습니다.

채팅 및 소셜 상호작용

2015년에 채팅 앱의 월간 활성 사용자 수는 소셜 네트워크의 사용자를 넘어섰고, 그 격차는 계속 벌어지고 있습니다. 실제로 메시징은 소셜 네트워크 자체의 필수 기능이 되었습니다. 이러한 급속한 성장과 함께 메시징 앱은 짧은 텍스트 기반의 메시지를 주고받는 단순한 도구에서 놀랍고 즐거운 기능을 갖춘 혁신적이고 완전한 기능을 갖춘 경험으로 진화했습니다. 그리고 이러한 혁신의 원동력은 바로 코그너티브 API입니다.

챗봇과 인지 컴퓨팅

챗봇은 가장 초기 형태의 AI 알고리즘 중 하나입니다. 튜링 테스트를 곧 통과할 것 같지는 않지만 음성 지원 애플리케이션의 자연스러운 진화를 나타냅니다. 예전에는 지원팀에 전화하여 1번을 눌러 미지급금에 대해 문의했다면, 이제는 의도를 파악할 수 있는 시스템에 완전한 문장으로 말할 수 있습니다.

기업이 대기 시간을 줄이고, 고객 경험을 개선하며, 전화 상담원 비용을 최소화하기 위해 챗봇을 도입하는 사례가 폭발적으로 증가하고 있습니다. 현재 챗봇은 주로 기본적인 요청을 이해하고 미리 정의된 규칙에 따라 응답하거나 "내 주문이 어디 있나요?" 또는 "챗봇, 무드등 켜줘"와 같은 질문에 답하는 등 간단한 작업을 처리하는 데 주로 사용되고 있습니다.

하지만 왓슨 어시스턴트나 Amazon Lex와 같은 API를 사용하면 이러한 자연어 요청에서 관찰된 패턴에 로직을 적용할 수 있는 서비스를 쉽게 구축할 수 있습니다. 예를 들어 이러한 서비스는 이륙 지연을 겪고 있는 공항에서 갑자기 전화가 쇄도하는 것을 관찰하고 항공편 일정 변경의 우선순위를 정하기 위해 옵션 순서를 변경할 수 있습니다. 또는 특정 국가나 지역에서 걸려온 전화가 다른 언어로 진행되는 경향이 있음을 파악하고 그에 따라 기본값을 변경할 수도 있습니다. 심지어 문법 패턴을 파악하여 고객에게 즉시 관리자에게 전달하도록 지시할 수도 있습니다.

음성 인식, 텍스트 음성 변환, 얼굴 인식, 머신 러닝 모델을 사용하는 지능형 대화 인터페이스는 다양한 목적에 따라 매우 매력적인 경험과 실제와 같은 대화를 제공할 수 있습니다. 더 좋은 점은 이러한 경험을 통해 학습할 수 있다는 것입니다.

챗봇은 추천을 하고, 추상적인 개념을 이해하고, 이전 참여를 기반으로 개인을 알아가는 등 우리가 은행을 이용하고, 쇼핑하고, 학습하는 방식을 변화시킬 것입니다. 결국에는 사람과 대화하고 있는지조차 모를 정도로 능숙해질 것입니다.

코드 예시: 홈 오토메이션 챗봇

왓슨과 PubNub ChatEngine을 사용하면 스마트 홈을 제어하는 인공 지능 챗봇을 쉽게 만들 수 있습니다.

이 튜토리얼에서는 텍스트 명령을 받아 파싱하고 이를 기반으로 작업을 수행하는 챗봇을 구축하는 방법을 보여 줍니다. 예를 들어 사용자가 "거실에 불 켜줘"라고 입력하면 봇이 조명을 켭니다.

{

  "homeauto_intents": 
  [
    {
      "intent":"turnOFF",
      "examples":
      [
        {"text":"Put off"},
        {"text":"Switch off"},
        {"text":"Turn off"}
      ],
      "description":"Turn on intents"
    },
    {
      "intent":"turnON",
      "examples":
      [
        {"text":"Put on"},
        {"text":"Switch on"},
        {"text":"Turn on"}
      ],
      "description":"Turn off intents"
    }

자연어 처리

대량의 자연어 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 AI 솔루션의 포괄적인 용어인 데이터 과학 및 자연어 처리(NLP)는 또 다른 큰 영향력을 발휘하는 영역입니다. NLP는 의미론적 관점에서 단어와 문법을 측정할 뿐만 아니라 메시지별 분석을 통해 사용자가 주제나 주제에 대해 어떻게 느끼는지 밝혀내어 감정과 정서를 파악할 수 있습니다.

NLP는 단 몇 분 만에 평판이 형성되거나 형성되지 않을 수 있는 상황에서 사용자 의견을 이해하고 대응해야 하는 브랜드, 유명인, 조직에게 큰 이점을 제공합니다. 한 브랜드가 새로운 제품 광고를 시작한다고 상상해 보세요. 적절한 코그너티브 서비스를 사용하면 특정 해시태그나 제품명에 대한 소셜 미디어 스트림을 활용하여 NLP API가 모든 관련 메시지를 분석하고 대중이 제품에 대해 어떻게 반응하는지에 대한 피드백을 제공할 수 있습니다.

아래는 트위터에서 사람들이 미국 정치인에 대해 어떻게 느끼는지 분석하고 측정하도록 설계된 앱의 예입니다. 이 앱은 특정 키워드와 문구를 모니터링한 다음 정의된 지역에서 사용자의 감정을 플로팅할 수 있습니다.

예를 들어, 사용자가 "나는 행복하다"라는 텍스트를 제출하면...

{
   "session_id": 1,
   "text": "I am happy!"
}

왓슨은 텍스트를 분석하여 다음과 같은 결과를 반환합니다:

{
   "session_id": 1,
   "text": "I am happy!"
   "session_sentiment": {
      "overall": 0.879998,
      "positive": {
         "count": 1,
         "avg": 0.879998
      },
      "negative": {
         "count": 0,
         "avg": 0
      },
      "neutral": {
         "count": 2,
         "avg": null
      }
   },
   "score": 0.88006828
}

브랜드는 이미 시장 감정 분석에 많은 비용을 지출하고 있습니다. 이러한 시스템이 더욱 지능적이고 강력하며 자동화됨에 따라 더 적은 비용으로 대중을 훨씬 더 잘 이해할 수 있게 될 것입니다.

이커머스

온라인 쇼핑은 우리가 상품을 구매하는 방식을 완전히 바꾸어 놓았지만, 이커머스에는 오프라인 매장의 핵심 요소인 친절한 직원이 부족합니다. 온라인 상점의 운영 규모를 고려할 때, 실제 직원이 실시간 채팅을 하는 것은 경제적으로 타당하지 않습니다.

따라서 많은 온라인 스토어에서 지능형 쇼핑 도우미 봇을 통해 쇼핑 경험을 최적화하고, 쇼핑객의 질문을 지원하고, 추천을 하고, 결제까지 도와주고 있습니다.

Nordstrom은 단순한 사전 정의된 질문과 답변을 넘어 인지 서비스를 사용하여 고객이 찾고 있는 것을 진정으로 이해하고 필요에 따라 지원하는 메신저 챗봇으로지난 홀리데이 시즌을 지배했습니다. 챗봇은 선물 추천을 제공하고 주문 처리까지 도와주었습니다.

또한 챗봇은 간단한 문제를 처리하기 위해 담당자가 한 시간씩 기다리는 지겨운 고객 지원 전화 통화에서 벗어날 수 있게 해줍니다. 아마존은 대부분의 고객이 주문과 관련하여 도움이 필요할 때 겪는 사소한 문제를 해결할 수 있는 챗봇을 배포했습니다.

이제 현실 세계에서 인텔리전스의 몇 가지 사례를 살펴봤으니, 앞으로 인지 서비스가 세상을 어떻게 변화시킬지 미래를 들여다보겠습니다.

스마트 시티

미래의 도시는 보다 안전하고 효율적이며 환경을 고려한 다양한 통합 인텔리전스 서비스에 의존하게 될 것입니다. 이미지 인식, 컴퓨터 비전 및 비전 API는 도시 공간 내에서 이미지를 처리하고 조치를 취하는 이러한 변화에서 중요한 역할을 할 것입니다.

농업

전 세계 인구는 계속 증가하고 있으며, 앞으로 수십억 명의 인구를 먹여 살리는 것은 상당한 도전이 될 것입니다. 인지 서비스는 농장과 공장을 관리하는 데 중요한 역할을 할 것이며, 이전에는 없었던 정밀도로 지능적인 결정을 내리고 자원을 제어할 수 있게 해줄 것입니다.

스마트 팜과 IoT는 가능한 한 많은 가치 있는 데이터 포인트를 통합하여 직관적이지 않은 것처럼 보이는 농업 관련 의사 결정도 지능적으로 내릴 수 있게 될 것입니다. 예를 들어, 인지 서비스는 실시간 날씨 데이터, 원격 센서 데이터, 과거 실적을 종합하여 개별 관개 계획을 완벽하게 수립하고 매일의 고유한 상황에 맞게 업데이트할 수 있습니다.

데이터 보안

우리가 더 많이 연결되고 디지털 생활이 물리적 생활을 압도함에 따라 데이터 프라이버시와 보안은 막연하게 인식하던 것에서 당황스럽고 항상 존재하는 개인적 위협으로 변모하고 있습니다.

규정과 규칙(HIPAA, GDPR, SOC II)은 기업과 조직이 적절한 보호 장치를 마련할 수 있는 한 가지 방법입니다. 이러한 복잡한 규정을 세부적으로 구현하는 것은 처리해야 할 일이 많을 수 있는데, 바로 이 부분에서 머신러닝의 역할이 중요합니다.

인지 서비스는 규칙과 규정을 이해하고 이해하도록 학습시킨 다음 규정 준수를 위한 방법을 제안할 수 있습니다. 인지 서비스를 통해 관련 규칙과 법률부터 콘텐츠 중재에 이르기까지 데이터 보안에 대한 귀중한 인사이트를 제공할 수 있습니다.

헬스케어

의료 산업은 일반적으로 타이트한 마진, 엄격한 규제, 사일로화된 연구 개발 등 여러 가지 이유로 다른 산업에 비해 혁신이 느리게 진행됩니다. 코그너티브 서비스는 혁신의 장벽을 허물고 조직에서 환자에 이르는 의료 서비스 전달 체계를 개선할 수 있는 기회를 제공합니다.

의료 분야의 의사 결정은 일반적으로 사일로화된 환자 단위로 이루어집니다. 반면 인지 서비스는 사회경제적 상태, 환경, 의료 서비스 접근성 등 건강에 영향을 미치는 요인들을 종합적으로 분석하고 이에 따라 조치를 취합니다. 인지 서비스는 건강 및 웰니스 프로그램을 포함하여 의사에게 더 나은 맞춤형 환자 치료를 추천할 수 있습니다.

인지 서비스는 의료 기관 내 기존 시스템의 통합과 연결을 촉진하고 필수 인사이트를 발굴할 수 있습니다. 데이터를 통합하고 이해관계자의 요구를 연결할 수 있게 된 조직은 보다 효율적으로 운영하면서 더 나은 치료를 제공할 수 있습니다.

지금 바로 인텔리전스

이 글에서는 코그너티브 서비스가 비즈니스에 대한 사고 방식과 애플리케이션이 수행할 수 있는 역할을 어떻게 변화시킬지 아주 작은 샘플만 설명했습니다. 과거에는 소프트웨어가 지시를 따랐습니다. 하지만 인지 서비스를 통해 솔루션은 적응하고 진화하며 불과 몇 년 전만 해도 불가능해 보였던 일들을 해낼 수 있습니다. 모든 의미를 다 파악할 수는 없지만, 지금까지 알려진 바에 따르면 비즈니스에 미치는 영향이 심대하고 긍정적일 것이라는 점은 의심할 여지가 없습니다.

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이 문서는 원래 PubNub.com에 게시되었습니다.

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