메신저 영역의 새로운 혁명, BOT을 주목하라!
메시징 플랫폼 (i.e., 모바일 메신저들)에 세간의 주목이 계속 되고 있다.
과거 야후의 보드멤버 였던 마이클 울프의 최근 보고서 ‘Future of Tech and Media’에 따르면 “메시징 영역은 소셜 미디어(예. 페이스북, 트위터 등)의 뒤를 이어 새로운 미디어 소비 행태의 중심으로 떠오를 것이며, 2018년까지 10억명의 새로운 신규 유저를 창출할 것”으로 예상된다.
최근 구글이 인공지능 Bot을 이용한 메신저 산업에 진출하겠다고 하는 등 메시징 플랫폼이 향후 어떤 기회를 창출할 지에 대한 시장의 관심이 고조되고 있으며, 사람들이 일상에서 직면하는 여러 과제들을 과연 메시징 플랫폼이 어떻게 해결해 줄 수 있을지 귀추가 주목된다.
인공지능 (Artificial Intelligence, AI) 및 자연어 처리 (Natural Language Programming, NLP) 연구에 상당한 진전이 계속되며 대화형 언어를 command line으로 사용하는 것이 가능해 졌고 (Bot이 당신이 원하는 것에 대해 원활히 이해하기 시작), 명령어의 실행을 자동화 하는 것 또한 가능해 졌다. 메시징 플랫폼 관점에서 보면, 텍스트로 입력된 당신의 요구사항을 보다 자동화된 대규모의 backend에서 처리가 가능해 졌다는 뜻이 된다.
아직 초기 단계이지만, 우리는 이미 메시징 봇 (messaging bot)이 여러 서비스에서 고객 응대의 최초 관문이 되거나, 메시징 봇을 통해 여러 서비스들이 통합되는 것을 목격하고 있다. 우버 등의 온디맨드 (on-demand service) 서비스에서 최초 고객 응대는 AI에 의해 이뤄지는 것이 대표적인 예다.
B2C영역에서의 기회창출을 위한 메시징 봇 (messaging bot)의 정교화, 아직은 대규모의 인력과 펀딩이 필요해
메시징을 통한 대화형 서비스가 줄 수 있는 진정한 가치는, 현재 서비스가 존재하지 않는 영역에서도 고객 응대가 가능하며 혹은 그러한 서비스가 있는지 모르는 상황에서 탐색 및 서비스 제공이 가능하다는 것이다.
여기서 먼저 필요한 것은, 당신의 고객의 취향 혹은 행동양식에 대한 방대한 양의 데이터가 필요하다는 것이다. 그렇기 때문에 초반에는 상당한 인력이 AI bot을 정교화하는데 필요해서 이용자가 요청하는 것을 이해하고, 이를 해결하는데 필요한 방법론 등 을 익히는데 쓰이곤 한다.
최근 버즈피드 (BuzzFeed)가 다룬 기사에 따르면, Facebook의 인공지능 메신저 앱 ‘M’이 매끄럽게 동작할 수 있는데의 비밀이 ‘휴먼 trainer’에 있다고 전한다.
현재 누군가 M에게 메시지를 보내면 AI 엔진이 대응하는데 앞서 ‘휴먼 trainer’가 대응 메시지를 검토한 뒤 필요한 경우 수정하는 작업을 진행한다. 이러한 전반적인 개선 프로세스가 M에게 학습되어 보다 나은 시스템이 구축되는 것이다. 이러한 개선 작업의 속도가 붙으면 보다 거대한 규모에서도 안정적인 서비스가 제공될 것이라 보고 있다.
대화형 커머스를 표방하는 스타트업 ‘오퍼레이터 (Operator)와 매직(Magic)’의 경우도 비슷한 방식으로 운영되고 있다. 하지만 분명한 것은 아직 대규모의 펀딩 혹은 자금력이 뒷받침되는 기업만이 AI backend를 구축하기 위한 인력 투입을 감행할 수 있을 것이다. 자금력의 이슈 외에도, 이 영역에 진출하는 스타트업 입장에서는 페이스 북 혹은 또다른 플랫폼이 이영역을 장악할 수 있다는 점이 리스크로 작용할 수 있다.
비즈니스 (B2B)영역에서 보다 손쉬운 기회창출이 가능
인공지능 (AI)의 또다른 기회영역 중 하나는 비즈니스 영역에서 각종 잡무의 처리를 자동화 하는데 있을 수 있다. 이미 미팅 스케줄러로써 가상의 콘시어지 서비스 (virtual assistants) 에서 다양한 서비스들이 나타나고 있다 (예. x.ai, Clara Labs 등).
여기서의 핵심은 일상적인 업무 처리 방식과 최대한 유사하게 서비스가 제공되는 것이다. (예를 들어 일정을 조율할 때 비서 혹은 Assistant를 이메일에 참조하듯, AI를 자동으로 이메일에 참조되게 하여 사람이 문제를 해결하는 것과 크게 차이가 없도록 설계하는 것)
당신이 만약 AI Bot을 통한 메시징 사업을 제공하려는 스타트업이라면, 어느정도 업무가 정례화되고 규칙이 잡혀 있는 비즈니스 B2B 영역에서 사업을 시작하는 것이 더 용이하며 개발기간을 단축시킬 수 있다. 예를 들어 B2C 소비자가 결혼기념일 선물로 일몰 (Sunset)을 그려오라고 주문하는 것보다는 미팅 일정을 처리하는것이 Bot이 처리하기에 더 적합한 업무 단위일 수 있다는 것이다.
기업 내부의 업무를 처리하는데 있어서는 최근 슬랙(Slack)이 플랫폼으로 급 부상하였다 (예. 팀 멤버들간에 미팅 스케줄을 잡거나, 주기적인 업데이트 사항을 수집하는 것 등)
하지만, 외부 커뮤니케이션을 위한 기업의 주요 수단은 아직 이메일을 중심으로 이뤄지고 있으며, AI 관련 사업자들이 다른 커뮤니케이션 플랫폼을 어떻게 연결할 수 있을지, 혹은 email, Slack 처럼 주도적인 플랫폼에 종속되어 관련 사업을 펼칠지 관심이 고조되고 있다.
또한, 미팅 스케줄러 뿐 아니라 어떤 기업의 업무, 즉 Use case에서 서비스를 제공할지에 대한 부분도 주목을 끄는 부분이다.
다가올 2016년은 AI와 메시징 서비스의 해가 될 것이다. 새로운 커뮤니케이션 플랫폼의 등장은 언제나 혁신을 이끌어내는 촉매제 역활을 해 왔었다. B2C 영역을 독식하기 위해선 많은 인력과 펀딩이 뒷받침 되어야 할 것이며, 보다 손쉬워 보이는 기업(enterprise) B2B영역에서도 확실한 Use case와 함께 어떤 커뮤니케이션 플랫폼과 연동된 서비스를 펼칠지에 대한 의사결정이 필요하다.
Source: 이 콘텐츠는 Visionone VC의 Blog에 기고된 ‘The Big Opportunity for Bots in Messaging’의 번역을 바탕으로 작업되었습니다.
[관련한 자이버의 또다른 포스팅(posting) 읽기]
