[Data Driven Business] 포스트 코로나, 데이터 비즈니스는 어떻게 변화할까? 언택트 트렌드/네이버 클로바AI/우아한형제들

[본 아티클은 제2회 KOREA DATA-BIZ TRENDS 발표 中 언택트 솔루션을 소개하는 3가지 영상에 대한 요약본입니다.]

 

 

컨퍼런스 연설들은 보통 재미 없는 경우가 많은데 (특히 정부과제 관련되어있을 경우!) 이번 기조연설들은 코로나 시대를 겪고 있는 우리가 피부로 느낄 수 있는 트렌드에 관한 이야기가 많아 재미있게 들을 수 있었다 :) 총 4개의 영상 중 3개가 포스트 코로나, 언택트 데이터 비즈니스에 대해 소개하는 영상이었고 나머지 하나는 마이크로소프트 오성미 이사의 '언택트 시대 조직 내 협업에 관한 인사이트' 연설이다. 마지막 영상은 8월 31일, 사회적 거리두기 2.5단계 발령으로 인해 오프라인 회의가 힘들어진 지금, 우리 AOAS에게 도움이 될 수도 있겠다는 생각이 들어 일단 앞선 3가지 영상을 요약한 후 따로 요약해보도록 하겠습니다 :0

 

 

 

 

 

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포스트 코로나, 데이터 기반 언택트 비즈니스 트렌드

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상명대학교 이준영 교수

 

 

전혀 예상하지 못한 사태가 터지는 것을 '블랙 스완'이라고 부른다.

블랙 스완 이벤트 중에서도 코로나이펙트는 유례없는 위력을 발휘하고 있다.

 

 

코로나 이후 소비 트렌드

Qconomy: Quarantine방역 + Economy

 

모든 것이 방역을 1순위로 돌아간다. 수요가 급격히 위축되고 공급도 위축되는 연쇄적인 특수 불황 형태를 띠고 있는 현재의 경제는 여러 소비자 행동의 변화가 일어나는데 (악수 중단, 휴지/생수 등 사재기, 대중교통 회피, 해외 출장 중단, 외식 중단, 휴가계획 변경, 사교 활동 중단, 온라인 구매 증가, 비필수재 구매 중단 등) 이 중에서도 특히 주목해야 할 부분은 5060 시니어 세대의 온라인구매 증가다. 소비자의 소비행태는 한 번 변화하면 다시 돌아가지 않기 때문에 주목할 필요가 있다.

 

New Normal, The Next Normal

 

새로운 특징들이 표준이 되는 시대, New Normal의 시대를 맞이하고 있다. 언택트 기술에 있어서 특이점이 온다고 해도 과언이 아닐 만큼 엄청난 변화가 일어나고 있다. 특히 디지털 영역에서는 속도의 가속화가 일어나고 있다. 변화의 양상이 변한다기보다는 변화의 속도가 빨라진다는 것에 주목할 필요가 있다. 일례로, ZOOM의 사용자 수는 2019년 12월 기준보다 2020년 3월 기준 20배 이상 증가할 정도의 엄청난 폭발량을 보이고 있고, 미국 상위 7개 항공사 기업가치를 모두 합친 것보다 ZOOM의 기업 가치가 다 높아졌다.

 

한편으로는 ZOOM을 통한 화상회의도 인지적으로 피로감을 줄 수 있다는 연구결과가 여럿 있다. 대화할 때 본인의 얼굴이 보인다는 것에 대한 모니터링 스트레스, 상대방의 비언어적 커뮤니케이션을 온라인에서 찾으려고 하는 피로감 등이 있어 원격근무의 유연성을 전화회의, 문서 대체 등으로 살릴 필요성이 있어졌다. 

 

화상회의의 미래를 보자면 VR 기술 같은 것들이 코로나 이후 주목받고 있다. VR이 엔터테인먼트 업계에서만 주목을 받아 왔는데, 산업 현장에서의 VR 기술로 점점 주목을 많이 받고 발전할 것이다. 소셜 VR이라고 회의할 때도 사용된다.  

 

spatial.io 소개영상

youtu.be/NVujUnsKuhs

youtu.be/PG3tQYlZ6JQ

 

 

언택트 비즈니스 트렌드

On-Demand Business

 

On-Demand Business라는 고객 수요에 즉각적으로 대응하는 비즈니스를 뜻한다.

 

온디맨드 비즈니스 분류

 

위쪽의 배달 경제형 온디맨드는 엄청나게 성장 중. 배달 산업이 언택트 자체의 비즈니스이기 때문. 아래쪽 공유경제형 온디맨드는 어떤 물건이나 공간을 다른 사람들과 쉐어한다는 점에서 전염병 시대에 어려움이 있다.

 

그러나 공유경제라고 해서 다 어려운 건 아니다. 배달 사업에 뛰어드는 많은 소상공인들이 있는데, 하나하나 임대하려면 쉽지 않으니까 공유주방 같은 것들을 빌려 가지고 저렴하게 사업을 하려고 하는 사람들이 많아지고 있어 공유주방 비즈니스가 전망이 밝다. 또한 배달경제(중소상공인들의 공유물류 등 개념)가 중요하게 다가올 것이다. 공유경제라고 해서 다 안 좋은 게 아니라 영역별로 디테일하게 접근할 필요가 있다는 것은 공유경제뿐 아니라 모든 비즈니스 영역에서 마찬가지로 적용되는 이야기다.

 

마지막으로 세 번째는 구독경제형 온디맨드. 정말 빠르게 급성장 중. 요즘엔 스트리밍 라이프 - 스트리밍을 즐기는 생활을 트렌드코리아 2020에서도 키워드로 발표했는데, S&P 500 지수나 US retail index 지수보다 굉장히 가파르게 성장하고 있다. 구독경제가 성장할 수 있는 기본적인 전제는 기업들이 고객과의 지속적인 멤버십 경제를 형성하면 지속적인 이윤 창출이 가능하다는 것과, 또 하나는 고객의 데이터를 계속해서 자기들이 가져올 수 있다는 것이다. 데이터 기반의 언택트 비즈니스에서 굉장히 중요한 함의. 넷플릭스가 대표적인 케이스. 고객의 정보를 아주 디테일하게 가지고 있고, 테이스트taste 클러스터링을 세심하게 진행. 알고리즘은 전 세계에 동일하게 적용된다. 유튜브도 마찬가지로 정말 최적화된 개인화된 콘텐츠 크리에이션을 하고 있다. 

 

 

마케팅의 발전 역사

마케팅의 발전 역사를 되돌아보면 처음에는 Mass Merchandising: 대량생산 대량판매 포디즘. 기본적인 전통 경제. 두 번째는 Macro Segmentation: 사회인구학적 변수에 의해서 고객집단을 세분화시킨다. 상당히 전통적인 기준. 아마존 같은 경우는 사회인구학적 변수는 쓰레기다 라고 말할 정도로 과거의 마케팅 방법론이라고 볼 수 있겠고, 세 번째는 Micro Segmentation: 조금 더 디테일하게 분류하는 것: 고객의 취향/라이프 스타일 등에 기반해서 Segmentation한다. 특히 요즘은 해시태그 등을 통해서 사람들의 취향을 굉장히 빠르고 쉽게 이합집산할 수 있는 토대가 만들어졌다. 마지막으로 1:1 Personalization하는 초개인화 시대를 맞이하고 있다.

 

 

이게 어떤 함의를 가지고 있는가? 대표적으로 D2C의 컨셉, 키워드가 앞으로 굉장히 중요해질 것이다. 원래 D2C는 Direct to Consumer: 직접적으로 소비자에게 연결되는 것이다. 사실은 그러기가 어려우니까 유통사가 존재했는데, 지금은 기술 발전의 여러 양상, 토대 때문에 이런 부분이 굉장히 용이해지는 조건이 만들어지고 있다.

 

D2C Business

커머스도 보면 홈쇼핑이 아니라 라이브커머스로 변화 중: MZ세대가 들어가서 채팅하면서 정보 주고받고 바로 구매하는 그런 형태. 그래서 다이렉트로 기업과 고객이 바로 연결되는 비즈니스 컨셉 같은 것들이 대단히 중요하게 연결이 된다.

 

대표적 예시로 STITCH FIX스티치 픽스. 패션 의류 회사로, 넷플릭스 알고리즘 담당자 등이 이동해서 알고리즘을 짜 준다. 패션 센스, 패션에 대한 질문 등에 대한 답변을 바탕으로 마음에 들 거 같은 거 5가지 정도 보내면 그 중 하나 골라서 픽하고 나머지는 다시 보내고. 그럼 데이터는 다시 쌓이고. 그래서 고객 구매 비율을 봤더니 80%까지 올라가고 연 매출 1조 원 돌파할 정도로 엄청난 성장 중. D2C 기반의, 데이터를 통해 고객의 취향에 세분화시키고 맞춤화시키는 이런 부분들이 나타나고 있다고 볼 수 있을 것 같다.

 

우리는 AI나 알고리즘을 얘기할 때 첨단 IT깅버만 상상하지만 보통 외식 기업이나 식품 기업들로 확산되고 있다. 특히 스타벅스 같은 경우 디지털 플라휠이라고 해서 디지털 트랜스포메이션을 중요하게 여기고 고객의 매출 데이터 등을 분석해서 맞춤화된 서비스, 맞춤화된 상품을 많이 제공하려고 하고 그런 정보에 기반해서 제품도 개발하고 심지어는 재고관리라던가 매장을 어떻게 운영할 것인지에 댛나 그런 단서 같은 것들을 많이 가져오고 있다. 선도적인 기업으로서 사례를 들 수 있다.  

 

스타벅스의 디지털 플라휠 사례

 

잘 들지 않지만 중요한 예시로는 도미노피자가 있다. 넷플릭스가 10년 동안 4,000% 주가가 상승하고 있는데, 도미노피자 2,500% 성장했다. 아마존, 애플 등이 1,000% 내외 성장한 것을 보면 엄청난 성장. 이 기업이 식품기업이 아니라 데이터 기술 기업이라고 이야기할 수 있다. 'Points for Pies'라는 캠페인을 벌인다. 일정 기간 동안 아무 피자 - 타 브랜드든, 집에서 만든 거든! - 사진을 찍어서 올리면 10포인트를 준다. 60포인트가 되면 미디움 치즈피자 같은 걸 준다.  고객들이 좋아하는 피자가 뭘까? 고객들이 선호하는 피자가 뭘까? 에 대한 데이터를 수집하기 위해 이런 행동을 한다. 그래서 도미노는 고객들의 주문량, 교통흐름, 매장 직원 수 등을 파악해서 몇 분 안에 도착할 건지 99.9%로 예측하기도 하고, 피자 모양을 보고 피자가 얼마나 훌륭한지를 판단하는 서비스도 (서비스라기보다는 자사 제품 품질 관리) 하는 등 다양한 데이터 기반 언택트 비즈니스를 벌이고 있다. 이를 통해 도미노는 북미에서 30% 이상 점유율을 가지고 있고 2위와는 10% 이상 엄청난 격차. 

 

 

(참고 by zoze) 관련 기사

http://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=15137

인공지능은 피자를 보다 쉽고 빠르게 맛볼 수 있게 한다 - 인공지능신문

 

PIZZA Checker 영상

youtu.be/kp0Tc7hyNKw

 

 

맥도날드도 요즘 음성인식 기업, AI 기업을 인수한다. 왜? 드라이브 스루로 자동차가 들어오면 바로 차량 번호판을 인식해서 그 자동차가 많이 주문하는 메뉴 같은 것들을 분석해서 추천 서비스 등을 제공. 말을 해서 주문을 하는데 AI나 음성인식 기계를 통해서 주문. 미국 사람들 워낙 악센트가 달라서 알아듣기 힘든데 이런 부분까지도 알아듣는 그런 기업 등도 인수를 하고 있다. (이 시점에서 밑으로 조금 내려서, 네이버 클로바 관련 영상을 보면 좋을 듯 해요!)

 

 

언택트의 시사점

youtu.be/X46Y3JPmfQk

There's enough artificial in the world

 

언택트 기술에서 빼놓지 않고 이야기해야 할 부분이 휴먼 터치, 인간적 감성과 공감이다. 위에 언급된 스티치 픽스도 AI만 쓰는 게 아니라 스타일리스트가 3,4000명 상주하면서 고객들이 좋아할 것 같은 것들을 디테일하게 골라 주는 인간적 터치가 되고, 고객들에게 손편지까지 써 주면서 고객 감동을 이끌어내고 있다. 스타벅스 CEO도 "우리는 바리스타를 AI로 대체하려는 게 아니다. 다만 이 바리스타가 시간을 줄이고 노력을 줄이면 그 노력을 고객에게 제대로 된 서비스, 제대로 된 커피를 제공하기 위한 방편으로 기술을 도입하고 있다"고 이야기. 맥도날드도 음성인식 기기를 도입해서 그 시간에 더 맛있는 햄버거를 만드려는 의도를 가지고 있다. 

 

 

화제가 되었던 카페엑스, 지금은 지점 많이 접었다. 왜? 커피가 맛 없었기 때문에.

 

율전 도서관에도 로봇카페 하나 있는데... 진짜 맛 없어. 미안..

 

핵심 품질을 외면하고 어떤 기기를 도입하는 건 보여주기식 밖에는 안 된다. 그래서 스파이스라는, 샐러드 만드는 AI 로봇 등을 적용한 레스토랑인데 잘 된다. 왜? 맛있으니까. 그래서 핵심적인 품질을 놓치고 부가적인 것에만 너무 치중하는 것은 지양해야 한다.

 

 

 

디지털 트러스트

언택트화되고 고객이 데이터를 쓸 떄, 굉장히 많은. 54% 넘는 고객들이 걱정을 한다. 자기 데이터에 대한 안전성, 사생활 보호나 개인정보침해 등에 대한 안전성에 대해서. 그래서 그런 부분을 안심시켜줘야 한다. 이를 위해서는 기본적으로 기술을 또 활용할 수 있다. 예를 들어, 스타벅스라면 블록체인을 통해서 커피 원두가 어디서부터 생산되고 어떻게 전달되어 왔는지를 정보화시켜서 완전히 완벽한 정보로 전달. 해산물도 이런 식을 많이 이용하고 있다. 그리고 고객관리도 블록체인 기술을 통해서도 CRM 데이터를 활용할 수 있을 것.

 

 

CX: Customer Experience

CX는 UX의 개념과는 조금 다르게, 고객 관점에서 어떻게 언택트 기술을 고객 친화적으로 고객 관점으로 만들 수 있을까 이야기하는 부분. Feel, 정서적으로 기쁘게, 즐겁게 만들어야 한다. Think, 인지적으로, 아까 피자가 어디 오고 있는가 다 체크한다고 했던 말. 자기가 알게끔 더 투명하게! 만들어주는 것. 그리고 체험, 교제, 커뮤니케이션 방편으로서 적극적으로 활용한다면 고객 CX의 만족감을 극대화시킬 수 있는 언택트 기술로 점점 발전해나갈 수 있을 것이다.

 

 

 

 

 

관객 질문: D2C가 더 주목받게 될 것이라 하셨는데, 한편으로는 기업과 고객을 연결해주는 새로운 유형의 중개 플랫폼들이 등장하고 있는 것 같다. 이 두가지가 어떻게 보면 상반되는 트렌드인 것 같은데, 어떻게 생각하시는지?

A. D2C라는 것은 고객과 바로 연결이 되는 건데, 그 기반이 되는 것은 플랫폼. 도미노피자는 자사 플랫폼 이용. 배달앱 등을 쓰면 고객이 수수료 30% 등을 더 지불해야 하기 때문에 진정한 D2C를 도미노피자같은 경우는 이제 구현하게 된다는 것. 그런데 아무래도 중소상공인에게는 이런 건 어려우니까 중개 플랫폼 등을 이용하는 건데, 사실 어떻게 보면 중개 플랫폼이라는 게 있기 때문에 더 고객과 가까이 연결될 수 있는 기술이, 계기가 된다. 과거의 전통적인 유통 체인을 생각해 보면 중개상이 엄청 많아서 여러 문제점이 발생할 수 있는데, 그런 부분들을 다이렉트하게 연결해줄 수 있는데 그게 만약 자사 역량으로 가능하다면 좋겠지만 그게 아니라 어떤 중개 플랫폼이 있다면 그게 또 하나의 기회가 될 수 있다. 

 

 

 

 

 

 

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네이버 클로바 AI for Untact Business and Digital Transformation

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네이버 옥상훈 에반젤리스트

 

 

클로바가 AI를 가지고 어떻게 B2B 비즈니스를 하고 있는지, 이 기술들이 언택트와 어떤 관계가 있는지 발표.

 

 

디지털 트랜스포메이션

 

기존에 아날로그로 되어 있던 정보를 디지털로 변환한다는 뜻. 변환을 해서 어떻게 비즈니스에 적용하느냐가 중요하다고 생각. 다양한 정의가 있는데 키워드로는 1.디지털화 2. 이것이 비즈니스가 되어야 한다 3. 기술로는 인공지능이 포함 이렇게 3가지가 있다. 교육, 금융, 헬스케어 분야에서 뽑은 디지털 트랜스포메이션에서 가장 중요한 기술은 인공지능. 실제로 클로바AI를 가지고 B2B 비즈니스를 한 지 1년 반 지났는데, 금융에 우선적으로 도입되었고 나머지 분야로도 슬슬 넓어질 것.

 

네이버에서 언택트 관련해서 가장 중요하게 보는 측면은

 

1. 정통적인 대면 업무를 디지털 기술로써 비대면으로 업무 처리

: 현재 세미나 등을 디지털로 처리 가능하도록

 

2. 비대면 업무 처리를 위한 디지털 정보 제공에 대한 거부감 완화

: 코로나로 인해 거부감 많이 완화, 산업 규제 완화, 신규 비즈니스 창출 중. 

 

3. 관련 산업 규제 완화 및 신규 비즈니스 창출

: 이처럼 규제 완화로 인한 신규 비즈니스가 언택트 비즈니스의 가장 중요한 핵심이 되지 않을까. 여기에 필요한 AI 기술로 보이스, OCR, 안면인식, 챗봇 등의 기술이 어떻게 시장에서 적용되고 있는지 기술들의 수준과 사례들을 이야기하고자 함. 

 

 

공항 출입국시스템 변화

언택트 비즈니스의 가장 보수적인 사례. 테러 위협 등으로 인해 가장 보수적이지만 2세대(자동화)에서 3세대(안면인식)으로 변화 중. 

 

 

NAVER CLOVA 비즈니스 영역

처음 비즈니스를 할 때 디지털 트랜스포메이션을 생각하고 한 건 아니고, AI 스피커에 먼저 적용해서 스피커 디바이스를 많이 보급하고 이를 통해 새로운 플랫폼 비즈니스를 만들어보자고 처음에 시작을 했고, 디바이스에서 2단계로는 자동차/TV/가전기기로 확산하는 2단계 비즈니스 시작했고, 작년부터는 AI스피커나 플랫폼에 들어가 있던 기술들을 외부에 B2B로 제공하는 그런 사업들을 진행하고 있음. 오늘 이 기술들 중에 언택트 관련해서 어떻게 적용이 되고 있는지, 어느 정도까지 실제 고객들이 사용하고 있는지 이야기하고자 함.

 

 

 

예시 1. 성남시-네이버, 국내 최초 AI 클로바 케어콜 서비스 시작 (코로나 대상자 전화: 발열 여부, 이상 여부 체크)

https://www.etnews.com/20200717000186

네이버-성남 케어콜, 3개월간 '코로나' 단 한건 놓쳤다

한때 전화 걸 대상자가 하루에 1,500명으로 늘어난 적이 있어서 AI가 그 때 확실히 효과를 발휘.

 

 

예시 2. 금융권, OCR 고도화사업 뜨겁다... AI 접목, 비대면업무 확장

http://m.ddaily.co.kr/m/m_article/?no=193467

금융권, OCR 고도화사업 뜨겁다…AI 접목, 비대면업무 확장

OCR은 문자를 이미지로 추출해서 인식하는 기술: 금융권을 중심으로 확산. 비대면 업무, 기존 종이문서를 디지털로 전화하고 자동화하는 업무에 적용.

 

 

예시 3. 신한은행, AI 상담 시작... ARS 없이 연결까지 '40초'

https://news.mt.co.kr/mtview.php?no=2020052514274375038

신한은행, AI 상담 시작…ARS 없이 연결까지 '40초' - 머니투데이 뉴스

AI가 상담 전화 받아서 처리, 실제 콜센터 직원들이 받았을 때보다 상담까지 연결되는 시간이 줄음.

 

 

예시 3. '대리 시험자' 찾아내는 네이버 AI... 코로나로 뜬 '비전 AI' 기술

https://news.joins.com/article/23791419

'대리 시험자' 찾아내는 네이버 AI…코로나로 뜬 '비전 AI' 기술

토익 스피킹 시험을 칠 때 지금은 사람이 응시자 사진과 실제 얼굴 대조 식으로 확인했었는데 지금은 AI 안면인식기술로 본인인증.

 

 

 

 

 

기술들을 하나하나 조금 더 살펴보자.

 

 

음성기술

사용자 인터페이스는 명령어 - 그래픽 - 웹 - 모바일 - 음성(VUI)로 간다. 음성기술이 이렇게 발달한 이유는 딥러닝 기술에 있어서 정확도가 96.9%까지 올라갔고, 물론 일부 특수 도메인의 경우에는 정확도를 이 정도까지 끌어올리려면 학습 데이터가 좀 필요하기는 함. 현재는 음성 인식하면 바로 자막이 나올 수 있는 수준 정도라고 생각하면 됨. 추가적으로 여러 사람이 말할 때 화자분리기술도 정확도가 상당히 올라간 상태. 

 

 

 

 

음성합성기술

 

1) 특정인의 목소리와 동일하게 합성해내는 기술

2) 적은 분량의 녹음된 데이터를 가지고 완벽한 사람의 목소리를 합성

 

이렇게 두 가지 방향으로 발달하고 있다. 

 

사례 1. 네이버 클로바 with 유인나

youtu.be/ISxOfSlWRuM

 

사례 2. 클로바 음성인식

ex. 아나운서 오상진 목소리로 뉴스 읽어주기

https://clova.ai/speech

CLOVA Speech - 네이버 클로바 

 

사례 3. 클로바 더빙 서비스

ex. 코로나 이후 온라인 교육 컨텐츠 니즈가 많아져서, 만들 때 PPT 스크립트 넣고 목소리 선택하면 강의가 만들어짐 

https://clovadubbing.naver.com/

클로바더빙

 

 

 

Face: 안면인식 기술

 

안면인식 기술은 매년 20% 이상 성장. 비즈니스 관점에서 사업을 하려면 다양한 시도가 필요: 처음에는 디바이스 쪽으로 접근했다가, 지금은 시장이 인증시장으로 가지 않을까 생각. 공인인증서 법이 폐지되면서 사설 인증시장이 열리면서 접근수단으로 생체인증이 도입됨, 안면인식으로 생체 접근수단이 생기고 도입되는 중. DID(디지털 신분증)으로 나가게 된다. 결국 비대면, 온라인에서 했던 비대면 거래활동이 오프라인에서도 자연스럽게 비대면으로 가능하지 않을까. 이쪽으로 비즈니스가 형성될 것으로 생각.

 

 

 

얼굴 인식을 위한 딥러닝 라이버리 모듈이 타사 대비 1/10 경량화, 다양한 디바이스에 모두 활용 가능.

 

라인페이에 실제 적용되었고, 비디오/영상 쪽으로도 인물을 찾아서 편집하거나 할 때 유용하게 쓰일 것.

 

 

 

OCR(optical character recognition) 광학식 문자판독

 

 

리포트를 보면 OCR이 시장성이 좋고, 네이버에서도 사실 OCR이 가장 시장성도 크고 전망이 좋다고 생각하고 있음. 왜냐하면 OCR은 처음에 시작할 때는 문자를 정확히 추출하는 데 포커스했는데, 실제 시장의 요구를 보면 다양한 문서들을 추출할 수 있게 대응해달라. 더 중요한 것은 고객이 원하는 ㅓ것은 문자 추출이 아니라 문서의 내용을 이해하고 싶다는 것. 그래서 특화엔진 준비 중. 사업자등록증, 신용카드, 영수증 등의 문서를 인식해서 값을 추출해내는 기술을 계속 발전시키고 있고, 하반기에는 영수증/문서 처리에 적용 사례가 많이 나올 것으로 예약. 네이버 기술 장점은 손글씨도 정확도가 80% 이상으로 매우 높아 기존의 손글씨/종이 문서, 필기체 계약 문서 처리 등에 장점이 있음.

 

 

실제로 사진 올려서 체험해볼 수 있음.

https://clova.ai/ocr

CLOVA OCR - 네이버 클로바

 

 

 

 

챗봇 Chatbot

 

챗봇 또한 35% 이상 성장으로 시장성이 좋다. 금융권은 없는 곳이 없을 정도. (텍스트 챗봇 경우)

네이버가 더 집중하고 싶은 부분은 음성 챗봇.

 

 

예시: 아웃백 스테이크하우스 미금점 AI Call 시연영상

youtu.be/zNHr_xK9tV8

완전 신기하다...

 

올해 9월, 10월에 AI예약 서비스 하나씩 런칭 예정. 목소리는 조금씩 튜닝해서 인공지능합성이 적용되어 있다. 여기에 적용된 것은 AI가 똑똑해보이기는 한데 사실 챗봇이 적용되어 있다. 클로바 챗봇은 한국어 처리가 자연스럽고 시나리오 설계가 자유롭게 가능. 텍스트 메신저, AI 스피커, 전화 채널 등 다 지원. 원하는 '예약'이라는 의도를 수행할 수 있도록 필요한 정보를 계속 질문을 반복할 수 있도록 설계되어있기 때문에 사용자가 전화했을 때 예약 업무를 실행할 수 있다.

 

https://clova.ai/aicontactcenter

CLOVA Contact Center - 네이버 클로바

 

 

다음 단계는 어디까지 갈까? 정확하게 말씀드릴 수는 없지만 - OCR은 문서들에 대한 이해가 가능한 문서가 더 많아질 것, 음성도 더 많아질 것, 그리고 비디오 쪽에 기술들이 좀 더 발전의 여지가 많다. 페이스 쪽은 OCR과 결합해서 신분증/본인 신원까지 확인할 수 있도록 발전이 될 것으로 기대하고 있다.

 

 

 

 

 

 

 

 

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배달로봇을 활용한 언택트 서비스와 데이터 활용 사례

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우아한형제들 김요섭 이사

 

 

2017년도, 우아한형제들은 앞으로의 미래 식단과 앞으로의 배달은 어떻게 변할 건지에 대한 고민을 시작, 서빙 로봇과 배달 로봇 연구. 마침 코로나로 언택트 서비스들이 많이 일어남. 현재 하고 있는 언택트 서비스 소개하도록 하겠다.

 

 

코로나가 바꾼 음식문화

 

코로나로 인한 많은 변화 중 하나는 외식보다는 배달이 늘어난 게 큰 변화. 작년 월 주문 수가 2,900만 건 정도인데, 코로나 이후 주문 데이터는 5,100만 건 정도로 훨씬 많아짐. 배달의민족뿐 아니라 많은 이커머스 등 배달 중개 업체에서 모두 많이 늘어나고 있다. 코로나로 인해 재택근무하면서 시켜먹는 문화가 좀 더 많이 확산되고 있음을 내부 데이터로 확인.

 

 

배민오더

 

이 같은 언택트 서비스는 코로나 때문에 준비한 건 아니고, 주 고객인 2~30대가 어떤 행동의 변화가 있는지 고민하다 보니 비대면과 언택트에 대한 변화가 보여서 작년부터 어떻게 언택트 서비스를 이용할 수 있을지 고민. 테이크아웃 주문 or 매장 내 주문도 비대면으로 주문 가능 (테이블 위 QR코드 촬영) 올해 1월 100만 건 돌파, 현재는 월 누적 주문 수 200만 건 돌파할 정도로 많은 분들이 사용 중.

 

 

서빙로봇 딜리플레이트

 

사업실에서 정식 렌탈하고 있는 서빙 로봇. 작년 11월부터 시작. 사업 시작의 가장 큰 이유: 사장님들이 점점 더 고민하는 것 중 하나는 점원분들이 어떻게 하면 고객들 입장에서 의미 있는 접객 서비스를 할 수 있는지 고민. 

 

(ex) 속초 물회집 사장님: 우리가 만든 물회의 유래와 맛있게 먹는 방법을 고객에게 설명하고 도와드리고 싶은데 실제 식당 안에서는 종업원 분들이 그럴 만한 시간이 없음. 서빙 로봇 도입 이후 서빙은 주로 로봇이 하게 되고 점원들은 로봇이 서빙하는 동안 물회는 어떻게 만드는지, 어떻게 더 맛있게 먹을 수 있는지에 대한 설명을 하면서 이전에는 하지 못했던 서비스를 할 수 있게 됨. 고객들 역시도 기존에는 서빙받을 때 사람과의 접촉에 걱정되는 부분이 있었는데 로봇으로 인해 좀더 좋아졌다는 평가.

 

보통 한 번에 12개 음식 옮길 수 있음, 사람보다 효율적. 서빙이 육체적으로 힘든 일인데 (ex. 고깃집에서 뜨거운 불판을 옮기는 점원이 가장 많이 이탈) 그런 육체적으로 힘든 일을 로봇에게 시킬 수 있다. 사람보다 육체노동 오래 (12~24시간) 사용 가능. 평균적으로 약 7시간 내리 무거운 음식을 옮김. 

 

싱글 딜리버리 모드/멀티 딜리버리 모드/크루즈 모드/이벤트 모드 등 다양한 기능 있음. 크루즈 기능 예시로, 뷔페에서 빈 접시를 치울 때 종업원을 기다리는 경우가 있는데 음식을 가지러 갈 때 로봇이 잠시 멈추고 먹은 접시를 내려놓고 새 음식을 가져다주는 방식으로 많이 쓴다. 

 

 

 

IR카메라: 좀 더 저렴한 가격으로 cm급으로 정확하게 위치 보정 가능. 

 

youtu.be/uHG6AnynkFI

 

작년 11월부터 현재 약 90여개 업체에 렌탈 중인데 안전사고 0건. 여러 대가 움직이는 플립 매니지먼트 기능도 있기 때문에 많은 식당에서 효율적으로 사용 중.

 

 

실내배달 로봇 딜리타워 Pro

 

 

 

엘레베이터를 통해 층간이동 가능, 본사 내 상시 서비스 시작한 지 3주 가량 됨. 배달의민족 앱으로 QR코드를 통해 주문하면 로봇으로 층까지 배달해주는 서비스. 현재는 따로 운영자라든지 로봇을 쫓아다니는 사람 없이 운영인력 0으로 안정적으로 운영 중. 내년 2월에는 한화건설 포레나에 들어갈 예정. 아파트 1층에서 라이더분들이 음식을 로봇에 실어주면 엘리베이터를 타고 고객이 사는 층까지 음식을 배달, 라이더분들은 배달시간에 가장 많이 소요되는 엘리베이터 기다리는 시간을 쓸 필요가 없어지고, 고객들도 비대면으로 받아볼 수 있기 때문에 라이더와 고객 모두 만족 가능. 적재함이 약 2개, 실내 모든 공간을 이동할 수는 없고 여유공간의 제한이 있고, 턱 높이 제한이 있음. 엘리베이터 제조사와 함께 통신으로 연동하는 작업을 하며 안정적으로 구현.

 

 

 

데모영상

youtu.be/WHLvkA_gGXc

 

 

딜리플레이트와 마찬가지로 실내에서 자율주행 기반으로 움직임. 

 

 

 

 

우아한형제들은 로봇을 통해서 어떤 데이터를 수집하고 있는가?

 

 

기본적으로 로봇 내 센서의 데이터를 클라우드 쪽에 모음, 주문 정보를 배달의 민족 서비스와 연동시켰기 때문에 배민 서비스와 마찬가지로 로봇 클라우드와 연동. 엘리베이터 정보도 로봇 클라우드라고 부르는 클라우드를 통해서 엘리베이터 정보를 수신하고 로봇과 같이 통신할 수 있도록 되어 있음. 그 외에도 자동문, 보안 게이트도 클라우드 서비스와 연동.

 

이런 서비스를 시작한 계기는 코로나 때문이 아닌 1인 가구의 니즈. 귀찮음에 편리함을 추구, 혼자 사는 1인 가구 불안감으로 인해 언택트 서비스에 대한 니즈가 보여 2018년부터 시작. 또한 점점 배달하기 힘든 환경 - 신축 아파트, 캠퍼스에서 배달 오토바이 금지, 일부 고층 아파트의 경우 신분증 보관 요구 등 - 등의 요소.

 

 

또한 아이러니하게도 주문이 굉장히 많은 대단지 아파트, 캠퍼스는 배달 주문이 많은 데 비해 라이더들은 엘리베이터 때문에 배달을 꺼려함. (평균 배차 소요 시간이 많음.) 순수 배달 시간을 20분으로 잡으면 엘리베이터 시간이 10분 정도. 라이더들은 그 시간에 다른 배달을 원하기 때문에 좋아하지 않는다. 그래서 언택트 니즈, 배달 힘든 환경 + 라이더 니즈를 위해 언택트 프리미엄 배달 서비스 시작. 

 

 

배달로봇 내 데이터 활용 사례

 

1. 서빙로봇 활용이 저조할 때 사전에 탐지하는 용도

하루 몇 회, 몇 km를 달렸는지 등을 미리 데이터를 보고 인지해서 사장님에게 반대로 연락을 드려서 문제가 없는지 사전 조치. 

 

2. 서빙로봇과 점원 간의 동선 효율 개선

온라인 비즈니스만 했기 때문에 오프라인 데이터는 알 수 없었는데, 식당 안에서 어떤 테이블에 주문이 가장 많이 생겼고 점원과 로봇이 함께 일하다 보니 어떤 경우에 사람과 로봇이 가장 효율적인 동선을 짤 때 등 로봇 안에 있는 경로 데이터, 동선 개선이 필요한 문제 등을 파악.

 

3. (향후) 음식점 매장 효율화를 위해 서빙로봇 데이터 활용

더 많은 곳에서 서빙 로봇이 쓰이게 되면 오프라인 매장 환경에서 어떤 식으로 테이블을 세팅해야 하는지, 동선을 짤 때 사장님에게 식당을 운영할 때 도움을 줄 수 있을지 등 데이터를 쌓을 수 있을 것. 그렇게 되면 온라인고 함꼐 오프라인에서도 사장님이 장사를 잘할 수 있는 데이터를 줄 수 있을 것. 

 

 

 

(관객 질문 대답) 

2년째 이 비즈니스를 하고 있는데, 로봇은 사람을 결코 대체할 수 없다는 게 내린 결론. 서빙 로봇 같은 경우도 서빙은 잘하지만 사람이 하는 다른 접객은 할 수 없고, 배달 로봇 같은 경우도 엘리베이터는 잘 타지만 속도도 시속 5~6km밖에 안 되기 때문에 라이더 분들을 대체할 수는 없음. 하지만 그럼에도 불구하고 왜 로봇을 만드냐? 대신 배달원분들이 가장 시간을 아까워하고 시간이 가장 많이 지연되는 LAST MILE 구간 (오토바이에서 내려서 문앞까지 걸어가는 시간)을 로봇으로 활용한다면 기존의 라이더분도 더 많은 배달을 처리하고 로봇은 사람이 싫어하는 것도 할 수 있기 때문에 가장 이상적인 조합이라고 생각. 중국에서도 '어로머' 같은 경우 이런 식으로 기존 배달원과 같은 숫자지만 50% 정도 더 많은 주문 수를 처리한 경험이 있음. 그래서 배달원과 로봇이 함께 협력하는 모델로 고민하고 있음.