2018 54ir.yonsei.ac.kr/wp-content/uploads/2018/05/chatbot-brief.pdf · -이에 따라, 메신저
TRANSCRIPT
No. 6
2018년 5월
4 차 산업혁명 브리프
문자 기반 인공지능 챗봇
정의 및 활용사례
연세대학교 4 차 산업혁명 플랫폼
http://4ir.yonsei.ac.kr
03722 서울시 서대문구 연세로 50 경영관 406 호
02-2123-3222
<2018-01 경영연구소 브리프>
2
문자 기반 인공지능 챗봇 정의 및 활용사례
1. 챗봇이란?
1) 가상개인비서(Intelligent Personal Assistant)
⚫ 최근 음성인식, 머신 러닝, 자연어 처리 등 인공지능 관련 기술은 사용자 맞춤형
생활 편의를 지원하는 가상개인비서 제품 및 서비스 시장을 창출하고 있음.
- 특정 분야의 전문가적 조언을 제공하는 “인지 전문 어드바이저(Cognitive
Expert Advisor)” 및 “가상개인비서” 기술에 대한 기대감이 증가, 5-10년 내 시장
이 성숙될 것으로 전망함(IITP, 2016).
⚫ 가상개인비서란 인공지능 기술을 적용하여 다양한 업무와 사용자가 요구하는 서
비스를 가장 효율적인 방식으로 수행하도록 설계된 소프트웨어임.
- 가상개인비서 관련 용어 및 개념은 아래와 같이 정리할 수 있음.
<가상개인비서 관련 용어 및 개념, IITP, 2016>
- 사용자 입장에서 주변 환경 맥락을 인식하고, 서로 다른 소프트웨어 간에 업
무 수행이 원활하게 이루어지도록 구성하고 이를 실행하는 역할을 주기능으
로 함.
- 최근 많이 사용되는 기능은 날씨 확인, 일정 알림, 교통 정보 확인, 정보 검색
<2018-01 경영연구소 브리프>
3
등이 있음(Gartner, 2016.06.20).
⚫ 가상개인비서 관련 시장은 2023년 약 177억 2천만 달러(한화 약 20조 원) 규모로
성장할 것으로 전망됨(CISION PR Newswire, 2017.10.24)
- 애플의 시리(Siri, 2011), MS 코타니(2014), 구글 나우(2012), 아마존 알렉사(2014),
바이두 듀어(2015), 페이스북 자비스(2016) 다수의 IT 대기업들은 이미 가상 개
인비서 관련 시장에 진출해있음.
⚫ ‘인공지능 기반 커뮤니케이션 소프트웨어’를 명령방식에 따라 3가지로 분류하기도
함(NIA, 2016).
- 문자 기반 명령방식에 의한 “챗봇”, 음성 언어 명령방식에 의한 “음성인식봇”,
문자 메시지, 음성, 검색패턴, 위치, 사용패턴에 의한 “가상개인비서” 등으로
분류됨.
⚫ 그러나 위 개념화 속에서 “가상개인비서”라는 개념은 음성 명령과 문자 기반 명령
을 포함한다고 봐도 무방함.
- 따라서 본 브리프에서는 가상개인비서라는 큰 범주 안에 문자기반 “챗봇”과
음성언어기반 “음성인식봇”이 포함된다는 가정 하에 문자 명령 기반한 인공지
능 커뮤니케이션 소프트웨어인 “챗봇”에 대한 연구를 진행하고자 함.
2) 챗봇의 정의
⚫ 챗봇이란 “업무 프로세스를 자동화하기 위해 문자 메시지를 수신하여 마치 인간
과 비슷하게 사용자와 직접 대화를 나눌 수 있는 컴퓨터 프로그램(A computer
program that is capable of having a human-like conversation with a user by receiving
and sending text messages for the purpose of automating a business process)”임
<2018-01 경영연구소 브리프>
4
(Forbes, 2017.07.24).
- 챗봇은 온라인 텍스트 기반의 대화인 채팅 내용을 분석하여 필요한 서비스를
제공해주는 서비스임.
- 특히, 고객 서비스 분야의 새로운 플랫폼으로 주목 받고 있으며, 자동응답 상
담 시 요구되었던 복잡한 다이얼링 단계, 음성인식 오류 등의 불편함을 해소
할 수단으로 기대되고 있음(IIPT, 2016).
- MS CEO인 사티아 나델라는 “봇이 앱을 대체하고 디지털 개인비서가 새로운
메타 앱이 되고, 컴퓨터와 사람 사이의 모든 상호작용에 AI가 침투할 것이다.”
라고 언급함. A chatbot (also known as an interactive agent, or Artificial
Conversational Entity) is a computer program which conducts a conversation via
auditory or textual methods.
- 기업의 기존 경영 커뮤니케이션 프로세스 또는 새로운 경영 커뮤니케이션 프
로세스를 자동화하는 방법으로서의 챗봇 Chatbot as a method for automating
existing or new business communication processes of an enterprise
- 고객이 자동화된 에이전트와 채팅하는 형태로 기업과 커뮤니케이션하는 User
Interface를 가졌을 때를 지칭 A user interface where customers communicate
with automated agents of an enterprise by chatting
3) 챗봇의 역사 (Futurism, “The history of chatbot” and chatbot magazine, “A visual history of
chatbot”, 재구성)
⚫ 1966년 Eliza
- 챗봇은 1966년 MIT 교수인 Joseph Weizenbaum에 의해 개발됐으며, 사람의 대
화를 흉내 내어 튜링 테스트를 통과하기 위한 첫 시도였음.
- MIT 교수인 Joseph Weizenbaum에 의해 만들어졌음.
- 환자와 정신과 의사의 대화를 흉내 내는 방식이었고, 표면적으로는 지능을 가
지고 있는 것처럼 보였지만, 사실은 간단한 패턴 매칭으로 구현함.
<2018-01 경영연구소 브리프>
5
⚫ 1972년 parry
- 엘리자가 심리 치료사의 장난스러운 시뮬레이션이었다면, parry는 편집증적 정
신 분열증을 앓고 있는 사람을 흉내 냄.
- Parry는 대화전략을 구현했으며, Eliza보다 훨씬 진지하고, 더 진화된 형태였음.
⚫ 1988년 Jabberwacky
- 인간 상호작용을 통해 AI를 만들어내기 위한 가장 최초의 시도였음.
- 1980년대에 개발되어 1997년에 온라인으로 출시되었으며, “흥미롭고, 재미있으
며, 유머러스한 방법으로 자연스러운 인간 대화를 모방”하도록 설계되었음.
- 주로 유흥, 오락의 형태였으며, 궁극적인 목적은 문자기반 시스템에서 완전
음성 기반으로 넘어가는 것이었음.
⚫ 1992년 Dr.Sbaitso
- AI 음성 합성 프로그램으로 MS DOS 기반해 만들어짐.
- Dr.Sbaitso는 다른 사람들과 상호작용할 때 심리학자의 역할을 하도록 설계되
었지만, 현실과 완전히 동떨어진 디지털화된 목소리를 냈음.
⚫ 1995년 A.L.I.C.E. (Artificial Linguistic Internet Computer Entity)
- A.L.E.C.E.는 자연 언어 처리 봇 이라고 할 수 있음.
- 사람이 입력한 것에 체험적인 패턴 매칭 규칙을 적용할 수 있음. 즉, 대화가
가능함.
- 그러나 여전히 튜링테스트는 통과하지 못함.
⚫ 2001년 SmarterChild
- SMS 네트워크와 AOL 그리고 MSN 메신저 사용자들의 친구 리스트를 통해
널리 배포된 “지능형 봇”임.
- 재밌고 개인에 특화된 대화를 제공했으며, 애플의 시리(Siri)와 삼성 보이스의
전신이라고 볼 수 있음.
<2018-01 경영연구소 브리프>
6
⚫ 2006년 IBM’s Watson
- 왓슨은 제퍼디(“Jeopardy!”,미국의 텔레비전 퀴즈쇼)쇼에서 경쟁하도록 만들어
졌는데, 그는 2011년에 이 쇼의 전 우승자 2명과 싸워 이겼음.
- 왓슨은 이후로 자연언어 처리와 기계학습을 통해 대량의 데이터로부터 통찰
력을 발휘하는 법을 배우면서 점점 더 중요하고 나은 일들을 하게 됨.
⚫ 2010년 Siri
- 시리는 지능형 개인비서(Intelligent Personal Assistant)이며 애플 IOS의 한 부분.
- 질문에 대답하기 위해 자연언어를 사용하며, 다양한 과제수행이 가능함.
- 시리는 이후에 출시된 모든 AI로봇과 지능형 개인비서를 위한 기초작업을 수
행했음.
⚫ 2012년 Google now
- 구글 검색 모바일 앱을 위해 구글에 의해 개발됨.
- 질문에 대답하기 위해 자연언어 사용자 인터페이스를 사용하며, 일련의 웹서
비스에 요청을 위임하여 작업을 수행함.
⚫ 2015년 Alexa
- 아마존 에코 장치에 삽입된 음성서비스로 알렉사는 음성을 통한 상호작용이
가능함.
- 자연언어 처리알고리즘을 통해 음성명령을 받고, 반응하고, 인식함.
⚫ 2015년 Cortana
- 마이크로소프트에 의해 고안된 지능형 개인비서
- 코타나는 자연 음성 명령을 인식하고, 상기시켜주며, 빙(Bing)검색엔진을 사용
하여 질문에 응답함.
⚫ 2016년 메신저 봇
- 2016년 4월, 페이스북은 개발자들에게 페이스북 사용자들과 상호작용이 가능
<2018-01 경영연구소 브리프>
7
한 봇 개발을 가능하게 하는 메신저를 출시했음.
- 6월, 11,000개의 봇이 사용 가능해짐.
⚫ 2015년 Tay
- 마이크로소프트의 챗봇으로, 10대 미국 여학생들의 습관과 말버릇을 복제하도
록 설계되었음.
- Tay는 공격적인 트위터를 날리고, 편집증적인 증세를 보이면서 논쟁의 중심에
섰음.
- 그것은 결국 출시된 지 16시간만에 폐쇄당했음.
2. 4차산업혁명 속 챗봇
1) 챗봇의 배경
⚫ 챗봇의 역사를 살펴보면 알 수 있듯 챗봇은 새롭게 나타난 기술은 아니지만, 최근
들어 굉장히 각광받고 있음.
- 그러나 2016년 페이스북이 개발자들에게 그들의 메신저를 개방한 것을 시작
으로 소비자 상호작용을 위한 인터페이스로 다시 태어남.
- 우리는 친구와 이야기하듯 단순하게 메신저 챗봇과 이야기하는 것을 생각하
지만, 비즈니스 속에서 이는 사람들과 연결될 수 있는 보다 개인적이고 자동
화된 방식의 커뮤니케이션으로써 작동함.
- 챗봇은 점점 더 많은 분야에서 사용되고 있지만, 웹과 모바일로 운영되고 있
는 현재 상황을 전복시킬 변화를 가져올 것인지, 단순 보완 기술인지에 대해
서는 아직 논쟁이 많은 상황.
⚫ 많은 논쟁에도 불구하고 챗봇은 전 세계 다수의 IT 대기업이 뛰어드는 전도유망
한 비즈니스로 떠오르고 있으며, 사회 각계에서 주목하고 있는 기술 중 하나임.
- 그 배경으로는 AI 기술 발전, 새로운 플랫폼으로 떠오르는 메신저 앱, 그리고
경제인구의 다수를 차지하고 있는 밀레니얼 세대(Millenial) 등을 들 수 있음.
<2018-01 경영연구소 브리프>
8
① 메시징 앱(Messaging App)
◼ 메시징 앱(Messaging app)은 인터넷 프로토콜을 통해 전화번호부 속 상대
방과 일대일 또는 다수 간에 메시지(문자, 이미지, 동영상)을 주고 받는
기능을 서비스 하는 앱을 의미함(흥국증권, 2017).
- 메세징 앱 같은 경우, 문자에 기반한 특징 때문에 국가별로 네트워크를
이룬다는 특징을 가짐.
- 세계적으로 많이 사용되는 메세징 앱으로는 WhatsApp, Wechat,
Snapchat, Facebook Messenger 등이 있음.
- 이 중 Whatsapp이 가장 많은 사용자수를 보유하고 있으며, 가장 넓은
지역에서 사용되고 있는 메세징앱임.
- Wechat은 주로 중화권에서 많이 사용되고 있으며, 일본 및 대만에서는
라인, 한국에서는 카카오톡이 주도적으로 메세징앱 시장을 이끌어가고 있
음.
<2018-01 경영연구소 브리프>
9
<모바일 메신징 앱 사용 분포도, Similarweb, 2018.02.05>
◼ 분석에 따르면, 1980년대 중반 PC시대 이래로 ICT의 패러다임은 10년을
주기로 진화해 왔고, 이러한 주기에 따라 2010년 중반부터 나타난 새로운
패러다임은 “메신징 앱(messaging apps)”이라고 볼 수 있음 (NIA, 2016).
80년대 중반 90년대 중반 00대 중반 10년대 중반
패러다
임
PC
웹(Web)
스마트폰(모바일)
메세징(Messeging)
플랫폼
예시
데스크탑
Dosm Windows,
Mac OS
브라우저
Mosaic, Explorer,
Chrome
모바일 OS
iOS, Android
메세징앱
WhatsApp,
Messenger, Slack
<2018-01 경영연구소 브리프>
10
응용프
로그램
예시
Clients
Excel, PPT, Lotus
Website
Yahoo, Amazon
Apps
Angry Birds,
Bots
Weather, Travel
UI/UX 기본화면 웹페이지 기본 모바일화면 메시지
S/W
개발 Client-side Server-side Client-side Server-side
<ICT 패러다임의 변화, Chatbot magazine, 2016 참고>
- 2000년대 중반, 스마트폰의 등장으로 패러다임의 중심을 모바일 플랫폼
으로 이동시켰고, 다양한 어플리케이션 생태계가 형성됨.
- 그러나 사용성과 편리성을 앞세운 메신저 앱 사용자 수가 기존의 웹,
앱 기반 SNS 사용자 수를 빠르게 넘어서면서 최근 ICT 플랫폼은 모바일
OS에서 메신저 플랫폼 중심으로 급속히 변화하고 있다는 평가.
<메신저 앱 vs 소셜 미디어, The Financial brand, 2018.02.19>
- 페이스북, 텐센트 등 주요 모바일 플랫폼 대기업들이 발빠르게 편승해
중장기 성장동력으로 메세징 앱을 내세우고 있음.
- 이에 따라 향후 모바일 환경에서는 챗봇 기반의 메시징 앱이 과거 웹
시대의 브라우저 역할을 대체하는 새로운 플랫폼이 될 것으로 전망함(흥
국증권, 2017).
◼ 아래 그래프에서 확인할 수 있듯 Whatsapp, Wechat, Facebook massenger
등은 월간 이용자 1억 명이 넘는 등 세계적인 메신저 기업으로 성장하고
<2018-01 경영연구소 브리프>
11
있음.
<글로벌 메신저 서비스 별 성장 그래프, Silicon Valley Tours 참고>
-이에 따라, 메신저 앱 위에서 작동하는 “챗봇”서비스에 대한 관심이 증
대하고 있음(NIA, 2016).
- 향후 챗봇이 빠르게 확산되면 앱(App)위주의 기존 모바일 생태계는 챗
봇 플랫폼으로 흡수되고 기업의 상품 및 서비스 제공 방식에 큰 변화가
나타날 것으로 전망.
② 테크노 스트레스(Techno Stress)
◼ ‘테크노 스트레스’란 기술변화가 초래한 모든 심리적 악영향을 포괄하는
개념(Computerworld, 2018.02.13)
- 그 중에서도 새로운 ICT 디바이스 또는 서비스가 등장할 때마다 계속
해서 기술의 사용법을 학습하며 생기는 압박감에 초점(NIA, 2016).
◼ 웹사이트와 모바일 어플리케이션은 서로 다른 가상 인터페이스로 설계되
었기 때문에 사람들은 끊임없이 새로운 것에 대한 학습을 해야함
(Medium, 2017.06.17).
- 최근 앱 이용자들은 플레이스토어나 애플스토어 등의 앱 마켓에서 신
규 앱 검색과 설치에 대해 상당한 피로감을 가지고 있을 뿐 아니라, 새로
<2018-01 경영연구소 브리프>
12
운 기술 습득 및 SNS 스트레스로 인해 사용자들의 앱 의욕 저하 역시
발생하고 있음(NIA, 2016).
◼ 스마트폰 이용 용도에 대한 조사에 국내 및 해외 다수의 이용자들은 채
팅 혹은 문자에 가장 많은 시간을 사용한다고 응답함.
<스마트폰 활용 실태 및 평균 사용 시간, Experian marketing service 참고
>
<스마트폰 이용 실태, 한국인터넷진흥원, 2014년 모바일인터넷이용실태조
사 요약보고서 참고>
- 사람들은 AI기반의 챗봇이 능동적으로 인간을 이해하고 맞춤형 서비스
를 제공해준다고 믿기 때문에 인간이 기계에 적응하기 위해 받았던 테크
노 스트레스를 해소해 줄 것이라 믿음(NIA, 2016).
◼ Medium지에 따르면, 세계적으로 메세징 앱의 사용자가 계속해서 늘어감
에 따라서 메세징 앱 기반 챗봇을 통해 사업체와 대화하는 것은 더욱 자
연스러우며 쉬운 일이 될 것.
<2018-01 경영연구소 브리프>
13
- 챗봇 사용자 인터페이스는 표준적이기 때문에 새롭게 배워야 하는 또
다른 사용자 인터페이스가 없으며, 처음 사용하는 이용자들도 즉시 상품
의 가치에 대해서 알 수 있으며, 문제점 역시 빠르게 해결할 수 있음.
- 사람들이 새로운 사용자 인터페이스를 배우는데 사용하는 시간이 줄어
들수록, 문자에 기반한 챗봇은 브랜드와 상호작용하는 주요 방식이 되어
갈 것,.
③ 밀레니얼 세대(Millenials)
◼ ‘밀레니얼 세대’란 1980년대 초(1980~1982)부터 2000년대 초(2000~2004)
까지 출생한 세대를 일컫는 말(Pew research center, 2018.03.01).
- 이들은 모바일 기기의 발달로 인터넷과 소셜미디어가 폭발적으로 성장
하는 시기를 겪어 왔기 때문에 소셜 네트워크서비스(SNS), 메세징 앱 등
을 능숙하게 사용하며, 자기 표현 욕구가 강하다는 특징을 갖음(Pew
research center, 2018.03.01).
- 이들은 자기 모습을 자기 마음대로 나타낼 수 있고, 시간을 소유하며,
내용을 편집할 수 있기 때문에, 사람과 직접 소통하는 것보다 화면을 통
해 문자로 주고받는 것을 선호하기 때문에 ‘챗봇’에 적합할 것(NIA, 2016).
◼ 이미 챗봇의 플랫폼이 될 메신저 앱의 글로벌 사용자 수는 Whatsapp만
해서 15억명을 넘어섰기 때문에 그 성장 가능성은 무한할 것으로 예상.
- 2015년 기준, 인터넷 사용유저(등록자 기준)는 32억명, 메시징 앱 유저
는 25억명, 소셜 미디어 유저는 20억명 수준인데, 2018년 까지 각각 40억
명, 36억명, 24억명까지 성장할 것으로 예상됨(흥국증권, 2017).
<2018-01 경영연구소 브리프>
14
<Social media 와 messaging app 사용자 비율, Atchai, 2016.08.11 참고>
- 인터넷 사용유저와 메시징 앱 사용 유저 간의 차이는 점차 줄어들고
소셜 미디어 유저와의 격차는 확대될 것으로 보여, 메시징 앱의 영향력을
더욱 강력해 질 것이 자명해 보임.
◼ 따라서 챗봇은 밀레니얼 세대에게 환영받으며 퍼져나갈 것으로 전망됨
(NIA, 2016).
- 향후 20년, 30년 후 현재 메신저의 주 이용자인 밀레니얼 세대가 시장
의 주요 소비자가 되었을 때, 챗봇은 대중적인 서비스로 발전할 것(NIA,
<2018-01 경영연구소 브리프>
15
2016).
<스마트폰 이용자 분석, Pew Research Center 자료 참고>
④ AI 기술 발전
◼ 챗봇의 역사를 통해 살펴봤듯, 챗봇은 1960년대부터 지금에 이르기까지
끊임없이 진화해오고 있음.
- 1966년 Eliza에서 시작된 챗봇은 인터넷의 대중화를 통해 크게 발전했지
만, 여전히 단순 패턴 매칭 방식을 통해 사전에 정의된 키워드를 인식함
으로써 입력된 응답을 출력하는 것에 불과했음.
- 그러나, 인공지능 기술의 발전으로 언어의 맥락이나 사용자의 상황을
통해 언어를 분석하는 것이 가능해지면서, 딥 러닝, 빅데이터 등의 기술
과 함께 대화가 축적될수록 자가학습을 통해 정확도를 높일 수 있는 기
반이 만들어짐(흥국증권, 2017).
◼ 챗봇의 향상된 언어 분석 능력은 이용자에게 보다 개인맞춤형 사용자 경
험을 구축해줄 수 있다는 것을 의미함(Medium, 2017.06.17).
- 챗봇이 개개인의 말을 분류하고, 그들에게 각각 다른 경험을 주는 것은
매우 쉬운 일임.
<2018-01 경영연구소 브리프>
16
- 챗봇은 사용자들의 과거 채팅기록에 접근해서 축적한 새로운 데이터를
매순간 업데이트 하는 딥러닝을 진행함.
- 이러한 과정을 통해 그들의 과거 구매, 불평, 그리고 요청들을 분석하
고, 이에 맞는 개인맞춤형 응답을 제공할 수 있게 되는 것임.
◼ 뿐만 아니라, 기존의 마케팅의 단점을 뛰어 넘어 개인적인 차원의 마케팅
접근이 가능해짐. (Medium, 2017.06.17).
- 이메일 마케팅, 소셜미디어, 웹사이트 등을 통한 마케팅은
https://chatbotsmagazine.com/trends-driving-the-chatbot-growth-
77b78145bac 다수의 대중에게 쉽게 접촉할 수 있다는 장점은 있으나, 개
인적인 차원의 마케팅은 불가능했음.
- 그러나, 챗봇은 사용자 정보에 대한 장기적이고 포괄적인 접근이 가능
하기 때문에 개인적인 타겟팅, 다수의 대중에게 개인 수준의 마케팅을 할
수 있게 되면서 소비자들과 강한 유대감을 형성하게 됨.
- 여기서 가장 긍정적인 부분은 소비자에게 적재적소에 필요한 마케팅을
다수의 대중이 사용하는 스마트폰 어플을 통해 비교적 쉽게 할 수 있다
는 점.
- Mobilesquared에서 진행한 연구에서는 비즈니스 내 사용되는 수단별 연
평균 성장률을 조사했는데, 인상적인 것은 2013년에서 2017년 사이 마케
팅 분야에서 메세징앱 사용(84%)이 이메일 사용(72%)을 뛰어넘은 것을
알 수 있음.
<2018-01 경영연구소 브리프>
17
<비즈니스 내 사용되는 수단별 연평균 성장률, Chatbot magazine,
2017.05.01>
◼ 챗봇의 가장 큰 장점 중 하나는 가장 기본적인 능력인 자연어처리(NLP)
를 통해서도 전체 웹사이트를 모두 뒤지지 않더라도 그들이 찾는 원하는
정보를 거의 즉각적으로 사용자들에게 줄 수 있다는 점(Chatbot
magazine, 2018.01.04).
- 물론 챗봇도 모든 사람들이 가지고 있는 문제를 해결할 수 있는 것은
아님. 챗봇의 자연어 처리의 역량이 부족하기도 하고, 단순히 해당 문제
의 원인을 찾지 못하는 것이기도 함(Medium, 2017.06.17).
- 그러나, 웹사이트나 모바일 어플 등 기존의 플랫폼과 챗봇의 차이는 언
제나 사람이 해당 문제 해결 과정에 개입할 수 있는 가능성을 열어둔다
는 점(Medium, 2017.06.17).
- 24시간 지원을 제공하거나, 직원이 부재할 경우 늦더라도 반드시 알람
을 보내 문제를 해결해주고자 함(Chatbot magazine, 2018.01.04)..
2) 챗봇의 기술
⚫ 챗봇 활용 분야(한국 정보화진흥원 자료 참고)
◼ 챗봇은 용이함과 편리함을 바탕으로 모든 것을 연결해주면서 다양한 분
<2018-01 경영연구소 브리프>
18
야에서 활용되고 산업 전반에 새로운 부가가치를 창출할 것으로 전망됨
(NIA, 2016).
- 한국 정보화진흥원은 챗봇을 활용분야에 따라 다섯가지로 분류하고 있
음.
<챗봇의 5대 활용분야, 한국정보화진흥원, 2016 참고>
◼ 공공 부문의 경우 대중들의 공공정보에 대한 접근성을 향상시키는 것에
초점을 두고 있는 경우가 많음.
- 챗봇을 사용하여 공공서비스 품질 제고 및 비용 절감을 이루고자 함.
- 기업의 경우 챗봇에 기반한 소비자 중심적 서비스 출시를 통해 수익
증진을 이루고자 하는 경우가 많음.
- 기업의 주요 활용 방향은 ‘대화형 커머스’ 분야이며, 고객 맞춤형 상품
을 통해 구매를 유도함.
- 챗봇의 가장 큰 장점 중 하나는 기본적인 사용자 인터페이스로 다양한
비즈니스 아이디어가 실현 가능하다는 점에서 잠재력과 파급효과가 높다
고 볼 수 있음.
- 따라서, 벤처 및 1인 창업의 활성화에 도움이 될 것으로 보임.
◼ 또한 E2E(Everything to Everything) 및 공유경제에도 활성화 효과를 가져
올 것으로 보임.
<2018-01 경영연구소 브리프>
19
- 공유경제란 “대중이 커뮤니티 플랫폼을 통해 타인과 자신의 유휴 자원
을 공유하고 나아가 수익을 창출하는 경제현상”임(한국경제, 2018.02.22).
- 공유경제에서 기업들은 공유경제 플랫폼을 통해 기존에 없던 고객 맞
춤형 서비스를 제공하고자 하는데, 이는 챗봇을 통해 이루어질 수 있음
(Venturebeat, 2017.06.22)
- 챗봇은 거의 완전한 개인 맞춤형 서비스를 제공할 수 있기 때문에 개
인의 취향에 맞는 틈새 경험을 만들어 줄 수 있기 때문임(Venturebeat,
2017.06.22).
- 즉, 이전의 마케팅은 개인수준에서의 직접적이고 개인 맞춤적인 상호연
결이 어려웠던 반면, 챗봇을 통해 개인과 기업의 직접적인 상호연결이 증
가하게 되면서 생활양식, 소비문화 부문에서 ‘공유’사회가 새로운 패러다
임으로 나타나고 있음(NIA, 2016)
- 에어비앤비, 우버 등이 대표적인 서비스임.
◼ 이러한 공유경제에 바탕한 서비스 연결 매개체 역할 수행도 가능할 것.
- 정보획득의 수월성, 수요-공급간 거리 축소, 사회의 투명성 확보 등의
긍정적인 면이 부각되는 반면, 개인정보보호 문제에 대한 대책 마련이 시
급할 것.
⚫ 챗봇의 기술요소(한국 정보화 진흥원, “모바일 시대를 넘어 AI시대로” 참고)
◼ 5대 기술이 문자 기반 챗봇에 활용되고 있으며, 최근 관련 분야 연구가
급격히 증가하면서 기술 활용이 용이해지고 있는 추세임.
- 서버(Back end), 미들웨어, 클라이언트(Front-end)로 구성되어 있음(지능
정보기술연구원, 2017; 한국정보화 진흥원, 2017).
- 서버(Back end)에서는 사용자의 질의에 적절한 답변을 제공하기 위해
자연어처리, 상황 인식, 빅데이터 분석 기술을 사용함.
- 미들웨어에서는 막대한 메시지 트래픽을 처리하기 위해 하둡과 같은
분산 컴퓨팅 환경에 적합한 기능을 가진 소프트웨어를 사용함.
<2018-01 경영연구소 브리프>
20
- 클라이언트(Front-end)는 사용자가 직접 보게 되는 화면을 의미하며, 주
로 모바일 메신저 앱을 사용하게 되며 하이브리드 앱, 웹 기술을 주로 사
용함.
<챗봇 5대 기술, 한국정보화진흥원, 2016 참고>
3. 챗봇 활용 사례
1) 해외사례
⚫ 페이스북
- 2014년 왓츠앱을 인수하면서 20억명이상의 월간 이용자를 확보(The bookseller,
2017.01.16)
- 페이스북 메신저의 챗봇은 간단한 메시지만 전달하는 것이 아니라 ‘구조화된
메시지(Structured message)’를 보내는 것이 가능함.
- 온라인 송금, 실시간 뉴스 제공 등 메신저 플랫폼 기반 개인 맞춤형 실시간
서비스 제공을 위해 버즈피드 등과 서비스 계약 체결(NIA, 2016)
- 페이스북 CEO 인 저커버그는 ‘F8 2016’에서 챗봇을 개발할 수 있는
API(Application Programming Interface)를 공개하면서 페이스북이 앞으로 발전
시킬 세 가지 아이템을 메신저, 인공지능, 가상현실을 꼽은 바 있음(Economic
review, 2016.08.31).
- 현재 10만개 이상의 챗봇이 서비스 중이고, 개발자들이 계속해서 몰려들면서
<2018-01 경영연구소 브리프>
21
고객서비스, e-commerce, 금융서비스 등에서 의미있는 성공사례들이 등장하고
있음(흥국증권, 2017).
<페이스북 챗봇 관련 수치, The bookseller, 2016 참고>
- 평창 동계올림픽 조직위원회가 페이스북 메신저를 통해 올림픽 전용 챗봇을
내놓기도 했음(연합뉴스, 2018.02.26).
- 경기일정이나 선수정보에 대한 정보 전달, 대회티켓, 기념품 구매 사이트 등
에 대한 안내를 진행함.
- 2017년 말 페이스북은 인공지능 개인비서 ‘자비스’를 공개했음.
- 저커버그에 따르면, “자비스는 사람의 취향과 습관을 파악할 수 있으며(행동인식 AI기
술) 새로운 단어와 개념을 이해하고(자연어처리와 딥러닝), 심지어 아이와 놀아줄 줄도
아는 AI”임.
- “스마트폰과 컴퓨터를 통해서 사람의 말(자연어)을 이해하여 조명∙온도∙가전∙음악∙보안
등 다양한 집안 시설을 제어할 수 있다.”라는 말을 덧붙인 것으로 보아, 향후에는 메시
징 앱 기업들이 오프라인에서도 챗봇 생태계를 구축해 갈 것으로 예상해 볼 수 있음.
⚫ 킥 ‘봇샵(Bot shop)’
- 상품 구매의 프로세스가 메신저 서비스 내에서 완결될 수 있도록 한 서비스
<2018-01 경영연구소 브리프>
22
로(디지털데일리, 2017.09.07), 사용 중인 채팅창에 “@’를 붙여 회사명을 입력하
고 질문하면 해당 회사의 챗봇이 등장해 각종 질의에 응대해주는 시스템임(뉴
스토마토, 2016.07.11).
- 북미 지역 1030의 젊은 유저들을 확보하고 있는 킥봇은 의류 주문 및 상담을
챗봇으로 제공하고 있음(디지털데일리, 2017.09.07).
- 1:1 상담 신청시 담당자랑 채팅을 통해 연령과 사용자 취향에 맞춰 상품을 추
천해줌(디지털데일리, 2017.09.07).
- 오픈 당시 15개 업체로 시작했으나, 현재는 글로벌 패션 브랜드 ‘H&M’과 화장
품 회사 세포라 등 40여개 업체가 입점해 서비스를 제공하고 있음(뉴스토마토,
2016.07.11).
⚫ 슬랙, ‘슬랙 봇(Slack bot)’
- 2013년 나타나 기업 내 팀단위로 시작한 슬랙은 2017년 300만명의 사용자를
보유한 기업용 메신저로 성장함(CIO, 2016.10.19).
- 초대 전용 채널, 직접 메시지, 콘텐츠 공유 기능 등의 장점들로 인해 기업들
의 큰 환영을 받았고, 협업과 생산성, 프로젝트 관리 플랫폼으로 자리잡게 됨
(CIO, 2016.10.19).
- 구글 드라이브 등 외부 앱과의 ‘통합성’과 API 중심의 ‘확장성’을 기반으로 다
양한 제 3의 협력사들과 연계를 통해 생태계 확장을 위해 노력 중(NIA, 2016).
- 현재 세일즈포스닷컴, 박스(Box)를 비롯해 여러 기업용 소프트웨어에 통합되어
서비스되고 있고, 외부 개발자가 비용관리, 프로젝트 추적, 보다 효율적인 타
코 주문 등의 지루한 작업을 처리하는 봇 플랫폼 개발과 개발 키트를 공개
하기도 했음(CIO, 2016.10.19).
⚫ 구글 ‘Allo’
- 2017년 초 개발자 컨퍼런스에서 선모인 스마트 메시징 앱으로, 구글의 인공지
<2018-01 경영연구소 브리프>
23
능 가상비서인 구글 어시스턴트를 이용함.
- 정보검색, 과제 완수, 식당예약 기능 등을 비롯, 스포츠 경기의 진행 상황 확
인까지도 가능함.
⚫ MS
- 2017년 3월 MS CEO 사티아 나델라는 “봇이 새로운 앱(Bots are new apps)”이라
고 말하며 지능형 개인비서 코타나(Cotana)와 개발자가 직접 그들의 봇을 만
들 수 있는 ‘봇 프레임워크(Bot Framework)’을 발표했음(Wired, 2016.03.31).
- ‘봇 프레임워크’를 통해 개발자가 스카이프, 텔레그램, 슬랙 과 같은 어플 내
에서 스스로 자신만의 AI 봇을 만들 수 있음(Wired, 2016.03.31).
- 사용자들을 이를 이용해서 택시 예약이나 음식 주문과 같은 일상적인 일을
수행할 수 있음.
⚫ 알리바바
- 2018년 1월에 미국 스탠퍼드대에서 주최한 SQuAD(Stanford Question
Answering Dataset) 문장 독해력 대회에서 알리바바의 인공지능(AI) 프로그램이
1위를 차지함.
- 특히 알리바바의 심층신경방(Deep Neural Networks) 모델은 자연어 처리 능력
테스트에서 인간 참가자 득점(82.30점)보다 높은 82.44점을 받음.
- 알리바바는 해당 머신러닝 기술을 타오바오의 알리샤오미에 적용함.
- 고객이 상품의 정보를 물어보면 알리샤오미는 상품에 대한 정보를 읽고, 귀납
적 추리를 통해 답을 제공.
- 2017년 광군제(11월 11일), 쌍십이절(12월 12일)에 알리샤오미를 적용한 결과,
일반적인 질문은 AI에 맡기고, 모니터링 요원은 복잡한 서비스 관련 문제점을
중점적으로 해결하면서 고객 서비스 관련 업무량의 획기적 축소를 이끌어냄.
<2018-01 경영연구소 브리프>
24
- 알리샤오미와 같이 빅데이터를 활용한 고도의 알고리즘 개발을 맡고 있는 ‘알
리클라우드’는 2015년 연간 12억 7000만 위안이던 수익을 2018년 127억 7000
만 위안(추정치)까지 올리면서 엄청난 매출 급증을 올리고 있음.
⚫ Baidu
- 바이두는 2013년 ‘딥러닝연구원(Institute of Deep Learning)’을 설립하면서 인공
지능 부문에 본격 진출함.
- 해당 연구원의 성과를 바탕으로 ‘바이두 스마트 클라우드’와 ‘바이두 브레인’을
조합한 ‘바이두 AI 개방 플랫폼’이라는 하나의 플랫폼을 형성함.
- 스마트 클라우드를 통해 빅데이터를 확보하고 브레인을 통해 머신 러닝
(Machine Learning), 딥 러닝(Deep Learning) 알고리즘을 개발하는 과정을 유기
적으로 연결함.
- 바이두 브레인은 현재 80개 이상의 핵심 AI알고리즘을 가지고 있으며, 바이두
포함 협력 파트너 개발자 37만명이 해당 알고리즘을 하루 2억 2000만건 이상
활용하고 있음.
⚫ 텐센트
- 동아 비즈니스 리뷰(2018)에 따르면, 텐센트의 메세징 앱인 위쳇은 월 사용자
수는 10억명에 달함. 2018년 중국의 스마트폰 인구가 약 7억명을 넘었고, 그
중 70%이상이 텐센트 사용 중.
- 2017년 11월 텐센트 글로벌 파트너 콘퍼런스에서 텐센트 CEO인 마화텅 회장
은 ‘기초연구-응용분야 구축, AI 오픈소스 확대’를 주요 내용으로 하는 AI전략
을 발표했고, 음성식별, 자연언어처리, 머신 비전, 머신 러닝 등 4대 영역에
집중하며, 메세징 앱을 비롯 다양한 분야에 AI기술을 적용할 계획이라고 밝힘
(DBR, 2018).
- 이를 위해 ‘Youtu AI Lab’, ‘Tencent AI Lab’, ‘WHAT AI Lab’등의 실험실을 만들어
자연어 처리, 이미지 처리, 패턴 인식 등의 기술 개발 중(DBR, 2018).
<2018-01 경영연구소 브리프>
25
- 현재 Wechat을 통해서는 매우 간단하게 챗봇을 만들 수 있고, 솔직히 아직까
지는 그다지 지능적이라고 할 수는 없지만, 고객과의 온라인 상호작용 업무를
위해 가장 선호되는 방법이긴 함(Chatbot Magazine, 2017.05.13).
2) 국내사례
⚫ 카카오톡
- 카카오톡은 국내에서 챗봇을 활용한 서비스 개발에 가장 적극적인 메시징 앱
- 카카오톡 플러스친구 메뉴에 챗봇을 적용하는 ‘카카오아이 오픈 빌더’를 연내
공개하기로 했으며, 최근 시범 테스트에 들어감(아시아경제, 2018.03.12).
- 더불어 GS 리테일, 롯데정보통신 등과 제휴를 맺고 예약, 주문, 결제를 돕는
챗봇도 함께 개발 중(아시아경제, 2018.03.12).
- 카카오의 챗봇 확산은 개별 업체들의 서비스 앱을 깔아야 하는 번거로움을
한번에 해결할 수 있어 사용자 편의 증대에 큰 기여(아시아경제, 2018.03.12).
- 카카오톡이 카카오아이 오픈 빌더를 공개함으로써 기업들은 챗봇을 쉽게 만
들 수 있을 뿐 아니라, 음성 인식, 자연어 처리 기능까지도 활용할 수 있다는
장점이 있음(아시아경제, 2018.03.12).
- 예로 모바일 키오스크 챗봇이 있는데, 음성으로 주문하면 카운터에 찾아가지
않고도 카카오톡 메신저 플랫폼을 통해 주문부터 결제까지 가능함(아시아경제,
2018.03.12).
- 프로야구 관련 챗봇을 출시해 카카오톡을 통해 프로야구를 생방송으로 볼 수
있으며, 야구 관련 각종 정보 역시 확인할 수 있음(국제신문, 2018.04.15).
⚫ 네이버
- 지난 2015년부터 운영하고 있는 ‘네이버 톡톡’ 챗봇 서비스를 통해 상품, 배송
문의 및 상품 추천 서비스를 받을 수 있음(아시아 타임즈, 2018.02.22).
<2018-01 경영연구소 브리프>
26
- 네이버의 메시징 앱인 라인은 누구나 서비스를 개발할 수 있도록 Open API를
제공해 확장성을 높이고, 메신저 기반 챗봇을 기업 비즈니스 플랫폼으로 활용
하고 있음(NIA, 2016).
- 네이버 라인 내 챗봇에 입점한 사업자들이 채팅을 통해 받은 메시지 횟수를
통해 라인이 단순 모바일 메신저에서 글로벌 생활, 미디어 플랫폼으로 진화
중임을 알 수 있음(이데일리, 2018.04.20).
- 현재 28만개의 챗봇이 글로벌 라인 안에 존재하고, 한달 평균 155억개의 메시
지가 발생(이데일리, 2018.04.20).
- 라인은 일본에서 국내 월간 이용자가 7300만명이 넘는 최대 메시징 플랫폼임.
이를 기반으로 일본의 노무라홀딩스와 공동출자로 증권회사를 설립할 예정이
며, 이는 메신저를 이용한 주식 매매 중개나 인공지능을 활용한 챗봇 상담 등
의 서비스 제공이 주목적이 될 것으로 보임(뉴스핌, 2018.03.29).
⚫ LG CNS & SK㈜C&C
- 기업에 맞는 챗봇 구현을 목적으로 함(아시아경제, 2018.03.12).
- SK㈜C&C는 상담원을 대신해 고객을 응대하는 역할 뿐 아니라, 상담원의 업무
자체를 도와주는 챗봇을 개발 중.
- LG CNS가 개발한 자사 임직원용 챗봇 ‘엘비(LVI)’는 연락처 검색이나 일정등록,
문자 발송 등의 기능을 가지고 있으며, ‘엘비’의 답변 성공률은 약 90%에 이름
(아시아경제, 2018.03.12).
⚫ 롯데백화점 ‘로사(Losa)’
- 2017년 12월 롯데 백화점이 선보인 인공지능 챗봇
- 모바일을 통해 고객과의 음성대화 및 채팅이 가능하며, 롯데 온라인 몰에서
취급하는 상품에 대한 고객의 구매, 행동, 관심, 신호 정보 등을 수집해 해당
고객의 성향에 맞춰 추천하는 서비스
- 기존 유통업계 채팅 봇과 달리, ‘AI 딥러닝 추천 엔진’을 사용해 고객의 특징을
<2018-01 경영연구소 브리프>
27
분석하고 ‘머신 러닝’시스템을 통해 고객과 직접 대화를 나누며 자체적으로
데이터를 축적하고 분석했음
- 영국 에센셜 그룹이 주관하는 ‘월드 리테일 어워즈 2018’에서 고객 경험 혁신
부분 최우수상 수상
4. 발전 전망
⚫ 세계 챗봇 시장에서 약 45%의 사용자들이 고객 서비스 질문을 위한 의사소통의
주요 창구로 챗봇을 즐겨 찾고 있음(Infoworld, 2018).
- Research Nester의 자료에 따르면, 글로벌 챗봇 시장은 2015년 8850만 달러(한
화 약 950억 원)의 가치를 창출했고, 2016년에서 2023년까지 매년 약 35.08%
의 성장률을 보일 것.
<글로벌 챗봇시장 예상 성장률(2015-2023), Research Nester, 2018>
⚫ Grandview Research에 따르면, Whats app, Facebook Messenger, Wechat과 같은 메
신징 앱들은 앞으로도 엄청난 성장세를 이어갈 것으로 보임.
- 이는 소셜 미디어보다 메시징 앱에 대한 개인의 선호도를 반영하는 것이며,
챗봇은 앞으로 이러한 메시징 앱과 통합되어 발전할 것이며, 매우 높은 시장
수요를 보이게 될 것이라 예상해볼 수 있음.
- 나아가 챗봇은 기업이 계속해서 그들의 판매와 고객 서비스를 자동화하면서
대중성을 얻어갈 것으로 보임.
- 조직은 챗봇을 사용함으로써 보다 절감된 비용으로 적시에 서비스를 제공할
수 있게 될 것.
<2018-01 경영연구소 브리프>
28
- 챗봇은 어디까지나 돈을 벌기 위한 사업자와 돈을 지불하여 최대한 실익을
챙기기 위한 이용자 간의 대화. 챗봇의 출발점이 되는 ‘플랫폼’ 그리고 챗봇의
지속성과 직결되는 ‘콘텐츠’간의 공존과 경쟁 관계로 연결이 됨.
- 챗봇은 브랜딩 강화와 고객 인게이지먼트 측면에서 바람직.
⚫ 챗봇은 다양한 부분에서 활용될 것이지만, 그 중에서도 BFSI(Banking, Services,
Insurance) 분야의 유통 및 e-commerce 분야에서 활발하게 사용될 것.
<글로벌 챗봇시장 분야별 점유율, Business Wire, 2017>
<미국 내 챗봇 시장 분야별 예상 점유율, Grand view research, 2017>
- 헬스케어와 항공, 여행 등의 분야에서도 활용도가 높을 것으로 예상됨.
- 흥국증권 보고서에 따르면, 현재까지는 독보적인 챗봇 사업자는 글로벌 챗봇
<2018-01 경영연구소 브리프>
29
시장 내에 없는 상태이며 인공지능 등 기술 측면에서도 보완이 필요한 부분
이 많음.
- 그러나, 딥러닝, 자연어처리, 빅데이터 등을 비롯 인공지능 기술이 발전할수록
챗봇 서비스의 품질 및 정확도는 더욱 향상될 것이며 향후 새로운 거대 플랫
폼으로 발전될 것.
연세대학교 일반대학원 경영학과 이주연
연세 대학교 경영연구소
박사 후 연구원 이서영
<2018-01 경영연구소 브리프>
30
<References>
Clint Boulton , 슬랙이 꿈꾸는 생산성 툴의 미래... 인지 능력을 가진 '봇' 가상비서, CIO, 2016.10.29,
http://www.ciokorea.com/insider/31642.
Mike elgan, '기술스트레스', 너무 과소평가된 치명적 위협, computerworld, 2018.02.13,
http://www.ciokorea.com/news/37274.
김병국, 글로벌 AI기업을 지향하는 BAT, 제조. 유통. 서비스 등 기술 산업 재편에 도전, DBR,
2018년 4월 issue 2, 247호
김유성, 아시아 플랫폼으로 성장한 '라인'..7개국 1000명 운집, 이데일리, 2018.04.20,
http://www.edaily.co.kr/news/news_detail.asp?newsId=03011046619178088&mediaCodeNo=257&
OutLnkChk=Y.
김은빈, 네이버 자회사 日 라인, 노무라證와 'LINE 증권' 설립…핀테크에 박차, 뉴스핌, 2018.03.29,
http://www.newspim.com/news/view/20180329000035.
김태균, [올림픽] "경기 일정 알려줘"... 페이스북 챗봇 서비스, 연합뉴스, 2018.02.06,
http://www.yonhapnews.co.kr/bulletin/2018/02/06/0200000000AKR20180206084000033.HTML?inp
ut=1195m
박근모, 페이스북, AI음성서비스 '자비스' 공개.. 영화 아이언맨 속 음성비서가 현실로, KINEWS,
2017.01.12, http://www.kinews.net/news/articleView.html?idxno=102583.
심나영 인공지능 챗봇 '로사', 월드 리테일어워즈서 최우수상 수상, 아시아경제, 2018.04.24,
http://view.asiae.co.kr/news/view.htm?idxno=2018042409313416392.
심성미, 중국 14억명 귀성 전쟁, 공유경제가 해결사, 한국경제, 2018.02.22,
http://news.hankyung.com/article/2018022294791.
원수경, (내손안의 가상비서②)메신저 하나면 모든 게 OK…챗봇 시대 성큼, 뉴스토마토, 2016.07.11,
http://www.newstomato.com/ReadNews.aspx?no=671231.
이상일, 채팅창이 뜨겁다... 챗봇, 디지털 마케팅 첨병으로, 디지털 데일리, 2017.09.07,
http://www.ddaily.co.kr/news/article.html?no=159947.
이석주, 카카오, 프로야구 생중계, 챗봇 서비스 출시, 국제신문, 2018.04.15,
http://www.kookje.co.kr/news2011/asp/newsbody.asp?code=0800&key=20180406.22016001984.
조아현, [AI 열풍]④ 인공지능 열풍의 핵심은 IT, '챗봇'을 주목하라, 아시아타임즈, 2018.02.22,
<2018-01 경영연구소 브리프>
31
http://www.asiatime.co.kr/news/articleView.html?idxno=168932.
최진홍, 페이스북 라이브, 미래로 향하는 '열쇠', Economic rewiew, 2016.08.31,
http://www.econovill.com/news/articleView.html?idxno=296691.
한국 인터넷 진흥원, 2014년 모바일 인터넷 이용실태조사 요약보고서, 2014.12.29.
한진주, 잘 키운 '챗봇'하나, 열 앱 필요 없네, 아시아경제, 2018.03.12,
http://view.asiae.co.kr/news/view.htm?idxno=2018031214200697261.
Anatoly Khorozov, Trends Driving the Chatbot Growth, Catbot Magazine, 2017.05.01,
https://chatbotsmagazine.com/trends-driving-the-chatbot-growth-77b78145bac.
Beerud Sheth, Once-In-A-Decade Paradigm Shift: Messaging, Chatbot magazine, 2016.05.25,
https://chatbotsmagazine.com/once-in-a-decade-paradigm-shift-messaging-dec665593e49.
Business Wire, Global Chatbot Market to Grow at a CAGR of Over 37% Through 2021, Says Technavio,
2017.02 https://www.businesswire.com/news/home/20170202005441/en/Global-Chatbot-Market-
Grow-CAGR-37-2021
Carlos Melendez, 6 reasons why chatbots are taking over customer service, Infoworld, 2018.01.04,
https://www.infoworld.com/article/3245847/artificial-intelligence/6-reasons-why-chatbots-are-
taking-over-customer-service.html.
Experian Marketing Service, Americans spend 58 minutes a day on their smartphones, 2013.03.28,
http://www.experian.com/blogs/marketing-forward/2013/05/28/americans-spend-58-minutes-a-
day-on-their-smartphones/
Grand View Resarch, Chatbot Market Analysis By End User, By Application/Business Model, By Type, By
Product Landscape, By Vertical, By Region (North America, Europe, APAC, MEA), And Segment
Forecasts, 2018 - 2025, 2017.08, https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/chatbot-
market
https://chatbotsmagazine.com/china-wechat-and-the-origins-of-chatbots-89c481f15a44.
Ilker koksal, Botanalytics, How chatbots are shaping the sharing economy-and vice versa, Venturebeat,
2017.06.22, https://venturebeat.com/2017/06/22/how-chatbots-are-shaping-the-sharing-
economy-and-vice-versa/.
Jerry @Rocketbots.io, China, WeChat, and the Origins of Chatbots, Chatbot magazine, 2017.03.13,
Jim Marous, How Chatbots and Voice Are Shaping The Future of Banking, The financial brand, 2018.02.19,
https://thefinancialbrand.com/70484/voice-conversation-ai-banking-digital-trends/.
<2018-01 경영연구소 브리프>
32
Josh Constine, facebook launches messenger platform with chatbots, Tech Crunch, 2016.04.13,
https://techcrunch.com/2016/04/12/agents-on-messenger/.
Liron Hakim Bobrov, Mobile messaging app map in February 2018, Similarweb, 2018.02.05,
https://www.similarweb.com/blog/mobile-messaging-app-map-2018
Matt Reynolds, Microsoft is betting that bots 'are the new apps', Wired, 2016.03.31,
http://www.wired.co.uk/article/microsoft-build-bots-ai-cortana-keynote-conference/
Michael dimock, Defining generations: Where Millennials end and post-Millennials begin, Pew Resarch
Center 2018.03.01, http://www.pewresearch.org/fact-tank/2018/03/01/defining-generations-where-
millennials-end-and-post-millennials-begin/.
Molly Flatt, watch out publishers: the chatbots are coming, The bookseller, 2016.02.16,
https://www.thebookseller.com/futurebook/publishers-prepare-chatbots-are-coming-470556.
Pedro Goncalves, 5 reasons why a chatbot is better than a website, Medium 2017.06.14,
https://medium.com/hijiffy/5-reasons-why-a-chatbot-is-better-than-a-website-75477cee7341.
Pew Research Center, Mobile messaging and social media 2015, 2015.08.17,
http://www.pewinternet.org/2015/08/19/mobile-messaging-and-social-media-2015/2015-08-
19_social-media-update_03/.
Philip olivier, WHO’S WINNING THE MESSENGER APP WARS?, Atchai, 2016.08.11,
https://atchai.com/blog/2016-08-11-whos-winning-the-messenger-app-wars/
Research Nester, Global Chatbot Market Analysisi & Opportunity Outlook 2023, 2018.04.25,
https://www.researchnester.com/reports/global-chatbots-market-analysis-opportunity-outlook-
2023/30
Rohan, Intelligent Virtual Assistant Market Worth 17.72 Billion USD by 2023, CISION PR Newswire,
2017.10.24, https://www.prnewswire.com/news-releases/intelligent-virtual-assistant-market-worth-
1772-billion-usd-by-2023-652772593.html.
Silicon Valley innovation center, Messaging Apps Vie For Domination in High Stakes Global War
[Infographic], https://siliconvalley.center/growth-in-messenger-services-globally/
Stamford , Gartner Says Digital Assistants Will Serve as the Primary Interface to the Connected Home,
Gartner, 2016.06.20, https://www.gartner.com/newsroom/id/3352117.