인공지능이 마케팅에 초래하는 변화

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인공지능(AI)의 진화가 화제가 되고 있다. 기계학습 구조를 이용한 인공지능은 지금도 여러 서비스에서 활용되고 있다. 앞으로 기술이 더욱 발전함에 따라 어떤 변화가 일어나고 마케팅에는 어떤 영향을 미칠까? 여기서는 인공지능의 기초 지식과 활용 케이스, 그리고 앞으로의 기대에 대해 소개한다.

인공지능 기술은 어디까지 왔는가?

2016년 3월, 구글이 개발한 인공지능 ‘알파고’가 세계 최고의 바둑 기사 중 바둑 기사 이세돌 9단을 4승 1패로 이긴 것이 세계적인 화제가 되었다. 바둑에서 인간을 이기는 데는 앞으로 10년은 더 걸린다고 했던 인공지능인데, 그 기간을 앞당긴 요인으로 인공지능에 정보를 학습시키는 방법의 변화를 들 수 있다.

지금까지 연구되었던 인공지능의 학습에는 ‘기계 학습’이라고 불리는 방법이 이용되어 왔다. 기계 학습이란 여러 가지 데이터에서 예측 모델을 만들고 예측하는 학습 방법이다. 바둑의 경우라면 ‘다음 수를 두었을 때 대전 상대가 어디에 돌을 둘 가능성이 있는지’라는 것에 대해 인공지능이 ‘탐색목’이라는 구조를 만들어 모든 가능성을 찾아 지금까지 학습한 패턴에서 어디에 돌을 둘지 결정한다. 단 이 방법으로 바둑처럼 순서가 많은 정보를 취급하면 처리량이 방대해진다. 컴퓨터가 인간을 이기기까지는 시간이 걸린다고 언급되었던 이유는 여기에 있었다.

하지만 4승 1패로 ‘딥러닝(심층 학습)‘이라는 방법으로 정보를 처리한다. 딥러닝은 인간의 뇌 구조와 비슷한 ‘뉴럴 네트워크’라는 구조를 채용했다. 뉴럴 네트워크는 데이터를 분석해서 얻은 정보에서 그 정보의 특징을 자동으로 끌어낼 수 있어 ‘사진에 찍힌 것이 무엇인지 분간한다’는 이미지 인식, 음성 데이터 인식 등이 높은 정밀도로 이뤄진다. 즉 사람의 ‘직감’에 가깝도록 반응할 수 있다. 나아가 스스로 시행 착오를 반복해서 학습하는 ‘강화 학습’을 조합하여 좀 더 정밀도 높은 판단이 가능해진다.

어떤 곳에 활용될까?

기계 학습 기술은 이미 여러 곳에서 사용되고 있다. 쉬운 예로는 EC 사이트에서 유저가 관람했거나 구입한 이력을 토대로 그 유저가 반응할 것 같은 정보를 추측해서 ‘추천’으로 표시하는 추천 기능, 검색 엔진 등을 들 수 있다.

기존에는 인간의 손에 의존했던 작업을 기계 학습으로 하는 경우도 늘어났다. 예를 들어 어떤 은행에서는 기계 학습을 활용한 콜센터 시스템을 구축했다. 이것은 전화 상담시 음성을 인식해서 텍스트로 변환하고 기계 학습 기술로 답변 후보를 추출하는 것이다. 당초에는 웹 사이트의 정보나 설명용 문서에 기재된 내용을 학습시켰지만 그것만으로는 충분한 정밀도를 확보할 수 없었다. 그래서 베테랑 오퍼레이터에 의한 올바른 답변 데이터를 추가함으로써 정밀도를 크게 높였다.

답변까지 걸리는 시간을 단축하는 것과 함께 신입 오퍼레이터도 화면에 표시되는 답변을 보면서 복잡한 질문에 대응할 수 있게 됨으로써 베테랑 오퍼레이터가 좀 더 고도의 업무를 처리할 수 있게 했다. 나아가, 로봇과 연계해 고객의 얼굴을 인식하여 그 고객에게 최적의 보험 상품을 소개하는 시도도 실시되고 있다. 앞으로는 콜센터 시스템과 접속해 매장에서 본격적인 고객 대응을 하는 것도 생각할 수 있다.

이외에도 보안 공격 패턴을 분석함으로써 미지의 컴퓨터 바이러스를 검출하는 구조나, 어린아이의 이해도에 맞춰 학습을 지원하는 시스템 등 폭넓은 분야에서 인공지능은 활용될 것이다.

인공지능에 의해 마케팅은 어떻게 바뀔까?

그렇다면 마케팅 분야에서 앞으로 인공지능은 어떤 도움이 될까? 기계 학습 기술은 앞서 언급한 고객의 행동 이력에 의한 ‘추천 상품’ 표시 외에 웹 사이트의 액세스 로그에서 가망 고객을 예측하는 시스템이나 광고 클릭수 예측 모델 등에도 활용된다.

데이터 분석은 인공지능이 특기인 분야다. 앞으로 딥러닝 기술이 폭넓게 활용되면 지금까지 사람 손으로 했던 것이 인공지능에 의해 이뤄지게 될 것이다.

인공지능은 앞으로 어떻게 발전할까?

인공지능은 활용 범위가 넓다는 것도 특징이다. 여러 제품이나 서비스에 도입할 수 있고 이를 통해 정밀도나 효율 향상과 같은 효과를 얻을 수 있다.

인공지능이 앞으로 어떻게 발전할지에 대해서는 전문가들이 만든 로드맵을 참조할 수 있다. 이런 로드맵에 따르면 인공지능은 앞으로 더욱 향상되어 2020년대 전반에는 자율적인 행동이나 감정노동이, 2020년 후반에는 언어를 이해한 번역이 가능해지고, 나아가 2030년쯤에는 교육이나 비서와 같은 업무에도 인공지능이 활약할 것으로 예측되고 있다. 현재, 인간 뇌의 움직임을 분석하고 그것을 컴퓨터 상에서 재현하는 시도도 이뤄지고 있다.

물론 인간이 아니라면 할 수 없는 일도 남겠지만, 인간이 해온 업무의 다수를 인공지능이 담당하는 시대가 오는 것은 그렇게 머지않았을지도 모른다.

정보를 수집하고 기술을 적극 도입하는 것이 중요하다

인공지능이 사회에서 큰 활약을 하는 시대가 오는 것은 좀 기다려야 할지도 모른다. 하지만 앞서 언급한 콜센터에서의 사례와 같이 일상 업무나 서비스에서 활용할 수 있는 기술은 적지 않다. 이러한 신기술은 변화가 빠르므로 항상 최신 정보에 주목하고 활용 가능한 것은 적극적으로 도입하는 자세가 필요하지 않을까?

 

 

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