최근 새로운 ICT 흐름으로 부상하고 있는 챗봇은 금융분야에서 활발한 도입이 되고 있다. 챗봇은 사용자와 대화의 인터렉션을 통해서 서비스를 수행한다. 본 연구는 금융 서비스 챗봇의 인터렉션 대화유형이 사용자의 유용성, 사용성, 감성, 보안성에 미치는 효과에 대해 알아보고자 하였다. 이론적 고찰을 통해 챗봇의 구현방식에 기반한 대화방식에 따라 닫힌대화, 열린대화, 혼합대화 유형으로 나누어 연구를 진행하였다. 3 가지 유형의 금융 챗봇 프로토타입을 제작하였고, 실험자들은 계좌조회, 계좌이체, Q&A 의 금융 테스크 수행 후 설문조사를 실시하였다. 실험연구분석 결과 챗봇의 인터렉션 대화 유형은 유용성, 사용성에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 사용자들은 닫힌대화와 혼합대화의 인터렉션이 금융 서비스를 오조작없이 쉽게 처리할 수 있게 하는 직관적인 인터페이스로써 선호한 것으로 나타났다. 본 연구는 자연스러운 대화를 통해 서비스를 제공하는 인공지능의 감성적인 요소와 금융 업무를 수행하는 기능적인 요소를 모두 고려해야 하는 금융 챗봇 사용자들의 심층적인 이해를 필요로 하는 사용자 경험 향상을 위한 자료로 활용될 수 있다.
최근 새로운 ICT 흐름으로 부상하고 있는 챗봇은 금융분야에서 활발한 도입이 되고 있다. 챗봇은 사용자와 대화의 인터렉션을 통해서 서비스를 수행한다. 본 연구는 금융 서비스 챗봇의 인터렉션 대화유형이 사용자의 유용성, 사용성, 감성, 보안성에 미치는 효과에 대해 알아보고자 하였다. 이론적 고찰을 통해 챗봇의 구현방식에 기반한 대화방식에 따라 닫힌대화, 열린대화, 혼합대화 유형으로 나누어 연구를 진행하였다. 3 가지 유형의 금융 챗봇 프로토타입을 제작하였고, 실험자들은 계좌조회, 계좌이체, Q&A 의 금융 테스크 수행 후 설문조사를 실시하였다. 실험연구분석 결과 챗봇의 인터렉션 대화 유형은 유용성, 사용성에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 사용자들은 닫힌대화와 혼합대화의 인터렉션이 금융 서비스를 오조작없이 쉽게 처리할 수 있게 하는 직관적인 인터페이스로써 선호한 것으로 나타났다. 본 연구는 자연스러운 대화를 통해 서비스를 제공하는 인공지능의 감성적인 요소와 금융 업무를 수행하는 기능적인 요소를 모두 고려해야 하는 금융 챗봇 사용자들의 심층적인 이해를 필요로 하는 사용자 경험 향상을 위한 자료로 활용될 수 있다.
Recently, as a new ICT trend, emerging chatbots are actively introduced in the field of finance. Chatbot conducts services through the interaction of communication with users. The purpose of this study is to investigate the effect of interaction dialogue type on the efficiency, usability, sensibilit...
Recently, as a new ICT trend, emerging chatbots are actively introduced in the field of finance. Chatbot conducts services through the interaction of communication with users. The purpose of this study is to investigate the effect of interaction dialogue type on the efficiency, usability, sensibility and perceived security of financial service chatbot. Based on theoretical considerations, I have divided into closed conversation, open conversation, and mixed conversation type based on the conversation style based on the implementation method of chatbot. Three types of Financial Chatbot prototypes were made and the experiments were conducted after account inquiry, account transfer, Q & A financial task execution. As a result of experimental research analysis, chatbot's interaction dialogue type was found to affect efficiency and usability. Users have shown that the interaction of closed conversations and mixed conversations is an intuitive interface that allows financial services to be easily manipulated without error. This study will be used as a resource to improve the user experience that requires deep understanding of financial chatbot users who should consider both the emotional element of artificial intelligence that provides services through natural conversation and the functional elements that perform financial business can be.
Recently, as a new ICT trend, emerging chatbots are actively introduced in the field of finance. Chatbot conducts services through the interaction of communication with users. The purpose of this study is to investigate the effect of interaction dialogue type on the efficiency, usability, sensibility and perceived security of financial service chatbot. Based on theoretical considerations, I have divided into closed conversation, open conversation, and mixed conversation type based on the conversation style based on the implementation method of chatbot. Three types of Financial Chatbot prototypes were made and the experiments were conducted after account inquiry, account transfer, Q & A financial task execution. As a result of experimental research analysis, chatbot's interaction dialogue type was found to affect efficiency and usability. Users have shown that the interaction of closed conversations and mixed conversations is an intuitive interface that allows financial services to be easily manipulated without error. This study will be used as a resource to improve the user experience that requires deep understanding of financial chatbot users who should consider both the emotional element of artificial intelligence that provides services through natural conversation and the functional elements that perform financial business can be.
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문제 정의
금융 서비스 사용자는 금융업무라는 목적지향성이 강한 특수성을 갖는다. 따라서 본 연구는 인터렉션이 챗봇 서비스의 주요한 역할을 수행한다는 특성에 초점을 맞추어 실질적인 사용성과 감성을 모두 충족시킬 수 있는 챗봇 인터렉션에 대한 분석을 진행하였다.
본 연구는 금융 챗봇의 인터렉션 유형이 사용자 경험에 영향을 미치는 요인에 대해 실증적인 연구를 진행하였다. 현재 서비스하고 있는 금융 챗봇의 특성을 파악하고, 챗봇 구현방식을 기반으로 인터렉션 대화유형으로 나누어 챗봇의 인터렉션 요소들을 사용자관점에서 살펴보고자 하였다.
챗봇은 자연어 처리 기술을 통해 사용자와 감성적으로 교류하며 대화를 이어가야 하며, 본디 속성으로는 특정 서비스를 수행해야 하는 사용자의 목적지향적인 태도를 인지하고 서비스를 제공해야 한다. 본 연구는 챗봇 인터렉션 유형을 분석하고, UX평가를 통해 문제점, 앞으로의 기대효과, 그리고 발전방향에 대하여 알아보고 사용자 경험을 개선하는데 목적이 있다.
본 연구에서는 금융 서비스 챗봇의 대화 유형에 대한 사용자 경험(UX)을 살펴보기 위하여 챗봇의 인터렉션 대화유형을 닫힌대화, 열린대화, 혼합대화로 나누고, 대화 유형별로 주요 금융 서비스인 계좌조회, 계좌이체, Q&A 서비스를 중심으로 챗봇의 인터렉션 대화유형이 사용자 경험에 어떠한 영향을 미치는가를 실험을 통해 확인하고자 한다.
인터뷰를 통해 금융 챗봇 서비스에 대한 사용자들의 기대와 요구사항은 무엇인지 정리하여 금융 챗봇의 전략적인 인터렉션 방향을 탐색해보고자 하였다. 본 연구가 향후 금융챗봇 서비스 기획 및 개발 방향 수립에 있어 하나의 참조 가이드가 되기를 바라며 도출한 전략적 시사점은 다음과 같다.
본 실험에서는 ‘인지된 보안성’으로 재 정의하여, 서비스 이용 시 금융챗봇의 인터렉션 방식에 대한 안전성 만족도를 기준으로 평가하였다. 인터뷰를 통해 서비스 이용 시 인터렉션 방식에 따라 개인 정보 유출이나 인증 절차에 대한 불안감에서 오는 문제점 및 전반적인 금융 챗봇 서비스에 대한 인식과 기대수준에 대해 알아보고자 하였다.
감성이 만족되기 위해서는 사람들이 시스템을 사용하면서 그 기본 목적에 적합한 감성을 풍부하게 느낄 수 있어야 한다. 챗봇을 이용하는 것이 흥미롭고 재미있었는지를 중심으로 평가하였다. 이를 바탕으로 최적의 경험을 위한 필수 요소를 유용성, 사용성, 감성으로 정리해 볼 수 있으며, 금융 서비스를 평가하는 척도로 필수적인 요소인 보안성을 추가하였다.
본 연구는 금융 챗봇의 인터렉션 유형이 사용자 경험에 영향을 미치는 요인에 대해 실증적인 연구를 진행하였다. 현재 서비스하고 있는 금융 챗봇의 특성을 파악하고, 챗봇 구현방식을 기반으로 인터렉션 대화유형으로 나누어 챗봇의 인터렉션 요소들을 사용자관점에서 살펴보고자 하였다. 설문조사 방식으로 데이터를 수집해 가설들을 검증하였고, 결과값을 바탕으로 한 결론은 다음과 같다.
가설 설정
[가설 1] 금융 챗봇의 인터렉션 유형은 사용자의 금융 서비스 목적에 따라 유용성에 차이를 보일 것이다.
[가설 2] 금융 챗봇의 인터렉션 유형은 사용자의 금융 서비스 목적에 따라 사용성에 차이를 보일 것이다.
[가설 3] 금융 챗봇의 인터렉션 유형은 사용자의 금융 서비스 목적에 따라 감성에 차이를 보일 것이다.
[가설 3] 금융 챗봇의 인터렉션 유형은 사용자의 금융 서비스 목적에 따라 감성에 차이를 보일 것이다.
[가설 4] 금융 챗봇의 인터렉션 유형은 사용자의 금융 서비스 목적에 따라 인지된 보안성에 차이를 보일 것이다.
[가설 4] 금융 챗봇의 인터렉션 유형은 사용자의 금융 서비스 목적에 따라 인지된 보안성에 차이를 보일 것이다.
[가설 1] 금융 챗봇의 인터렉션 유형은 사용자의 금융 서비스 목적에 따라 유용성에 차이를 보일 것이다.
제안 방법
1점 (전혀아니다)에서 5점 (매우그렇다)으로 구분하여 설정하였고, 각각의 대화 유형별 금융 챗봇과 대화를 통해 금융 Task를 수행한 뒤 계좌조회, 계좌이체, Q&A 서비스 이용시 유용성, 사용성, 감성, 인지된 보안성을 묻는 총 12개의 설문에 답변하도록 진행하였다.
혼합챗봇은 닫힌 대화와 열린 대화의 장점을 모두 가지고 있지만, 사용자에게 더 많은 선택지가 부여되었다. 각 인터렉션 대화유형별 장단점이 존재하였으며, 사용자의 금융서비스 목적별 챗봇 대화 유형 선호도 검증을 위해 실험을 진행하였다.
국내 금융 챗봇 현황을 위해 신한은행, 국민은행을 비롯한 국내외 13개 금융사의 챗봇 서비스 플랫폼을 조사하였다. 조사 대상은 2018년 10월 국내 금융사에서 서비스되고 있는 금융 챗봇을 선정하였다.
금융 챗봇의 대화 유형별 사례분석을 바탕으로 금융 챗봇 서비스의 프로세스에 대한 Task 분석을 실시하고, 이를 비교분석하여 그에 대한 결과로서 범용 서비스 프로세스를 그림 2와 같이 도출하였다. 모바일뱅킹 서비스에서 사용 빈도가 높은 ‘계좌조회’, ‘계좌이체’ 서비스와 인공지능 챗봇의 특징인 자연스러운 대화를 통해 고객맞춤형 서비스를 제공할 수 있는 ‘Q&A’서비스를 중심으로 조사하였다.
두 번째, ‘사용자의 금융 서비스 이용 시 쉽고 사용하기 편리하였는가’를 중심으로 금융 챗봇의 사용성을 평가한다.
둘째, 본 실험에서 금융 챗봇의 Q&A 서비스의 경우, 은행위치, 시간, 환율 등과 같은 단순한 질의응답의 한정적인 서비스를 제공하였다.
챗봇 플랫폼조사 결과 ‘페이스북 메신저’가 전 세계 10억명이 넘는 가장 많은 사용자를 보유하고 있으며, 페이스북 메신저의 버튼 UI가 디자인이 현 사용되는 금융 챗봇의 버튼 디자인과 가장 유사하였다. 따라서 페이스북 메신저 플랫폼을 기반으로, 챗봇 제작 도구(Chatbot builder)인 챗퓰(Chatfuel)을 이용하여 제작하였다. 열린 대화와 혼합대화에서는 오즈의 마법사(Wizard of OZ) 방법을 적용하여 사용자의 다양한 돌발 질문에 응답하여 인공지능 챗봇의 기술적 한계를 보완하였다.
모바일뱅킹 서비스에서 사용 빈도가 높은 ‘계좌조회’, ‘계좌이체’ 서비스와 인공지능 챗봇의 특징인 자연스러운 대화를 통해 고객맞춤형 서비스를 제공할 수 있는 ‘Q&A’서비스를 중심으로 조사하였다.
본 실험에서는 ‘인지된 보안성’으로 재 정의하여, 서비스 이용 시 금융챗봇의 인터렉션 방식에 대한 안전성 만족도를 기준으로 평가하였다.
사용자 경험 중심의 유용성, 효율성, 감성, 인지된 보안성을 묻는 설문지의 응답형태는 Likert 5점 척도를 이용하였다. 1점 (전혀아니다)에서 5점 (매우그렇다)으로 구분하여 설정하였고, 각각의 대화 유형별 금융 챗봇과 대화를 통해 금융 Task를 수행한 뒤 계좌조회, 계좌이체, Q&A 서비스 이용시 유용성, 사용성, 감성, 인지된 보안성을 묻는 총 12개의 설문에 답변하도록 진행하였다.
현재 서비스하고 있는 금융 챗봇의 특성을 파악하고, 챗봇 구현방식을 기반으로 인터렉션 대화유형으로 나누어 챗봇의 인터렉션 요소들을 사용자관점에서 살펴보고자 하였다. 설문조사 방식으로 데이터를 수집해 가설들을 검증하였고, 결과값을 바탕으로 한 결론은 다음과 같다.
1점 (전혀아니다)에서 5점 (매우그렇다)으로 구분하여 설정하였고, 각각의 대화 유형별 금융 챗봇과 대화를 통해 금융 Task를 수행한 뒤 계좌조회, 계좌이체, Q&A 서비스 이용시 유용성, 사용성, 감성, 인지된 보안성을 묻는 총 12개의 설문에 답변하도록 진행하였다. 순서에 따른 변수를 방지하기 위해 3가지 챗봇의 대화 유형의 순서를 실험 참여자마다 무작위로 진행하였다. 주관식 질문지는 세 가지 챗봇 중 가장 선호하는 챗봇을 선택한 뒤 이유에 대해 구체적으로 서술하도록 하여 질적인 인사이트를 보충하였다.
실험은 3가지 대화유형의 금융 챗봇과 대화를 통해 Task를 수행한 뒤, UX요소별로 설문조사를 진행한다. 챗봇 플랫폼조사 결과 ‘페이스북 메신저’가 전 세계 10억명이 넘는 가장 많은 사용자를 보유하고 있으며, 페이스북 메신저의 버튼 UI가 디자인이 현 사용되는 금융 챗봇의 버튼 디자인과 가장 유사하였다.
따라서 페이스북 메신저 플랫폼을 기반으로, 챗봇 제작 도구(Chatbot builder)인 챗퓰(Chatfuel)을 이용하여 제작하였다. 열린 대화와 혼합대화에서는 오즈의 마법사(Wizard of OZ) 방법을 적용하여 사용자의 다양한 돌발 질문에 응답하여 인공지능 챗봇의 기술적 한계를 보완하였다.
챗봇을 이용하는 것이 흥미롭고 재미있었는지를 중심으로 평가하였다. 이를 바탕으로 최적의 경험을 위한 필수 요소를 유용성, 사용성, 감성으로 정리해 볼 수 있으며, 금융 서비스를 평가하는 척도로 필수적인 요소인 보안성을 추가하였다. 보안성(security)은 현재 사용되고 있는 인터넷 및 모바일뱅킹과 관련해서 빼놓을 수 없는 문제 중 하나이며, 금융 서비스를 사용하는 사용자에게 앞으로 더 서비스를 이용하는데 방해요소로 작용한다.
순서에 따른 변수를 방지하기 위해 3가지 챗봇의 대화 유형의 순서를 실험 참여자마다 무작위로 진행하였다. 주관식 질문지는 세 가지 챗봇 중 가장 선호하는 챗봇을 선택한 뒤 이유에 대해 구체적으로 서술하도록 하여 질적인 인사이트를 보충하였다.
대상 데이터
설문조사는 2018년 10월 15일부터 11월 15일까지 약 1달에 걸쳐 이루어졌다. 실험 대상자는 총90명을 대상으로 실시하였으며, 불성실한 응답자를 제외하고 81명의 대상자만 통계에 포함시켰다.
설문조사는 2018년 10월 15일부터 11월 15일까지 약 1달에 걸쳐 이루어졌다. 실험 대상자는 총90명을 대상으로 실시하였으며, 불성실한 응답자를 제외하고 81명의 대상자만 통계에 포함시켰다. 이중 온라인 참여자는 35명, 대면 참여자는 46명이었다.
실험 대상자는 총90명을 대상으로 실시하였으며, 불성실한 응답자를 제외하고 81명의 대상자만 통계에 포함시켰다. 이중 온라인 참여자는 35명, 대면 참여자는 46명이었다. 실험 대상자의 분포는 81명 중 남 23명(28%), 여 58명(71%)이며, 연령층은 20 대 40명(49%), 30 대 40명(49%), 40 대 1명(1%)으로 나타났다.
국내 금융 챗봇 현황을 위해 신한은행, 국민은행을 비롯한 국내외 13개 금융사의 챗봇 서비스 플랫폼을 조사하였다. 조사 대상은 2018년 10월 국내 금융사에서 서비스되고 있는 금융 챗봇을 선정하였다.
데이터처리
다음으로 금융 챗봇의 대화 유형에 따라 사용자의 금융 서비스 목적별 유용성, 사용성, 감성, 보안성에 미치는 영향을 알아보기 위해 일원 분산분석(One-way ANOVA)을 실시하였다. 금융 서비스별 차이를 측정하기 위하여 사후검증 Sheffe를 사용하였다. 통계분석을 통해 확인한 금융 서비스 사용자의 금융챗봇 인터렉션 유형별 평균, 표준편차, 분산의 편차, 유의값은 하단의 표 2와 같다.
대상자의 일반적인 특성을 분석하기 위하여 백분율, 평균 등 기술적 통계 방법을 이용하여 분석하였다. 다음으로 금융 챗봇의 대화 유형에 따라 사용자의 금융 서비스 목적별 유용성, 사용성, 감성, 보안성에 미치는 영향을 알아보기 위해 일원 분산분석(One-way ANOVA)을 실시하였다. 금융 서비스별 차이를 측정하기 위하여 사후검증 Sheffe를 사용하였다.
0을 사용하여 데이터 분석을 실시하였다. 대상자의 일반적인 특성을 분석하기 위하여 백분율, 평균 등 기술적 통계 방법을 이용하여 분석하였다. 다음으로 금융 챗봇의 대화 유형에 따라 사용자의 금융 서비스 목적별 유용성, 사용성, 감성, 보안성에 미치는 영향을 알아보기 위해 일원 분산분석(One-way ANOVA)을 실시하였다.
실험 대상자의 분포는 81명 중 남 23명(28%), 여 58명(71%)이며, 연령층은 20 대 40명(49%), 30 대 40명(49%), 40 대 1명(1%)으로 나타났다. 설문조사를 토대로 수집된 데이터는 코딩을 거쳐 SPSS 22.0을 사용하여 데이터 분석을 실시하였다. 대상자의 일반적인 특성을 분석하기 위하여 백분율, 평균 등 기술적 통계 방법을 이용하여 분석하였다.
성능/효과
계좌조회, 계좌이체, Q&A 서비스 이용 시, 모두 혼합대화가 가장 높은 점수를 받았다.
014로 유의한 차이가 있었다. 계좌조회와 계좌이체 서비스 이용시 유용성에서 닫힌대화가 열린대화보다 더 높은 점수를 받았으며, 사후비교분석 결과 계좌조회 서비스 이용시 닫힌 대화와 혼합대화는 열린대화와 유용성 부분에서 유의미한 차이가 났으며, 계좌이체 서비스 이용 시 닫힌 대화와 열린 대화가 유용성 부분에서 유의한 차이가 난다는 점을 확인하였다. 실험자 중 한명은 열린 대화와 비교하여 이렇게 답변하였다.
둘째, 사용자들은 기존의 모바일 뱅킹 시스템의 인증 처리 방식보다 챗봇 시스템 내에서 더 많은 인증 절차를 요구 하였다. 대화를 통해 이루어지는 금융 업무가 빠르게 이루진다는 느낌을 받았으며, 최종 업무가 완료되기 전에 사용자의 의사를 묻는 ‘확인’, 이전 단계로 회귀하는 ‘뒤로 가기‘와 같은 장치의 필요성을 대다수의 사용자들이 제시하였다.
둘째, 혼합대화 인터렉션 방식은 사용성 면에서 가장 높은 점수를 받았다. 혼합대화는 버튼 선택과 동시에 타이핑을 통해 자유로운 조작이 가능했다.
또한 Q&A 서비스 이용 시에도 닫힌대화는 사용자가 원하는 서비스를 찾아가야 하는 단점이 있는 반면, 혼합대화는 타이핑으로 즉각적인 명령이 편리하기 때문에 두 가지 방식을 모두 사용할 수 있는 혼합대화 방식의 인터렉션이 사용성면에서 높은 만족도를 보였다.
또한 닫힌 대화의 경우 은행위치, 업무 시간과 같은 사소한 질문이라도 버튼으로 대답할 수 있는 점이 이용하기 쉬워 재미 있다고 느껴지며, 금융지식이 부족한 상태에서 알고 싶은 정보를 쉽게 습득할 수 있어 흥미로운 서비스라는 의견을 보였다.
챗봇 시스템에서 의사소통은 대화 참여자가 보낸 문장들이 차례차례 교대로 이어지며[6], 이어진 문장들은 대화 기록 혹은 챗 이력으로 형성되어 히스토리 저장으로 기억에 용이하다. 또한 사용자는 고유의 단어로 직선적인 명령이 가능하며 일반 메뉴 체계보다 더 좋은 환경을 제공받는다는 특성을 갖지만, 상대방이 보낸 특정메시지를 추적하는데 어려움을 겪는 것으로 나타났다. 또한 웹에 비해 제한된 화면크기와 느린 텍스트 입력방식 등의 제약으로 인해 사용자 조작에 어려움이 있으며[7], 비언어적 요소 전달의 어려움이 따른다.
계좌조회, 계좌이체, Q&A 서비스 이용 시, 모두 혼합대화가 가장 높은 점수를 받았다. 또한 사후 비교 분석 결과 계좌이체 서비스 이용 시 닫힌 대화와 혼합대화 모두 열린대화보다 사용성 점수가 높았다. 이는 실험자들은 금융 서비스 이용 시 실용적인 인터렉션 방식을 사용성면에서 선호하는 것을 의미한다.
라는 가설1의 경우 계좌조회, 계좌이체 수행 시 유의미한 결과를 보여, 부분채택 되었다. 유의한 차이가 있었던, 계좌조회와 계좌이체 서비스 이용시 챗봇의 대화 방식에 따른 사후 유용성 평가 점수의 사후 비교분석 결과, 계좌조회 서비스 이용시 닫힌 대화와 열린 대화의 평균차는 0.333이고 유의확률은 0.040이었으며, 혼합 대화와 열린 대화의 평균차 0.333이고 유의확률은 0.040였다. 또한 계좌이체 시에는 닫힌대화와 열린대화의 평균차는 0.
인터렉션 대화유형에 다른 사후사용성 점수의 사후비교분석 결과, 계좌조회 서비스 이용 시 닫힌대화와 열린대화의 평균차는 0.519이고 유의 확률은 0.003, 혼합대화와 열린대화의 평균차는 0.593, 유의 확률은 0.000로 유의한 차이가 있었다. 계좌이체 서비스 이용시 닫힌 대화와 열린대화의 평균차는 0.
인지된 보안성의 항목을 시스템 안전성, 인증절차의 안전성 등의 요소를 추가해 세부적으로 연구해 볼 필요가 있다. 인터뷰를 통해 사용자마다 인지된 보안성에 대해 선호하는 인터렉션 유형은 다양하게 나타났으며, 사용자 입장에서 보안성은 향후 인공지능 챗봇 서비스를 사용할 때 중요한 기준이 될 것으로 보인다. 또한 본 실험물에서 계좌이체 시 지문인증방식을 이용하여 진행하였지만, 홍채인식, 안면인식 등 다양한 생채인증 방식을 프로토타입에 적용하지 못한 점이 한계점으로 작용한다.
첫째, 금융챗봇의 계좌조회와 계좌이체 서비스 이용 시 닫힌 대화 방식은 유용성 면에서 가장 높은 선호도를 받았다. 닫힌 대화 인터렉션은 채팅 인터페이스 내에서 버튼 조작만으로 서비스가 이루어짐으로써 빠른 인터렉션이 가능했으며, 처음 서비스를 이용자에게 버튼을 통해 시각적인 가이드 역할을 하였다.
첫째, 사용자는 챗봇과의 대화에서 감정적인 교류 보다는 금융 정보의 습득 면에서 긍정적인 의견을 보였다. 기존의 상담원과 비교하여 챗봇의 인공지능 서비스는 보다 객관적이고 합리적인 상품추천이 가능할 것이라고 응답하였다.
후속연구
인터뷰를 통해 사용자마다 인지된 보안성에 대해 선호하는 인터렉션 유형은 다양하게 나타났으며, 사용자 입장에서 보안성은 향후 인공지능 챗봇 서비스를 사용할 때 중요한 기준이 될 것으로 보인다. 또한 본 실험물에서 계좌이체 시 지문인증방식을 이용하여 진행하였지만, 홍채인식, 안면인식 등 다양한 생채인증 방식을 프로토타입에 적용하지 못한 점이 한계점으로 작용한다.
기존의 상담원과 비교하여 챗봇의 인공지능 서비스는 보다 객관적이고 합리적인 상품추천이 가능할 것이라고 응답하였다. 또한 사소한 질문도 부담 없이 질문할 수 있는 채팅 시스템을 통해 사용자에게 친근하게 다가갈 수 있는 온디맨드 서비스가 활발히 이루어질 수 있을 것이며, 이는 현재 단순한 업무와 질의응답과 같은 한정적인 서비스보다 사용자의 데이터를 활용한 개인화되고 다양한 서비스를 기대한다는 점을 의미한다. 또한 사용자 별로 금융에 관한 관심과 이해도가 상이하기 때문에 이에 맞는 맞춤형 금융정보 제공을 통한 대화가 효과적일 것 이다.
또한 사소한 질문도 부담 없이 질문할 수 있는 채팅 시스템을 통해 사용자에게 친근하게 다가갈 수 있는 온디맨드 서비스가 활발히 이루어질 수 있을 것이며, 이는 현재 단순한 업무와 질의응답과 같은 한정적인 서비스보다 사용자의 데이터를 활용한 개인화되고 다양한 서비스를 기대한다는 점을 의미한다. 또한 사용자 별로 금융에 관한 관심과 이해도가 상이하기 때문에 이에 맞는 맞춤형 금융정보 제공을 통한 대화가 효과적일 것 이다.
향후에는 은행의 전문 지식을 활용하여 정보의 질을 높이고, 데이터를 활용한 자산관리 서비스 등 금융 챗봇의 전문성과 개인화 서비스를 중심으로 연구가 필요할 것이다. 마지막으로 실험 참여 인원이 81명으므로, 향후 추가 실험을 통해 표본의 크기를 100명 이상으로 늘려 연구의 신뢰도를 높여야 할 것이다.
또한 그동안 축적된 빅데이터 분석을 통한 고객 맞춤형 서비스 제공 계획을 밝혔다[5]. 앞으로 비대면 서비스 이용 고객의 증가로 챗봇을 통한 금융 서비스가 확대될 것이라고 전망하고 있으며, 관리하는 고객의 범위와 규모가 확장할수록 챗봇이 제공하는 금융 서비스별로 다양한 고객의 요구에 부합하는 대응이 필요할 것이다.
둘째, 본 실험에서 금융 챗봇의 Q&A 서비스의 경우, 은행위치, 시간, 환율 등과 같은 단순한 질의응답의 한정적인 서비스를 제공하였다. 향후에는 은행의 전문 지식을 활용하여 정보의 질을 높이고, 데이터를 활용한 자산관리 서비스 등 금융 챗봇의 전문성과 개인화 서비스를 중심으로 연구가 필요할 것이다. 마지막으로 실험 참여 인원이 81명으므로, 향후 추가 실험을 통해 표본의 크기를 100명 이상으로 늘려 연구의 신뢰도를 높여야 할 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
챗봇은 구현방식에 따라 크게 검색모델과 생성모델 두 가지로 분류되는데, 각각에 대해 설명하라.
챗봇은 구현방식에 따라 크게 검색모델과 생성모델 두 가지로 분류된다[9]. 첫번째 검색모델(Retrieval-based model) 챗봇은 규칙 기반 방식으로 특정 주제에 미리 만들어 놓은 답으로 대답하는 서비스 이다. 규칙을 기반으로 동작하기 때문에 구현이 쉬우나 만약 정해진 단어가 아니거나 문장을 이해하지 못하는 상황이 발생할 경우 적절히 정의된 응답이 존재하지 않기 때문에, 대화가 한정적이고 사용자의 서비스 이탈률이 크다. 규칙이 잘 정의되면 높은 품질의 대화가 가능하기 때문에 은행, 통신사, 카드사, 항공사 등 특정 서비스에 특화된 기업들이 활용하고 있다.
두번째 생성모델(Generative Model)챗봇은 머신러닝 기반으로, 매번 새로운 응답을 만들기 때문에 사용자와의 열린 주제로 대화가 가능하다. 딥러닝 기술의 발전으로 기계가 스스로 메시지의 내용을 이해하고, 사용자 의도를 파악하여 대답하는 인공지능 챗봇 시스템으로 사용자의 과거 행동에서 기인한 개인화 분석이 가능하고 마치 인간과 대화하는 듯한 인상을 줄 수 있기 때문에, 학계에서는 감정에 따른 생성모델 챗봇에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 그러나 자동생성문장의 품질을 보장하기 어렵고, 일반적으로 대화 학습을 위해서는 많은 데이터가 필요하기 때문에 현실적인 구현은 어렵다[10]. 주로 가벼운 일상 대화를 제공하는 챗봇이나 외국어 교육용 챗봇 등에서 주로 사용된다.
챗봇은 무엇이며, 어떤 것을 제공하는가?
챗봇은 컴퓨터 프로그램으로 사용자의 질문에 알맞은 답과 관련정보를 제공한다. 기업의 입장에서 챗봇은 사용자와의 자연스러운 대화를 통해서 필요한 정보를 얻을 수 있는 기술이다.
Jim Marous는 금융권에서 챗봇을 사용하는 이유가 무엇이라 했나?
Jim Marous는 금융권에서 챗봇을 사용하는 이유로 은행은 챗봇을 통해 상담인력으로 들어간 비용을 절감할 수 있고, 고객의 데이터를 통해 필요사항을 미리 알 수 있으므로 잠재고객을 끌어 들일 수 있기 때문이라고 말했다. 또한 고객들은 챗봇을 통해 쉽고 간편하게 연중무휴 24시간 빠르고 개인화된 금융 서비스를 제공 받을 수 있는 장점이 있다고 말했다[3].
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