텍스트 데이터 에서 가치 를 도출 하 라 · · · NLP 성공 사례 5 선 - CIO Korea 
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 텍스트 데이터 에서 가치 를 도출 하 라 · · · NLP 성공 사례 5 선 
 자연어 처리 ( NLP ) 기술 을 이용 해 향상 된 고객 서비스 를 제공 하 고 반복 작업 을 자동 화 하 며 운영 을 간소 화 하 는 5 개 기업 의 사례 를 살펴본다 . 
 오늘날 데이터 는 기업 의 가장 중요 한 재화 다 . IDG 의 2020 CIO 현황 보고서 ( State of the CIO 2020 ) 에 따르 면 IT 리더 의 37 % 가 올해 IT 투자 를 견인 할 요소 로 데이터 애널리 틱 스 를 꼽 았 다 . 
 여러 형태 의 데이터 가운데 가장 활용 되 지 않 은 데이터 풀 은 아마 텍스트 로 구성 돼 있 을 가능 성 이 높 다 . 소셜 미디어 피드 는 말 할 것 도 없 고 예 를 들 면 특허 , 제품 사양 , 학술 간행물 , 시장 조사 , 뉴스 등 은 모두 텍스트 가 기본 구성 요소 다 . 텍스트 의 양 은 계속 해서 늘 고 있 다 . 
 시장 조사 업체 럭스 리서치 ( Lux Research ) 는 NLP 기술 , 특히 토픽 모델링 ( topic modeling ) 이 데이터 의 숨겨진 가치 를 찾아낼 수 있 는 핵심 도구 가 되 고 있 다고 말 했 다 . 
 자연어 처리 ( NLP ) 는 인공지능 ( AI ) 의 한 갈래 다 . 컴퓨터 가 사람 처럼 언어 를 이해 하 고 처리 하 며 구사 할 수 있 도록 해준다 . 이를테면 검색 엔진 , 기계 번역 서비스 , 음성 비서 가 모두 NLP 로 구동 된다 . 
 그 중 토픽 모델링 은 연관 된 단어 들 로 묶인 토픽 을 찾아내 는 NLP 기법 이 다 . 럭스 리서치 에 따르 면 기업 은 토픽 모델링 을 통해 문서 를 특정 주제 와 연관 시킨 후 시간 에 따라 해당 토픽 이 얼마나 증가 하 는지 동향 분석 데이터 를 추출 할 수 있 다 . 이 밖 에 문서 에 ' 지문 ( fingerprint ) ' 를 설정 하 고 , 비슷 한 지문 이 있 는 다른 문서 를 검색 하 는 데 에 도 토픽 모델링 을 활용 할 수 있 다 . 
 AI 의 비즈니스 가치 에 대한 관심 이 늘어나 면서 많 은 기업 이 NLP 기술 로 눈 을 돌리 고 있 다 . 비정형 데이터 인 텍스트 문서 에서 가치 를 끌어내 기 위해서 다 . 시장 조사 업체 모도 인텔 리전 스 ( Mordor Intelligence ) 는 2019 년 69 억 4 , 000 만 달러 였 던 NLP 시장 규모 가 2025 년 까지 3 배 이상 증가 할 것 으로 전망 했 다 . 여러 기업 이 NLP 를 어떻게 활용 하 고 있 는지 5 가지 성공 사례 를 소개 한다 . 
 1 . 액 센 츄 어 ( Accenture ) : 계약서 검토 및 분석 
 글로벌 컨설팅 기업 액 센 츄 어는 NLP 를 계약서 분석 에 활용 중 이 다 . 해당 기업 은 이 를 두 고 앨리스 프로젝트 ( ALICE , Accenture ' s Legal Intelligent Contract Exploration ) 라고 부르 고 있 다 . 2 , 800 명 의 전문가 로 구성 된 법무 팀 이 100 만 건 이 넘 는 계약서 에서 계약 조항 을 비롯 한 텍스트 검색 을 하 는 데 이 프로젝트 를 이용 하 고 있 다 . 
 앨리스 는 의미 적 유사 성 을 바탕 으로 단어 를 비교 하 는 자연어 처리 방식 인 ' 단어 임 베 딩 ( Word Embedding ) ' 을 이용 한다 . 이 를 통해 계약 문서 를 한 단락 씩 검토 하 고 , 핵 심어 를 찾 아 해당 단락 이 특정 계약 조항 종류 와 연관 되 는지 파악 한다 . 예 를 들 면 ‘ 홍수 ’, ‘ 지진 ’, ‘ 재난 ’ 등 과 같 은 단어 는 ‘ 불가항력 ’ 조항 과 함께 흔히 쓰인다 . 
 액 센 츄 어의 디지털 비즈니스 트랜스 포메이션 및 기업 애널리 틱 스 부문 글로벌 전무 이사 마이크 마레스카 는 “ 부 가 가치 를 창출 할 기회 를 발굴 하 고자 확장 하 고 개선 해 나가 면서 유즈 케이스 가 늘어났 다 ” 라며 , “ 우리 는 보유 한 데이터 에서 가치 를 얻 을 수 있 는 새로운 방법 을 찾 고 있 다 ” 라고 말 했 다 . 
 액 센 츄 어는 앨리스 프로젝트 덕분 에 변호사 들 이 특정 정보 를 찾 느라 문서 를 직접 읽 는 데 걸리 는 시간 을 크 게 줄였 다고 밝혔 다 . 
 자연어 처리 기술 도입 을 겁내 서 는 안 된다고 마레 카스 는 조언 했 다 . 이어서 그 는 “ 혁신 이 기업 문화 의 일부 라면 실패 를 두려워하 지 않 아도 된다 . 실험 하 고 반복 하 라 ” 라고 덧붙였 다 . 
 2 . 버 라이 즌 ( Verizon ) : 고객 서비스 자동 화 
 버 라이 즌의 기업 대상 서비스 지원 팀 은 NLP 및 딥 러닝 을 이용 해 고객 요청 처리 과정 을 자동 화 하 고 있 다 . 기존 에 는 매월 10 만 건 이상 들어오 는 고객 요청 사항 을 읽 고 일일이 조치 해야 했 다 . 버 라이 즌의 글로벌 기술 서비스 팀 ( GTS ) 이 서비스 지원 을 위한 ‘ AI 기반 디지털 워커 ( AI - Enabled Digital Worker ) ’ 를 구축 한 이후 에 는 그럴 필요 가 없 어 졌 다 . 
 네트워크 기반 딥 러닝 과 NLP 를 통합 한 디지털 워커 는 주로 이메일 과 버 라이 즌 웹 포털 을 통해 전달 되 는 서비스 요청 티켓 을 확인 한다 . 또한 현 티켓 전달 상태 나 진행 현황 업데이트 와 같 은 일반 적 인 요청 에 도 자동 응답 해 준다 . 여기 서 처리 할 수 없 는 복잡 한 문제 들 은 사람 직원 에게 전달 된다 . 
 버 라이 즌의 글로벌 기술 서비스 팀 ( GTS ) 시스템 엔지니어링 책임자 스테판 토스 는 " 고객 요청 에 대한 응답 을 자동 화 해 사용 자 가 이메일 을 발송 한 지 몇 시간 이 아닌 몇 분 내 에 응답 을 할 수 있 다 " 라고 설명 했 다 . 
 지난 2 월 버 라이 즌은 디지털 워커 가 2019 년 2 분기 이후 연간 1 만 시간 에 가까운 업무 시간 을 절약 했 다고 밝혔 다 . 
 오픈 소스 를 찾아보 라는 것 이 토스 의 조언 이 다 . 그 는 “ 주위 를 둘러보 고 협력 업체 와 연계 하 다 보 면 기회 가 생길 것 ” 이 라며 , “ 플랫폼 에 고액 을 투자 하 기 에 앞서 오픈 소스 를 살펴보 고 실험 하 라 . 우리 는 오픈 소스 에서 이용 할 수 있 는 것 이 많 다는 사실 을 알 게 됐 다 ” 라고 말 했 다 . 
 3 . PSE & G : 음성 으로 고객 지원 하 는 가상 비서 도입 
 미국 의 전력 및 가스 회사 PSE & G 는 가상 비서 기술 을 비롯 한 각종 디지털 서비스 를 도입 했 다 . 고객 들 이 음성 명령 을 통해서 사용량 을 확인 하 거나 요금 을 납부 할 수 있 도록 하 기 위해서 였 다 . 
 PSE & G 가상 비서 는 아마존 알렉사 ( Amazon Alexa ) 를 활용 해 자연어 처리 방식 의 음성 인터페이스 를 제공 한다 . 이 음성 인터페이스 는 아마존 의 알렉사 스킬 키트 ( Alexa Skills Kit ) 를 사용 해 구축 됐 다 . 해당 프로젝트 의 수석 개발자 살바토레 오르시 노 는 “ 우리 가 단순히 서비스 만 제공 하 는 데 그치 지 않 고 고객 을 위해 존재 한다는 것 을 보여 주 고자 노력 하 고 있 다 ” 라고 언급 했 다 . 
 PSE & G 고객 은 에코 ( Echo ) , 에코 닷 ( Echo Dot ) , 킨들 파이어 ( Kindle Fire ) 등 알렉사 지원 장치 를 통해 이 가상 비서 에 접근 할 수 있 다 . PSE & G 에 따르 면 2019 년 7 월 기준 으로 고객 들 은 가상 비서 를 통해 1 만 건 이상 의 요청 을 했 다 . 납부 기일 확인 부터 사용량 확인 , 에너지 절약 요령 , 요금 납부 에 이르 기 까지 요청 사항 은 다양 했 다 . 
 오르시 노 는 변화 관리 가 필수 적 이 라고 조언 했 다 . 그 가 이 프로젝트 를 시작 했 을 당시 PSE & G 는 신규 소프트웨어 개발 에 조예 가 깊 지 않 았 고 , 직원 들 도 처음 에 는 해당 제품 이 가치 를 제공 할 것 이 라고 확신 하 지 못했 다 . 
 오르시 노 는 “ 알렉사 가 고객 과 의 훌륭 한 의사소통 채널 이 라는 것 과 그 로 인한 가치 를 알 게 되 자 다 들 마음 을 열 었 고 이제 는 알렉사 는 물론 다른 신규 애플리케이션 을 활용 할 수 있 도록 변화 하 는 데 적극 적 이 다 ” 라고 설명 했 다 . 
 4 . GWL ( Great Wolf Lodge ) : 고객 감정 분석 
 미국 의 리조트 체인 인 그레이트 울프 롯 지의 GAIL ( Great Wolf ' s Artificial Intelligence Lexicographer ) 은 매달 설문 조사 로 받 는 리뷰 를 검토 해 작성자 가 순 추천자 인지 , 폄하 하 는 사람 인지 아니 면 중립 자 인지 판단 한다 . 
 자연어 처리 를 활용 하 는 이 AI 모델 은 클라우드 에서 실행 되 며 내부 적 으로 개발 한 알고리즘 을 사용 한다 . 또한 6 만 7 , 000 개 이상 의 리뷰 를 학습 했 다 . 이 를 통해 설문 조사 응답자 가 GWL 에 대해 그렇게 느낀 이유 를 알 수 있 는 핵심 요소 를 찾아낸다 . GWL 에 따르 면 2019 년 9 월 기준 GAIL 은 95 % 의 정확도 를 보였 다 . GAIL 이 아직 이해 할 수 없 는 리뷰 에 대해서 는 전통 적 인 텍스트 분석 을 활용 한다 . 
 GWL 의 CIO 에드워드 말리 노 스키 는 “ 모든 곳 에서 투숙객 과 더 잘 소통 하 고 싶 다 ” 고 말 했 다 . 이제 GWL 비즈니스 운영 팀 은 GAIL 로 생성 된 인사이트 를 기반 으로 서비스 를 개선 하 고 있 다 . 투숙객 들 이 자주 묻 는 질문 을 답변 해 주 는 챗 봇 도 검토 중 이 다 . 
 기술 을 위한 기술 은 피하 라고 그 는 조언 했 다 . 말리 노 스키 는 기술 과 실용 성 의 균형 이 적절 하 면서 도 비즈니스 목표 와 정렬 되 는 툴 을 선택 해야 한다고 말 하 면서 , “ 허울 만 좋 은 것 이 어떤 것 인지 그리고 문제 에 적합 한 해결책 이 무엇 인지 신중 하 게 고려 해야 한다 ” 라고 당부 했 다 . 
 5 . 애트나 ( Aetna ) : 신속 한 보험금 청구 
 미국 의료 보험 사 애트나 는 ' 복합 공급자 계약 자동 판정 ( Auto - adjudication of Complex Provider Contracts ) ' 앱 을 통해 각 보험 의 지급액 , 본인 부담금 , 수수료 확인 과정 을 자동 화 했 다 . 
 자연어 처리 와 특수 데이터베이스 소프트웨어 를 결합 해 구축 된 이 앱 은 납입 상태 를 확인 한 후 시스템 으로 자동 판독 할 수 있 는 데이터 를 추가 한다 . 그 결과 여러 건 의 청구 를 하룻밤 만 에 처리 할 수 있 다 . 애트나 에 따르 면 해당 앱 덕분 에 더 많 은 조율 이 필요 한 계약 과 청구 건 에 50 명 의 청구 담당 직원 들 을 집중 투입 할 수 있 었 다 . 
 애트나 의 CTO 클라우스 옌센 은 “ 결국 중요 한 것 은 최종 사용 자 에게 더 나 은 경험 을 제공 하 는 것 ” 이 라며 , “ 이 소프트웨어 는 애트나 가 의료 생태 계 에서 의료 기관 및 환자 들 에게 더 나 은 협력자 가 되 도록 도울 것 이 다 ” 라고 전했 다 . 이어서 그 는 “ 단순히 보험금 을 지급 하 고 전화 로 질문 에 대답 하 는 것 이상 의 일 을 해야 한다 ” 라고 덧붙였 다 . 
 2019 년 7 월 기준 애트나 는 이 앱 을 통해 청구 건 처리 및 재 작업 에 있 어서 연간 600 만 달러 의 비용 절감 이 있 을 것 으로 예상 했 다 . 
 옌센 은 중요 한 것 에 집중 하 고 서두르 지 말 것 을 조언 했 다 . 그 는 지나치 게 광범위 한 해결책 은 모호 하 기 때문 에 결국 실패 할 것 이 라며 , 만일 애트나 가 일반 적 인 AI 를 비즈니스 에 적용 하 려 했 다면 효과 가 없 었 을 것 이 라고 덧붙였 다 . 또한 애트나 는 프로세스 적용 과 규칙 제정 , 앱 테스트 에 몇 달 을 투자 했 다 . 옌센 은 많 은 사람 들 이 서두르 지 않 고 제대로 일 을 할 수 있 을 만 한 인내심 이 없 다고 지적 했 다 . ciokr @ idg . co . kr 
 " 더 똑똑 해졌 다 " IBM 이 전하 는 왓슨 의 자연어 이해 
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