"요소 태우는 법?” 구글 버텍스AI 업무 은어도 알아듣는 AI챗봇 만든다

“실제 업무 현장에서는 공식 용어가 아닌 은어를 사용하는 경우가 상당히 많다. 인공지능(AI)이 이런 단어를 알아듣지 못하면 완전히 틀린 답변이 나올 수밖에 없다. 업무나 산업에 맞는 추가 학습은 반드시 필요하다.” HD한국조선해양의 김정섭 AI 연구원은 상무는 27일 서울 중구 장충체육관에서 열린 '구글 클라우드 서밋 서울 2024' 테크 키노트에서 이와 같이 말하며 제미나이를 활용해 현장에 특화한 AI챗봇을 개발한 사례를 소개했다. HD한국조선해양은 조선, 건설장비, 에너지 등을 주력으로 하는 기업으로 생산성 향상, 고객 서비스 품질 제고, 제품 경쟁력 강화를 키워드로 구글 클라우드와 AI기술 개발에 주력 중이다. 최근 오픈한 AI챗봇은 구글의 텍스트 임베딩 모델을 사용해 고객의 의도를 파악하고, 관련 정보를 검색할 수 있는 기능이 적용됐다. 특히 업무 현장에서 사용하는 은어를 제대로 이해할 수 있도록 추가 학습 과정을 거친 것이 특징이다. 김정섭 AI 연구원은 현장에서 상담원에게 문의가 자주오는 은어로 '요소를 태우는 방법'을 소개했다. 요소는 디젤엔진의 배기가스 처리 장치(DPF) 중 하나인 선택적 촉매 감소 기술(SCR)에 쓰이는 요소수를 말한다. 요소를 태운다는 의미는 디젤 엔진에서 요소수 소모가 정상으로 되지 않을 때 DPF의 수동 재생하는 것을 뜻한다. 김 연구원은 “요소를 태우는 방법 등에 대한 질문은 고객사로부터 가장 많이 문의가 오는 질문 중 하나”라며 “하지만 정식 단어가 아닌 만큼 상담원이 참고하는 장비 매뉴얼에는 해당 내용이 존재하지 않는다”고 설명했다. 이어서 “대신 DPF 수동 재생 방법과 같은 공식적인 표현만 존재하는 만큼 기존에 요소 태우는 법을 검색하면 화재발생 등 완전히 다른 내용만 확인할 수 있다”며 “태운다는 단어 때문에 화재만 검색에 걸리는 만큼 상담원에게 제대로 된 도움을 줄 수 없었다”고 설명했다. 이러한 문제를 해결하기 위해 HD한국조선해양은 구글 클라우드의 기계학습 플랫폼 버텍스AI를 이용해 미세조정(파인튜닝) 작업을 수행했다. 구글 클라우드의 버텍스AI를 활용해 챗봇의 기능을 개선하면서 현장 은어 등 비공식적인 언어도 정확하게 이해하고 적절한 응답이 가능해지면서 고객과의 소통 오류를 줄이고 챗봇의 신뢰성을 높일 수 있게 됐다. 김정섭 AI 연구원은 "챗봇의 신뢰도가 높아지면서 기본적인 질문에 자동으로 응답하고, 상담원은 보다 복잡하고 전문적인 문의에 집중하며 전반적인 콜센터의 운영 효율성을 크게 향상시킬 수 있었다"며 "이러한 변화는 고객 충성도를 높이는데 기여하고 장기적인 비즈니스 성장에도 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대한다"고 말했다. 이어서 "이러한 프로젝트를 통해 얻은 경험과 기술적 노하우는 향후 다른 프로젝트로 이어져 기업의 전반적인 AI 전략과 디지털 전환을 가속화할 것"이라고 의미를 부여했다.