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Digital Labs for AI

AI를 사용한 새로운 HCI(Human Computer Interface)와 로보 어드바이저(Robo Advisor)와의 결합을 통한 비즈니스 혁신,
Digital Labs for AI와 함께 시작하세요.

모든 것이 봇(Bot)으로 되는 미래

4차산업혁명의 파괴적 기술(Disruptive Technology)인 AI, 빅데이터, 클라우드, IoT, 블록체인 중 가장 파급력 있는 것은 AI라고 해도 과언은 아닙니다. AI는 자동화를 통해 일하는 방식의 변화를 가져오고 있으며, 산업을 재편하고 있는 것은 사실이지만 어디까지나 인간의 학습 도움을 필요로 하며, 인간을 돕는다는 보조 수단으로서 중요한 가치가 있습니다.

인간의 일을 대신할 수 있는 영역은 주로 반복적인 업무가 있는 영역, 특히 데이터의 수집(Collection)과 처리(Processing) 분야가 가장 먼저 AI로 자동화를 할 수 있는 영역입니다.

수많은 봇(Bot)이 만들어지고 있습니다. 다만 인간보다 더 나은 능력을 보장할 수 있는 성공율이 그 열쇠입니다.

비대면 채널과 챗봇(Chatbot)

기업이 디지털화, 모바일화될 수록 비대면 거래는 증가합니다. 쇼핑과 홈페이지의 FAQ, 업무상담, 기술지원 등 기존에 수집된(Collected) 데이터를 기반으로 반복적으로 처리(Processing)하는 형태의 업무가 AI 적용으로 도움을 받을 수 있습니다.

봇(Bot) 중에서 챗봇(Chatbot)은 기존의 암묵지에 해당하는 업무 지식을 정형화하고 이를 통해 반복적인 전달 업무를 자동화할 수 있는 대체 수단입니다. 이 뿐 아니라 대화로 축적된 비정형 데이터들은 비즈니스 자산으로서 기존에 파악하지 못했던 고객성향분석을 할 수 있는 귀중한 데이터 자산이 될 수 있습니다.

다만 챗봇의 정확성을 높이기 위해서는 인간에 의한 학습이 필요합니다. AI라고 해서 자동으로 다 되는 것은 아니기 때문입니다.

Digital Labs for AI 는?

IBM Watson Assistant은 GUI기반으로 챗봇에 필요한 대화 모델링을 비전문가도 쉽게 작성할 수 있게 도움을 줍니다. 다만, 최적의 대화 학습을 위한 사용자 경험 설계에는 노하우가 필요합니다. 예를 들어 사용자들은 "마우스 버튼이 작동을 안합니다"와 같은 친절한 메시지만 던지는 것이 아니라 "마우스 이상"과 같은 다소 퉁명스러운 어법으로 대화하는 것이 일반적입니다. 오류율은 이러한 메시지들에서 발생합니다.

단지 잘 모르는 질문들에 대해서 "이 질문은 이해할 수 없습니다"와 같은 불친절한 답변으로 일관할 것인가요? 호의적인 대화UX는 고객 충성도에 연결되기 때문에 섬세한 대화 설계가 필요합니다.

Digital Labs for AI에서는 대화 인터페이스를 어떻게 구성하는지에 대한 노하우를 알려 드립니다. 나아가 로보 어드바이저와 결합하여 상품 추천 등의 부가 비즈니스를 창출할 수도 있습니다. Creative Workshop을 통해 챗봇의 백엔드에서 비즈니스를 창출할 아키텍처에 대해서 함께 고민해 볼 수 있습니다.

Abril, watson, AI 키워드

나만의 챗봇을 만들어 보고 싶으신가요?

Labs 프로세스

AI를 활용한 실 사례를 만들어 봄으로써 향후 자체적으로 AI를 활용한 시스템 및 비즈니스로 확대 적용해 보실 수 있습니다.
세부 사항은 대상 서비스 특성과 고객의 요청에 따라 달라질 수 있습니다.

01
Entrance
  • Digital Labs for AI 전체 일정 소개
  • AIBRIL 서비스 및
    기술 기능에 대한 개요 소개
  • Labs Teaming
02
Creative Workshop
  • AIBRIL 서비스 Mini-Project 절차 및 핵심 Task
  • 대화 서비스 구현 핵심 기능 소개
  • A-Chat 솔루션 확장 기능 소개
  • 서비스 대상 및 Data 선정
03
Build-up
  • 전체 Structure 구성
  • 답변 방식 및 학습데이터 정의
  • 대화 /구조 Node 생성
  • A-Chat UI/UX 적용
  • 대화 기능 테스트
04
Discharge
  • 완료물에 대한 자체 평가 및 Coach Feedback
  • 팀별 결과 자료 공유 및 상호평가
  • 향후 과제 및 추가 고려 사항 체크

AI 선행 과정

Digital Labs for AI 과정에 앞서 입문자를 위한 선행 교육과정입니다.

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IBM Watson Solution 과정
(3일 과정)
  • WEX Foundation 개념 및 구조
  • WEX 설정 및 Crawling 실습
  • WEX Annotation 실습
  • Watson Knowledge Studio 사용법
  • Chatbot Application framework 서비스 및 사용법
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IBM Watson API
Fundamentals
(3일 과정)
  • IBM Watson Assistant 소개
  • Questions & Collection
  • Ground Truth
  • Dialog/UI Design
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IBM Watson Discovery Service
(1일 과정)
  • WDS개요, 구성요소, 활용예시 학습
  • Data Ingestion, Configuration & data 전송
  • 자연어 query를 통한 자연스러운 검색 서비스
  • 검색결과 향상 방법(오탈자, 유사어, 반의어 등)
  • Assistant와 WDS연동한 검색서비스 개발

Digital Labs for AI 의 특별한 교육을 원하세요?

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