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딥러닝 연구 개발 중인 쏘카, “연내 인공지능 고객센터 도입”

쏘카 AI팀 사진 (왼쪽부터) 원혜진 매니저, 박경호 팀장, 김현수 매니저
쏘카 AI팀 사진 (왼쪽부터) 원혜진 매니저, 박경호 팀장, 김현수 매니저
[디지털데일리 이나연 기자] 쏘카가 국제 딥러닝 컨퍼런스 ‘ICLR 2023’에서 발표하는 연구 성과를 토대로 플랫폼 운영 효율 개선에 박차를 가하고 있다. 플랫폼 운영을 통해 얻은 자연어 데이터를 기반으로 쏘카 도메인을 가장 잘 이해할 인공지능(AI) 모델도 개발하고 있다. 쏘카는 이르면 연내 해당 AI 모델을 기반으로 한 AI 고객센터 솔루션을 도입할 계획이다.

쏘카(대표 박재욱)는 오는 5일 ICLR 2023 워크숍에 참석해 딥러닝 연구 논문을 발표한다고 2일 밝혔다. 쏘카는 데이터 리소스가 부족한 환경에서 효율적으로 데이터를 학습시킬 수 있는 사례를 소개한다.

우선, 쏘카 AI팀은 ‘공개 의도 분류에 대한 보정 효과 분석에 대한 논문을 발표한다. 논문에서는 딥러닝 모델이 실제값과 예측값의 차이를 계산하는 크로스 엔트로피 손실로 데이터를 학습할 때 생기는 손실값에 보정을 추가하는 방법을 제안한다.

문장 분류 문제에서 기존 학습 데이터에 포함되지 않은 카테고리 문장이 주어지는 상황에 딥러닝 모델이 이를 별도 OOD(out-of-distribution) 라벨로 분류하는 방법과 데이터셋이 적은 환경에서 문장 분류 문제를 효과적으로 풀어낼 방법도 담았다.

두번째 논문에서는 ‘텍스트 데이터 증강을 위한 품사 대체와 특징 공간 보간’하는 방안을 제안했다. 논문은 데이터가 충분하지 않아 효과적인 모델 학습이 어려운 상황에서 유의어로 교체와 특징 공간 보간을 동시에 적용한 데이터 증강기법을 소개했다. 이 기법을 활용하면 데이터가 부족한 상황에서도 문장 분류 문제를 뛰어난 성능으로 풀어낼 수 있다.

쏘카는 이러한 연구를 바탕으로 이르면 올해 안에 AI 모델을 기반으로 한 AI 고객센터 솔루션을 선보인다. 현재 쏘카는 거대언어모델(LLM)을 자체적으로 연구 및 개발해 대화형 AI를 구축 중이다. 대화형 AI는 고객 발화 의도를 이해하고 이에 적합한 응답을 생성해 차량 이용 중에 발생하는 문의에 신속하고 정확하게 응대할 수 있다.

쏘카는 “LLM 외에도 자체 연구개발한 STT(Speech-to-Text) 기술을 통해 고객과 상담사 사이 통화내용을 텍스트 처리하고, 고객 질의 내용을 분석해 서비스를 개선할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.
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