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able bot
상황인지기반 챗봇
이해 유형 기능 적용 기대효과
국내 금융권 챗봇은 ‘자연어처리기반’과 ‘정해진 룰 기반’ 두 가지 케이스로 운영되고 있습니다. 룰 기반 챗봇은 자연어 인지 기능이 없기에 운영자가 지속적으로 룰을 추가하는 방식으로 한계가 있으며, 자연어처리기반과의 차이점을 이해하는 것이 반드시 필요합니다.
장점 사용자의 의도(Intent)를 유연하게 판단
데이터 축적에 따른 지속적 품질 향상
유지보수/관리 노력의 점진적 감소
새로운 질문에도 딥러닝에 따른 답변이 가능

단점 엔진에 따른 품질 편차
초기 학습 및 구축 비용, 학습기간의 오류 확률
초기 안정화 기간의 오류 발생
딥러닝의 물리적시간이 필요함
장점 비교적 단순한 구축 형태
모델에 대한 직관적 이해 가능
사용자 의도(Intent)가 소수일 경우 정확도 향상
오류의 원인을 정확히 알수있음

단점 새로운 사용자 의도(Intent) 인지 능력의 한계
메시지가 정확하게 일치하지 않으면 오류 발생
표현이 다양한 언어에서, 기하급수적인 예문 증가
오류 수정을 위한 지속적인 유지보수 필요