지난 1월, 182경찰민원콜센터 현장에 AI 챗봇(Chatbot), ‘폴봇(Pol-Bot)’의 도입 및 활용을 위한 연구와 의견 교환을 위해 연구개발진, 수요처, 경찰청 관계자가 모였다. 폴봇은 경찰청이 182콜센터의 업무 효율화를 위해 지난해부터 개발을 추진한 인공지능(AI) 기반 대화형 서비스다. 코로나19 상황으로 온라인 공간에 모인 관계자들은 지난해 동안의 개발 결과를 바탕으로 2021년의 추진 계획 등 다양한 의견을 나눴다.

경찰 민원 대응 음성 서비스, 폴봇(Pol-Bot)

챗봇은 문자나 음성 대화 형식으로 사용자 질의에 적합한 답이나 각종 연관 정보를 생성하여 전달하는 대화형 서비스 소프트웨어로, 일반적으로 메신저나 웹상의 채팅 인터페이스를 활용해왔으나 최근에는 음성 인터페이스를 통한 대화형 챗봇 개발이 진행 중이다.

시장조사기관 가트너(Gartner)에서 2020년에 발표한 인공지능 하이프 사이클(Hype Cycle for AI)에 따르면, 대화형 챗봇(Conversational Chatbot)의 성능은 수년 내에 그 기술 성장 기대치의 정점에 있을 것으로 전망되고 있다. 이미 세계 주요국의 일부 도시들은 시민들에게 공공 정보를 제공하고 실시간으로 상호 작용하기 위해 대화형 인터페이스 챗봇을 도입해 활용하기 시작했다.

단순/반복의 민원 업무(정보 조회 등)에 대해 24시간 365일 내내 자동 응대가 가능한 챗봇은 현재 한국에서도 금융 서비스 분야와 같이 고객의 발화(예: ‘송금’하고 싶어 등)에 대한 의도 파악이 분명한 영역에서 주로 사용되고 있다.

경찰청은 182콜센터의 단순/반복 민원 응대 자동화를 통해 시민들에게 편의를 제공하고 상담관 및 경찰 인력을 효율적으로 운용하기 위해 음성 대화 기반의 챗봇 개발을 기획하여 지난해 ‘대화형 치안 지식서비스 폴봇 개발’(2020.04.01.~2022.12.31.)이라는 명칭으로 경찰청R&D사업을 공고했다.

2020년 4월부로 착수된 폴봇 개발은 현재 한국전자통신연구원(ETRI)을 주관으로 인공지능 챗봇 및 빅데이터 SW 전문 기업 와이즈넛, AI 전문 기업 마인즈랩, 인텔리어스로 구성된 연구개발팀이 맡고 있다. 이들의 올해 첫 온라인 회의를 재구성해 폴봇의 개발 취지와 진행 상황을 정리해 봤다.

폴봇은 182콜센터 민원 응대가 가능할까?

방준성: 폴봇에 대해 먼저 설명을 드리겠습니다. 폴봇은 182경찰민원콜센터에 단순/반복의 민원 상담 업무를 자동화하기 위해 인공지능 기술을 기반으로 전화상의 민원인 음성을 인식하고 대화 의도를 이해하여 민원 시나리오별 치안 지식에 따라 응대를 하는 음성 대화 기반의 치안 민원 자동 응대 챗봇 시스템입니다.

지난해에 182경찰민원콜센터 현장 적용을 위해 상용 수준 시스템 개발을 해보자는 마음가짐으로 연구개발에 착수했을 때, 잘 만들 수 있을 것이라는 기대와 우리가 어느 정도 수준까지 만들 수 있을까라는 걱정이 공존했습니다. 개발 과정에서 여러 이슈들이 있긴 했지만, 저는 치안산업박람회에 온라인 전시를 위해 준비하는 과정에서 폴봇의 활용 가능성에 대해 더 긍정적으로 생각하게 됐습니다. 유튜브에서 폴봇을 검색하시면 2020년도 버전의 폴봇 시스템을 살펴보실 수 있고, 그때 이후로도 계속 개선 작업이 진행 중입니다.

장주연: 과태료나 범칙금 등에 대한 정보 조회와 같이 182경찰민원콜센터의 단순/반복 업무 중 일부는 폴봇에 의한 민원 응대 가능성이 높다고 생각합니다. 민원 상담 대화의 실증 가능한 시스템 환경을 구축하며 개발을 진행했던 터라, 아직은 특정 시나리오 기반의 가벼운 대화가 가능한 수준이지만, 올해에는 민원 범위를 확대해 시나리오를 추가하고 챗봇 엔진의 성능을 높이면 더 다양한 상황에 대한 민원 응대가 가능할 것으로 예상합니다.

장정훈: 텍스트 대화와 차이가 있는 음성 대화의 특성이 챗봇 엔진에 반영될 필요가 있습니다. 또한, 상담 대화를 위해서는 민원인과 폴봇 사이에 여러 번 주고받는 질의-답변 과정의 맥락을 이해할 수 있어야 합니다. 이를 위해 지난해에 멀티-턴 대화 이해의 최신 연구 방법인 PLM(사전 학습 언어 모델)을 적용해 전체 맥락을 이해할 수 있게 됐고, 기존 연구보다 좋은 성능을 보여 AAAI-21에 논문도 게재 승인되어 있는 상황입니다. 올해에는 해당 알고리즘을 한국어 대화에서 가능하도록 구현해 폴봇 시스템에 적용해볼 계획입니다.

김동수: 최근 금융권 콜센터에 음성인식 기반 챗봇을 도입하여 고객 서비스와 상담 업무 효율 개선을 이루고 있는 사례가 늘어나고 있습니다. 음성 대화형 AI 챗봇의 활용 가능성에 대한 시장의 인식 변화를 볼 수 있습니다. 금융권의 경우에 이미 챗봇 구축 사례가 많고 음성인식을 위한 학습 데이터도 상당량 확보되어 있는 편입니다. 그에 비해 폴봇은 개발을 위해 많은 노력이 필요합니다.

182콜센터의 민원 상담 대화에 관한 음성 및 텍스트 데이터는 보안 사항으로 학습을 위해 필요한 데이터 확보에 어려움이 많습니다. 또한 민원인이 실외 환경에서 전화 통화를 하는 경우가 많기 때문에 잡음이나 잔향에 대한 고려도 반드시 필요하고요. 현재 182콜센터 서비스 일부 범위에 한정해 실내 환경에서 음성 인식률을 테스트한 결과 95% 수준의 정확도까지 확보한 상황입니다.