1. 어원
‘Apperation(애퍼레이션)’은 ‘응용 소프트웨어’인 ‘application’과 ‘운용,' '가동’을 뜻하는 ‘operation’을 결합하여 만든 신종 합성어로, ‘(고객의 요구를) 처리하는 행위’를 의미한다. [1] [2] https://theledgerlabs.com/Aperation(애퍼레이션)이 사용된 문장의 예(국문)
1. Apperation(애퍼레이션)은 기업이 이미 보유하고 있거나 잠재적인 고객들과의 소통채널을 관리하기 위해 채택하는 활동과 전략을 포함한다.
2. 기업의 자동화 및 능률화 있어, apperation(애퍼레이션)을 향상시키기 위한 전략적 접근은 고객 만족도를 증가시킨다.
Examples of apperation in a sentence (영문)
1. Apperation involves the activities and strategies that a company adopts to manage its interaction with current and potential customers.
2. The company’s strategic initiatives to advance apperation in the areas of automation and streamlining improve its customer satisfaction.
2. Apperation(애퍼레이션)의 개념
Apperation(애퍼레이션)은 2016년 강태덕박사(현 에프엑스디 대표이사[3])가 채팅채널전략연구 저널의 인공지능 섹션 “채팅채널에서인공지능까지” [4]에서 처음 소개 되었다. 이후 전자신문 [강박사의 디지털보]<2>챗봇의 언캐니밸리(Uncanny Valley)와 동양네트웍스의 [Digital Transformation_디지털컨설팅]을 통해 자세히 정의되었다[5] [6].위의 그림에서 보듯이 인공지능이 의도를 이해하는 Interstand관점과 인공지능이 이해한 바를 바탕으로 사용자의 요구를 처리하는 apperation 관점이 있다. apperation은 인공지능이 자기가 내장하고 있는 프로그램이 아닌 다른 프로그램을 불러 들여 로직과 데이터를 조작해야 하는 영역으로 그 처리가 사람이 보고 판단하는 것보다 시나리오가 정교해야 하며, 각종 오류 또는 분기에 대응할 수 있어야 한다. 이런 관점에서 인공지능은 아직 단순하고 반복적인 업무 중심으로 처리만 가능하다. 알파고와 많은 비교를 하는데, 알파고는 바둑 게임이라는 규칙을 따라, 그 규칙에 특화된 것으로, 그 가능성 때문에 전체 인공지능의 처리 능력을 높이 평가하기는 곤란하다.
인공지능은 효과적인 고객 커뮤니케이션 관리를 위해 금융권, 쇼핑몰, 항공사, 택배 등 다양한 분야의 업종에서 사용되고 있다.[7] [8] 고객 응대 업무의 자동화 및 효율화는 2016년 알파고 의 영향으로 더욱 활발한 연구와 검토가 이루어지고 있다. 하지만 기존 채널에서 game changer의 역할을 할 것이라는 기대와는 다르게 신기술 도입에 대한 시장의 반응은 회의적이다. [9] [10] [11] [12]
디지털 트랜스포메이션, 인공지능, 로봇 자동화 프로세스(RPA), 빅데이터 등과 같이 4차 산업혁명(Industry 4.0)을 기반으로 한 최신 기술의 성공적인 도입을 위해선 apperation 확장이 필수적이다. Apperation의 확장성은 혁신기술에 대한 기업의 접근법에 따라 성패가 결정된다. [13] [14]
인공지능, 로봇 자동화 프로세스 등과 같은 혁신기술은 기초적인 고객의 요구를 처리하는데 효율적이지만, 의도가 정확히 파악되지 않는 질문, 2개 이상의 복합적인 요구를 처리하는데 그 한계가 분명하다. 또한 대부분의 기업들은 새로운 기술에 대한 깊은 고찰 없이 챗봇과 AI를 panacea로 여기고 있으며, 서비스 기획 관점으로만 접근하고 있다. 이는 apperation의 확장을 막는 가장 큰 요소이다. 디지털 전환 기반의 혁신기술 도입은 기술 자체에만 집중하기 보다 좀 더 합리적이고 실용적인 접근 방법을 제시한다. 이러한 입체적인 접근법은 기업의 자원 낭비를 최소화하고 생산성을 최대화 한다.[15] [16] [17] [18] [19]
예를 들어 인공지능의 한 영역인 챗봇에게 콜센터 상담사와 같이 정형 업무를 처리하게 한다고 가정해 보자. 챗봇이 콜응대를 가능하게 하려면, ①고객의 요구를 이해해야 하고, ②그 요구를 수행해야 하며, ③그 수행 결과를 고객에게 피드백해주어야 한다. 강태덕 박사(현 동양네트웍스주식회사 대표이사[20])에 따르면, 이 중에 ①과 ③은 챗봇을 교육시키면 개선된다. 하지만 ②는 챗봇의 본질적 지능 밖의 문제다. 개별 회사의 구체적 서비스가 챗봇에 의해 수행되도록 별도의 구현 과정을 거쳐야 한다. 고객과 대화하면서(CUI) 요구 서비스가 처리되도록 하려면 철두철미한 시나리오 대응과 고비용의 레거시 연동을 수반한다.
[1]
https://terms.naver.com/entry.nhn?docId=4369067&cid=59931&categoryId=59931
[2]
https://endic.naver.com/enkrEntry.nhn?sLn=kr&entryId=4d514d71ab364739a71cacf5b0c9cec6&query=operate
[3]
https://search.naver.com/search.naver?where=nexearch&sm=tab_etc&mra=bjky&x_csa=%7B%22fromUi%22%3A%22kb%22%7D&pkid=1&os=9280694&qvt=0&query=%EA%B0%95%ED%83%9C%EB%8D%95%20%ED%94%84%EB%A1%9C%ED%95%84
[4]
채팅채널 전략 연구 / 인공지능 채팅채널에서 인공지능까지 _ 강태덕 박사
[5]
http://www.etnews.com/20190129000259
[6]
http://www.tynetworks.com/sub/business_dt.php
[7]
http://www.dt.co.kr/contents.html?article_no=2018121002101631041001&ref=naver
[8]
http://www.dt.co.kr/contents.html?article_no=2019010802102269640001&ref=naver
[9]
https://thenextweb.com/contributors/2018/07/14/the-24-billion-chatbot-industry-sucks-because-it-needs-better-ai/
[10]
https://www.forbes.com/sites/christopherelliott/2018/08/27/chatbots-are-killing-customer-service-heres-why/
[11]
강박사의 디지털보
[12]
채팅채널 전략 연구 / 인공지능 채팅채널에서 인공지능까지 _ 강태덕 박사
[13]
http://www.zdnet.co.kr/view/?no=20190104173250
[14]
IT서비스 산업 현황 및 전망-소프트웨어정책연구소https://spri.kr/download/21775
[15]
http://www.kinews.net/news/articleView.html?idxno=74459
[16]
https://www.business.com/articles/artificial-intelligence-limitations-human-touch/
[17]
http://dbr.donga.com/article/view/1101/article_no/8181
[18]
https://terms.naver.com/entry.nhn?docId=3596818&cid=42346&categoryId=42346
[19]
https://www.forbes.com/sites/christopherelliott/2018/08/27/chatbots-are-killing-customer-service-heres-why/
[20]
http://www.tynetworks.com/sub/company.php