삼성SDS Techtonic 2018

11월 15일에 삼성 SDS에서 하는 Techtonic2018 에 다왔다. 

빅데이터, AI등 어려운 분야였지만 유익한 경험이였다.

https://www.samsungsds.com/global/ko/about/event/techtonic2018.html?elqTrackId=7f86249a51974655b07c163d34f8750e&elq=d9b505965b554b45a24219f0d49e84d8&elqaid=722&elqat=1&elqCampaignId=475

그중 勞BOT과 챗BOT으로 업무 자동화- Brity Works 에대한 이야기가 가장 기억에 남는다 

sw Robot의 용도는 사람들이 수행중인 단순 업무나 상담 업무를 로봇을 활용하고 대신 처리한다고 한다. 

단순 반복 업무를 처리하는 IPA BOT 과 시간제약없이 어디서는 사용할 수 있는 챗봇으로 자연어 업무를 실행을 통해 효율성 품질개선 생산성 향상의 장점을 얻을 수 있다. 

왜 챗봇이란 로봇인가?

IPA란 사용자에 업무를 정해진 규칙대로 업무하는것 = 메크로 같은 것 

챗봇 -> 가상비서 커스터머 employee 를위한 24/7 챗봇

===> 효율적으로 좋은 품질의 아웃풋을 만들기위해 24시간 업무대응을 하기위한 필수적인 요소이다. 

그냥 단순반복 자동화 IPA? 인가?

실제로 자동화 드물다, 실제로 사람이 개입될수밖에 없고 복잡한 프로세스 자동화가 굉장히 어렵다.

ex> 30분짜리 업무 자동화 하기위해서 한달 반이라는 시간이 걸린다. / 데이터 읽어서  자동화처리 -> ,(점) 하나 잘못찍어도 큰문제가 날 수있다

과연? 자동화 할수 있을까? 

어떻게든 사람의 개입이 필요하다. 

챗봇도 마찬가지!

오랫동안 하는 구축사업 이 있다. 대화 set, 디자인 하는업무등  많은 업체들이 도입했다고 하지만 6개월 이상 걸린다.

그래서 많은 기업들이 IPA 도입을 3-4개정도 만하고 확산은 주저한다.

why? 유지보수가 너무 많이 든다.

어떻게 해야할까?? 

=> AI기반의 대화형업무 자동화를 확대해야한다. 

1. 의사결정 /운영/유지보수를 효율화

2. 사람과 자연스러운 협업

3. IPA를 통한 신속한 업무 자동화

이 세가지를 통해 잘 활용 해야한다. 

 머신러닝을 통해서 자동화된 스크립트 가능하게끔 처리 하여 사람과 자연스럽게 협업하도록 만들어야 한다. 로봇 혼자하기 어렵기 때문!

챗봇 +AI + IPA의 새로운 모델 제안 

인공지능 기반  +  업무 프로세스 자동화

자연어 대화

---> 대상 식별 -의사결정/판단 - 실행 에 해당하는 기술 요소 가 필요하다! 

Think (의사결정 /판단) 

우리가하는 업무는 거의 텍스트로 이뤄진다. (결제 처리 등등) 이런 문장을 해석하고 이해하는 능력, 발화가 말하려는 것 무엇인가? 그 발화를 통해 무엇을 해야할 것인가? 와 같이 1) 사용자가 어떤 의도를 가지고 발화 하는지 알아내야하고  2) 어떤 답변하는지 예측해야 한다. 

이러한 모델 설계하고 계속 개선 시켜야야 한다.

사용자의 의도 알아내야한다. 

Ex>  ㅁㅁ지점위치 물어보는 것의 의도는? -> 기존의 사전에 정의 되어있고, 대화모델이 설계 되어 있어야한다. 이러한 답변은 지속적으로 유지되어야한다. 지속적으로 재학습 되어야 한다. 

Intelligent Process Automation 

자동화 식별이 쉽지않다.  -> 성공의 key는? 

Process mining 을 이용해 어떤 업무를 사람들이 하고 있는지 식별할 수 있음 이를 통해 자가학습 가능 하고 자동화된 시나리오로 변환 ( self learning )할 수 있다

강화학습은? AI, Machine learning 을 통해서 할 수 있다.

sense  (대상의 인지) 

자동화 대상을 식별하고 그 내용을 인식하기 위한 다양한 기술이다. 

Object / Text / Voice / Image 등 인식 할 수 있다.

Text    -> 서식에 대한 인식 ->  DB화시킴 

Voice  -> 뉘앙스 화자의감정 이해

Image -> Ex> Window 객체인식 - 네이버라는 이미지를 찾는것 어려움 -> 이미지를 찾아서 클릭! 하기위해 지속적으로 학습 하고 계산해야한다. 

act (실행 /응답) 

사용자의 의도를 반영하여 자동화 프로세스를 실행하고 질의에 답변 

Rule Engine

Workflow -> 사람과의 interaction 

NLG/TTS

***적용사례

제조생산. 물류 관리 ,경영지원 , 등등 가능  & 대화형 업무자동화 솔루션 

1. 물류트래킹 업무에서  IPA + 챗봇 을 적용 

2 . Chatops 메신저를 통해 개발 운영에 필요한 도구를 제어하고 빠르게 소통하며 공유하는 방식 

로봇과 어떻게 일할것인가? 

로봇을 사람으로 대체하는 것이 아닌 사람과 서로 협업하는 관계! 

자동으로 다 할수 있다고 생각 No No interaction을할까? 라고 해야한다. 

사람과 로봇은 협업 해야한다.

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이런 내용 이였다. 이 외에 

머신러닝이 쉬워진다!- 오픈소스 AI분석플랫폼Brightics Studio

삼성SDS가 만든 블록체인 플랫폼 파헤치기- Nexledger^TM Blockchain Platform Architecture

Deep Auto-encoder로 추천 알고리즘 만들기
- 동영상 컨텐츠 적용사례

Machine Learning 경진대회- Kaggle 참가기

등 여러 강의를 들었다 

실제로 실무진의 내용을 들을 수 있어서 좋았고 , 실제로 SDS에서 만든 Brightics AI를 사용해 보면서 데이터를 분류해주고 처리해주는 것을 보면서 신기했었다. 

컨퍼런스를 또 하게 된다면 꼭 참여하고 싶다.