2025년 NLP 챗봇 완벽 가이드

예전에는 기존 챗봇이 불편함의 원인이었지만, 요즘 대부분의 챗봇은 NLP 챗봇으로, 사용자와 복잡한 대화도 이해하고 진행할 수 있습니다.

NLP 챗봇은 AI로 구동되어, 제품 판매나 기술 지원 등 목표 달성을 위한 유연한 대화를 할 수 있습니다. 기존의 딱딱한 설문 방식과는 다릅니다.

이 글에서는 자연어 처리 AI 챗봇에 대해 꼭 알아야 할 내용을 모두 다룹니다. 주요 내용은 다음과 같습니다:

• NLP 챗봇과 규칙 기반 챗봇의 차이점
• 자주 쓰이는 NLP 용어
• NLP 챗봇의 장점
• 일반적인 활용 사례
• 나만의 NLP 챗봇 만드는 법

NLP 챗봇이란?

자연어 처리(NLP) 챗봇은 사용자의 대화를 인간처럼 모방하도록 설계된 AI 기반 대화형 소프트웨어입니다.

NLP 챗봇은 텍스트 기반일 수도 있고, 음성 기반일 수도 있습니다.

이들은 NLP를 활용해 메시지의 의도를 파악하고, 필요한 정보를 추출하며, 적절한 답변을 생성합니다.

많은 NLP 챗봇은 LLM 에이전트로, LLM으로 구동되지만 빌더가 맞춤화한 소프트웨어입니다.

OpenAI의 GPT와 같은 LLM을 사용하면, 생각보다 쉽게 나만의 GPT 챗봇을 만들 수 있습니다.

NLP 챗봇과 규칙 기반 챗봇의 차이점은 무엇인가요?

NLP 챗봇은 AI를 활용해 사람과의 대화를 흉내 냅니다. 기존 챗봇(규칙 기반 챗봇)은 AI를 사용하지 않아 대화가 덜 유연합니다.

규칙 기반 챗봇은 제작자가 설정한 대화 규칙을 엄격히 따르도록 설계되어 있습니다.

사용자가 특정 명령을 입력하면, 규칙 기반 챗봇은 미리 정해진 답변을 제공합니다.

하지만 이 규칙을 벗어난 질문에는 규칙 기반 챗봇이 답변할 수 없습니다.

NLP 챗봇은 자연어를 이해합니다

NLP 챗봇은 물론 자연어를 이해하고 해석할 수 있습니다.

사용자가 사람과 대화하듯 메시지를 보내면, NLP 챗봇이 그 의미를 파악할 수 있습니다.

예를 들면:

• 맞춤법이나 문법 오류 이해
• 메시지가 질문인지, 의도 표현인지 구분
• 사용자의 언어를 바탕으로 감정 파악

이로 인해 NLP 챗봇은 자연스러운 인간 상호작용에 훨씬 더 가까워집니다. 규칙 기반 챗봇은 정해진 명령에만 정확하게 응답할 수 있습니다.

NLP 챗봇은 단순한 설문조사가 아니라 대화를 이끌어냅니다.

챗봇 사용자가 규칙 기반 챗봇과 상호작용할 때, 예기치 않은 입력이 들어오면 대화가 막히게 됩니다.

엄격한 프로그래밍 때문에, 규칙 기반 챗봇과의 대화는 종종 설문처럼 느껴집니다. 예: 무엇을 도와드릴까요? 어떤 모델에 관심 있으신가요? 예산은 얼마인가요?

규칙 기반 챗봇은 잘 정리된 FAQ 페이지로 대체할 수 있습니다. 하지만 NLP 챗봇은 대화의 흐름에 맞춰 적응하므로, 사용자와 복잡한 대화도 이어갈 수 있습니다.

NLP 챗봇은 지속적으로 발전합니다.

규칙 기반 챗봇이 발전하려면 프로그래머가 규칙을 추가해야만 합니다.

하지만 NLP 챗봇은 사용자가 제공한 데이터를 바탕으로 점점 더 개선됩니다.

이런 발전 덕분에 NLP 챗봇은 다양한 질문 방식이나 의도를 더 잘 이해하게 됩니다.

사용자와 대화를 많이 할수록, 질문을 이해하고 대화를 이어가는 능력이 더 좋아집니다.

NLP, NLU, NLG란?

NLP 챗봇을 이해하려면 다양한 약어를 알아야 합니다. 모두 관련 있지만, 각각 기계와 인간 간의 소통에서 특정 역할을 의미합니다.

자연어 처리

가장 넓은 의미의 자연어 처리(NLP)는 기계와 인간 사이의 자연어 상호작용에 초점을 맞춘 AI의 한 분야입니다.

NLP의 목표는 기계가 인간의 언어를 의미 있고 유용하게 해석하고 응답할 수 있도록 하는 것입니다.

NLP는 NLU와 NLG의 하위 분야를 포함합니다.

자연어 이해

자연어 이해(NLU)는 NLP의 하위 분야입니다.

NLU는 기계가 인간 입력의 의도를 이해하는 능력에 중점을 둡니다.

NLU에는 의도 인식, 엔터티 추출, 감정 분석 등 소프트웨어가 인간이 입력한 텍스트를 이해하는 데 필요한 요소들이 포함됩니다.

자연어 생성

자연어 생성(NLG)은 NLP의 또 다른 하위 분야입니다.

NLG는 기계의 응답이 최대한 일관성 있고 맥락에 맞도록 만드는 데 중점을 둡니다.

NLG에는 답변 내용 결정, 문장 구성, 최종 텍스트 생성이 포함됩니다.

NLP 챗봇의 장점

직원 지원

조직에서 NLP 챗봇을 사용하면, 원래 직원이 처리하던 업무를 자동화할 수 있습니다.

챗봇은 고객 지원 전화를 받거나, 회의를 예약하거나, 분석을 수행한 뒤 결과를 보고서로 전달할 수 있습니다.

직원들이 반복적인 업무에 덜 시간을 쓰게 되면, 전략, 공감, 창의성이 필요한 더 중요한 일에 집중할 수 있습니다.

무료 번역

NLP 챗봇은 번역 기능도 갖추고 있어, 추가 비용 없이 어떤 언어로도 사용자에게 서비스를 제공할 수 있습니다.

NLP 챗봇은 일반적으로 다양한 언어에서 작동할 수 있는 대형 언어 모델(LLM)에 의해 구동됩니다. ChatGPT만 해도 80개 이상의 언어에서 사용할 수 있습니다.

챗봇 제작자가 플랫폼을 이용해 AI 챗봇을 만들 때, 맞춤형 번역 기능도 추가할 수 있습니다.

24시간 지원

챗봇의 장점 중 하나는 항상 이용 가능하다는 점입니다.

NLP 챗봇은 많은 상호작용을 처음부터 끝까지 처리할 수 있기 때문에, 직원이 개별 문의에 항상 대응할 필요가 없습니다.

기업용 챗봇은 항상 작동하므로, 언제든지 잠재 고객을 확보하거나 고객 서비스를 제공할 수 있습니다.

확장성

NLP 챗봇이 사용자와의 대화 대부분을 담당함으로써, 기업은 직원에 의존할 때보다 훨씬 더 큰 규모로 확장할 수 있습니다.

NLP 챗봇은 동시에 많은 문의를 처리하고, 업무 속도를 높이며, 다양한 작업을 안정적으로 수행할 수 있습니다.

기업 확장을 목표로 한다면, AI 자동화는 필수입니다.

통합 기능

AI 교수 Peter Gentsch는 자신의 저서 AI in Marketing, Sales and Service에서 다음과 같이 언급합니다: "사용자에게 챗봇은 정보 제공 능력 덕분에 '지능적'으로 보입니다. 하지만 챗봇의 지능은 기본 데이터베이스의 수준에 달려 있습니다."

가장 가치 있는 챗봇을 만들기 위해서는 회사의 기존 시스템 및 플랫폼과 통합되어야 합니다.

NLP 챗봇이 시스템 내에서 직접 작업을 수행할 수 있다면, 예를 들어 CRM 업데이트, 이메일 발송, 직원 알림 등 훨씬 더 유용하게 활용할 수 있습니다.

이런 기존 비즈니스 프로세스와의 원활한 통합을 위해서는 a) 개발자가 챗봇과 시스템 간의 연동을 직접 구축하거나, b) 일반적으로 사용되는 플랫폼과의 내장 연동 기능을 제공하는 챗봇 플랫폼을 활용해야 합니다.

비용 절감

AI를 도입한 기업은 인건비 52% 절감 효과를 보고 있습니다.

NLP 챗봇의 대표적인 장점 중 하나는 비용 효율성으로, 기업이 비용을 크게 늘리지 않고도 운영을 확장할 수 있게 해줍니다.

적절히 도입된다면, NLP 챗봇을 통한 대화 업무 자동화는 어떤 용도든 항상 긍정적인 투자 수익을 가져옵니다.

NLP 챗봇의 주요 활용 사례

NLP 챗봇은 유연한 특성 덕분에 엔터프라이즈 챗봇부터 소규모 비즈니스 AI 에이전트까지 다양한 분야에서 사용할 수 있습니다. 실제로 다음과 같은 곳에서 NLP 챗봇이 활용되고 있습니다:

• 금융 서비스
• 부동산
• 교육
• 호텔 및 레스토랑
• 의료 분야 
• 보험
• 항공사
• 정부 기관 

이처럼 대화의 유연성 덕분에 NLP 챗봇은 어떤 대화 상황에도 적용할 수 있습니다. D&D 롤플레잉 게임 진행, 수학 숙제 도움, 관광 가이드 역할 등으로도 맞춤화할 수 있습니다.

고객 지원 챗봇

챗봇의 첫 번째 주요 활용 사례 중 하나는 고객 지원 챗봇이었습니다.

그리고 그 인기는 계속 높아지고 있습니다. 실제로 의사결정자 83%가 내년에 고객 서비스용 AI 투자를 늘릴 계획이라고 답했습니다.

고객 지원은 NLP 챗봇의 대표적인 활용 분야로, 24시간 다국어 서비스가 가능합니다.

기존 규칙 기반 챗봇 시절부터 고객 지원팀은 가장 단순한 문의를 챗봇에 맡겨왔습니다.

NLP 챗봇의 도입으로, AI 자동화가 구매 지원부터 기술 문제 해결까지 점점 더 복잡한 고객 문의를 처리할 수 있게 되었습니다.

리드 생성 챗봇

NLP 챗봇은 AI 기반 영업 퍼널 내에서 리드 자격 심사, AI 리드 생성 등 다양한 용도로 활용됩니다.

영업 및 마케팅팀이 처리해야 할 방대한 수의 자격 대화 덕분에, NLP 챗봇은 리드 생성에 매우 적합합니다.

챗봇은 웹사이트 방문자와 대화하거나, 이메일 또는 다른 메시징 채널을 통해 연락처에 메시지를 보낼 수 있습니다.

NLP 챗봇의 잠재력을 최대한 활용하려면, 관련 내부 시스템과의 연동이 필수입니다.

리드 생성 챗봇은 기업의 CRM, 캘린더 예약 시스템(예: Calendly)과 연동되어야 하며, 이메일, 웹사이트, WhatsApp 등 적합한 메시징 채널에 배포되어야 합니다.

내부 직원용 챗봇

대부분의 NLP 챗봇은 고객을 대상으로 하지만, 점점 더 많은 기업들이 내부 프로세스용 NLP 챗봇을 도입하고 있습니다.

이에는 인사, IT 지원, 문서화 등 내부 업무 지원이 포함될 수 있습니다.

이런 유형의 챗봇은 직원 수가 많은 대기업에서 가장 흔하게 사용됩니다.

NLP 챗봇을 5단계로 만드는 방법

개발자가 직접 NLP 챗봇을 처음부터 만들 수도 있지만, 대부분의 조직은 챗봇 플랫폼을 이용해 AI 챗봇을 구축합니다.

플랫폼을 사용하면 내장된 통합, 보안 강화, 사전 구축된 기능의 지원을 받아 맞춤형 챗봇을 만들 수 있습니다.

다음은 직접 NLP 챗봇을 만드는 단계별 가이드입니다:

1단계: 플랫폼 선택

직접 NLP 챗봇을 처음부터 만들기로 결정한 기업도 많습니다.

이 방식은 모든 것을 직접 통제할 수 있고, 처음부터 새롭게 시작할 수 있으며, 월 구독료도 없습니다. 하지만 이 길을 오래 가는 경우는 드뭅니다.

처음부터 만드는 것은 시간과 인력이 많이 들고, 챗봇 완성까지 오래 걸리거나 품질이 떨어질 수 있습니다.

플랫폼을 선택할 때는 회사의 고유한 요구사항을 고려하세요.

챗봇의 가능성을 제한하지 않는 플랫폼을 원한다면, 개방형 표준과 확장 가능한 구조를 갖춘 엔터프라이즈 챗봇 플랫폼을 찾아보세요.

데이터 프라이버시가 가장 중요하다면, 높은 보안 기준을 갖춘 플랫폼을 선택하세요.

초보 개발자 팀이 있다면, 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공하는 플랫폼을 선택하세요.

영감을 얻고 싶다면, 최고의 챗봇 플랫폼 목록을 참고할 수 있습니다.

내일 상담을 원하신다면, 영업팀에 문의하실 수 있습니다.

2단계: 데이터 수집

챗봇을 회사 정보(예: 인사 정책, 고객 지원 기록 등)로 학습시키고 싶다면, 챗봇이 학습할 정보를 미리 수집해야 합니다.

모든 기업이 자체 데이터를 챗봇 학습에 사용하는 것은 아닙니다. 종종, 고도화된 프롬프트만으로도 챗봇의 플로우를 설계할 수 있습니다.

하지만 회사의 서비스를 한 단계 더 맞춤화하고 싶다면, 데이터를 수집해 챗봇 학습에 활용하는 것이 한 방법입니다.

3단계: 챗봇 구축

챗봇 플랫폼을 선택할 때, 팀이 구축 과정 전반에 도움을 받을 수 있는 충분한 교육 자료가 제공되는지 확인하세요.

예를 들어, 저희는 아카데미 강좌, 일일 라이브스트림, 다양한 유튜브 튜토리얼을 제공합니다.

챗봇 구축은 학습 곡선이 있을 때 어려울 수 있지만, 손쉽게 참고할 수 있는 자료가 있으면 훨씬 수월하게 진행할 수 있습니다.

팀이 챗봇 구축에 익숙하지 않다면, 대부분의 엔터프라이즈 챗봇 플랫폼에는 시각적으로 워크플로우를 쉽게 설계할 수 있는 드래그 앤 드롭 방식의 플로우 빌더가 제공됩니다.

4단계: 통합 및 맞춤화

챗봇은 독립적으로 존재하지 않습니다. 그 목적은 단순히 고객과의 상호작용이나 한 가지 정책을 설명하는 데 그치지 않습니다.

엔터프라이즈에 가장 유용한 NLP 챗봇은 회사의 다양한 시스템과 플랫폼에 통합되어 있습니다.

이에는 표와 문서, 웹사이트, 또는 Hubspot, AWS, Google Analytics, Intercom, Calendly, Microsoft Teams, Slack, Stripe, Mixpanel, Telegram, WhatsApp, Zendesk와 같은 외부 서비스가 포함될 수 있습니다.

AI 챗봇 플랫폼을 사용하면, 팀의 대부분 시간은 챗봇 자체 구축이 아니라 통합 완성에 쓰이게 됩니다.

강력한 플랫폼을 선택하면 챗봇의 말투와 성격도 맞춤화할 수 있습니다.

특정 단어를 일일이 고를 필요 없이, 챗봇이 사과해야 할 때나 제품 설명에 사용할 언어 유형을 지정할 수 있습니다.

5단계: 배포

챗봇의 가장 큰 장점 중 하나는 어떤 플랫폼이나 메시징 채널에도 손쉽게 배포할 수 있다는 점입니다.

많은 기업들은 챗봇을 웹사이트뿐만 아니라 소셜 미디어 채널이나 내부 메시징 플랫폼에도 배포합니다.

NLP 챗봇은 성공적인 옴니채널 전략을 실현하는 효율적인 방법입니다.

사용자는 여러 채널에서 동일한 서비스를 경험하고, 각 플랫폼에 맞는 지원을 받을 수 있습니다.

예를 들어, WhatsApp 챗봇에서 온 고객 문의가 내부 시스템의 비밀번호 변경을 요청할 수 있습니다.

맞춤형 NLP 챗봇을 다음 달에 배포하세요.

앞으로 5년간 살아남는 기업은 AI로 강화된 기업일 것입니다.

NLP 챗봇은 기업이 이전에는 불가능했던 비용 효율성으로 비즈니스 프로세스를 확장할 수 있게 해줍니다.

Botpress는 기업이 맞춤형 LLM 기반 챗봇과 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 지원합니다. 우리의 에이전트는 모든 용도에 배포되고, 어떤 시스템이나 채널과도 통합됩니다.

지금 바로 시작하세요. 무료입니다.

또는 영업팀에 문의해 더 자세한 정보를 받아보세요.

자주 묻는 질문

1. NLP 챗봇 플랫폼을 평가할 때 어떤 기준을 사용해야 하나요?

NLP 챗봇 플랫폼을 평가할 때는 기술자와 비기술자 모두의 사용 편의성, 대형 언어 모델(LLM) 지원, 기존 시스템(CRM, API 등)과의 통합 옵션, 확장성, 다국어 NLU, 맞춤화 유연성 등 핵심 요소에 집중하세요. 문서화와 적극적인 지원도 성공에 매우 중요합니다.

2. NLP 챗봇 통합 시 가장 흔한 어려움은 무엇인가요?

NLP 챗봇 통합에서 가장 흔한 문제는 최신 API가 없는 레거시 시스템과의 연동, 백엔드 시스템 변경으로 인한 플로우 오류입니다. 또한, 인증과 데이터 일관성 유지도 통합을 복잡하게 만듭니다.

3. 오픈소스 플랫폼과 상용 플랫폼은 NLP 챗봇 개발에서 어떻게 비교되나요?

오픈 소스 NLP 챗봇 플랫폼은 완전한 제어권을 제공하여 맞춤화가 필요한 개발자에게 적합합니다. 하지만 상용 플랫폼이 제공하는 사용 편의성, 즉시 사용 가능한 통합, 관리형 호스팅, 엔터프라이즈 지원 등이 부족해, 엔지니어링 리소스가 제한된 팀에게는 상용 옵션이 더 빠른 선택이 될 수 있습니다.

4. 챗봇을 이미 구축한 후에 플랫폼을 변경할 수 있나요?

네, 챗봇을 구축한 후에도 플랫폼을 변경할 수 있지만, 대화 흐름을 다시 만들고, 백엔드 시스템을 재통합하며, 학습 데이터와 사용자 메모리를 이전해야 합니다. 기술적으로 가능하지만, 사전 계획이 필요하며 새로운 플랫폼의 기능을 충분히 평가해 기존 기능이 줄어들지 않도록 주의해야 합니다.

5. NLP 챗봇은 사용자 데이터 프라이버시를 어떻게 보장하나요?

NLP 챗봇은 데이터 전송 및 저장 시 암호화를 적용하고, 데이터 저장 및 보관에 대한 세밀한 제어 기능을 제공합니다. 최고의 플랫폼은 GDPR, HIPAA, CCPA와 같은 데이터 보호 규정을 준수하며, 동의 처리 및 접근 로그 설정을 직접 구성할 수 있도록 지원합니다.