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▶ 이 책은 AI기반 챗봇(CHATBOT)의 기술동향 및 시장 전망에 대해 다룬 도서입니다.

AI기반 챗봇(Chatbot)의 기술동향 및 시장 전망
- 대화형 인공지능 챗봇의 진화

제1장 챗봇(Chatbot)의 개요 및 기술동향
1. 챗봇(Chatbot)의 개요 및 시스템
1-1. 챗봇(Chatbot)의 개요
1-1-1. 챗봇(Chatbot)의 등장 배경
가. 등장 배경
나. 챗봇의 특징
다. 모바일 컨시어지
1-1-2. 챗봇의 개념
1-1-3. 챗봇의 구조
1-1-4. 챗봇의 장점
1-1-5. 챗봇의 기술 요소
1-1-6. 챗봇의 필요성
1-1-7. 챗봇의 기대 효과
1-2. 챗봇의 유형
1-2-1. 규칙 기반 챗봇 방식(Retrieval-based Chatbot, 검색 모델)
가. 개요
나. 학습 과정
1-2-2. 머신러닝 기반 챗봇 방식(AI Chatbot, 생성모델)
가. 개요
나. 학습 과정
다. 생성모델(Generative model) 기술
다-1. word2vec
다-2. Seq2Seq(Sequence-to-Sequence, 시퀸스-투-시퀸스)
다-3. FastText
2. 챗봇 시스템
2-1. 정보 탐색
2-2. 대화 인터페이스
2-2-1. 대화시스템 개요
2-2-2. 대화 상대자의 의도 파악
2-2-3. 대화관리(DM: Dialogue Management)
2-2-4. 대화형 챗봇 서비스
가. 내재화된 대화형 서비스
나. 메신저 기반 대화형 서비스
2-2-5. 대화형 인공지능의 적용 사례
가. 구글의 알파벳(Alphabet)
나. 애플의 시리(Siri)
다. 페이스북의 메신저(Messenger)
2-3. 자연어 처리
2-3-1. 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 기술
2-3-2. 자연어 이해(Natural Language Undetstanding, NLU) 기술
2-3-3. 딥러닝 기반 자연어 처리
2-3-4. 자연어 처리와 질의응답 시스템(question-answering system)

제2장 챗봇의 기술동향과 활용 사례
1. 챗봇의 개요 및 주요 핵심 기술
1-1. 챗봇의 개요
1-1-1. 메시징 앱의 성장
1-1-2. 챗봇의 도입
1-2. 챗봇의 주요 핵심 기술
1-2-1. 패턴인식(Pattern Recognition)
1-2-2. 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)
1-2-3. 시멘틱 웹
1-2-4. 텍스트 마이닝(Text Mining)
1-2-5. 상황인식 컴퓨팅(Context Aware Computing)
1-3. 산업별 동향
1-3-1. 대화형 커머스 및 O2O
가. 스타벅스의 ‘마이 스타벅스 바리스타(My Starbucks Barista)’
나. O2O 서비스 챗봇 ‘샤오아이스(Xiaoice)’
다. 맛집 예약 ‘알로(Allo)’
라. 숙박 예약 ‘알프레도’
마. 호텔예약 서비스 ‘익스피디아(Expedia)’
바. 택시호출 서비스 ‘우버(UBER)’
사. 항공사 메신저 챗봇 서비스
1-3-2. 지식 상담 서비스
가. 금융
가-1. NH농협은행 ‘금융봇’
가-2. 우리은행 ‘위비봇’
가-3. KEB하나은행 ‘핀고(Fingo)’
가-4. 뱅크 오브 아메리카(Bank of America)의 ‘에리카(Erica)’
가-5. 마스터카드의 ‘Mastercardbot’
나. 보험·증권
다. 법률챗봇(Legal Chatbot)
다-1. 챗봇 변호사 ‘두낫페이(DoNotPay)’
다-2. 스마트폰 법률 도우미 ‘로보(Law-Bo)’
1-3-3. 생활 유틸리티
가. 뉴스피드
나. 헬스케어
나-1. 심리치료 ‘카림(Karim)’
나-2. 의사비서 ‘멜로디(Melody)’
나-3. 의료 상담서비스 ‘헬스탭(Health tap)’
1-3-4. 고객지원(CS, Customer Service)
가. 마케팅
가-1. ebay ‘샵봇(ShopBot)’
가-2. 유니클로 챗봇 ‘UNIQLO IQ’
나. 상품·매장 안내
다. 주문·배송
다-1. 머니브레인 챗봇 ‘얌얌’
다-2. KLM 항공사 메신저 챗봇
라. 고객응대·지원
1-3-5. 기업내 업무환경 개선
2. 국내외 업체 동향 및 분야별 챗봇 서비스 및 활용 사례
2-1. 국내외 업체 동향
2-1-1. 국내 업체 동향
가. 네이버
나. 다이퀘스트
다. 와이즈넛
라. 카카오톡
마. 코난테크놀로지
2-1-2. 해외 업체 동향
가. 페이스북
나. 마이크로소프트
다. 구글
라. IBM
마. 아마존(Amazon)
바. 위챗(WeChat)
사. 왓츠앱(WhtasApp)
아. 킥(Kik)
3. 시장 전망
3-1. 시사점
3-2. 전망
3-2-1. 메시징 앱 시장 전망
3-2-2. 메신저 플랫폼 시장 전망

참고문헌

AI기반 챗봇(Chatbot)의 기술동향 및 시장 전망
- 대화형 인공지능 챗봇의 진화

제1장 챗봇(Chatbot)의 개요 및 기술동향
1. 챗봇(Chatbot)의 개요 및 시스템
1-1. 챗봇(Chatbot)의 개요
1-1-1. 챗봇(Chatbot)의 등장 배경
가. 등장 배경
나. 챗봇의 특징
다. 모바일 컨시어지
1-1-2. 챗봇의 개념
1-1-3. 챗봇의 구조
1-1-4. 챗봇의 장점
1-1-5. 챗봇의 기술 요소
1-1-6. 챗봇의 필요성
1-1-7. 챗봇의 기대 효과
1-2. 챗봇의 유형
1-2-1. 규칙 기반 챗봇 방식(Retrieval-based Chatbot, 검색 모델)
가. 개요
나. 학습 과정
1-2-2. 머신러닝 기반 챗봇 방식(AI Chatbot, 생성모델)
가. 개요
나. 학습 과정
다. 생성모델(Generative model) 기술
다-1. word2vec
다-2. Seq2Seq(Sequence-to-Sequence, 시퀸스-투-시퀸스)
다-3. FastText
2. 챗봇 시스템
2-1. 정보 탐색
2-2. 대화 인터페이스
2-2-1. 대화시스템 개요
2-2-2. 대화 상대자의 의도 파악
2-2-3. 대화관리(DM: Dialogue Management)
2-2-4. 대화형 챗봇 서비스
가. 내재화된 대화형 서비스
나. 메신저 기반 대화형 서비스
2-2-5. 대화형 인공지능의 적용 사례
가. 구글의 알파벳(Alphabet)
나. 애플의 시리(Siri)
다. 페이스북의 메신저(Messenger)
2-3. 자연어 처리
2-3-1. 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 기술
2-3-2. 자연어 이해(Natural Language Undetstanding, NLU) 기술
2-3-3. 딥러닝 기반 자연어 처리
2-3-4. 자연어 처리와 질의응답 시스템(question-answering system)

제2장 챗봇의 기술동향과 활용 사례
1. 챗봇의 개요 및 주요 핵심 기술
1-1. 챗봇의 개요
1-1-1. 메시징 앱의 성장
1-1-2. 챗봇의 도입
1-2. 챗봇의 주요 핵심 기술
1-2-1. 패턴인식(Pattern Recognition)
1-2-2. 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)
1-2-3. 시멘틱 웹
1-2-4. 텍스트 마이닝(Text Mining)
1-2-5. 상황인식 컴퓨팅(Context Aware Computing)
1-3. 산업별 동향
1-3-1. 대화형 커머스 및 O2O
가. 스타벅스의 ‘마이 스타벅스 바리스타(My Starbucks Barista)’
나. O2O 서비스 챗봇 ‘샤오아이스(Xiaoice)’
다. 맛집 예약 ‘알로(Allo)’
라. 숙박 예약 ‘알프레도’
마. 호텔예약 서비스 ‘익스피디아(Expedia)’
바. 택시호출 서비스 ‘우버(UBER)’
사. 항공사 메신저 챗봇 서비스
1-3-2. 지식 상담 서비스
가. 금융
가-1. NH농협은행 ‘금융봇’
가-2. 우리은행 ‘위비봇’
가-3. KEB하나은행 ‘핀고(Fingo)’
가-4. 뱅크 오브 아메리카(Bank of America)의 ‘에리카(E
rica)’
가-5. 마스터카드의 ‘Mastercardbot’
나. 보험·증권
다. 법률챗봇(Legal Chatbot)
다-1. 챗봇 변호사 ‘두낫페이(DoNotPay)’
다-2. 스마트폰 법률 도우미 ‘로보(Law-Bo)’
1-3-3. 생활 유틸리티
가. 뉴스피드
나. 헬스케어
나-1. 심리치료 ‘카림(Karim)’
나-2. 의사비서 ‘멜로디(Melody)’
나-3. 의료 상담서비스 ‘헬스탭(Health tap)’
1-3-4. 고객지원(CS, Customer Service)
가. 마케팅
가-1. ebay ‘샵봇(ShopBot)’
가-2. 유니클로 챗봇 ‘UNIQLO IQ’
나. 상품·매장 안내
다. 주문·배송
다-1. 머니브레인 챗봇 ‘얌얌’
다-2. KLM 항공사 메신저 챗봇
라. 고객응대·지원
1-3-5. 기업내 업무환경 개선
2. 국내외 업체 동향 및 분야별 챗봇 서비스 및 활용 사례
2-1. 국내외 업체 동향
2-1-1. 국내 업체 동향
가. 네이버
나. 다이퀘스트
다. 와이즈넛
라. 카카오톡
마. 코난테크놀로지
2-1-2. 해외 업체 동향
가. 페이스북
나. 마이크로소프트
다. 구글
라. IBM
마. 아마존(Amazon)
바. 위챗(WeChat)
사. 왓츠앱(WhtasApp)
아. 킥(Kik)
3. 시장 전망
3-1. 시사점
3-2. 전망
3-2-1. 메시징 앱 시장 전망
3-2-2. 메신저 플랫폼 시장 전망

참고문헌