Unit AI는 기업 고객 서비스 자동화를 위한 대화형 인공지능 플랫폼을 개발하는 소프트웨어 회사이다. 이 회사는 2016년 독일 뮌헨에서 설립되었으며, 이후 유럽 AI 분야에서 주목할 만한 기업으로 자리 잡았다. Unit AI의 주요 제품은 로우코드 플랫폼으로, 기업이 웹, 모바일, 메신저 등 다양한 커뮤니케이션 채널에서 AI 기반 가상 에이전트와 챗봇을 설계, 배포, 관리할 수 있도록 지원한다.
이 회사는 규칙 기반 자동화와 고급 머신러닝 사이의 격차를 해소하는 데 중점을 둔다. 해당 플랫폼은 자연어 이해, 대화 관리, 그리고 CRM(고객 관계 관리) 및 헬프데스크 소프트웨어와 같은 기존 기업 시스템과의 통합 기능을 제공한다. Unit AI는 통신, 은행, 공공 서비스, 보험 등 대기업을 주요 고객으로 삼고 있으며, 운영 비용 절감과 고객 응답 시간 개선을 목표로 한다.
역사와 설립 배경
Unit AI는 2016년 뮌헨에서 음성 인식 및 자연어 처리 프로젝트에 참여했던 엔지니어와 연구자 팀에 의해 설립되었다. 창립자들은 복잡한 다중 턴 대화를 처리할 수 있으면서도 광범위한 코딩 전문 지식이 필요 없는 플랫폼을 만드는 것을 목표로 했다. 초기에는 연구 중심의 스타트업으로 운영되었으며, 2018년에 첫 상용 플랫폼 버전을 출시했다.
2019년에는 유럽 벤처 캐피털로부터 첫 주요 투자 유치에 성공했으며, 이를 통해 엔지니어링 팀을 확장하고 베를린과 런던에 추가 사무소를 개설했다. 2021년까지 이 플랫폼은 주요 독일 통신사와 국영 철도 회사를 포함한 여러 대규모 독일 기업에 채택되었다.
플랫폼 아키텍처
Unit AI 플랫폼은 언어 이해, 대화 관리, 백엔드 통합을 분리하는 모듈형 아키텍처를 기반으로 한다. 자연어 이해(NLU) 구성 요소는 Machine learning 모델과 Transformer (architecture) 기반 아키텍처를 결합하여 사용자 의도를 해석하고 텍스트에서 개체를 추출한다. 대화 관리 계층은 상태 머신 기반 흐름과 보다 유연한 머신러닝 기반 정책을 모두 지원하여 예기치 않은 사용자 입력을 처리한다.
플랫폼의 핵심 기능은 로우코드 비주얼 인터페이스로, 비즈니스 분석가와 도메인 전문가가 드래그 앤 드롭 도구를 사용하여 대화 흐름을 만들 수 있게 한다. 이 접근 방식은 일상적인 업데이트를 위해 전담 데이터 과학자에 대한 의존도를 줄인다. 또한 플랫폼에는 대화 성공률, 사용자 만족도, 개선 영역에 대한 인사이트를 제공하는 테스트 및 분석 제품군이 포함되어 있다.
AI 및 머신러닝 기법
Unit AI는 규칙 기반 로직과 Deep learning 모델을 결합한 하이브리드 접근 방식을 사용하여 대화형 AI를 구현한다. 의도 분류와 개체 추출을 위해 플랫폼은 사전 훈련된 Large language model을 사용하며, 이를 고객별 데이터에 맞게 미세 조정할 수 있다. 이를 통해 훈련 예시가 제한적인 기업 환경에서도 높은 정확도를 달성할 수 있다.
대화 관리 시스템은 강화 학습 기법을 사용하여 시간이 지남에 따라 대화 정책을 최적화한다. 과거 상호작용을 분석함으로써 시스템은 사용자를 성공적인 해결 방안으로 더 효율적으로 안내하는 방법을 학습할 수 있다. 또한 플랫폼은 Generative AI 기능을 지원하여 응답 초안을 생성하며, 배포 전에 인간 에이전트가 검토하여 품질과 규정 준수를 보장한다.
통합 및 배포
Unit AI는 인기 있는 기업 소프트웨어와 통합하기 위한 포괄적인 API 및 사전 구축 커넥터를 제공한다. 여기에는 Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud와 같은 클라우드 호스팅 옵션과 Salesforce, ServiceNow와 같은 CRM 시스템이 포함된다. 플랫폼은 온프레미스 또는 프라이빗 클라우드 환경에 배포할 수 있어 유럽 기업들 사이에서 흔한 데이터 주권 문제를 해결한다.
배포 프로세스는 반복적으로 설계되었으며, 일반적인 파일럿 프로젝트는 4주에서 8주 동안 진행된다. 이 기간 동안 Unit AI의 전문 서비스 팀은 고객과 협력하여 사용 사례를 정의하고 NLU 모델을 훈련하며 기존 백엔드 시스템과 가상 에이전트를 통합한다. 플랫폼은 지속적인 학습을 지원하여 전체 재배포 없이 실제 상호작용을 기반으로 모델을 업데이트할 수 있다.
사용 사례 및 산업 응용
Unit AI는 여러 산업 분야에 배포되었으며, 특히 고객 서비스 자동화에 중점을 둔다. 통신 부문에서는 청구 문의, 요금제 변경, 기술 문제 해결과 같은 일반적인 질문을 처리한다. 은행 및 보험 분야에서는 계좌 정보, 보험금 청구 처리, 정책 관리를 지원한다. 공공 부문에서는 예약 및 문서 요청과 같은 작업을 위한 시민 서비스 포털에 활용된다.
주목할 만한 사용 사례 중 하나는 물류 산업으로, Unit AI의 가상 에이전트가 배송 추적, 업데이트 제공, 필요 시 인간 에이전트로의 에스컬레이션을 지원한다. 플랫폼은 20개 이상의 언어를 기본 지원하여 다국어 대화가 가능하며, 이는 국제 기업에 적합하다.
경쟁 구도
Unit AI는 Cognigy, Google의 Dialogflow, IBM Watson Assistant와 같은 다른 대화형 AI 플랫폼과 경쟁하는 시장에서 활동한다. 일부 경쟁사가 클라우드 기반의 개발자 중심 도구에 집중하는 반면, Unit AI는 로우코드 인터페이스와 유럽 데이터 개인정보 보호 규정에 대한 강한 중점으로 차별화한다. 또한 온프레미스 배포 옵션을 제공하여 엄격한 데이터 상주 요구 사항이 있는 조직에 매력적이다.
대기업 경쟁사와 비교하여 Unit AI는 복잡한 기업 수준의 대화를 처리하는 데 특화된 솔루션으로 자리매김한다. 플랫폼은 강력한 오류 처리 및 대체 메커니즘을 갖추어 대규모 상호작용을 처리하도록 설계되었다. 또한 회사는 Carnegie Mellon University 및 Stanford AI Lab을 포함한 학술 기관과의 연구 파트너십에 투자하여 대화형 AI 발전의 최전선에 서기 위해 노력한다.
최근 개발 및 향후 전망
2023년 Unit AI는 Generative AI 기능을 도입한 주요 플랫폼 업데이트를 출시하여 가상 에이전트가 보다 자연스럽고 상황에 맞는 응답을 생성할 수 있게 했다. 이 업데이트는 Transformer (architecture) 모델과 Large language model의 발전을 활용하여 개방형 사용자 질문을 처리하는 시스템의 능력을 향상시켰다. 또한 회사는 일반적인 사용 사례를 위한 사전 구축 대화 모듈 마켓플레이스를 출시하여 배포를 가속화했다.
향후 Unit AI는 북미와 아시아로 사업을 확장할 계획이며, 뉴욕과 싱가포르에 새로운 사무소를 개설할 예정이다. 회사는 또한 AWS 및 Microsoft Azure와의 통합을 탐색하여 보다 원활한 클라우드 네이티브 배포를 지원하고 있다. 2024년 현재 Unit AI는 전년 대비 연간 반복 매출이 50% 이상 증가하는 등 지속적인 성장세를 보이고 있다.
회사는 대화 관리 및 다중 모달 상호작용 개선에 전념하는 전담 팀을 통해 연구 개발에 계속 투자하고 있다. 향후 계획에는 Speech recognition 기술을 활용하여 음성 기반 상호작용을 플랫폼에 더 깊이 통합하여 전화 기반 고객 서비스 자동화를 지원하는 것이 포함된다.
기업 정보
Unit AI는 독일 뮌헨에 본사를 두고 있으며, 베를린, 런던, 뉴욕에 추가 사무소를 운영하고 있다. 회사는 약 200명의 직원을 고용하고 있으며, 이 중 상당수가 엔지니어링 및 연구 직무에 종사한다. 유럽 벤처 캐피털과 기업 소프트웨어 분야의 전략적 파트너를 포함한 투자자들로부터 총 4천만 유로의 자금을 조달했다.
리더십 팀에는 Artificial intelligence 연구 및 소프트웨어 엔지니어링 배경을 가진 공동 창업자들이 포함되어 있다. 회사는 정기적인 해커톤과 학술 연구소와의 협력을 통해 혁신 문화를 강조한다. Unit AI는 AI 윤리 및 표준에 중점을 둔 여러 산업 협회의 회원으로 활동하며 책임 있는 AI 배포에 대한 헌신을 반영하고 있다.
같이 보기
- Conversational AI
- Natural language processing
- enterprise-software
- Chatbot
참고 문헌
이 문서는 2024년 현재 Unit AI에 대해 공개적으로 확인 가능한 정보를 기반으로 작성되었다. 특정 재무 수치와 고객 이름은 공식적으로 확인되지 않은 경우 생략되었다.