지능형 검색

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지능형 검색

지능형 검색을 통해 데이터 사일로를 제거하고, 직원과 고객이 필요한 정보를 손쉽고 빠르게 찾을 수 있도록 지원하는 방법을 알아봅니다.

지능형 검색이란?

인공 지능 기술에 기반한 지능형 검색은 데이터 사일로를 제거하여 직원과 고객이 필요한 정보를 손쉽고 빠르게 찾을 수 있도록 지원합니다. 이에 따라 일반 사용자가 지능형 검색을 활용하여 (기업의 내부 또는 외부) 어디서나 모든 형식의 데이터 세트에서 정보를 추출할 수 있습니다. 즉, 데이터베이스 내 빅데이터, 문서 관리 시스템, 디지털 콘텐츠, 웹페이지, 종이 문서 등 어떠한 형식에도 구애받지 않습니다. 지능형 검색 및 엔터프라이즈 검색은 곧 자연어 검색, AI 검색 또는 AI 기반 검색, 인지 검색을 의미합니다.

지능형 검색의 역사와 발전

엔터프라이즈 정보 검색 시스템은 공용 인터넷이 등장하기 훨씬 이전부터 존재했습니다. 다중 사용자 메인프레임 컴퓨터 시스템을 구현한 데 따른 초기 장점 중 하나는 바로 대형 문서 저장소의 텍스트 문자열과 정확히 일치하는 정보를 찾아냄으로써 정보 발견을 용이하게 했다는 것입니다.

데스크톱 컴퓨팅 및 기업 인트라넷의 성장에 발맞춰, 상용  엔터프라이즈 검색  솔루션이 엔터프라이즈 컴퓨팅의 주류가 되었습니다. 여기에는 IBM 스토리지 및 정보 검색 시스템(STAIRS), 로컬  검색 도구 인 FAST(추후  Microsoft로 인수합병) 등을 포함합니다.

하지만, Google (및 해당 전신인 AltaVista) 등 공개적으로 접근할 수 있는 무료 웹  검색 엔진의 부상과 대중화는 정보 검색, 콘텐츠 발견,  엔터프라이즈  검색  플랫폼에 대한 사용자의 기대에 급격한 변화를 야기했습니다.

 엔터프라이즈  검색  도구 가 검사해야 할 데이터의 볼륨 및 종류가 급속히 증가함에 따라, 결과 검색 속도는  인지 검색  알고리즘  성능의 주요 지표로 자리하게 되었습니다. 오늘날의  지능형 검색  솔루션은 반드시 빅데이터 워크로드의 성능 요구사항을 처리할 수 있는 아키텍처에 구축해야 합니다. 광범위한 API 기반 통합과  자동화 를 지원하는 클라우드 인프라는 필요에 따른 확장성을 제공하므로, 일반적으로 해당 작업에 가장 적합합니다.

전통적인 검색 엔진 대비 지능형 검색의 특징

기업은 Google 또는 기타 전통적인 검색 엔진을 활용해 "신제품 배송이 지연되는 이유는?" 또는 "지난주 가장 많이 보고된 고객 불편 사항은?" 등과 같이 특정 비즈니스 관련 답변을 찾을 수 없습니다. 하지만 검색 엔진 및 웹 검색(예: Bing, Google Search, AskJeeves)과는 달리, 지능형 검색은 해당 비즈니스에 특화된 정보 및 답변을 제공합니다.

지능형 검색은 인공 지능에 기반해 작동하며, 다양한 도구를 통해 다음과 같은 기능을 제공합니다.

  • 인간 언어 이해: 비즈니스 데이터는 지속적으로 업데이트되며, 특정 도메인 관련 용어로 작성됩니다. 자연어 처리 기능은 지능형 검색 애플리케이션이 다중 데이터 소스의 디지털 콘텐츠를 이해하고 이에 대한 쿼리를 수행하도록 지원합니다. 지능형 검색 시 의미 검색 및 문맥 이해 기능을 통해 일상 언어와 복잡한 문서 내 미묘한 언어적 차이, 동의어, 관련성을 분석할 수 있습니다.
  • 문서 구조 학습: 지능형 검색 도구(예: IBM Watson Discovery)는 수많은 데이터 소스를 파악하는 확장성을 갖춘 AI를 통해 문서를 학습합니다. 머신 러닝은 지능형 검색이 해당 기업, 산업, 도메인 영역에 특화된 문서의 시각 구조를 학습하도록 지원합니다. 이러한 이해를 통해, 지능형 검색은 머리글, 바닥글, 차트, 표와 같은 다양한 문서 요소를 신속하게 학습하고 식별합니다. 즉시 사용 가능한 기능을 활용해 계약서, 구매 주문서, 송장 등 문서 유형을 인식할 수 있습니다.
  • 머신 러닝 활용: 머신 러닝 및 딥러닝은 원활하고 즉각적인 쿼리 제안을 생성하는 것은 물론 시간이 지남에 따라 검색 쿼리 결과의 관련성을 지속적으로 개선하여, 사용자에게 최대 가치를 제공할 만한 정보를 예측합니다.
  • 검색 결과 필터링: 다면적인 필터링을 검색에 적용하면 결과 범위를 좁힐 뿐 아니라 데이터 컬렉션에서 특정 정보를 찾을 수 있습니다.
  • 콘텐츠 분류 및 범주화: 엔티티 추출은 텍스트 데이터 요소를 찾아서 인명, 제품명, 오브젝트 유형 이름, 조직명 등 사진 정의된 카테고리로 분류합니다.

지능형 검색의 작동 방식

  • 데이터 소스 연결 및 데이터 수집: 어디서나 답변과 인사이트를 추출하려면, 모든 비정형 데이터 및 정형 데이터를 연결하고 이를 크롤링해야 합니다. "커넥터"Salesforce, Box, Microsoft SharePoint,  Databases, Web Crawler, 업로드 데이터와 같은 콘텐츠 소스에 연결할 수 있도록 지원합니다.
  • 콘텐츠 색인화: 콘텐츠 색인화를 통해 단일 통합 검색 색인을 생성하여, 콘텐츠 소스에 구애받지 않고 검색 결과의 동종 순위 설정을 허용합니다.
  • 콘텐츠 강화: 인사이트를 쿼리하고 추출하는 기능은 콘텐츠에서 메타데이터를 추출하는 기능에 좌우됩니다. 엔티티 추출, 감정 분석 등 즉시 사용 가능한 자연어 처리 강화 기능을 활용해 핵심 콘텐츠를 범주화하고 식별함으로써 콘텐츠를 강화할 수 있습니다.
  • 콘텐츠 분석: 문서 콘텐츠를 인식하고 분류하며, 개별 콘텐츠 간 의미적 상관관계를 생성합니다.
  • 답변 제공 및 인사이트 표시: 지능형 스코어링 알고리즘이 구절의 순위를 설정하고, 쿼리에 따라 사용자에게 가장 정확하고 관련성 높은 구절과 스니펫을 제공합니다.

지능형 검색 쿼리 샘플링

지능형 검색은 자연어 쿼리 내 용어를 색인 정보 내 콘텐츠와 비교합니다.

  • 질문 - "회사에서 제공하는 휴가는 며칠인가요?"
  • 구문 및 명령 - "담보 대출을 신청합니다."
  • 키워드 - "보험료"

지능형 검색의 장점

  • 의사 결정을 촉진하는 인사이트 발견: 비정형 텍스트 데이터에는 다양한 인사이트가 숨겨져 있습니다. 지능형 검색 애플리케이션은 실시간 인사이트를 빠르고 정확하게 나타낼 수 있도록 자연어 처리를 활용해 의미를 식별할 뿐 아니라 소셜 미디어(Tweeter, LinkedIn), 고객 피드백, 이커머스 보고서, 유지관리 기록과 같은 데이터 소스 전반에 상관 관계를 생성합니다.
  • 관련성 높은 정보를 직원이 즉시 이용 가능하도록 배치: 지능형 검색을 활용해 엔터프라이즈 검색 플랫폼, 지식 관리, 콘텐츠 관리 시스템, 질문 답변 시스템을 생성하여 팀 전반에 간소화된 사용자 경험을 제공합니다.
  • 대규모 고객 서비스 제공: 고객에게 매번 정확한 답변을 제시하고, 보다 나은 고객 경험을 제공하세요. 고객은 FAQ 그 이상을 원합니다. 오늘날의 고객은 그 어느 때보다도 웹사이트 및 모바일 애플리케이션에서 완전한 셀프서비스 경험을 희망합니다. 고객은 가상 에이전트와 지능형 검색을 통해 독립성을 확보할 수 있습니다. 자급 기능을 제공함으로써, 고객 지원 비용을 절감하고 보다 높은 고객 만족도를 실현합니다.

사용 사례

기업은 문서와 데이터를 비정형 및 정형 형식의 다중 소스 전반에 저장합니다. 평균적으로, 직원들은 매 근무일 당 3시간을 정보 검색에 소비합니다.

다양한 인사이트와 답변은 기업의 비정형 데이터에서도 쉽게 찾을 수 있어야 합니다. 지능형 검색 기능을 통해 데이터 중심적인 비즈니스를 구축해야 할 때입니다.

  • 시간 단축: 은행은 지식 발견 기능을 자동화하여, 기존의 열흘 소요 작업을 단 2분 만에 완료할 수 있었습니다. 더 알아보기
  • 비용 절감: 에너지 기업은 엔터프라이즈 지식 베이스 내에서 관련 정보를 검색하는 데 소요하는 시간을 단축함으로써 미화 1천만 달러 이상의 시간적 가치를 절약했습니다. 더 알아보기
  • 워크로드 감소: 보험회사는 내부 엔터프라이즈 데이터 워크로드를 읽고 분석하는 작업을 90%까지 감축했습니다. 더 알아보기 
  • 수익 촉진: 로펌은 검색 애플리케이션을 활용해 비즈니스 프로세스를 개선하고, 생산성을 4배 늘렸으며, 30%에 달하는 수익 증가를 달성했습니다. 더 알아보기

지능형 검색 및 IBM

  • IBM Watson Discovery는 시장을 선도하는 자연어 처리 기능을 활용해 해당 업계 고유의 특정 언어를 파악하는 엔터프라이즈 검색 기술입니다. 업계 선도적인 자연어 처리 기능을 직접 경험해 보세요. IBM Research의 혁신에 기반한 자연어 처리 기능은 요약, 자연어 생성과 같은 새로운 기능을 제공합니다.  이를 통해 검색 및 조사 시간을 75% 이상 단축할 수 있습니다. Watson Discovery를 활용해 기존 콘텐츠 내 답변을 빠르게 찾는 것은 물론 문서, 웹페이지, 빅데이터에서 의미 있는 비즈니스 인사이트를 보다 신속하게 발굴합니다. 지금 무료 등록하면, 각 비즈니스별 자연어를 이해하는 지능형 검색과 엔터프라이즈 검색 제품을 직접 사용할 수 있습니다.
  • 모든 인프라에 지능형 검색을 적용하세요.  IBM Cloud Pak for Data를 통해 모든 퍼블릭 클라우드, 온프레미스, 하이브리드 클라우드에서 IBM Watson Discovery를 활용할 수 있습니다. IBM Cloud, AWS, Microsoft Azure, Google Cloud 기반 OpenShift를 배포한 경우, Cloud Pak for Data를 자체 클러스터에 배포할 수 있습니다. 계속 방화벽 뒤에 배포하고 싶으신가요? 자체 프라이빗 온프레미스 클러스터에서 Cloud Pak for Data를 실행할 수 있습니다.