다이퀘스트, 한국 챗봇의 시작을 열다_20년의 대화 혁신역사
2025년 11월 3일
— 2003년부터 이어진 대화형 AI의 기술 계보
2003년, 국내 최초 대화형 쇼핑도우미 ‘샤피(Shoppy)’의 기술은 다이퀘스트에서 시작되었습니다.
인포채터와 Q-RAG로 이어진 다이퀘스트의 대화형 AI 기술 20년의 진화를 소개합니다.
챗봇이란?
간단히 말해서, 챗봇은 사람처럼 대화하는 프로그램이예요.
‘Chat(대화)’ + ‘Bot(로봇)’의 합성어로, 사용자의 질문이나 요청에 자연어로 응답하는 소프트웨어를 말하죠.
챗봇(chatbot)은 텍스트나 음성으로 사용자와 대화하며,
정보를 제공하거나 특정 업무 (예 : 주문,예약, 상담, 잔액조회, 가입정보 등)을 자동으로 수행하는 AI 프로그램 입니다.
챗봇의 동작방식은 간단히
사용자 입력 → 의도분석 → 정보탐색 → 응답생성
으로 운영됩니다.
챗봇은 "사람의 언어를 이해하고 자연스럽게 답하는 AI 입니다. "
대한민국 챗봇의 시작은?
“인터넷쇼핑몰이 대화를 한다. LG이숍(www.lgeshop.com)은 18일 쇼핑몰을 전면 개편하고, ‘대화형 쇼핑도우미’서비스를 시작한다고 밝혔다. 이 서비스는 컴퓨터 인공지능(Artificial Intelligence) 분야의 자연언어처리 기술을 응용한 것으로 고객이 입력하는 문장을 분석, 마치 매장직원이 응대하는 것처럼 대화를 하며 쇼핑을 보조한다고 회사 측은 설명했다. 쇼핑몰 초기화면 우측상단에 위치한 사이버 쇼핑도우미 ‘샤피(Shoppy)’를 클릭하면 대화창이 등장해 대화를 나눌 수 있다.” 예전 IT전문 미디어에 실린 기사의 한 조각인데요, 이 기사가 발행된 시점은 언제일까요? 깜짝 놀라지 마세요. 무려 지금으로부터 20년 전, 2003년 기사입니다. 2003년에 AI와 대화를 통해 쇼핑을 하는 서비스가 출시됐던 것입니다. 2003년이라고 하면 인터넷이 국내에서 보편화된 지 5~6년 정도밖에 안되는 시기인데, 돌아보니 놀랍지 않나요? 바이라인네트워크: https://byline.network/2022/12/1215/
🔗 [커머스BN] 이커머스에서의 챗GPT 활용법 – 바이라인네트워크 “인터넷쇼핑몰이 대화를 한다. LG이숍(www.lgeshop.com)은 18일 쇼핑몰을 전면 개편하고, '대화형 쇼핑도우미'서비스를 시작한다고 밝혔다. 이 서비스는 컴퓨터 인공지능(Artificial Intelligence) 분야의 자연언어처리 기술을 응용한 것으로 고객이 입력하는
2003년, LG이숍(현 GS SHOP)은 ‘샤피(Shoppy)’라는 대화형 쇼핑도우미를 도입했습니다.
놀랍게도 이 서비스는 단순한 키워드 검색이 아닌,
문장 단위의 자연어 처리(NLP) 기술을 적용한 국내 첫 상용 챗봇(Chatbot)이었습니다.
그리고 그 핵심 엔진을 개발한 주체가 바로 다이퀘스트입니다.
💡 ‘국내 챗봇 혁신의 시작’
2003년은 AI라는 단어조차 일반화되지 않았던 시기입니다.
인터넷 보급이 본격화된 지 5~6년밖에 지나지 않았고,
‘자연어처리(NLP)’라는 기술도 연구실 수준에 머물러 있었습니다.
그럼에도 불구하고 다이퀘스트는 한국어 문장의 의미를 분석하고 의도를 파악하는 기술을 상용화했습니다.
형태소 분석, 문장 구조 인식, 의미 유사도 판단 등의 기술을 활용해
소비자가 입력한 문장을 ‘이해’하는 챗봇을 구현했죠.
“20년 전, 다이퀘스트는 이미 ‘언어를 이해하는 AI’의 가능성을 증명했습니다.”
단순한 규칙기반 스크립트를 넘어,
“사람의 말뜻을 기계가 이해한다"라는 실험이 이미 시작된 셈입니다.
인포채터(InfoChatter), 대화형 AI 플랫폼의 성장기
이후 다이퀘스트의 챗봇 기술은 다이퀘스트의 ‘인포채터(InfoChatter)’라는 상품으로 이어지며
시나리오·의도 분류 기반의 대화형 서비스 플랫폼으로 발전했습니다.
특히 KB 금융 그룹 사례에서는
전체 상담 커버리지 75% 확대,
콜센터 상담 처리량 20% 감소, 콜봇 상담 비율 2배 증가 등
업무 효율성과 고객 경험을 동시에 개선하는 성과를 이뤘습니다.
이처럼 다이퀘스트의 인포채터는 단순한 상담 자동화를 넘어
실제 비즈니스 성과로 이어지는 대화형 AI 플랫폼으로 자리 잡았습니다.
대화형 AI의 진화 ; 챗봇에서 Q-RAG까지
다이퀘스트는 이후 20년간 한국어 자연어처리(NLP) 기술을 고도화하며
공공기관, 금융권, 통신사, 유통사 등 다양한 산업에 대화형 AI를 확산시켜왔습니다.
이 기술적 기반은
고객 문의를 자동으로 응대하는 AI 상담 챗봇,
문서를 탐색해 정확한 정보를 찾아주는 지식형 어시스턴트,
데이터를 기반으로 문맥에 맞는 답변을 생성하는 생성형 검색(Q-RAG)
으로 발전했습니다.
특히 Q-RAG는 LLM의 한계를 보완하는
지식기반 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 구조를 통해
기업 내 방대한 문서 속에서 ‘정확하고 신뢰할 수 있는 답변’을 제공합니다.
“2003년의 ‘샤피’가 사람과 대화했다면, 2025년의 다이퀘스트 AI는 지식과 대화합니다.”
2003년, 국내 최초의 대화형 쇼핑도우미 ‘샤피(Shoppy)’.
그 기술을 가능하게 한 것은 다이퀘스트의 자연어 처리 엔진이었습니다.
그리고 지금, 다이퀘스트는 Q-RAG, AI-CX, AI 에이전트 기술을 통해
다시 한번 대화형 AI의 새로운 기준을 만들어가고 있습니다.
