서울--(뉴스와이어)--자연어를 이해하는 실용 AI 기술 기업 무하유(대표 신동호)가 인공지능(AI) 면접 평가 서비스 ‘몬스터’를 출시했다고 28일 밝혔다.

94%의 정확도로 면접 영상/음성을 텍스트로 변환하고, 실시간으로 답변 내용을 분석해 꼬리물기 질문도 가능한 AI 면접 솔루션은 무하유의 몬스터가 국내 유일하다.

AI 논문 표절 검출 서비스 ‘카피킬러’의 개발사인 무하유는 클라우드형 대용량 전자문서 분석으로 1분 이내에 65억 건의 데이터를 기반으로 표절 검사를 진행한다. 2011년부터 쌓아온 자연어 처리(NLP) 기술력과 노하우를 바탕으로 HR 사업을 시작, AI 자기소개서 분석 솔루션 ‘프리즘’을 개발했다.

프리즘은 표절이나 오기재 등의 잘못을 캐치하는 것은 물론, 주목할 만한 응시자의 역량, 직무 경험, 성과 구절을 하이라이트 표시하고 등급을 산정하는 자기소개서 분석 서비스다. 자기소개서 평가부터 AI 모의 면접까지 모두 제공하는 AI 취업 준비 솔루션 ‘CK PASS’에 이어, 자기소개서의 내용을 평가하는 프리즘의 기술과 노하우를 비대면 면접에 특화해 적용한 것이 이번에 출시한 대화형 AI 면접 서비스 몬스터다.

그간 잠재적인 역량, 행동 지표를 파악하는 점이 중요하다는 취지에서 AI 면접 개발이 이뤄져 AI 면접은 상대적으로 획일적인 테스트를 진행하는 역량 검사 툴이거나 면접 때의 시선 처리, 발성 등 감성적 행동 평가에 치우친 경우가 존재했다. 반면 몬스터는 실제 면접 내용을 평가하는 면접 특화 영상·음성 분석 솔루션이다.

몬스터는 50만 개 이상의 면접 질문으로 사전 학습된 AI를 이용해 실제 인사 담당자가 할 법한 질문을 만든다. 자기소개서에서 문제 해결력, 소통, 근무 경험 등 지원자의 역량이 포함된 유의미한 구절을 추출하고, 맞춤 면접 질문을 자동으로 생성한다. 자기소개서의 내용이 사실이 아니었다면 답변하는 과정에서 진위를 판단할 수 있으며, 대리 시험과 같은 부정행위도 차단할 수 있다.

면접 답변에서 실시간으로 파악한 내용을 기반으로 꼬리물기 질문을 하는 것도 할 수 있다. 이는 채용 면접에 맞춰 고도화한 STT (Speech-to-Text) 기술을 활용했기 때문에 몬스터의 STT는 94% 수준으로 정확하다. 실제 면접 답변 데이터와 직무별로 구축된 사전을 활용한 데이터 튜닝 및 딥러닝 기술을 거쳐 음성 인식 후처리 장치 및 방법에 대한 특허 기술로 정확도를 높였다. 단순 키워드 매칭 방식이 아닌 문맥을 분석하는 AI이기 때문에 사람이 진행하는 것처럼 매끄럽게 질문할 수 있다.

블라인드 위반 요소(편견 유발 요소)를 검출해 마스킹 처리한 답변 스크립트를 제공하므로 면접 후 면접관이 직접 내용을 보고 판단하는 것도 할 수 있다. 실제 면접에서 평가 기준으로 활용되는 유창성, 전문성, 구체성과 관련된 상세 평가 항목도 제공한다. 인사 담당자의 객관적인 평가 수단으로 활용되거나 1차 면접을 대체할 것으로 기대된다.

무하유는 채용은 물론, 모든 비대면 면접이 필요한 곳에 몬스터를 제공할 방침이다. 면접을 준비 중인 지원자가 연습하기 위한 방법으로도 사용할 수 있다. 무하유는 2022학년도 대입 수시 전형에서 4974명의 수험생을 대상으로 비대면 면접 연습 기능을 제공했다. 영상을 다시 보며 행동과 답변을 교정할 수 있고, 실전 면접과 같이 대비할 수 있다는 점 등 대상자의 87%가 비대면 면접 연습이 도움이 됐다고 답변하며 높은 호응을 확인했다.

신동호 무하유 대표는 “무하유는 본인의 역량을 논리적으로 글로 쓰고 말로 풀어내는 능력 자체를 높이 평가해 왔다”며 “무하유는 표절이나 오기재 등 잘못을 잡아내는 것은 물론, 직무에 맞는 맞춤 인재를 찾는 AI 기술을 개발했다”고 말했다. 이어 “자기소개서(서류 단계)에서는 프리즘, 면접에서는 몬스터를 통해 각 니즈에 맞는 맞춤 인재를 선별할 수 있을 것”이라고 덧붙였다.

무하유 개요

무하유는 자연어 분석 AI 기술 전문 기업으로 인공지능 채용 서류 분석 서비스인 카피킬러HR과 표절 검사 시장 점유율 1위의 표절 검사 서비스인 카피킬러를 개발 및 공급하고 있다. 무하유는 무한히 쌓이는 데이터 때문에 발생하는 사람의 물리적인 한계를 AI기술을 통해 극복하고자 한다. 기존의 필요한 정보만을 추출하는 기술을 넘어 데이터 속에 숨겨진 의미와 인사이트를 AI 기술로 분석한다. 데이터를 다루는 고객이 겪고 있는 문제를 해결하고 글을 쓰는 데 필요한 도구, 잘 읽을 수 있는 서비스를 제공한다.