구글·마이크로소프트, 리테일러를 위한 생성형 AI 도구 출시
구글은 가상 어시스턴트와 카탈로그 검색 등 5종, 마이크로소프트는 코파일럿 템플릿 서비스 제공
생성형 AI, 고객 경험 개선 및 운영 효율성 향상 기대되나 환각으로 인한 잘못된 정보 유통 등 부작용 우려

[해외DS]는 해외 유수의 데이터 사이언스 전문지들에서 전하는 업계 전문가들의 의견을 담았습니다. 저희 데이터 사이언스 경영 연구소 (GIAI R&D Korea)에서 콘텐츠 제휴가 진행 중입니다.

미국 뉴욕에서 진행된(현지시각 14일부터 16일까지) 유통산업박람회 NRF 2024 콘퍼런스에서 생성형 AI가 큰 주목을 받았다. 가상 비서, 리테일 운영 및 분석을 위한 최첨단 도구가 대거 등장했기 때문이다.

유통 분야에선 생성형 AI 도구에 대한 수요가 꾸준히 증가하고 있었다. 구글 클라우드의 조사에 따르면 리테일 의사결정권자의 약 81%가 생성형 AI 도입이 시급하다고 답했으며, 72%는 2024년에 이 기술을 구현할 것이라고 답했다. 응답자의 약 78%는 이 기술이 올해 업계에 영향을 미칠 것이라고 답했으며, 95%는 고객 경험에 영향을 미칠 것으로 생각했다.

"소매업은 가장 풍부한 소비자 데이터를 보유하고 있을 뿐만 아니라 GPT의 대화형 인터페이스 특성과 매우 잘 어울리는 '검색'이라는 표준 인터페이스를 갖추고 있으므로 생성형 AI에 적합한 카테고리다"고 CommerceIQ의 총괄 매니저 겸 제품 부사장인 히만슈 자인(Himanshu Jain)은 말했다.

NRF 콘퍼런스를 앞두고 구글과 마이크로소프트는 이미 새로운 생성형 AI 제품의 출시를 발표했다.

구글, 고객 맞춤형 쇼핑 경험 제공

구글은 리테일러를 위한 5가지 생성형 AI 도구를 출시했다. AI 기반 가상 어시스턴트를 시작으로 구글은 리테일러에게 이러한 어시스턴트의 맞춤형 버전을 웹사이트와 모바일 앱에 통합할 수 있는 기회를 제공한다. 가상 어시스턴트는 색상 선택, 예산 제약, 액세서리 요구 사항 및 매장 유형과 같은 고객 선호도에 맞게 조정될 수 있다. 예를 들어 가상 어시스턴트는 고객이 하이킹 여행을 준비하는 데 도움을 줄 수 있다. 고객은 합리적인 가격에 적합한 하이킹 장비가 무엇인지 물어보면, AI가 하이킹 부츠, 비바람에 강한 의류, 배낭, 나침반, 수분 팩을 추천하는 방식이다.

다음은 유통 업체가 카탈로그 검색과 사용자 검색 패턴을 맞춤화할 수 있는 도구인 버텍스 AI 검색(Vertex AI Search)다. 이러한 맞춤 설정은 보다 관련성 높은 검색 결과로 이어져 잠재적으로 판매 전환율을 높이는 기능을 수행한다. 아울러 고객 서비스 솔루션도 있다. 이 솔루션은 기존 고객 관계 관리(CRM) 시스템과 생성형 AI를 통합하여 개인화된 제품 추천, 약속 예약, 주문 상태 확인을 가능하게 한다. 또한 고객과의 대화 내용을 요약하고 내부 데이터를 기반으로 응답을 생성하는 등 고객 응대 지원 기능도 제공된다.

한편 검색 엔진 최적화(SEO)에 맞게 조정된 제품 설명 및 메타데이터 생성을 자동화하기 위해 생성형 AI를 사용하는 카탈로그 강화 도구도 있다. 기존의 최적화 과정과는 달리, 생성형 AI는 이 과정을 간소화하고 대규모로 구동할 수 있는 장점이 있다. 마지막으로, 분산형 클라우드 엣지는 오프라인 매장을 위한 하드웨어 및 소프트웨어 솔루션이다. 이를 통해 인터넷 접속이 거의 또는 전혀 불가능한 곳에서도 AI 애플리케이션에 접근할 수 있다.

빅토리아 시크릿은 구글의 유통 생성형 AI 솔루션의 얼리 어답터다. 이 회사는 가상 어시스턴트와 검색 기능을 사용할 예정이며 공급망 관리, 개인화된 직원 온보딩 및 교육 프로그램과 같은 영역에 생성형 AI를 도입하는 방안도 고려하고 있다.

MS, 리테일 업계의 디지털 전환 가속화

마이크로소프트(MS)도 리테일러를 위한 포괄적인 생성형 AI 애플리케이션 제품군을 발표했다. 이 제품군의 핵심은 애저 오픈AI(Azure OpenAI) 서비스의 새로운 코파일럿 템플릿 서비스다. 이를 통해 소매업체는 가상 어시스턴트와 매장 운영을 위한 자체 맞춤형 시스템을 구축할 수 있다. 예를 들어 고객이 뒷마당에서 텃밭을 가꾸려고 계획하고 있다고 가정해 보자. 이 고객은 관련 웹사이트를 방문하여 "처음으로 텃밭을 시작하려고 하는데 무엇을 심고 어떻게 관리해야 하는지 조언이 필요하다"라고 인터페이스를 통해 입력할 수 있다. 코파일럿은 유통 업체의 상품 데이터베이스와 통합하고 고객에 대한 관련 정보를 바탕으로 답을 제공하게 된다. 또한 함께 판매하면 좋은 품목을 표시하여 크로스 판매(Cross-Sell)를 늘리면서 고객 만족도를 강화해 주는 역할도 수행한다.

MS는 매장 운영에 도움이 되는 또 다른 코파일럿을 보유하고 있다. 매장 직원들은 이 기능을 사용하여 트렌드, 제품 카탈로그, 매장 절차 및 인사 정책에 대한 세부 정보와 인사이트를 얻을 수 있고, 음성 지원 기능으로 작업 생성 및 할당도 가능하다. 게다가 매장 관리자는 직원과 고객이 자주 묻는 질문을 파악할 수 있어서 FAQ를 기반으로 교육, 절차 또는 지침 업데이트와 같은 의미 있는 조처를 할 수 있다.

조직이 데이터의 잠재력을 실현하고 AI 시대의 기반을 마련하는 데 필요한 모든 데이터 및 분석 도구를 통합하는 엔드투엔드 통합 분석 플랫폼인 MS 패브릭(Microsoft Fabric)의 새로운 유통 데이터 솔루션도 출시됐다. MS 패브릭은 데이터 솔루션을 계획, 아키텍처 및 설계할 수 있는 데이터 모델을 제공하며, 이 모델은 데이터 거버넌스, 보고, 비즈니스 인텔리전스 및 고급 분석에 사용할 수 있다. 데이터 커넥터도 제공되는데, 이 커넥터는 전자 상거래 데이터를 사이트코어 오더클라우드(Sitecore OrderCloud)에서 MS 패브릭으로 실시간으로 가져오는 기능이 포함됐다. 그 결과 매장 방문부터 주문 처리까지 모든 접점에서 고객 만족도와 비즈니스 운영을 선제적으로 개선할 수 있게 된다.

마지막으로 브랜드가 성공적인 마케팅 캠페인과 소매 미디어 광고 캠페인을 제공할 수 있도록 지원하는 코파일럿 기능을 다이내믹 365 고객 인사이트(Dynamics 365 Customer Insights)에 도입했다. 이 새로운 기능은 마케팅팀이 원하는 결과를 직접 입력하거나 기존 크리에이티브 요약을 업로드하여 프로젝트를 시작할 수 있는 AI 우선 환경을 제공한다. 그러면 코파일럿이 중앙 집중식 프로젝트 보드를 생성하여 응답하므로 마케터는 한 곳에서 캠페인 워크플로를 관리 및 업데이트하고 쉽게 변경할 수 있는 AI 추천 콘텐츠를 얻을 수 있어 사일로화된 애플리케이션은 더 이상 필요하지 않아 그만큼 시간을 절약할 수 있게 된다. 또한 브랜드에 맞는 이미지를 제작하고 개인화된 콘텐츠를 강화하여 더 큰 영향력을 발휘할 수 있으며, 이 모든 기능을 다이내믹스 365 고객 인사이트 내에서 사용할 수 있다. 서체 기능은 중앙 라이브러리에서 추출한 테마, 글꼴, 제품 이미지 등 조직의 브랜드에 맞게 콘텐츠를 조정하는 데 도움을 준다.

생성형 AI의 환각 문제로 부작용 우려

생성형 AI의 도입으로 상승 작용만 기대되는 것은 아니다. 대규모언어모델(LLM)은 환각에 취약하기 때문에 허위 또는 오해의 소지가 있는 콘텐츠를 생성할 수 있다. 그 주된 이유는 관련 학습 데이터가 부족하거나 부정확할 수 있기 때문인데, 결과적으로 LLM의 환각이 나쁜 고객 경험과 브랜드 손상으로 이어질 가능성을 배제할 수 없다.

LLM을 깨끗한 데이터 세트에 기반을 두는 것이 이 문제를 완화하는 방법이다. 하지만 이는 결코 쉬운 일이 아니며, 특히 전문 지식이 부족한 소규모 리테일러의 경우 더욱 그렇다. 이를 위해 AI가 생성한 콘텐츠를 사람이 평가하는 것이 중요한데, 실제로 구글은 이 평가 과정을 생성형 AI 리테일 도구에 통합하고 있다. LLM의 고질적인 환각 문제는 유통 분야에 특정된 도전 과제가 아니므로 언어 모델 자체에 기술 혁신이 있을 때까지는 뾰족한 수가 없을 것으로 사료된다.

영어 원문 기사는 AI 비즈니스에 게재되었습니다.