인포테크 리서치 그룹이 최근 ‘도·소매 산업을 위한 생성AI 활용 사례 라이브러리’라는 사례집을 발표했다.

기업 내부 이해관계자를 위한 가치를 창출할 뿐만 아니라 고객에게 탁월한 경험을 제공하는 강력한 AI 솔루션을 신속하게 구현해야 한다는 압박을 받고 있는 도·소매 분야에서도 생성AI 기술은 점점 더 중요해지고 있다. 이 사례집은 조직을 진정으로 변화시킬 수 있는 가치 중심의 생성AI 사용 사례들을 담고 있다.

인포테크는 AI가 기업 내에서 가장 효과적인 애플리케이션을 찾아낸다는 점을 강조한다. 단순한 구현을 넘어 AI 거버넌스는 IT 리더들이 책임을 져야 하는 어려움을 제시한다.

이 사례집은 조직 내 특정 기능을 위해 활용되는 기술이나 기술 조합을 나타내는 생성AI 사용 사례를 제공한다. 소매 업체들은 AI 구축 아이디어 단계에서 이러한 생성AI 사용 사례를 활용하여 구조화된 실행 단계를 설정할 수 있다.

인포테크는 AI가 다음과 같은 기능을 통해 도·소매의 다양한 영역을 최적화하고 향상할 수 있다고 설명한다.

① 수요 예측 : 기업들은 AI를 중앙 엔진으로 활용하여 추세를 파악하고 소비자 수요 패턴을 예측할 수 있다.

② 제품 추천 : 대화형 AI 기반 선택 프로세스는 제품 선택을 가속화하고 더 나은 결과를 도출하며 기업이 제품과 고객을 더 잘 이해하는 데 도움을 줄 수 있다.

③ 가상 체험 : AI 기반 가상 체험을 통해 고객이 디지털 방식으로 의류, 액세서리, 화장품을 시험해 볼 수 있는 가상 경험을 만들 수 있다.

④ 사기 탐지 : 대량의 고객 및 거래 데이터를 수집하는 생성AI의 능력을 활용하여 기업 내에서 감지되지 않을 수 있는 사기나 기타 위험의 새로운 패턴을 파악할 수 있다.

⑤ 공급망 최적화 : AI를 활용하면 공급 업체 성과, 운송 경로, 재고 수준에 대한 데이터를 분석하여 공급망 운영을 최적화할 수 있다.

⑥ 레이아웃 최적화 : 생성AI는 다양한 판매 전략을 시뮬레이션해 소매 업체와 도매 업체가 다양한 제품 배치와 디스플레이 기법의 영향을 시각화할 수 있도록 지원한다.

인포테크는 ‘생성AI’로 제품을 브랜딩하는 공급 업체가 급증하고 있지만, 생성AI 기능을 제공한다고 주장할 때 무엇이 ‘생성적’인지 명확히 제시해야 한다고 조언한다. 솔루션은 특정 입력을 기반으로 사전 정의된 출력을 생성하는 것이 아니라, 자체 감독을 통해 입력된 데이터에서 새로운 출력을 유도할 수 있어야 한다고 인포테크는 강조한다.