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빠르지만 더 빨리!…네이버 스마트스토어, ‘판매 후 정산’ 속도 더 높인다

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Tuesday, September 14, 2021, 11:09:32

집화완료 다음 날 빠른 정산 도입 예정..“주문 후 약 3.3일이면 정산​ 완료”

 

인더뉴스 문정태 기자ㅣ글로벌에서 가장 빠른 정산을 자랑하는 네이버 스마트스토어가 '집화 완료 다음날'로 정산 기준을 더 앞당깁니다.

 

이달 내 스마트스토어 판매자들이 빠른정산으로 지급받은 누적 정산대금이 5조원에 달할 것으로 예상되는 가운데, '자금회전'이 중요한 스마트스토어 판매자들의 사업 안정성과 만족도 또한 더 커질 것이란 기대입니다.

 

네이버파이낸셜은 빠른정산 기준 시점을 ‘배송완료 다음날’에서 오는 12월부터는 ‘집화완료 다음 날’로 더 앞당길 예정이라고 14일 밝혔습니다.

 

현재도 주문 후 약 4.4일 만에 정산하는데, 이를 3.3일로 더욱 단축했으며, 구매확정 다음날 정산하는 일반정산도 평균 약 9.4일로 업계에서 가장 빠른 수준이라는 설명입니다

 

​​빠른정산 서비스는 네이버가 스마트스토어 판매자에게 제공하는 다양한 친 판매자 정책 가운데 특히 만족도가 높은 서비스로 손꼽히는데요. ​네이버파이낸셜은 지난해 11월 서비스를 시작한 이후 지난 3월 빠른정산 누적 지급액 1조 원, 6월에는 3조 원을 달성한 데 이어 오는 9월에는 약 5조 원에 달할 정도로 빠르게 확대되고 있습니다.

 

‘집화완료’는 상품이 판매자로부터 택배회사로 인수되어 배송이 시작될 준비가 완료된 상태로, 사실상 배송 시작 단계를 의미합니다. 매출 채권을 담보로 판매자가 일별로 이자비용을 부담해야 하는 선정산 금융상품이 아닌데도 ‘집화완료’를 기준으로 하여 무료로 정산해 주는 서비스는 글로벌에서도 네이버 스마트스토어가 최초입니다.

 

빠른정산 제공 대상 판매자 기준도 완화되며, 더 많은 영세 SME들이 실질적인 혜택을 받을 것으로 전망됩니다. 네이버파이낸셜은 ‘집화완료 다음날’ 기준 도입과 함께 3개월 연속 ‘월 거래액 1백 만 원’에서 ‘월 거래 건수 20건’으로 기준을 변경해 더 많은 중소 판매자들이 이용할 수 있도록 범위를 넓힐 예정입니다.

 

또 기존에는 판매자 개인의 연체기록이 있으면 빠른정산 서비스를 받을 수가 없었는데, 오는 12월부터는 빠른정산 신청 시​ 과거 연체기록과는 상관없이 스마트스토어에 꾸준히 거래 기록이 있으면 신청할 수 있도록 할 계획입니다.

 

회사 측은 “빅데이터를 기반으로 부정거래나 이상거래를 탐지하는 위험탐지시스템(FDS)이 지속적으로 고도화되고 있다”며 “매출채권 등의 담보 없이, 판매자에 대한 연체유무에 상관없이 집화완료 후 정산할 수 있는 시스템을 구축하고 있다”고 설명했습니다.

 

네이버파이낸셜은 빠른 정산 시작 후 올해 1월 정산 시점을 배송완료 이틀 후에서 다음 날로 줄였고, 4월에는 ​적용 규모를 정산 대금의 90%에서 100%로 확대하는 등 FDS 고도화를 통해 서비스를 지속적으로 개선하고 있습니다.

 

한성숙 네이버 대표는 “네이버는 ‘프로젝트 꽃’을 필두로 판매자들이 스마트스토어에서 도전하고, 성장하기 위한 기술적·정책적 지원을 아끼지 않고 있다”며 “네이버의 자회사인 네이버파이낸셜은 데이터와 기술 및 금융회사들과의 협력을 기반으로 판매자들을 위한 데이터 금융 시장을 개척해 나가는 데 집중할 예정”이라고 말했습니다.

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문정태 기자 hopem1@inthenews.co.kr

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SKT, ‘한국어 특화’ A.X 4.0 오픈소스 공개… “최고 수준 한국어 처리”

SKT, ‘한국어 특화’ A.X 4.0 오픈소스 공개… “최고 수준 한국어 처리”

2025.07.03 11:37:16

인더뉴스 이종현 기자ㅣSK텔레콤[017670]은 한국어 특화 LLM인 A.X(에이닷 엑스) 4.0을 오픈소스로 공개했다고 3일 밝혔습니다. SKT는 이날 오전 글로벌 오픈소스 커뮤니티 허깅페이스(Hugging Face)를 통해 A.X 4.0의 표준 모델과 경량 모델 2종을 공개했습니다. 이번에 공개한 A.X 4.0은 현존 대규모 언어 모델(LLM) 중에서도 최상급의 한국어 처리 효율성은 물론 데이터 보안을 고려한 설계, 그리고 로컬 환경에서의 운영 가능성 등이 강점이라고 SKT는 설명했습니다. 오픈소스 모델인 Qwen2.5에 방대한 한국어 데이터를 추가로 학습시켜 국내 비즈니스 환경에 맞는 성능을 발휘합니다. SKT는 A.X 4.0의 토크나이저를 자체 설계·적용해 높은 수준의 한국어 처리 역량을 구현했습니다. 자체 테스트 결과 같은 한국어 문장을 입력했을 때 GPT-4o보다 A.X 4.0이 약 33%가량 높은 토큰 효율을 기록하며 다른 LLM 대비 높은 정보 처리용량에 비용 절감까지 가능합니다. 토크나이저(Tokenizer)는 문장의 구조를 분석해 토큰으로 분할하는 작업 도구를 의미합니다. A.X 4.0은 대표적인 한국어 능력 평가 벤치마크인 KMMLU2)에서 78.3점을 기록하여 GPT-4o(72.5점)보다 우수한 성능을 보였으며 한국어 및 한국 문화 벤치마크인 CLIcK에서도 83.5점을 획득해 GPT-4o(80.2점)보다 더 높은 한국 문화 이해도를 보였습니다. SKT는 A.X 4.0를 기업 내부 서버에 직접 설치해 사용할 수 있는 온프레미스 방식으로 제공해 기업들이 데이터 보안에 대한 걱정을 덜 수 있도록 서비스할 계획입니다. A.X 4.0 개발 과정에서도 대규모 학습(CPT)의 전 과정을 외부와 연동 없이 자체 데이터로 학습해 데이터의 주권도 확보한 바 있습니다. 표준 모델은 720억개(72B), 경량 모델은 70억개(7B)의 매개변수를 갖추고 있어 이용자들이 목적에 맞춰 선택적으로 이용할 수 있도록 했습니다. SKT는 이미 A.X 4.0을 지난 5월 에이닷 통화 요약에 적용 및 활용하고 있으며 추후 자사는 물론 SK그룹 내 다양한 서비스에 적용할 계획입니다. SKT가 이번에 선보인 모델로 기업들은 파생형 모델을 개발할 수 있고 연구 분야에서도 활용할 수 있습니다. SKT는 이번 A.X 4.0 지식형 모델의 오픈소스 공개와 동시에 추론형 모델의 발표도 앞두고 있습니다. SKT는 이달 중으로 수학 문제 해결과 코드 개발 능력이 강화된 추론형 모델을 공개하고 이미지와 텍스트를 동시에 이해하고 처리할 수 있는 수준까지 모델을 업데이트할 계획입니다. 또한, 소버린 AI 관점에서 A.X 3.0에 적용한 프롬 스크래치(모델의 맨 처음 단계부터 모두 직접 구축) 방식도 병행하여 개발을 진행하고 있으며 후속 모델도 순차적으로 공개할 예정입니다. 김지원 SKT AI Model Lab장은 "SK텔레콤의 다양한 서비스를 고도화하고 기업 시장에서 한국어 특화 LLM으로 국내 비즈니스 환경에 최적화된 모델이 될 수 있도록 지속적인 기술 개발을 추진할 계획"이라고 말했습니다.


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