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고객 응대부터 허위 리뷰 감별까지…유통가 AI 어디까지 왔나

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Sunday, October 13, 2024, 09:10:12

단순 알고리즘 넘어 ‘초개인화’ 이끄는 생성형 AI의 등장
그룹 차원 전략 수립..마케팅·광고·리뷰 등 활용처 다양

 

인더뉴스 장승윤 기자ㅣ기업의 지속 가능한 성장을 책임질 핵심 동력으로 인공지능(AI)이 강력하게 부상했습니다. 최근 등장한 생성형 AI는 사업 비용 절감과 생산성 향상에 직접적인 도움을 주고 있습니다. 기업들은 효율성을 극대화하고 예측 불가능한 상황에 빠르게 대응할 수 있는 도구로 AI 기술을 적극 활용하고 있습니다.

 

13일 IT 시장분석기관 한국IDC에 따르면 올해 국내 AI 시장 규모는 약 2조6123억원으로 지난해보다 17.2% 성장할 것으로 예상됩니다. AI 기술은 다양한 산업 분야에 걸쳐 빠르게 확산되고 있으며 특히 AI를 활용한 분석 및 자동화는 향후 디지털 비즈니스 전략의 핵심으로 자리 잡고 있습니다.

 

롯데는 그룹 차원에서 인공지능 전환(AX)에 속도를 내고 있습니다. 롯데쇼핑은 롯데 유통군HQ에 AI 조직을 구성해 유통군 계열사의 전사적인 AI 과제를 선정·관리해 시너지를 강화하고 있습니다. 지난 3월에는 유통에 특화된 AI 기술을 다방면에 적용하기 위한 AI 추진 협의체 '라일락'을 상표 출원했습니다.

 

지난 9월 롯데그룹 전반에 도입된 생성형 AI 기반 마케팅 시스템 '에임스'는 롯데 유통군 11개 계열사 마케팅 업무 효율성을 높였다는 평가입니다. 에임스를 활용해 디지털 콘텐츠 제작과 고객 반응 분석에 소요되는 작업 시간을 기존보다 약 83% 줄였습니다. 110여개 DA 배너 제작 기간도 일주일에서 2일로 단축했습니다.

 

AI 신규 사업도 다양하게 추진하고 있습니다. 롯데쇼핑은 영국 리테일테크 기업 오카도와 손잡고 인공지능을 통한 수요예측과 재고 관리, 효율적인 배송배차 서비스를 가능하게 할 첨단 자동화 물류센터(CFC)를 건설하고 있습니다. 리테일 미디어 네트워크(RMN)에도 AI 기반 개인 맞춤형 마케팅 서비스를 제공합니다.

 

롯데백화점은 올해 7월 업무 매뉴얼에 대화형 AI 챗봇을 도입했습니다. 100개가 넘는 사내 업무 매뉴얼을 5개로 유형화한 후 롯데그룹 AI 플랫폼 ‘아이멤버’를 기반으로 챗봇을 운영합니다. 업무 매뉴얼 AI 챗봇을 이용해 원하는 정보를 찾는 시간이 1건당 수분에서 수초대로 90% 이상 줄었습니다.

 

 

신세계 이커머스 계열사 G마켓은 지난해 AI 초개인화 기술을 탑재한 모바일 앱 서비스를 선보였습니다. 개별 고객의 최근 행동 패턴으로 바탕으로 모바일 홈이 구성되기 때문에 노출되는 화면이 개인별로 다릅니다. 서비스 적용 후 홈 화면에서 고객당 클릭 횟수가 이전 대비 40% 이상 늘었고 클릭한 상품 수도 2배 이상 증가했습니다.

 

SSG닷컴은 올해 4월 국내 이커머스 최초로 GPT 모델을 활용한 리뷰 요약 기능을 도입해 식품 상품군에 우선 적용했습니다. 6월에는 자체 개발한 멀티모달 AI 모델을 자사 딥러닝 기반 이미지 상품 검색 서비스 '쓱렌즈'에 적용, 텍스트 입력을 추가해 고객 맞춤 검색 결과를 제공하고 있습니다.

 

IT서비스 계열사인 신세계아이앤씨의 AI 기반 셀프계산대(SCO) 전용 솔루션 '스파로스 스캔케어'는 대용량 영상 데이터를 실시간으로 분석하는 AI 비전 기술입니다. 실제 매장에서 수집한 100만건 이상 데이터를 활용해 분석의 정확도를 향상시켰고 타사 서비스 대비 분석 속도도 5배 이상 높였습니다.

 

신세계백화점은 2017년 업계 최초로 고객 쇼핑 패턴을 분석하는 인공지능 시스템 'S마인드'를 도입했습니다. 매장에 자주 방문하는 고객 500만명을 대상으로 최근 구매 기록은 물론, 장르별 구매주기, 선호 구매금액, 요일별 구매 패턴 등 다양한 변수를 고려해 방대한 빅데이터를 만들어내고 있습니다.

 

국내 백화점 중에는 현대백화점이 AI 활용도가 가장 높습니다. 지난해 3월 광고 카피, 판촉행사 소개문 등 마케팅 문구 제작에 특화된 초대규모 AI 카피라이팅 시스템 '루이스'를 정식 도입했습니다. 루이스는 사람처럼 문장과 문맥을 이해할 수 있어 감성적이고 창의적인 작문이 가능하다는 설명입니다.

 

 

루이스와 대화하듯 디자인된 웹사이트에 행사 참여 브랜드와 테마, 시즌 등 핵심 키워드를 입력하면 10초 안에 제목과 본문으로 조합된 카피들이 추출됩니다. 회사에 따르면 통상 2주가량 걸리던 카피라이팅 업무시간이 평균 3~4시간 내로 줄어 카피라이팅 관련 업무시간을 크게 단축하는 게 기여하고 있습니다.

 

이외에도 올해 6월 자체 개발한 AI 고객 행동 분석 프로고램 RTS를 정식 도입했습니다. RTS는 AI와 실시간 행동을 추적‧분석하는 트랙킹 기술을 활용해 점포 방문객의 소비 품목, 이동 동선에 맞춘 쇼핑 정보를 앱으로 전송합니다. 최근에는 고객 의견 분석 및 대응 방법을 알려주는 생성형 AI 시스템 ‘인사이트 랩스’를 자체 개발해 운영하고 있습니다.

 

배달 앱에서도 AI 활용 사례는 다양합니다. 배달의민족 물류서비스를 전담하는 우아한형제들은 지난해 4월 AI 추천배차를 통해 여러 건의 배달을 최적화하는 '알뜰배달'을 선보였습니다. 올해 1~4월 배민커넥트에서 주 40시간 이상 운행하는 라이더들의 월 평균소득이 전년 동기 대비 11.3%(약 40만원) 늘었습니다.

 

우아한형제들은 2020년 허위 의심 리뷰 실시간 모니터링 시스템을 도입한 뒤 이듬해 AI 탐지 모델을 적용해 AI가 다양한 허위 리뷰 사례를 학습하도록 했습니다. 그해 12월 리뷰 조작 업체에 대한 AI 탐지 모델을 탑재했고 올해 1월에는 머신러닝을 기반으로 이상 여부를 탐지할 수 있게 모델을 더욱 고도화했습니다.

 

우아한형제들 관계자는 "허위 의심 리뷰 제보 건수는 올 상반기 기준 전년 동기 대비 3분의 1 수준으로 줄었고 2021년 상반기와 비교하면 83% 감소했다"며 "배달의민족에서는 지난해 10월 생성형 AI GPT-4 기술을 활용해 ‘스트레스 받을 때’ 등 고객 맞춤 메뉴를 추천하고 있다"고 말했습니다.

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장승윤 기자 weightman@inthenews.co.kr

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[격변의 반도체시장]②시장 구도 변화는 어디에서 오는가?

[격변의 반도체시장]②시장 구도 변화는 어디에서 오는가?

2024.10.30 13:00:00

인더뉴스 이종현·김홍식 기자ㅣ'메모리 반도체 VS 비(Non)메모리 반도체'에서 ‘AI 반도체 VS 비AI 반도체’ 시대로. 격변하는 최근 반도체 시장 변화를 두고 전하는 전문가들의 진단입니다. 어디서부터 이런 변화가 시작됐을까요? 왜 엔비디아·TSMC·SK하이닉스는 사장 최고 실적을, 인텔·ASML·삼성전자는 최악의 실적을 보이는 걸까요? 표준화와 미세공정 →맞춤형과 패키징 시대로 변혁 2000년대 초반에 등장한 12인치(300㎜) 웨이퍼는 약 25년이 된 현재에도 주력 제품입니다. 1980년대 본격 개화한 8인치(200㎜) 웨이퍼가 20년가량 주력이었던 점을 감안하면 12인치 이상의 차세대 제품이 등장할 시기이기지만 현재 논의조차 이뤄지지 않고 있습니다. 웨이퍼의 크기는 단위 면적당 생산량을 결정합니다. 동일한 리소그래피(lithography, 미세공정 기술) 적용을 기준으로 웨이퍼의 크기가 클수록 단위 면적당 생산량은 당연히 늘어나게 됩니다. 업체별 생산량과 수율에 결정적인 역할을 하는 것이 반도체 회로설계의 패턴형성을 위한 미세회로 공정 기술, 리소그래피입니다. 여기에 가장 특화된 기업이 인텔이었습니다. 인텔은 세계 최고 수준의 반도체 설계와 리소그래피 기술로 시장을 장악했다고 해도 과언이 아닙니다. 2000년대 초 0.12㎛(마이크론, 10⁻⁶m )의 미세회로 공정으로 12인치 웨어퍼 시대를 열었습니다. 현재는 나노(10⁻⁹m)의 시대이지만 12인치 웨이퍼는 그대로 유지되고 있습니다. 웨이퍼의 세대교체를 위해서는 전공정 장비의 전면 교체가 필수입니다. 대규모 투자를 필요로 하는데 반도체 업계는 이를 감당할 상황이 아닙니다. 더 미세한 공정 기술을 도입해 칩의 생산량과 수율을 높이는 게 반도체 업체 기술력을 좌우했던 시기입니다. 웨이퍼 크기의 변화 없이 현재의 미세공정 기술만으로는 고속의 대용량을 요구하는 AI 반도체 시장에 대응하기 어렵다는 것이 전문가들의 진단입니다. 세계 최대 미세공정 장비 업체인 ASML의 실적 악화가 이를 대변합니다. 또 다른 하나는 표준화에 대한 논란입니다. 50년을 지탱해 온 인텔 아키텍처는 메모리 반도체의 스펙까지 결정했습니다. CPU와 메모리 반도체, 주변기기 간의 신호를 각 처리 장치로 전송하는 경로인 데이터 입출력(I/O) 버스(BUS) 규격을 인텔 주도로 결정했습니다. CPU의 스펙이 결정되면 메모리반도체가 그 뒤를 이어 표준화가 이뤄졌습니다. 현재 표준화 메모리반도체인 DDR SD램 역시 인텔 아키텍처 기반 하에 2000년대 초반부터 주력으로 부상했습니다. 이러한 표준화에 기반한 반도체 시장이 AI 시대 도래와 함께 급격한 변화를 맞게 됩니다. 수요 시장에서 변화가 가장 큰 요인입니다. PC·서버·모바일 등 반도체 3대 수요처는 여전하지만 상당한 변화가 시작됐습니다. 모바일에서 설계 전문업체인 영국 ARM의 'Strong ARM'의 강세와 애플의 등장은 반도체 시장의 1차 지각변동이었습니다. AI가 불러온 대변화…DC와 클라우드 시대 본격적인 반도체 대변혁은 AI(인공지능) 등장에 따른 데이터센터(DC)와 클라우드 시장입니다. 이 시장에 엔비디아와 HBM(고대역메모리)이 주력으로 급부상합니다. 대용량, 고속의 데이터 처리를 요구하는 AI는 표준화를 요구하지 않습니다. 오히려 자신만의 특화된 구조와 설계에 맞는 '맞춤형'을 요구합니다. AI를 주도하는 빅테크 업체들은 자신만의 특화된 데이터센터 구축을 원합니다. 경쟁사에 자신들의 표준 기술을 따르라고 요구하지 않습니다. 자사만의 고유한 DC를 구축하고 플랫폼은 오픈형을 추구합니다. 최근의 주력 메모리반도체인 HBM도 마찬가지입니다. HBM을 구성하는 메모리반도체는 DDR SD램과 같은 범용 제품이 아닙니다. 엔비디아가 요구하는 스펙을 충족하는 메모리반도체이지, 전 세계 모든 메모리반도체 업체들이 표준에 맞춰 생산하는 제품이 아닙니다. 엔비디아는 세계표준을 제시하지 않습니다. 엔비디아 제품을 사용하는 빅테크, AI 업체 역시 마찬가지입니다. 자신이 원하는 성능만 나오게 해달라 합니다. TSMC, SK하이닉스는 그 요구를 가장 잘 충족시키는 파트너로 부상하고 이들이 현재의 시장을 주도하고 있습니다. AI의 등장은 메모리반도체 용량 확대 방법에도 근본적인 변화를 불러왔습니다. 고속의 대용량 메모리는 반도체 업체의 영원한 과제입니다. 이를 미세회로 공정과 웨이퍼 자체의 적층 기술로 극복해 왔습니다. AI의 등장은 웨이퍼 단위의 기술만으로 엄청난 양의 데이터 처리에 대응하는 데 한계에 도달함을 알렸습니다. 대안으로 등장하는 것이 반도체 후공정 기술인 패키징입니다. 패키징은 단순화하면 웨이퍼에서 생산된 반도체 소자의 집합체인 모듈의 연결 기술입니다. 패키징은 전공정에 비해 기술적으로 크게 어렵지 않다는 평가를 받아 왔으나 HBM은 이런 통념을 깨고 있습니다. HBM은 자동차와 비교하면 두 개의 엔진을 다는 것입니다. 자동차의 성능 향상에는 엔진의 출력 향상과 배기량 확대가 중요 요소입니다. 메모리업체들은 그동안 한 개의 반도체 모듈로, 즉 한 개의 엔진으로 이를 극복해왔는데 HBM은 두 개 이상의 엔진을 달게 되는 것입니다. 패키징이 반도체 시장에서 핵심으로 떠오르고 있는 이유입니다. 이강욱 SK하이닉스 패키징 개발 담당 부사장은 지난 24일 반도체대전(SEDEX 2024)에서 "HBM 비즈니스의 전환점은 패키징이고 반도체 후공정 패키징이 혁신의 최전선"이라며 "여러 가지 새로운 쌓는(stack) 기술을 개발하고 있다"고 밝힌 바 있습니다. 그는 또 "기존에는 반도체가 디자인, 팹 소자, 패키징 등 기술의 덧셈이었다면 지금은 곱셈으로 바뀌었다"며 "패키징 기술이 없으면 비즈니스 기회를 얻을 수 없다"고 말했습니다. 그렇다면 SK하이닉스는 어떻게 맞춤형과 패키징 시대를 대비하고 HBM 시장을 주도하게 됐을까요? [격변의 반도체시장]① 절대 호황도 절대 불황도 없다


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