유엔 무역 개발 회의에 따르면 전세계 온라인 거래시장은 22조 1000억 달러 규모에 달한다. 온라인 소매상의 성장에는 인공지능의 활용도 큰 몫을 했다.

대표적인 예로 ‘추천 상품’ 부문에 인공지능을 도입하여 2017년 한 해에 1779억 달러 수익을 얻은 아마존을 들 수 있다. 아마존은 소비자들을 추가 구매로 유도하는 실력이 경이로울 정도인데 데이터 수집과 어떤 제품들을 같이 묶여야 하는지 정확히 이해하고 있기 때문이다.

”주전자를 샀는가? 토스터도 같이 구매하는 건 어떤가? 슬리퍼를 샀는가? 해변 타올과 여름 모자, 그리고 대형 선크림이 휴가에 어울릴 것 같진 않을까?” 등 아마존의 메인 홈페이지는 당신의 구매내역과 조회내역, 그리고 쇼핑 취향이 비슷한 인구통계 요소에 기반한 추천 목록으로 가득 차 있다.

소셜미디어 플랫폼 핀터레스트(Pinterest) 역시 인공지능을 활용한 제품 추천 기능으로 여러 소매업체들과 협업한 바 있다. 사용자들이 특정 사진을 고르면 핀터레스트가 그와 비슷하거나 관련된 제품을 추천하여 구매로 이어질 수 있게 하는 방식이다. 애플의 시리처럼 가상 도우미들이 음성을 인식하고, 쇼핑 플랫폼의 가짜 리뷰를 가려냄으로써 소비자들의 구매심리와 추천 제품 판매를 더욱 촉진했다.

이와 같이 인공지능 도입이 가져올 수익 증가는 이미 예견돼 있었다. IDC와 세일즈포스가 1000개의 단체에 실시한 설문에서는, 2021년도에는 인공지능이 80만개의 일자리와 1조1000억 달러의 수익을 만들어 낼 것이라는 응답결과가 나왔다. 가트너(Gartner)의 보고에서도 인공지능을 이용한 음성 및 시선 검색이 가능하도록 재설계된 웹사이트들이 30% 의 추가적인 거래 수익을 얻을 것이라고 시사한 바 있다.

인공지능 활용을 고민하는 업체들이 늘면서, 인공지능 가동에 필요한 데이터에 쉽게 접근할 수 있도록 돕는 기술도 활발히 이용되고 있다. 로레알, 코카콜라, 다논, 그리고 펩시코 같은 대형 소매물류업자들과 브랜드들이 먼저 도입하여 사용 중인 OSA HP플랫폼이 그 예다.

OSA HP 플랫폼 같은 플랫폼은, 이미지 인식 기술과 신경 회로망을 사용해 정보를 수집하고 머신 러닝을 통해 제조업자, 소매업자, 그리고 소비자와 제3자(마케팅 업체 등)의 데이터를 정리한다. 이를 토대로 소매업자에게 재고 품목과 수량을 추천한다. 또한, 소비자들이 제품의 서비스와 품질 또는 성능을 고려하여 제품을 평가할 수 있게 하여 효율적인 생산과 유통을 돕는다. 생산업자와 소매업자의 잠재적 수익을 높이는 데 기여하는 셈이다.

동아닷컴 최용석 기자 duck8@donga.com