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AI로 ‘전자상거래’에서 성공하는 방법

발행일시 : 2018-10-16 00:00

다양한 분야에 적용되고 있는 AI의 성공적인 사례들이 속속 등장하고 있다. 그 중에서 가장 두각을 나타내고 있는 분야가 전자상거래 분야다.

가트너(Gartner)가 조사한 설문조사에 따르면 전자상거래에 적용된 인공지능(AI)이 대부분 성공을 거두고 있는 것으로 나타났다. 설문조사에 참여한 전자상거래 조직 중 70%는 자사의 AI 프로젝트가 ‘매우’ 또는 ‘대단히’ 성공적이라고 답했다.

가트너는 전자상거래에서의 AI 관련 도입, 가치, 성공, 어려움 등을 파악하기 위해, 현재 AI를 사용 중이거나 시범 운영 중인 전자상거래 기업 307곳을 대상으로 지난 6월부터 7월까지 설문조사를 실시했다. 특히 미국, 캐나다, 브라질, 프랑스, 독일, 영국, 호주, 뉴질랜드, 인도, 중국의 기업 관계자들 중 전자상거래 관련 전략적 의사 결정에 참여했던 이들을 선정하여 진행했다.

응답자들 중 75%는 자체 평가 기준으로 두 자릿수의 성장을 이뤘다고 답했다. AI가 비즈니스에 미치는 영향을 측정하기 위해 사용하는 가장 일반적인 지표는 고객 만족, 매출, 비용 절감이다. 구체적인 수치로는 고객 만족, 매출, 비용 절감 부문에서 각각 19%, 15%, 15%의 개선을 달성했다고 답했다.

가트너는 2020년까지 전자상거래 기업 중 최소 60%가 AI를 사용할 것이며, 전자상거래 매출의 30%는 AI 기술에 힘입어 성장할 것으로 전망했다. 가트너 리서치 디렉터(research director)인 샌디 셴(Sandy Shen)은 “전자상거래는 AI 기술이 발전하기에 매우 적합한 분야”라며, “고객 응대와 백 오피스 운영에 대한 다차원 적인 데이터가 풍부한 분야이기 때문”이고 설명했다.

AI로 ‘전자상거래’에서 성공하는 방법

이번 설문조사를 통해, 전자상거래에서 AI가 적용될 수 있는 분야로, 고객 세분화, 상품 분류, 사기 감지 등이 상위 분야를 차지할 것으로 전망됐다.

그러나 초기 성공에도 불구하고 전자상거래 기업은 AI를 구현하는 과정에서 어려움을 겪고 있다. 조사에 따르면, 전자상거래에 AI 적용 시 겪게 되는 최대 과제는 양질의 교육 자료 부족(29%)과 자체 기술 부족(27%)인 것으로 나타났다. AI 기술 자체가 흔치 않고, 기업들은 해당 기술에 대한 사내 전문 인력이 없어 외부 기술자를 영입하거나 외부 파트너들의 도움을 받을 수밖에 없다.

평균적으로, 응답자들의 43%는 솔루션을 스스로 개발하거나 서비스 제공업체의 솔루션을 변형한 것으로 나타났다. 반면에 보다 큰 성공을 거둔 기업들의 63%는 상용 AI 솔루션을 활용하고 있다고 답했다.

샌디 셴 리서치 디렉터는 “검증된 성능을 갖춘 솔루션은 수많은 배포 과정에서 테스트를 거쳤기 때문에 더욱 신뢰할 수 있다. 또한, 이러한 모델을 유지보수하고 개선하기 위한 전담 팀이 존재한다”며 “전자상거래에 AI를 구현하려는 기업들은 단순하게 시작해야 한다. AI에 대한 기대치가 높고, 단일 프로젝트를 통해 여러가지 비즈니스 목표를 달성하려 한다면 복잡성이 높아져 성능이 떨어질 수 있다. AI 프로젝트를 12개월 이상 진행할 경우, 한 프로젝트에서 다른 프로젝트로 넘어가면서 깨달은 개선점을 신속히 적용하지 못한다는 맹점이 있다”고 말했다.

응답자들은 전자상거래에 AI를 적용하는 프로젝트 개발에 평균 130만 달러를 투입했다고 답했다. 그러나 보다 성공적인 기업들의 52%는 개발에 100만 달러 이하를 사용한 것으로 나타났으며, 20%는 100만 달러 이상 200만 달러 이하를 사용했고, 500만 달러 이상을 사용한 이들은 9%에 불과한 것으로 나타났다.

가트너는 전자상거래에서 AI를 통한 성공을 얻고 싶다면 ▲ 고성능 솔루션을 개발하고 유지할 사내 AI 인력이 부족하다면 검증된 성능을 갖춘 상용 솔루션 활용, ▲ 대규모 프로젝트를 단계별로 나눠 기획부터 개발, 통합, 출시 완료에 이르는 첫 단계의 기간을 12개월 미만으로 설정, ▲ 인력 확보, 데이터 관리 및 처리, 그리고 기존 인프라 및 프로세스와의 통합에 예산 등 충분한 자금 확보, ▲ 최소기능제품(minimum viable product, MVP) 접근 방식의 활용을 조언했다.

이향선기자 hslee@nextdaily.co.kr

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