AI는 어떻게 소비, 유통 과정에서 DT를 활용할까?

데이터 기술로 활용한 AI의 일

인공지능 로봇과 관련한 데이터 기술이라 하면, 많은 사람이 기술이 인간의 노동력을 대체할 거라고 생각합니다. 실제로 데이터 기술을 기업의 상품 개발, 매장 운영, 공급망 관리에 적용해 수익성을 높이는 기업들이 많이 늘어났습니다. 그 의미는 기존의 전문 인력이 담당하던 기획, 개발 업무를 AI 설루션이 지원하고, 노동력 중심의 판매, 생산 업무를 자동화시키는 것이 현실화돼 가고 있습니다. 이번에는 데이터 기술이 소비재 유통 산업 프로세스를 어떻게 변화시키고, 그에 따라 가치 사슬이 어떻게 달라지는지 살펴보겠습니다. 

AI의 상품 기획과 개발 지원

기획과 디자인 업무와 같이 전문 인력의 역량과 창의성의 결과를 크게 좌우하는 분야를 과연 AI가 대체할 수 있느냐는 생각을 많이 합니다. 조이 이토(MIT 미디어의 부장)는 이렇게 말했습니다. 'AI는 인간의 지성을 확장하기 때문에 인공지능이 아닌 확장된 지능이다'라고 말했습니다. AI가 사람의 업무를 완전히 대체한다기보다는 AI의 기업 분석, 조합, 확장하는 능력이 인간의 업무를 지원하고 협력합니다. 제품을 디자인하는 과정을 예로 들어보면, AI가 고객 데이터를 기반으로 소비자가 좋아할 만한 여러 개의 도안을 디자인하고, 그중 가장 괜찮은 디자인을 인간 디자이너가 수정해 최종 디자인으로 만드는 것입니다. 이 같은 과정으로 완성된 데이터 드레스가 바로 구글과 H&M이 협업해 만든 코디드 꾸뛰르(Coded Couture)입니다. 이 드레스가 만들어지는 과정을 살펴보면 첫 번째로 안드로이드 휴대폰에 일주일간 이용자가 어디에 살고, 어디에 가는지, 또 어디를 여행하는지, 어디서 저녁을 먹는지 등 사용자의 라이프 스타일 데이터를 수집합니다. (API 기반) 그리고 난 뒤, 이용자의 코드에 맞게 AI가 디자인하고, 그 디자인을 인간 디자이너가 최종 수정해 고객에게 선보입니다. 나를 위해 만들어진 세상이 하나뿐인 드레스처럼 앞으로 AI는 상품 디자인뿐 아니라, 마케팅 배너 디자인 제작과 같은 창의적 업무의 효율성을 크게 높이게 될 것입니다. 2022년 뉴욕 패션 위크에서는 LG에서 나온 AI 휴먼 '틸다'와 패션 디자이너(박윤희)와 협업해서 '금성에서 핀 꽃'을 선보였습니다. LG AI 연구원은 틸다에게 "금성에 꽃이 핀다면 어떤 꽃이 필까?"라는 질문에 3,000장이나 되는 옷을 디자인했습니다. 원래 인간이 3,000장의 옷을 디자인하려면 몇 달 동안 영감을 얻기 위해서 고민을 많이 해야 하는 AI 휴먼 덕분에 작업을 한 달 반 만에 다 마칠 수 있었다고 전해주었습니다. 

데이터 기술이 만든 생산 물류 자동화

고객 정보 기반으로 개개인에 따른 개인 맞춤 생산은 스마트 팩토리와 같은 생산 물류 자동화로 구현이 가능합니다. 고객과 공급자 사이에 발생하는 주문부터 배송까지의 전 과정을 데이터화하고 AI로 분석한 후, 소비자의 수요를 예측해서 바로 대응하는 '반응생산 시스템'을 구축하는 것입니다. 최근 패션 사업을 강화하고 있는 아마존은 2017년 4월 온디맨드 생산에 관한 특허를 획득했습니다. 그리고 자체 PB상품(Private Label Products) 생산을 하겠다는 의지를 보였습니다. PB상품이란 대형마트나 편의점과 같이 자기 회사에서 자체적으로 판매하는 상품을 말합니다. 우리가 흔히 알고 있는 이마트 계열 '노 브랜드'가 PB상품입니다. 아마존이 PB상품을 판매하는 내용을 살펴보면, 먼저 온라인에서 고객들이 신청한 개별 주문율을 집계합니다. 그리고 소재, 디자인, 배송지 등으로 상품을 분류하고 공장으로 전달합니다. 전달한 주문은 그룹별로 직물 패널에 디자인하고, 프린트하고, 재단합니다. 그리고 컨베이어 벨트에서 제공과 조립 과정을 거칩니다. 다음 단계에는 자동화된 시스템으로 품질 검사와 포장합니다. 바로 고객에게 자동으로 직배송합니다. 이처럼 DT를 활용해 주문부터 생산, 배송까지 완전 자동화가 이루어질 경우, 개별 맞춤 주문도 단시간에 낮은 비용으로 생산할 수 있으며 더불어 주문량만큼만 생산하기 때문에 기업 입장에서 재고가 생기지 않는 큰 장점이 있습니다. 

온라인과 오프라인 매장이 디지털 데이터 중심으로 기능 결합

2012년부터 옴니채널로 불리던 온라인, 오프라인 융합은 이제 데이터 기술을 적용으로 활발히 진행되고 있습니다. 2017년 미국 소매점 고객을 대상으로 조사한 바에 따르면, 온라인과 오프라인 채널을 동시에 이용하는 옴니 채널 고객 비중은 73%에 달하는 것을 알 수 있습니다. 그리고 이들의 경우 지출 금액 다음으로 매장 방문율, 타인 추천율도 월등히 높은 것으로 확인되었습니다. 이러한 변화를 일찍이 알아차린 알리바바는 미래 유통의 모습을 온라인과 오프라인을 통합하는 뉴 리테일로 정의하고, 고객 관리, 물류 결제 등의 신기술을 도입해 온라인, 오프라인 매장을 변화시키고 있습니다. 그중 가장 눈에 띄는 것이 해산물과 육류, 유제품, 소 등 신선식품을 파는 허마센성입니다. 이곳은 매장에 들어가기 전 허마센성 전용 앱을 반드시 다운로드하여야 하고, 결제 또한 알리바바의 모바일 결제 시스템인 '즈푸바오'를 통해서만 할 수 있습니다. 장보기가 끝난 고객은 셀프 계산대에서 직접 계산을 할 수 있고, 배달을 이용할 경우엔 매장에서 앱을 통해 결제만 하면 매장 반경 3km 내 기준으로 30분 내로 배송받을 수 있습니다. 일반 상점에 비해 3배에서 5배의 매출이 높은 허마센성은 오프라인 매장이 제품 전시장이자 창고 그리고 동시에 물류 배달 센터까지 포함해서 여러 가지 역할을 하는 미래의 유통 모습을 제시하고 있습니다. 다시 정리하면 AI를 접목한 하이브리드 방식의 상품 기획, 생산, 물류 작용과 온라인과 오프라인 융합 마케팅은 기업 가치 사슬을 혁신하고 생산성을 높이는 큰 역할을 하는 사실을 알 수 있습니다.