테코피디아 신뢰성

마이크로소프트AI 와 SAP가 소매업계를 공략: 인공지능이 비즈니스에 미치는 영향

전 세계 리테일 업계는 코로나19로 인해 지난 5년 동안 충격적인 시간을 보냈으며, 이제 인공지능(AI)이 가져올 혼란에 적응하고 있다.

소매업체의 약 87%가 이미 인공지능을 운영에 통합하고 있으며, 2022년 55억 5천만 달러에 불과했던 소매업에서의 인공지능의 가치는 2030년에는 555억 3천만 달러로 성장할 것으로 예상되는 등 소매업에서의 인공지능 도입이 증가하고 있다.

따라서 마이크로소프트AI 와 다국적 소프트웨어 기업인 SAP가 독립적으로 이 분야에 진출하여 중소기업과 대기업을 위한 다양한 도구를 출시하는 것은 놀라운 일이 아닐 수 있다.

거대 기술 기업이 새로운 시장을 찾고 있는 것일까? 아니면 이들의 주장대로, 인공지능이 지배하는 분야에서 뒤처지지 않으려면 리테일 업계가 뛰어넘어야 할 장애물을 낮추는 데 도움을 주기 위한 것일까?

핵심 내용

  • 전 세계 리테일 업계는 고객 경험, 운영 효율성, 수익성 향상을 목표로 인공지능 도구를 빠르게 도입하고 있다.
  • 2030년까지 소매업의 인공지능 시장 규모가 555억 3천만 달러에 달할 것으로 예상되는 가운데, 디지털 환경에 적응해야 한다는 필요성에 따라 인공지능 통합이 추진되고 있다.
  • 거대 기술 기업인 마이크로소프트AI 와 SAP는 중소기업과 대기업을 위한 도구를 제공하며 소매업에 뛰어들고 있다.
  • 그러나 소매업체는 소비자 친화적이고 프로세스 지향적인 방식으로 인공지능을 통합하는 방법을 모색해야 하며, 재정적 장애물과 인공지능에 대한 과도한 의존을 경계해야 한다.

이처럼 빠르게 인공지능을 도입하는 이유는 점점 더 디지털화되고 데이터 중심적인 환경에 적응해야 하는 업계의 요구에 따라 리테일러들이 빠른 학습과 효과적인 확장을 가능하게 하는 인공지능 기술을 모색하고 있기 때문이다.

따라서 거대 기술 기업인 마이크로소프트와 SAP가 인공지능 솔루션을 출시하는 것은 놀라운 일이 아니다.

지난달, 두 거대 기술 기업은 예측 계획부터 개인화, 고객 인사이트, 데이터 분석, 변화하는 고객 행동에 적응하고 고객 지원 역할을 하며 즉석에서 마케팅 캠페인을 생성할 수 있는 생성형 인공지능 모델에 이르기까지 소매업체를 위한 새로운 인공지능 기반 기능을 발표했다.

이들의 의도는 리테일 업계가 넘어야 할 장애물이 있다면 전문가의 손길이 필요 없는 간단한 도구로 그 장애물을 낮추겠다는 것이다.

소매업계를 위한 마이크로소프트AI 도구

마이크로소프트는 소매업체가 고객 여정 전반에 걸쳐 제너레이티브 AI를 쉽게 통합할 수 있도록 지원하는 새로운 도구를 소개했다. 여기에는 마이크로소프트 제품에 포함된 새로운 마이크로소프트 코파일럿 기능, 애플리케이션 구축을 위한 코파일럿 템플릿, 마이크로소프트 패브릭의 소매 데이터 솔루션이 포함된다.

이러한 제품은 소매업 가치 사슬 전반에서 고객, 사람, 데이터를 연결하는 소매업용 마이크로소프트 클라우드 서비스의 일부이다.

마이크로소프트가 발표한 새로운 기능 중 일부는 다음과 같다:

Azure 오픈 AI 서비스에서 개인화된 쇼핑을 위한 코파일럿 템플릿:

이 템플릿을 사용하면 소매업체는 매장에서 점원과 상담하는 것과 유사하게 자연어 처리(NLP)를 사용하여 소비자가 쇼핑할 수 있는 맞춤형 쇼핑 환경을 구축할 수 있다. 이 템플릿은 소매업체의 현재 시스템 및 데이터와 공개적으로 사용 가능한 정보를 활용하여 개인화된 조언과 전문가 추천을 제공한다.

리테일 미디어 크리에이티브 스튜디오:

리테일 미디어에 맞춤화된 엔드투엔드 배너 광고 크리에이티브 솔루션으로, 생성형 AI를 통해 리테일러가 사내 인력이나 광고 대행사에 아웃소싱할 필요 없이 구매자의 의도와 상황에 맞는 매력적이고 관련성 높은 광고를 제작하고 광고 성과와 ROI를 최적화할 수 있다.

코파일럿 템플릿:

이 기능은 대규모 언어 모델(LLM) 어시스턴트를 통해 생성형 AI를 추가하여 매장 문서와의 상호 작용을 용이하게 한다.

마이크로소프트AI 에 따르면 이 기술은 운영 절차에 액세스하는 것부터 자연어를 통한 작업 생성까지 워크플로우를 개선하고 운영에서 신속하고 효율적인 정보 검색을 보장하는 데 초점을 맞추고 있다.

SAP의 인공지능 기반 리테일 역량

마이크로소프트와 마찬가지로 SAP의 새로운 인공지능 기반 기능은 소매업체가 비즈니스 프로세스를 최적화하고 수익성과 고객 충성도를 높일 수 있도록 지원하는 것을 목표로 하며, 이를 ‘지능형 고객 경험’ 전략이라고 부른다.

SAP에 따르면 이러한 기능은 자사의 임베디드 SAP 비즈니스 인공지능 기술을 활용하여 엔드투엔드 리테일 솔루션을 제공한다.

리테일러를 위한 SAP의 새로운 기능은 다음과 같다:

SAP 예측 수요 계획:

이 기능은 날씨, 이벤트, 소셜 미디어 등 다양한 데이터 소스를 통합하는 자가 학습 모델을 사용하여 소매업체에 정확한 장기 수요 예측을 제공한다. 또한 재고 최적화, 폐기물 감소, 매출 향상에도 도움이 된다.

예측 보충:

예측 보충은 수요 변동, 비즈니스 목표, 제약 조건을 고려하여 비용 효율적인 주문 수량을 결정함으로써 공급망 전반의 재고 최적화를 목표로 한다.

리테일 기업은 매장, 마케팅, 공급망에 인공지능을 도입해야 할까?

리테일러에게는 양날의 검과도 같은 존재이다: 한편으로는 향상된 고객 경험, 운영 효율성, 잠재적인 수익성 증대 등의 이점을 누릴 수 있다. 다른 한편으로는 이러한 인공지능 기능을 비즈니스 프로세스에 추가하는 데 따른 재정적 압박에 대처해야 한다.

여기에 조치를 취하지 않으면 뒤처질 수 있다는 위협까지 더해진다.

공급망 전문업체 릴렉스 랩스의 토미 빌카모 이사는 테크오피디아와의 인터뷰에서 소매업계의 인공지능 도입에 따른 과제는 재정적 압박을 넘어선다고 말했다.

그는 인공지능이 비즈니스의 모든 구조에 스며들 수 있는 잠재력을 가지고 있지만, 리테일러는 수용 능력을 넘어선 인공지능에 대한 투자와 인공지능 및 인공지능이 생성한 콘텐츠에 지나치게 의존하는 것을 경계해야 한다고 조언했다.

“리테일러는 AI를 도입하고 투자할 때 세 가지 주요 함정에 주의해야 한다:

  • 생산성과 고객 경험을 저해하는 AI의 역량을 넘어서는 무리한 확장 문제;
  • 충분한 인적 검증 없이 AI 결과에 지나치게 의존하여 오류가 발생하는 경우;
  • ‘엘리베이터 음악’ 효과: AI로 생성된 콘텐츠는 창의적이지만 시간이 지나면 사람이 만든 콘텐츠의 독창성과 영혼이 부족해질 수 있다.”

결론

기존의 리테일 환경은 지속적인 변화를 겪을 수밖에 없으며, AI는 리테일러에게 새로운 변화의 기회를 제공한다.

그러나 이러한 도구가 가져오는 중대한 변화에는 잠재적인 위험도 내포되어 있으며, 특히 도입 속도가 능력을 초과하거나 인간의 필수 요소를 희생하면서 비용 절감에 지나치게 집중하는 경우 더욱 그렇다.

최종 소비자와의 밀접한 관계를 고려할 때, 인공지능 도입에 있어 가장 보람 있는 접근 방식은 고객의 신뢰를 확보하고 직원의 가치를 존중하는 방식으로 인공지능을 통합하는 것이다.

James Park
-

본 작가는 IT, 사이버보안, 스파이웨어 관련 기사를 작성하는 작가로 활동하고 있습니다. Georgia Institute of Technology에서 컴퓨터 공학을 전공한 후 구글에서 오랜 경험을 바탕으로 실리콘 밸리에서 스타트업 사이버보안 컨설팅을 통해 실무적인 전문성을 키웠습니다. 현재는 사이버보안 분야에서의 오랜 경험을 토대로 기술 동향과 보안 측면에서의 최신 정보를 정확하게 파악하고, 독자들에게 전달하는 역할을 수행하고 있습니다. 이 작가는 자체적인 기술적 통찰력과 독자들에게 혜택을 주는 독특한 관점을 제공하여, IT 및 사이버보안 분야에서 공신력 있는 정보를 전달하고 있습니다.