쇼핑메이트로 AI 어떤데?

[테크월드뉴스=주가영 기자] AI가 추천해 주는 서비스들이 다양해지고 있다. 개인의 체형이나 취향을 반영한 옷, 신발 같은 쇼핑부터 소비와 지출을 분석해 펀드와 같은 금융상품 추천도 이뤄지고 있다.

나에게 필요한 상품을 추천해 주는 서비스를 통해 소비자는 원하는 물건을 찾을 수 있고 판매자는 적합한 취향을 가진 소비자에게 접근이 쉬워진다는 장점이 있다. 다만 많은 데이터를 기반으로 서비스가 이뤄지는 만큼 개인정보라는 민감한 문제나 다양성의 한계를 막는다는 지적도 제기된다.

▶ 나에게 딱 맞는 상품 추천, 초개인화 도입하는 기업들 

AI 기술이 소비자의 선택에 영향을 미치고 있다. 소비자의 데이터를 수집한 기업들은 필요한 상품을 보여주고 구매까지 손쉽게 할 수 있도록 연결한다.

ABC마트는 최근 AI 분석을 기반으로 정확한 신발 사이즈를 추천해 주는 신개념 서비스 ‘아트 핏’(A-RT FIT)을 론칭했다.

‘아트 핏’은 발 모양을 촬영해 AI 기술로 분석 후 신발의 내측 사이즈와 비교·매칭해 최적의 사이즈를 추천해 주는 서비스다. 최근 신발의 온라인 쇼핑 거래액이 4조원에 육박할 정도로 온라인 구매가 활발해짐에 따라 사이즈에 대한 고민을 가지고 있는 고객들의 불편을 해소하기 위해 새로운 서비스를 출시하게 됐다.

해당 서비스는 국내 최초로 A4용지 위에서 촬영하지 않아도 사이즈 측정이 가능한 페이퍼리스(Paperless) 방식을 도입해 편의성을 높였다. 최초 1회 측정 이후에는 결과가 자동으로 반영돼 모바일 또는 PC 버전에서도 상품별로 자신의 발에 맞는 사이즈를 확인할 수 있다.

ABC마트 관계자는 “국내 최대 멀티스토어로서 온라인 쇼핑에서도 차별화된 경험을 선사하고자 AI 기술을 도입한 신개념 서비스를 선보이게 됐다”며 “아트 핏은 개개인의 발을 정밀하게 측정 후 사이즈를 추천해 줘 특히 발볼이 넓거나 발등이 높아 평소 사이즈 선택에 어려움 겪었던 소비자들에게 최적의 서비스가 될 것”으로 기대했다.

SK텔레콤은 인공지능 큐레이션 문자 커머스 ‘티딜’을 운영하고 있다. 고객에게 문자 메시지로 쇼핑을 제안하는 문자 구독 커머스는 고객의 수요를 파악하는 데이터 분석 역량이 핵심이다. 짧은 텍스트로 이용자가 필요로 하는 핵심 상품을 추천하고, 이용자의 소비 의사 확인도 필요하다.

티딜은 AI가 상품 판매 문자를 추천하는 방식을 택했다. 라이프스타일과 관심사를 기반으로 고객을 분류하고, 생성 AI에게 최적의 상품 카테고리를 추천하는 것이다.

SK텔레콤 관계자는 “티딜은 SK텔레콤만의 빅데이터 분석 기술을 활용해 고객에게 꼭 필요한 상품을 찾아내고 온라인 최저가로 모든 상품을 무료 배송하고 있다”며 “앞으로 기술을 활용해 고객에게 더욱 큰 혜택과 편리한 서비스를 제공할 것”이라고 말했다.

우리은행은 지난달 인공지능(AI) 기술을 기반으로 예·적금, 대출, 펀드 등 상품을 추천하는 ‘금융상품 추천 서비스’를 개시했다. 이 서비스는 AI 알고리즘으로 자산 규모와 재무 상태가 비슷한 사람들을 찾아 공통점과 차이점을 분석한 뒤 필요한 상품을 추천하도록 설계됐다.

특히 현재 보유한 주식 종목, 최근 소비 내역 등 마이데이터를 분석해 AI가 가장 적합한 펀드 등을 추천해주는 기능이 핵심이다.

우리은행 관계자는 “마이데이터를 통해 초개인화 금융서비스를 지속적으로 선보일 것”이라며, “이번 금융상품추천 서비스에 이어 앞으로도 다양한 개인 맞춤형 서비스를 제공할 계획”이라고 밝혔다.

▶ 맞춤서비스 위한 개인데이터 수집 괜찮을까

AI 알고리즘은 개인의 관심사와 취향에 맞춘 맞춤형 추천을 제공하기 때문에 사용자의 만족도를 높이고 동시에 기업들에게는 비즈니스 성과를 향상시킬 수 있다.

사용자는 자신의 취향과 관심사에 맞는 제품이나 콘텐츠를 빠르고 효과적으로 찾을 수 있으며, 사용자가 더 많은 시간을 사이트나 애플리케이션에 머무를 수 있도록 도와준다. 취향에 맞는 제품을 구매하게 된다면 반품이나 교환 등의 문제를 줄일 수도 있다.

고객의 선호도를 파악해 개인화된 마케팅도 가능하다. 맞춤형 제품이나 서비스를 제공해 고객 이탈률을 감소시키는 효과도 기대할 수 있다.

이처럼 AI 기반 추천 시스템은 대량의 데이터를 기반으로 작동한다. 그러나 모델이 데이터에 지나치게 과적합되는 경우 일반화 능력이 저하될 수 있다. 이는 추천 시스템이 유사한 항목들만 계속 추천하는 결과로 이어질 수 있다. 개인화 서비스가 오히려 서비스의 다양성을 제한하게 되는 것이다. 

사용자의 개인정보와 상호작용 데이터를 수집하고 분석해 개인맞춤형 추천하기 때문에 개인정보 보호 문제도 제기된다. 개인정보 처리는 민감한 정보를 노출시킬 수 있으며, 이에 대한 사용자의 동의를 받아야 한다.

사용자의 선호도와 유사성을 기반으로 추천을 제공하기 때문에 사용자의 취향을 넘어 다양한 항목에 대한 탐색과 발견을 제한할 수 있다는 점도 우려되는 부분이다. 정보의 다양성을 저하시키고, 사용자들이 새로운 경험을 얻는 것을 제한할 수 있어서다.

AI 기반 추천 시스템은 사용자의 선호도, 클릭 이력 등을 기반으로 작동하기 때문에 의도적인 조작 가능성도 있을 수 있다. 예를 들어 클릭 수를 인위적으로 조작해 특정 상품이나 콘텐츠가 과도하게 홍보되는 경우가 발생할 수 있다.

설명 가능성의 한계도 분명하다. 다양한 AI 알고리즘을 사용해 추천을 제공하지만 해당 추천을 설명하거나 해석하는 것이 어려울 수 있다. 제대로 관리되지 않으면 추천 시스템의 성능과 사용자 경험에 부정적인 영향을 미칠 수 있다.

IT기반의 기술이기 때문에 알고리즘의 오류나 해킹이 발생할 경우, 피해가 발생할 수도 있다는 점도 고려해야 한다.

▶그래도 AI, 신뢰성 확보해야

AI는 금융‧제조‧유통 등 분야를 가리지 않고 혁신을 가속화시키기 위한 필수요소로 자리 잡고 있다. 다만 AI가 확산될수록 위험도도 덩달아 높아지고 있는 것이 사실이다.

그렇기 때문에 AI 활용으로 발생될 수 있는 리스크를 제어하기 위해서 전 세계 주요국에서는 AI의 신뢰성 확보를 위한 정책을 내놓고 있다. 우리나라 정부 역시 성능과 안전성이 뛰어난 AI 서비스가 개발될 수 있도록 지원하는 한편 AI 윤리에 대한 교육을 강화해 건전한 의식을 함양할 수 있도록 한다는 전략을 내세우고 있다.

한 기업 마케팅 관계자는 “AI가 어떤 규칙을 만들어내는 과정에서 필요한 데이터라는 것은 과거 편향적으로 의존할 수밖에 없다”며 “예를 들어 팬데믹 상황과 같은 돌발적인 변수에 대해선 제대로 된 예측의 결과를 도출하기 어렵다”고 말했다. 이어 그는 “많은 데이터 확보도 중요하지만 정확성과 다양성, 균형을 갖추는 것도 중요하다”며 “이와 함께 AI의 활용은 고객들의 신뢰를 얻기 위해 투명성과 윤리적인 책임을 갖추어야 한다”고 덧붙였다.