AI와 유통
- AI를 통한 유통의 재편과 성장
I. AI와 유통에 대하여...
AI가 도입되기 이전에 물류와 유통은 수십년간 전통적인 방식에 의존했다. 대부분 수동적이고 효율과는 거리가 있고 종사자들의 경험에 의존하고 직관적으로 판단했다. 다만, 그나마 디지털과 모바일의 도입은 펜데믹과 더불어 DX(Digital Transformation)의 가속화로 상당한 고도화가 이뤄진 것은 사실이다. 팬데믹은 글로벌 유통의 위기를 같이 겪으면서 성장했기 때문에 더욱 더 많은 문제들을 깊이 있게 해결할 수 있었다고 보여진다.
최근 AI가 유통에 있어서 새로운 생존 전략으로 자리 잡고 있다. 제조업자, 도매상, 소매상, 소비자 간의 전통적인 유통 과정은 오프라인 매장의 한계와 비용 증가로 인해 영업이익이 감소하고 부가가치 성장률이 둔화되는 문제에 직면하고 있다. 비대면 소비 시대가 가속화되면서, 누가 더 빠르고 정밀하게 데이터를 다루고 공급망을 혁신하는지가 시장의 주도권을 좌우하는 시대가 도래하였다. 이에 따라 업계 관계자들은 "앞으로는 AI 없는 유통은 이제 상상하기 어렵다"고 단언하고 있다. 최근 생성형 AI의 등장과 물리적 AI의 확장은 유통분야에도 더 많은 변화를 요구하고 적용되는 과정이라 볼 수 있다. 특히 수 많은 센서, 센서의 가격은 떨어지고 다양해지며 더욱 빠른 센서들에 의한 데이터들의 생산과 저장, 가공에 의하여 유통 시간과 속도 향상, 매장 및 운영의 효율화를 통해 새롭게 거듭나고 있다. 유통의 혁신이 AI를 통하여 이루어지고 새로운 핵심가치를 만들어낼 가능성이 충분하다. 아래 도표와 같이 AI가 유통에 미치는 효과를 정리할 수 있다.
AI를 적용한 유통은 더욱 정교한 데이터 기반의 의사결정이 가능하다는데 장점이 있다. 도표에서도 유통에서 AI의 비중과 위치, 공급망에서의 예측을 통한 비용절감, 로봇을 이용한 물류, 과거 무인 슈퍼였던 아마존 고와 같이 카메라에 비치는 사물의 비전, 개인 추천등 외에 AI는 방대한 고객 구매 이력, 시장 동향, 날씨, 사회적 이슈 등 다양한 데이터를 분석하여 수요를 정확하게 예측할 수 있다. 이를 통해 과잉 재고나 품절로 인한 손실을 최소화하고, 재고 회전율을 높여 운영 효율을 극대화할 수 있다. 물론 모든 것이 좋은 점만이 존재하는 것은 아닐지라도 현재에서는 데이터를 통한 이점이 더 많을 것으로 기대하고 있으며 더욱 더 확실한 데이터 분석을 통한 서비스를 가속화 하고 있다. 표에서 요약한대로 유통에서 공급과 소비에 대한 수요 예측이 가능하고 재고 관리, 공급망 관리, 마케팅과 고객경험의 만족을 통한 매출 상승, 생산 일정의 정밀한 예측을 할 수 있게 된다. AI가 유통에 적용되었을 때 가져오는 본질적인 가치의 변화를 보면 비용과 효율 면에서 속도상승을 위한 시간, 고객 경험 극대화 등 그리고 다음과 같이 정리할 수 있다.
1. 비용 및 효율성 최적화
AI가 유통 산업에 가져오는 가장 직접적이고 측정 가능한 가치는 운영 비용의 절감과 효율성의 극대화이다. 이는 과거에는 예측 및 제어가 어려웠던 복잡한 변수들을 AI가 실시간으로 분석하고 최적화함으로써 가능해진다.
첫째, 재고 관리 최적화는 AI 도입의 핵심 가치 중 하나로 AI는 고급 알고리즘을 통해 판매 이력, 시장 동향, 심지어 날씨나 소셜 미디어 트렌드와 같은 외부 변수까지 아우르는 방대한 데이터를 분석하여 수요를 정확하게 예측하게 해준다. 이러한 예측 능력은 인간의 한계를 뛰어넘어 재고 부족으로 인한 판매 기회 손실과 과잉 재고로 인한 창고 비용 및 폐기물 발생을 동시에 최소화할 수 있다. 과거의 수요 예측이 주로 과거 데이터의 반복성을 가정했다면, AI 기반의 '수요 감지(Demand Sensing)' 기술은 거의 실시간으로 현재의 시장 변화를 포착하여 예측의 정확도를 획기적으로 높이는데 이를 통해 기업은 공급망 리스크에 선제적으로 대처하고 운영 비용을 최소화하며, 장기적인 재무 안정성을 확보할 수 있게 된다.
둘째, 물류 운영 비용을 크게 절감할 수 있게 되었다. AI 기반의 물류 자동화 플랫폼은 운송 및 배송에서 발생하는 복잡한 변수들을 해결하며, 배송 경로를 최적화하여 연료 소비를 줄이고 배송 시간을 단축한다. 또한, 물류 창고 내부에서는 로봇과 AI가 결합하여 단순하고 반복적인 작업을 대체함으로써 인건비 부담을 획기적으로 줄이는데 예를 들어, 영국 식료품 유통업체 오카도(Ocado)는 로봇을 활용해 식료품 포장과 배송을 자동화하여 효율성을 높였으며 , 쿠팡은 무인 운반 로봇(AGV)과 소팅 봇(Sorting Bot)을 활용해 전체 작업량의 65%를 자동화를 실행했다.
2. 시간 절약 및 속도 향상
AI는 유통 프로세스 전반에 걸쳐 처리 속도를 가속화함으로써 기업의 민첩성을 높이고 고객의 대기 시간을 최소화한다. 가장 대표적인 분야는 앞서 언급한 바와 같이 배송 시간 단축으로 AI 기반 경로 최적화 알고리즘은 실시간 교통량, 날씨 변화와 같은 변수들을 즉각 반영하여 가장 효율적인 배송 경로를 계산함으로써 연료비 절감과 더 빠른 배송을 동시에 달성하게 한다. 물류 창고 내의 주문 처리 속도도 획기적으로 빨라진다. AI 기반 로봇 시스템은 상품 피킹(picking) 및 분류(sorting) 작업을 인간보다 훨씬 빠르고 정확하게 처리하여 주문 처리 시간을 단축하는데 예를 들어, DHL 코리아는 AI 기반 소화물 분류 로봇을 도입해 시간당 최대 1,000건의 물량을 처리하며, 분류 정확도는 99%에 달하는 성과를 보였다.
또한, 고객 서비스 응대 시간을 크게 절약할 수 있는데 AI 챗봇은 고객 문의에 24시간 실시간으로 응대함으로써 고객이 상담원을 기다리는 시간을 줄이고 기업의 민원 처리 효율을 높일 수 있다. 이마트와 트레이더스는 AI 챗봇 도입 후 민원 처리 비율을 40% 이상으로 유지하는 효과를 얻었다고 보고되고 있다.
3. 고객 경험 극대화
AI는 고객의 개별적인 선호와 행동을 이해하고, 이를 바탕으로 맞춤형 경험을 제공함으로써 고객 만족도를 높이고 구매 전환율을 극대화한다. 구체적으로 이를 정리하면, .
첫째, 초개인화된 쇼핑 경험으로 AI는 고객의 구매 이력, 검색 패턴, 선호도 등을 분석하여 개인화된 상품을 추천하고, 고객별로 다른 메인 화면을 제공한다. 네이버는 AI 상품 추천 기술 'AiTEMS'를 활용해 고객 쇼핑 이력에 기반한 초개인화 상품 추천을 제공함으로써 구매율을 높였으며 , 홈플러스는 AI가 쇼핑 데이터를 분석해 특정 상품을 파격 할인가에 제공하는 'AI 메가핫딜'로 점포별 매출을 최대 97% 증가시키는 성과를 거두었다. 이 모두가 개인화 쇼핑의 맞춤형으로 발생된 추가 효과이다.
둘째, 지능형 매장 경험입으로 AI는 매장 내 CCTV와 연동되어 고객 동선을 분석하고, 스마트 선반과 결합해 고객의 식이 제한에 맞는 상품을 추천하는 등 물리적 공간에서도 개인화된 경험을 제공한다. 또한, 무인 결제 시스템이나 AI 기반 탈의실 거울 같은 기술로 고객의 쇼핑 여정을 간소화된다.
셋째, 24시간 응대 서비스는 고객 만족도를 높이는 핵심 요소이다. 초기의 규칙 기반 챗봇이 단순히 정해진 답변을 제공했다면, 이제는 자연어 처리(NLP) 기술을 통해 고객의 의도를 이해하고 인간과 유사하게 대화하며, 필요 시 직원에게 연결하는 등 보다 복잡하고 지능적인 상호작용이 가능하다. 이는 단순한 비용 절감을 넘어 고객과의 관계를 강화하는 전략적 도구로 진화하고 있음을 시사한다.
II. AI와 유통의 미래에 대하여...
AI를 통한 유통은 새로운 패러다임과 새로운 핵심가치를 만들어 내고 있다. AI가 유통 산업의 비용 및 효율성 최적화, 시간 절약 및 속도 향상, 고객 경험 극대화라는 세 가지 핵심 가치를 창출하며 이미 혁신을 이끌고 있다는 점에 깊이 공감한다. 앞에서 정리되었듯이, AI는 단순히 기존 프로세스를 개선하는 것을 넘어, 유통의 근본적인 가치 사슬을 재정의하고 있다. 미래의 유통은 이러한 변화를 기반으로 더욱 발전하며, 다음과 같은 방향으로 나아갈 것으로 예상된다.
1. 예측을 넘어선 '선제적(Proactive) 유통'의 시대
미래의 유통은 단순한 수요 예측을 넘어, 고객의 필요를 선제적으로 파악하고 해결하는 방향으로 진화하고 있다. 현재는 AI가 방대한 데이터를 분석하여 '수요 감지(Demand Sensing)'를 통해 재고를 최적화하는 데 집중하고 있지만, 앞으로는 ‘개인화된 공급망’ 구축: AI는 개인의 소비 패턴, 생활 습관, 심지어 건강 정보(웨어러블 기기 데이터)까지 분석하여, 고객이 필요로 하는 상품을 예측하고 미리 배송을 준비할 것이다. 예를 들어, 특정 고객이 정기적으로 구매하는 식료품이나 소모품을 AI가 예측하여, 고객이 주문하기 전에 먼저 "다음 주에 필요한 물건을 미리 보내드릴까요?"라고 제안하는 방식이 가능해진다. 즉 예측 쇼핑과 배송이다. 이는 단순한 추천을 넘어, 공급망 전체를 개인의 라이프스타일에 맞게 재구성하는 것이다. 이러한 예측적 물류와 배송은 AI 기반의 예측 모델은 단순히 재고를 줄이는 것을 넘어, 특정 지역의 기상 변화, 교통 상황, 사회적 이슈등을 실시간으로 분석하여 물류 창고의 물량을 미리 조정하거나 배송 경로를 최적화할 것으로 보인다. 이는 배송 시간을 획기적으로 단축하고, 예기치 않은 상황에도 유연하게 대처할 수 있게 된다.
2. 물리적 AI와 디지털 유통의 결합: '스마트 유통 공간'의 등장
미래에는 물리적 유통 공간과 디지털 기술이 완벽하게 결합하여, 고객에게 완전히 새로운 차원의 경험을 제공할 것으로 예를 들어 매장의 진화가 있다. 아마존 고(Amazon Go)와 같은 무인 매장은 결제 편의성을 제공하는 데 그쳤지만, 미래에는 AI 기반의 무인 매장이 고객의 행동을 분석하여 실시간으로 맞춤형 상품 정보를 제공하거나, 매장 내 동선을 최적화하는 역할을 할 것은 분명하다. 고객이 특정 상품 앞에서 오래 머물면, AI가 해당 상품의 특징이나 관련 상품을 스마트폰 앱을 통해 알려주는 방식이 가능해지는 것이다.
AI 기반의 '옴니채널(Omnichannel)' 통합으로 온라인과 오프라인 채널의 경계가 완전히 사라질 것인데 고객이 온라인에서 본 상품을 오프라인 매장에서 쉽게 찾을 수 있도록 AI가 매장 내 위치를 안내하고, 반대로 오프라인 매장에서 경험한 상품에 대한 정보가 온라인 구매 이력과 통합되어 맞춤형 추천으로 이어지는 등, AI가 모든 채널의 데이터를 연결하여 끊김없는(Seamless) 쇼핑 경험을 만들어 낼 것이다. 이외에도 로봇과 AI의 협업으로 보면 물류 창고뿐만 아니라 매장에서도 로봇이 더 적극적으로 활용될 것은 분명하다. 상품 진열, 재고 관리, 고객 응대 로봇 등이 등장하여 직원들은 보다 창의적이고 가치 있는 업무, 고객 상담, 서비스 기획 등에 집중할 수 있다. 이는 인력난 해소와 함께 운영 효율성을 극대화하는 효과를 가져올 것으로 보인다.
3. 지속 가능성과 윤리적 유통으로의 확장
AI는 효율성 증대를 넘어, 유통의 사회적 책임과 지속 가능성에도 기여하는데 예를 들어 폐기물 절감 및 지속 가능성을 높여준다. AI는 수요 예측 정확도를 높여 식료품 폐기물과 과잉 생산을 최소화하는 데 기여한다. 예를 들어, 식당이나 슈퍼마켓의 남는 재고를 예측하여 할인 판매를 제안하거나, 푸드뱅크에 기부할 수 있도록 연결하는 시스템이 AI를 통해 구현될 수 있다.
공정성 및 투명성이 증진되는데 이는 블록체인과 AI가 결합하여 생산지부터 소비자에게 전달되는 모든 유통 과정을 투명하게 추적할 수 있기 때문이다. 이는 '진품' 여부를 가리는 데 사용될 뿐만 아니라, 생산 과정에서 윤리적 기준이 준수되었는지 확인하는 데도 활용될 수 있다.
이처럼 AI는 유통 산업의 모든 영역에 걸쳐 혁신을 가속화하며, 단순히 상품을 판매하고 배송하는 것을 넘어, 고객에게 새로운 가치를 제공하고 사회적 문제 해결에 기여하는 방향으로 나아가고 있고 미래에는 AI가 없는 유통을 상상할 수 없다는 말이 현실이 될 것은 분명하다. @본 원고는 Gemini의 도움으로 작성되었음
1. 제조업과 AI, 그리고 연결
2. 2. AI와 제조업의 결합
