AWS 47탄-5. 쇼핑, 리테일-2024-01
AWS 리인벤트
AI가 어떻게 활용될 수 있는지 좋은 예제가 많네요~
<1> 생성형 AI 고객 사례 - 아마존 (AI)
<2> 생성형 AI 고객 사례 - 아디다스 (AI)
<3> 데이터 기반의 인사이트 고객 사례 = 영국의 VERY Group
<4> 온/오프라인 통합 사례 - ALDO Group
<5> 생성형 AI 신규 서비스 (AI)
<1> 생성형 AI 고객 사례 - 아마존 (AI)
1
기업의 생산성을 높이는 사례
리테일/소비재 기업의 생성형 AI 사용 사례~
2
물건을 판매하는 셀러를 위해 생성성 AI를 활용하고 있다.
"손목 보호를 위한 젤을 포함함 마우스 패드"라고 상품 기본 정보만 입력하면,
상품 상세 정보를 생성형 AI가 쉽게 만들어 준다.
3
리뷰를 요약해 준다.
생성형 AI를 통해 리뷰를 요약해서 본다.
4
이미지를 강조하는데 활용.
프롬프트로 이미지를 생성한다.
제품을 그대로 두고 적절한 배경으로 변경한다.
상품 이미지를 다양하게 본다.
더 이상 스튜디오에서 소품을 구매하고 옮기면서 사진을 찍을 필요가 없어졌다!!!
<2> 생성형 AI 고객 사례 - 아디다스 (AI)
새로운 디자인을 만드는데 활용된다.
아디다스의 AI 아카이브 = 약 15만 개의 유니크한 신발 디자인을 가지고 있다.
Stable Diffusion 사용하여 표준 디자인을 만듦.
두 개의 서로 다른 신발 디자인을 믹스한 것 = 이것을 기본 신발 디자인으로 시작함.
신발끼리만 하는 것이 아니라 신발과 디즈니 혹은 가우디와 같은 다른 영역의 이미지와 합쳐서 새로운 디자인을 만드는데 활용하고 있다.
<3> 데이터 기반의 인사이트 고객 사례 = 영국의 VERY Group
데이터는 고객의 라이프사이클 전반에 걸려 관련성 높고 시의 적절한 개인화된 경험을 제공한다.
목적은 다양한 카테고리의 2,000개 이상의 브랜드에 대한 수요예측에 AI를 활용
Amazon Sagemaker , Forecast 서비스 이용.
<4> 온/오프라인 통합 사례 - ALDO Group
1,500여 개의 매장을 가진 기업 = 098% 이커머스 주문을 매장에서 배송.
온/오프라인 주문 통합합.
각각의 매장이 작은 물류 창고가 됨.
가까운 곳에서 배송 또는 재고를 고려해 재고가 많은 매장에서 발송하는 것도 참고.
AWS 앱싱크를 통해 앱구축, 앱으로 상품 검색함. = 앱에서 데이터 수집합. = S3 레이크 포메이션 사용. 세이즈메이커 사용.
<5> 생성형 AI 신규 서비스 (AI)
1
Bedrock
Bedrock 지원 모델들 6가지
RAG구성도 쉽게 가능해짐
타사 모델도 지원함.
벡터 데이터 베이스 기본 지원하게 됨.
2
Amazon Q
생성형 AI 비서.
직원과 빠르게 대화함.
콘텐츠 생성함.
회사에 대한 정보, 코드 시스템을 이해한다.
보안과 프라이버시는 기본
3
Amazon Q 비즈니스 전문가(프리뷰)
생성형 AI로 인력 생산성 향상.
비즈니스 질문에 대해 빠르고 정확하게 답변 제공
참고 문헌 및 인용을 응답과 함께 제공
권한에 따라 결과 노출 제한.
4
Amazon Connect의 Amazon Q 통합
고객 센터의 CS 상담원이 고객과 대화 -> 아마존 Q를 통해 상담원에 추가 정보를 제공하게 됨.
5
AWS Supply Chain의 Amazon Q통합 (출시 예정)
재고 관리자, 공급 및 수요 계획자등이 공급망에 무슨 일이 일어나는지 확인.
아마존 Q가 자연어로 입력받아 조치를 수행함.
6
Amazon Personalize의 생성형 AI 기능 통합.
Amazon Personalize 콘텐츠 생성기 기능 추가 = 제품 프로모션, 마케팅 가능함.
생성형 AI 통합 = Langchain 통합되어 추천 결과를 라지랭귀지 모델로 전달 가능해짐. 메타 데이터 전달.
7
Zero-ETL?
데이터 베이스에 저장된 데이터를 분석 서비스에 실시간으로 전달함.
레드 쉬프트에 데이터를 전달하는 기능이 추가됨.
8
파트너와 안전한 데이터 공유 기능 = AWS Clean Rooms 기능 추가.
원시 데이터 전체를 노출하지 않고, 제약을 주어 공유하는 서비스
MML모델링이나, 개인정보 보호
다음 AI
https://brunch.co.kr/@topasvga/3640
감사합니다.
