분야별 AI 제작, 도입 사례/방식 모음 (유통, 제조, 마케팅)

2024.04.30

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아직도 AI 사용에 부정적이시라면, 다시 생각해 보시는 게 좋을 것 같습니다. 이제 대부분의 업계에서 인공지능을 적극적으로 활용하고 있습니다. 개인 맞춤형 추천부터 챗봇 상담, 초개인화 등 고도화된 최신 기술에서 AI는 떼려야 뗄 수 없는 역할을 하고 있죠. ​

오늘은 각 업계에서 인공지능을 어떻게 활용하고 있으며, 어떤 방식으로 고도화하고 있는지 사례를 준비했습니다. 다양한 사례 분석을 통해 여러분의 비즈니스에도 AI 도입을 고민해 보시길 바랍니다. ​

✍️ 이 글의 순서

• 유통업 AI 제작/도입 Case study
• 제조업 AI 제작/도입 Case study
• 마케팅/고객경험 AI 제작/도입 Case study

분야별-AI도입-사례-모임

유통업 AI 제작/도입 Case study

커머스 플랫폼의 초개인화

초개인화(Hyper-Personalization)란, 통계만으로는 설명할 수 없었던 개인의 데이터를 기반으로 잠재적 니즈를 파악하고 그에 맞는 서비스를 제공하는 것을 의미합니다. 쉽게 설명하면, 통계학적으로는 20대 여성의 패션 취향이나 40대 남성의 와인 취향을 명확하게 나눌 수는 없습니다. 그러나 개인의 검색 패턴이나 표정, 건강 상태와 같은 데이터가 있으면 이를 다양하게 활용할 수 있습니다. ​

현재 대부분의 커머스 플랫폼이 이런 초개인화 전략을 사용하는 추세입니다. 패션 커머스 플랫폼 에이블리는 사용자들의 개인 취향이 담긴 스타일 데이터 수 25억 개를 자체적으로 확보하는 데에 성공했습니다. 사용자가 누른 ‘찜버튼’이나 남긴 ‘리뷰’가 대표적인 예시입니다. ​

11번가도 초개인화 추천 서비스 ‘AI홈’의 베타 서비스를 시작했습니다. 고객의 검색이나 구매 이력 등을 바탕으로 쇼핑 패턴과 관심 분야 등을 파악하고, 추천의 정확도를 높였습니다.

이렇게 수집한 데이터는 자체 개발한 인공지능 개인화 추천 기술을 고도화하는 데에 사용되었습니다. 각 커머스가 자랑하는 추천 알고리즘은 최근 살펴본 상품과 관련해 더 좋은 상품, 더 저렴한 상품 등을 제안하는 등 추천 로직 고도화에도 성공했죠. ​ ​

인간과 AI의 협업이 콘텐츠가 된다

편의점 브랜드인 GS25는 패키지 디자인이나 상품 개발 등의 R&D에도 AI 기술을 활용하면서 고객 맞춤형 제품을 제공합니다. 여기에 AI 캐릭터로 만든 ‘편쪽이’로 유튜브 숏츠 콘텐츠를 제작해 화제를 모았습니다.

현대백화점은 아예 자체적으로 AI 카피라이터 ‘루이스’를 도입해 마케팅 문구 제작에 활용하고 있습니다. 루이스는 하루에 마케팅 제목과 본문 330건을 생성하면서, 그간 오랜 시간이 걸렸던 카피라이팅 작업을 대폭 시켰다고 하죠. ​

현대백화점이 내부 생산성 향상에 초점을 뒀다면, 롯데홈쇼핑은 AI로 만든 콘텐츠를 비즈니스 자체에 접목시켜 주목을 받았습니다. 바로 가상 인간 쇼호스트 ‘루시’를 내세우는 것이었는데요. AI 기술로 구현한 아바타 쇼호스트는 고객이 요청한 아이템을 착용하면서 실시간 3D 이미지로 보여줍니다. ‘루시톡 라이브’는 가상인간 루시가 방송에 등장해 상품에 관한 고객 문의를 실시간으로 답변하고 정보를 제공했죠. 루시의 데뷔 방송은 주문금액 80%, 주문건수 40% 신장의 성과를 거둔 것으로 전해집니다. ​

인간과-AI-협업-콘텐츠

제조업 AI 제작/도입 Case study

AI와 머신 비전 기술의 도입은 제조업의 미래를 재정의하고 있습니다. 제조 분야의 글로벌 기업들은 첨단 기술을 적극적으로 도입하는 중인데요. 결과적으로 제품의 품질과 생산성을 동시에 향상시키는 효과를 불러옵니다. 이는 더 높은 경쟁력을 갖춘 제품을 더 빠르게 시장에 출시할 수 있게 해주며, 고객에게도 더 나은 제품 경험을 제공합니다. ​

하지만 국내 제조업계에서는 아직까지 AI 적용을 망설이는 눈치라고 하는데요. 그럼에도 불구하고, AI 솔루션은 짧은 시간 내에 큰 발전을 거듭하고 있습니다. 이들 중 괄목할 만한 변화를 시도하고 있는 기업을 소개합니다. ​ ​

생산 프로세스의 효율을 높이는 인공지능의 활약

삼성전자는 제조 라인에서 발생할 수 있는 결함과 오류를 최소화하기 위해 첨단 기술의 도움을 받고 있습니다. 특히, 인공지능(AI)과 머신 비전 기술 활용은 이 목표 달성에 크게 기여하고 있습니다. ​

제조 공정의 실시간 모니터링은 고성능 카메라를 통해 이루어집니다. 이 카메라들은 제조 라인의 모든 단계를 지속적으로 관찰하며, 수집된 영상 데이터는 AI에 의해 분석되는데요. 분석 과정에서 AI는 이상 징후를 식별하고, 문제가 발견되면 즉시 대응 조치를 취할 수 있도록 합니다. 이는 잠재적인 결함이 제품에 영향을 미치기 전에 빠르게 해결할 수 있게 함으로써, 최종 제품의 품질을 보장하죠. ​

삼성전자는 또한 AI를 활용하여 반도체 칩의 설계 및 생산 공정을 최적화하고 있습니다. 이 과정에서 빅데이터 알고리즘의 개발이 중요한 역할을 하며, 이는 방대한 양의 데이터를 분석하여 보다 정확하고 효율적인 의사결정을 가능하게 합니다. 이러한 데이터 기반 접근 방식은 생산 공정에서의 시간과 자원 낭비를 줄이는 동시에, 전반적인 생산 효율성을 크게 향상시킵니다. ​

AI 기반 제조 혁신으로 스마트 공장 구축

대구광역시는 지역 내 제조업의 경쟁력을 강화하고 4차 산업혁명에 발맞춰 나아가기 위해 ‘파워풀 ABB 실증 팩토리 사업’을 적극적으로 추진하고 있습니다. ABB 기술은 4차 산업혁명을 이끄는 인공지능(AI), 블록체인, 빅데이터 기술을 의미하는데요. 이를 통해 제조 공정의 효율성을 대폭 개선하고 제품의 품질을 향상시킬 수 있습니다. ​

대구광역시는 ABB 기술을 기반으로 해당 지역 제조기업들의 디지털 전환 및 글로벌 수준의 스마트 공장 구축을 목표로 하고 있습니다. 올해는 특히 양극재 생산에 특화된 전문 기업들을 대상으로 이 사업을 집중적으로 추진할 계획입니다. 이러한 기업들은 ABB 기술을 생산 공정뿐만 아니라 품질 관리, 설비 운영, 보안 시스템 등 기업 운영의 다양한 분야에 걸쳐 도입할 예정이라고 하죠. ​

해당 사업을 통해 참여 기업들은 AI를 활용하여 축적된 빅데이터를 분석하고, 이를 기반으로 보다 효율적인 생산 공정을 설계할 수 있게 됩니다. 이는 제조 공정의 자동화와 자율화를 촉진하고, 안전성을 더욱 확보하는 한편, 설비의 실시간 모니터링을 가능하게 하여 예기치 않은 문제에 신속하게 대응할 수 있도록 할 것입니다.

생성 AI를 활용해 결함 감지 모델 성능 향상

인공지능의 성능은 수집한 데이터의 품질에 달려있습니다. 하지만 특정 상황에 필요한 데이터는 구하기도 어려울뿐더러, 이미지의 화질이 좋지 않아 실제로 활용하기 어려운 경우도 많은데요. 이때 생성 AI(Generate AI)를 활용하면 발생하지 않은 가상의 결함 사례도 시뮬레이션할 수 있게 됩니다. 이를 통해 예외 상황에도 대응하는 능력을 높일 수 있죠. ​

현재 글로벌 제조 기업들은 여기에 착안해 제조 과정의 ‘결함을 감지’하는 AI를 구축하고 있는데요. BMW와 GE, 화웨이, 보잉과 같은 기업이 생성 AI를 활용해 각 제품의 결함을 감지하는 모델을 구축했다고 합니다. 기존에는 결함 데이터 부족으로 모델 성능이 낮았으나, 생성 AI로 다양한 결함 이미지를 만들어 데이터 셋을 강화하는 전략을 채택했죠.

생성-AI-활용-결함-감지

마케팅/고객경험 AI 제작/도입 Case study

생성형 AI는 방대한 데이터를 기반으로 고객과 소통하고, 더 빠르게 문제를 해결하는 핵심 기술로 부상했습니다. 특히 고객센터에 생성형 AI를 도입하여 고객 경험을 강화하는 시도가 많이 늘어나고 있는데요. 앞으로는 상담원들이 직접 정보를 검색해서 응대하는 방식 대신, AI 기반 도구를 사용해 고객이 자연어로 질문하고 답변을 받는 방식이 운영될 것이라고 보고 있습니다. ​ ​

생성형 AI를 기반으로 고객 만족도 향상

영국의 의료 서비스 예약 플랫폼이자, 보험금 청구 서비스 업체인 심플리헬스(Simplyhealth)는 생성형 AI를 사용해 고객의 만족도를 높이고, 직원의 생산성을 향상해 주목받고 있습니다. ​

심플리헬스는 세일즈포스의 생성형 AI 서비스 ‘아인슈타인 포 서비스’를 활용해 챗봇 AI를 만들었습니다. 직원들은 그간 오랜 시간이 걸렸던 이메일 문의를 챗봇을 활용하여 신속하게 답변하고, 올바른 정보를 전달하고 있죠. 이를 통해 전체 프로세스의 속도가 빨라졌다고 하는데요. 평균 12분이 소요되었던 이메일 응대가 이제는 1분 30초 내에 처리가 가능하도록 단축되었습니다. ​

이렇게 리소스를 절약하면, 직원들은 ‘사람이 필요한 일’을 하는 데에 집중할 수 있게 됩니다. 심플리헬스는 줄어든 시간만큼 보험금 청구와 같은 고도화 업무에 집중할 수 있게 되었는데요. 일반적으로 동종업계 타 회사들이 3일 안에 전체 고객 불만의 46%를 해결합니다. 하지만 심플리헬스는 84%가 넘는 CS를 처리해, 고객의 만족도를 92%까지 끌어올렸다고 하죠. ​

당신은 AI가 만든 광고에 끌릴 수밖에 없다

아침에 검색했던 운동화가 카카오톡이나 검색엔진에 광고로 노출되었던 적이 있으신가요? 우리가 검색한 것들의 대부분은 개인 데이터로 저장되어 각 플랫폼이 3rd party cookies 형식으로 전달됩니다. 이렇게 모인 데이터를 기반으로, 인공지능은 우리가 좋아할 만한 제품과 서비스를 광고로 노출하는 것이죠. ​

Wowcher는 소셜 미디어 게시물과 광고를 맞춤화하는 데에 인공지능을 사용했는데요. 이는 넷플릭스가 사용자의 시청 기록을 기반으로 취향의 영화를 추천해 주는 것에 착안했다고 합니다. 당시 팀은 인공지능이 생성한 광고와 인간이 작성한 광고를 비교하는 A/B Test를 진행했는데, 누가 타깃의 클릭을 더 많이 받았는지부터 시작해 다양한 지표로 비교하기 시작합니다. ​

AI의 카피라이팅 능력은 놀라웠습니다. 결과 역시 상당히 성공적이었죠. 심지어 Wowcher에서 사용했던 AI는 마치 사람처럼 이모티콘을 사용하거나 농담을 하는 등의 카피도 만들었습니다. AI가 만든 광고는 사용자와 높은 관련성이 있음을 증명했고, 리드당 비용도 31%나 감소하는 성과를 거두었다고 합니다.

AI가-만든-광고에-끌릴-수밖에-없다

AI 제작/개발의 시작, 위시켓에서

지금까지 AI 제작을 통해 좋은 결과를 거둔 사례들을 살펴봤습니다. 혹시 여러분의 비즈니스에는 어떻게 접목시키면 좋을지 생각해 두신 사례가 있나요? 만약 그 아이디어를 현실로 실현시키고 싶다면, AI 분야 전문가와의 논의가 필요합니다. 이때 위시켓이 좋은 선택지가 될 수 있죠. ​

위시켓은 직접 AI 전문가나 개발사를 찾아야 하는 수고스러움을 줄여줍니다. 나아가 우리 회사와 잘 맞는 전문가와 개발사를 선택하는 일도 위시켓 담당 매니저가 돕기 때문에 매우 안정적입니다. 담당 매니저는 프로젝트를 등록하는 일부터, 업체 선별, 미팅, 계약, 실제 진행에 이르기까지 프로젝트의 전 과정을 함께 합니다. 위시켓이 어떤 곳인지, 실제 어떤 프로젝트들이 진행되고 있는지 궁금하다면 아래 링크를 참고하세요. ​


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