글. 김창수 비욘드엑스 인공지능 디자인연구센터 센터장

2024년 2분기, 월마트는 AI 기술의 적극적인 활용을 통해 역대 최고의 실적을 달성했다고 발표했다. 구체적인 수치를 살펴보면, 2분기 매출은 전년 동기 대비 4.8% 증가한 1693억4천만 달러(약 230조원)를 기록했다. 영업이익은 8.5% 상승한 79억 달러(약 10조7천200억원)에 달했다.

더그 맥밀런 월마트 사장은 AI 도입의 효과에 대해 구체적인 수치를 들어 설명했다. 그에 따르면, 월마트는 다양한 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 제품 카탈로그에서 8억5천만 개 이상의 데이터를 생성하거나 개선했다. 맥밀런 사장은 "생성형 AI 기술이 없었다면, 동일한 작업을 완료하는 데 현재보다 약 100배 많은 인력이 필요했을 것"이라고 강조했다.

월마트는 최근 몇 년간 AI 기능을 탑재한 자동 지게차, AI 기반 자동 결제 시스템 등 다양한 혁신 기술을 매장에 도입해왔다. 최근에는 한 걸음 더 나아가 생성형 AI를 활용한 첨단 쇼핑 도우미 서비스를 선보이며 고객 경험의 질적 향상을 꾀하고 있다.

월마트의 이러한 성과는 AI 기술이 실제 비즈니스 성과에 미치는 영향력을 명확히 보여주는 사례로 평가받고 있다. AI 기술 도입을 통한 생산성 향상이 실질적인 매출과 이익 증가로 이어졌다는 점에서, 월마트의 사례는 유통업계 전반에 걸쳐 큰 반향을 일으키고 있다.

이제 월마트의 AI 활용 전략을 세 가지 핵심 영역으로 나누어 자세히 살펴본다. 첫째, 고객 경험 혁신, 둘째, 매장 운영 최적화, 그리고 셋째, 공급망 관리 효율화다. 각 영역에서 월마트가 어떻게 AI를 활용하고 있는지, 그리고 그 효과는 무엇인지 구체적인 사례를 통해 알아본다.

1. 고객 경험 혁신: 옴니채널 쇼핑의 미래

a) Walmart Voice Order 및 Text to Shop

월마트는 음성 및 텍스트 기반 쇼핑 서비스를 통해 고객들에게 편리한 쇼핑 경험을 제공한다.

예를 들어, 한 고객이 집에서 아이를 돌보던 중 갑자기 아이가 다쳤을 때, "헤이 시리" 또는 "OK 구글"이라고 말한 뒤 "월마트 장바구니에 밴드에이드 추가해줘"라고 요청할 수 있다. 월마트의 AI 시스템은 즉시 이 음성 명령을 처리하고, 고객의 과거 구매 이력을 분석하여 해당 가정에서 선호하는 ‘슈퍼히어로 밴드에이드’를 자동으로 장바구니에 추가한다.

이 서비스는 고도화된 자연어 처리(NLP) 기술을 기반으로 한다. BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)와 같은 최신 NLP 모델을 사용하여 고객의 의도를 정확히 파악한다. 또한 협업 필터링과 딥러닝 기반의 추천 시스템을 통해 고객의 과거 구매 이력과 선호도를 분석하여 개인화된 제품 추천을 제공한다.

b) Generative AI Search

월마트는 생성형 AI 기반의 새로운 쇼핑 도우미를 도입했다. 이 시스템은 고객의 복잡한 질문을 이해하고 맞춤형 제품 추천을 제공한다.

예를 들어, 고객이 "축구 경기 관람 파티 준비"라고 검색했다고 가정해 보자. 월마트의 생성형 AI는 이 쿼리를 분석하고, 구조화된 결과를 제공한다. 먼저 간식 카테고리에서는 고객이 선호하는 브랜드와 맛의 치토스, 다양한 디핑 소스, 피자나 핫도그 재료 등을 추천한다. 음료 섹션에서는 콜라와 사이다 같은 탄산음료와 생수를 제안한다.

파티 용품으로는 일회용 접시와 컵, 냅킨, 그리고 축구 테마의 장식품을 추천한다. 또한, 음료를 시원하게 유지할 아이스박스와 야외 관람을 위한 휴대용 의자 같은 기타 필수품도 제안한다.

각 추천 항목마다 월마트에서 구매 가능한 제품 링크가 함께 제공되며, 고객의 과거 구매 이력과 선호도를 반영하여 특정 브랜드나 가격대의 제품이 추천된다.

이 기능은 GPT-3.5와 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 하며, 월마트의 방대한 제품 데이터베이스와 고객 행동 데이터로 파인튜닝되었다. 특히 제품 카탈로그, 재고 관리 시스템, 그리고 개인화 엔진과의 실시간 통합을 통해 항상 최신의, 구매 가능한 제품을 추천한다.

c) View in Your Home (AR Shopping)

월마트는 AR 기술을 활용해 고객이 가구나 가전제품을 자신의 공간에 가상으로 배치해볼 수 있는 기능을 제공한다.

예를 들어, 고객이 거실에 새로운 소파를 구매하고 싶어 한다고 가정해 보자. 고객은 월마트 앱을 열고 'View in Your Home' 기능을 사용하여 관심 있는 소파를 선택한다. 앱은 고객에게 카메라를 켜고 거실을 스캔하라고 안내한다. 고객이 거실을 스캔하면, AR 기술이 즉시 작동하여 3D로 렌더링된 소파를 고객의 거실 공간에 배치한다.

이 기능은 컴퓨터 비전 기술과 3D 모델링 기술을 기반으로 한다. SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 알고리즘을 사용하여 실내 공간을 정확히 매핑하고, 딥러닝 기반의 객체 인식 기술로 가구와 벽면 등을 식별한다. 또한 실시간 렌더링을 위해 모바일 GPU 최적화 기술과 클라우드 렌더링 기술을 혼합하여 사용한다.

2. 매장 운영 최적화: AI 기반 스마트 매장

a) Ask Sam

'Ask Sam'은 월마트 직원들을 위한 AI 음성 비서다. 이 기능은 직원들이 매장 내에서 효율적으로 업무를 수행할 수 있도록 돕는다.

예를 들어, 한 직원이 "치토스의 위치가 어디지?"라고 Ask Sam에게 물으면, 시스템은 즉시 음성 명령을 처리하고 매장의 레이아웃 데이터를 분석하여"치토스는 12번 통로 3번 선반에 있습니다"라고 정확한 위치를 알려준다. 더 나아가 "현재 재고는 20개이며, 오늘 오후에 50개가 추가로 입고될 예정입니다"와 같은 재고 정보도 제공한다.

Ask Sam은 그 이외에도 직원의 근무 일정, 실시간 매출 데이터, 목표 달성률, 다른 부서의 근무자 정보 등을 제공하여 팀 간 협업을 촉진한다.

이 시스템은 복잡한 매장 환경에서도 정확한 음성 인식이 가능한 고급 AI 모델을 사용한다. 실시간 데이터베이스 쿼리와 자연어 처리 기술을 결합하여, 직원들의 다양한 질문에 즉각적으로 응답할 수 있다. 또한 매장 레이아웃, 제품 정보, 재고 상태, 직원 일정 등을 효율적으로 저장하고 검색하는 지식 그래프 기술이 적용되어 있다.

b) In-Store AR Technology

월마트는 매장 내 AR 기술을 통해 고객 경험을 혁신하고 있다. 이 기술은 고객이 스마트폰으로 매장 선반을 스캔하면 개인화된 제품 정보를 제공한다.

예를 들어, 글루텐 프리 식단을 선호하는 고객이 매장의 시리얼 통로를 방문했다고 가정해 보자. 고객이 스마트폰으로 선반을 스캔하면, AR 기술이 작동하여 글루텐 프리 제품들을 하이라이트로 표시해준다. 동시에 각 제품의 영양 정보, 고객 리뷰, 할인 정보 등이 실시간으로 화면에 오버레이된다.

더 나아가, 이 기술은 고객의 쇼핑 리스트와 연동하여 작동한다. 만약 고객의 쇼핑 리스트에 '치즈 스낵'이 있다면, 해당 제품이 있는 선반을 지나갈 때 알림을 주고, AR을 통해 제품의 위치를 정확히 표시해준다.

이 기술은 컴퓨터 비전, 실시간 이미지 처리, 그리고 개인화 알고리즘의 복합적인 적용으로 구현된다. 특히 실시간 객체 인식 기술을 사용하여 수많은 제품을 즉각적으로 식별하고, 각 고객의 선호도와 요구사항에 맞춰 관련 정보를 오버레이한다. 또한 엣지 컴퓨팅 기술을 활용하여 모바일 기기에서 빠른 처리 속도를 구현했다.

이러한 AI 기반 매장 운영 최적화 기술들은 월마트의 운영 효율성을 크게 향상시키고 있다. 직원들의 업무 효율성이 높아지고, 고객들은 더 나은 쇼핑 경험을 얻게 되어 전반적인 고객 만족도가 향상되고 있다. 이는 월마트가 2분기에 달성한 8.5%의 영업이익 증가에 직접적으로 기여하고 있는 것으로 분석된다.

3. 공급망 관리 효율화: AI 기반 의사결정 지원

a) AI-Powered Supplier Negotiations

월마트는 AI를 활용해 공급업체와의 협상을 자동화하고 있다. 이 시스템은 재고 관리, 가격 협상, 주문량 결정 등 다양한 측면에서 의사결정을 지원한다.

구체적인 사례로, 월마트가 89개 공급업체와 거래하는 상황을 들 수 있다. AI 시스템은 각 공급업체의 과거 거래 데이터, 시장 동향, 월마트의 재고 상황, 예측 수요 등을 종합적으로 분석한다. 이를 바탕으로 최적의 주문량과 협상 전략을 수립한다.

예를 들어, AI 시스템이 특정 브랜드의 치약 재고가 향후 2주 내에 부족해질 것으로 예측했다고 가정해 보자. 시스템은 자동으로 해당 공급업체와의 협상을 시작한다. 이 과정에서 AI는 과거 거래 기록, 현재의 시장 가격, 경쟁사의 동향 등을 고려하여 최적의 주문량과 가격을 제안한다. "현재 시장 가격보다 3% 낮은 가격에 10,000개를 주문하고, 빠른 배송을 조건으로 제시"하는 식의 구체적인 협상 전략을 수립한다.

이 시스템의 도입 결과, 월마트는89개 공급업체와의 거래에서 64%의 성사율과 평균1.5%의 비용 절감 효과를 달성했다. 이는 연간 수백만 달러의 비용 절감으로 이어질 수 있는 중요한 성과다.

이 시스템은 예측 분석, 최적화 알고리즘, 그리고 강화학습 모델의 복합적인 적용으로 구현되었다. 예측 분석 모델은 시계열 분석과 머신러닝 기법을 결합하여 미래 수요와 가격 동향을 예측한다. 최적화 알고리즘은 선형 계획법과 같은 수학적 모델을 사용하여 최적의 주문량과 가격을 결정한다. 강화학습 모델은 매 협상마다 결과를 학습하여 전략을 개선한다.

b) Inventory Management and Demand Forecasting

월마트는 AI를 활용하여 재고 관리와 수요 예측을 정교화하고 있다. 이 시스템은 과거 판매 데이터, 시즌별 트렌드, 날씨 예보, 지역 이벤트 등 다양한 요인을 고려하여 각 제품의 수요를 예측한다.

예를 들어, 시스템이 다가오는 주말에 특정 지역에서 바베큐 관련 제품의 수요가 급증할 것으로 예측했다고 가정해 보자. 이 예측은 날씨 예보(맑고 따뜻한 날씨), 지역 이벤트(지역 축제), 그리고 과거의 유사한 상황에서의 판매 데이터를 종합적으로 분석한 결과다. 시스템은 이 정보를 바탕으로 해당 지역 매장의 바베큐 그릴, 숯, 고기 등의 재고를 자동으로 조정한다.

이 시스템은 딥러닝 기반의 시계열 예측 모델, 앙상블 학습 기법, 그리고 베이지안 최적화 등 다양한 AI 기술을 활용한다. 특히 실시간 데이터 스트리밍과 연계하여 예측 모델을 지속적으로 업데이트하고 정확도를 개선한다.

맺음말

이러한 AI 기반의 공급망 관리 효율화는 월마트의 운영 비용을 크게 절감하고 있다. 더 나아가 제품의 과잉 재고나 재고 부족 상황을 최소화하여 고객 만족도를 높이고 있다. 이는 월마트가 2분기에 달성한4.8%의 매출 증가와 8.5%의 영업이익 증가에 직접적으로 기여하고 있는 것으로 분석된다.

월마트의 이러한 종합적인 AI 활용 전략은 유통 산업의 미래를 보여주는 선례로 평가받고 있다. AI 기술을 고객 경험 개선, 매장 운영 최적화, 그리고 공급망 관리에 전략적으로 적용함으로써, 월마트는 디지털 시대의 새로운 유통 모델을 제시하고 있다. 이는 다른 유통업체들에게도 중요한 벤치마킹 사례가 될 것으로 보인다.