[인공지능과 유통산업-상] 기업에 최적화된 결정 내려주는 'AI'
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편집국
- 입력 2017.01.12 10:26
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이세돌 9단과의 바둑 대결로 일반인들에게 한층 친숙하게 다가온 인공지능이 다양한 산업 분야에서 활용되는 가운데, 소비자의 접점에 있는 '유통'에서도 다양한 분야에 적용되고 있어 눈길을 끌고 있다.
유통산업에서 인공지능은 점포의 위치나 제품진열, 판매 아이템 결정, 인력채용 및 인사관리, 재고관리 등 기업의 전략적 결정이 필요한 거의 모든 분야에 응용될 수 있다.
산업연구원 김숙경 연구원은 12일 "기업은 원하는 결과를 얻기 위해 인공지능을 통해 현재 최적화된 결정을 내릴 수 있다"고 진단했다.
▲ 인공지능 ㅣ워드프레스
■ '입지 선정' 전략적 도움 받아
기업이 신규 점포를 개설하고자 할 때 기존에 점포의 입지를 선정하기 위해 필요했던 오랜 분석 기간 대신에 인공지능을 활용하면 매우 빠르고 효율적으로 최적의 입지를 고를 수 있다.
판매액, 인구, 경쟁 점포로부터의 거리, 최근에 있었던 프로모션과 이벤트 등 다양한 데이터를 인공지능에 입력시켜 신규 점포를 언제 어디에 개설할지를 전략적인 결정에 도움을 받을 수 있다는 게 연구원의 설명이다.
김 연구원은 "머신러닝과 같이 자율적으로 학습하는 인공지능은 점포 개설에 최적인 입지 후보지들을 제시하는 것에서 나아가 신규점포의 성공에 기여하는 가장 중요한 요인들을 식별함으로써 각 후보지를 선정한 이유까지 설명해줄 수 있다"며 장점을 설명했다.
이에 미국의 홈인테리어 유통회사인 커클랜드(Kirklands)는 익스피리언(Experian)사와 함께 점포의 최적 입지를 선정하고 미래 매출액을 예측하는 데 인공지능을 적용한 바 있다.
익스피리언은 미국의 가구, 기업체, 소매업체, 쇼핑센터에 관한 정보 등 기본 데이터베이스를 출발점으로, 커클랜드의 기존 점포 입지의 특성, 점포 매출 및 성과, 고객 데이터 등을 연구해 신규 점포를 개설할 최적의 입지를 골라냈다.
■ 효율적인 '채용과 인력관리' 활용
인공지능은 기업이 이벤트 기간 동안 충원할 필요가 있는 정확한 인력 수와 직원을 어디에 배치하면 좋을지까지 결정할 수 있도록 도와준다.
연구원은 "미국의 블랙프라이데이처럼 고객이 급증하는 기간에 정확한 데이터에 근거해 적절한 인력을 충원하지 않으면 비용 낭비나 고객의 불편을 초래하게 된다"고 말했다.
인공지능을 활용하면 과거 특정 이벤트 기간 동안의 고객 수와 판매액, 마케팅 전략 등에 관한 데이터를 활용함으로써 방문 고객 수를 예측하고 그에 근거하여 직원 수를 결정할 수 있다.
인공지능은 또 특정 이벤트 기간의 직원 채용에 한해서 뿐만 아니라 일반적인 인력 채용에도 적용될 수 있다.
기존에 채용한 직원들에 대한 데이터를 학습하고, 신규 지원자의 과거 성과와 배경, 판매경험, 직업 등 정보를 활용함으로써 잠재력이 가장 큰 신규 직원을 뽑을 수 있으며, 각 직원에 적합한 지역이나 점포도 파악할 수 있다.
이에 일본의 통신·전자기기 종합회사인 NEC는 입사시험 서류전형을 할 수 있는 인공지능을 개발했다.
앞서 채용한 사원들의 이력서 등을 인공지능이 학습한 뒤, 기업이 요구하는 인재의 경향을 분석하여 그에 맞는 지원자를 선발하는 방식이다.
또 일본 IT 기업인 오라클은 인공지능이 사원의 경력이나 근무실적 등에 관한 데이터를 기초로 인사이동에 대해 조언하는 시스템을 내년부터 활용할 수 있도록 개발하고 있다.
■ 매출 예측과 재고관리로 '최고의 성과 '
인공지능은 기업의 제품별, 프로모션별, 마케팅별로 과거 매출 데이터를 분석하고 학습함으로써 기업의 미래 모습을 그려볼 수 있으며, 또한 성공과 실패의 요인도 분석할 수 있다.
김 연구원은 "기업은 어떤 제품이 잘 팔릴지, 어떤 프로모션이 효과가 있을지, 어떤 마케팅 활동이 판매를 촉진할지 등을 정확히 예측하고 전략을 수립할 때 최고의 성과를 거둘 수 있다"고 강조했다.
인공지능을 통한 정확한 매출 예측은 효율적인 재고관리를 하는 데도 응용될 수 있다.
재고가 적정 수준보다 많으면 회전율이 떨어져서 수익이 감소하고, 반면 재고가 부족하면 고객을 잃기에, 적정 재고를 유지하는 것은 유통기업의 성과에 중요한 영향을 미친다는 게 연구원의 설명이다.
▲ 아마존 물류 센터 l 출처=IBT