딥핑소스 “매장 자율 운영 AI 에이전트로 ‘공간AI’ 실현한다”

동아닷컴

인공지능(AI) 리테일테크 전문기업 딥핑소스가 4월 2일 기자간담회를 열고 자사 매장 자율 운영 시스템과 주요 사업 성과, 향후 전략을 발표했다. 매장 자율 운영 시스템을 통한 에이전틱 AI ‘공간AI(SAAI)’를 구축하겠다는 비전도 공개했다.

발표를 맡은 김태훈 딥핑소스 대표는 “데이터를 안전하게 수집해 AI로 분석하고 최적화하는 것이 딥핑소스의 핵심 사업”이라며 “오프라인 공간에서 사람들의 행동을 분석하고 운영 효율을 높이는 데 집중하고 있다”라고 소개했다.

딥핑소스의 기술적 토대는 AI 기반 영상 데이터 익명화 기술이다. 영상에서 개인을 특정할 수 있는 정보를 비식별화 처리하면서도 데이터 가치는 그대로 유지하는 기술로, 별도 장비 추가 없이 기존에 설치된 CCTV만으로도 구현할 수 있는 것이 특징이다. 딥핑소스는 이를 기반으로 매장 자율 운영 시스템을 개발했다.

딥핑소스의 매장 자율 운영 시스템은 ▲실제 공간 데이터를 기반으로 운영 효율을 높이는 ‘스토어 케어’ ▲데이터 기반 인사이트를 제공하는 ‘스토어 인사이트’ ▲AI와 함께 매장 운영 효율을 최적화하는 ‘스토어 에이전트’로 나뉜다.

현재 주력 솔루션인 스토어 케어는 기존 CCTV를 활용해 매장 상태를 실시간 모니터링하는 솔루션이다. 재고 상태, 청결 상태, 냉장고 문 개방 여부, 안전, 설비 이상 등을 자동 감지하고, 조치가 필요한 상황이 발생하면 점주와 직원에게 알림을 전송한다. 매장별 타임라인 기능을 통해 과거 특정 시간대의 매장 상태를 확인할 수 있으며, 여러 매장을 동시에 모니터링하는 것도 가능하다.

스토어 케어를 이용하면 매장 직원은 매장을 좀 더 편하게 관리할 수 있고, 점주는 외부에서도 언제든지 매장 상태를 확인할 수 있다. 프랜차이즈 본사는 모든 매장의 데이터를 모아 운영 효율을 최적화할 수 있다. 김태훈 대표는 “누가 일해도 언제나 완벽한 매장을 유지할 수 있도록 AI가 대신 확인하고 필요한 순간에만 알려준다”라며 “처음에는 편의점에서 시작했지만 지금은 주차장 등 다양한 공간에서 활용하고 있다”라고 설명했다.

스토어 인사이트는 공간 내에서 수집한 데이터를 분석해 인사이트를 도출하고 시각화하는 솔루션이다. 방문객의 동선과 시선, 체류 시간, 성별 및 연령 분포, 상품을 잡는 행위 등 고객 행동 데이터를 재고 현황, 제품 진열 상태, 매출 데이터와 결합해 분석한다. 이를 통해 방문자 유입률, 시간대별 및 구역별 통행량, 구역 관심도, 구매 전환율 등을 수치로 확인할 수 있다.

김태훈 대표는 “스토어 인사이트를 이용하면 매장 상품 배치나 구성을 데이터에 근거해 선정할 수 있다”라며 “실제 적용 매장에서 특정 상품 매출을 30~40% 개선하고, 직원 1~3명 분의 업무 대체 효과를 확인했다”라고 말했다.

매장 문제를 스스로 진단하고 최적의 방안을 제시하는 스토어 에이전트 / 출처=딥핑소스

스토어 에이전트는 매장 데이터를 기반으로 AI가 매장의 문제를 스스로 진단하고 최적의 실행 방안을 제안하는 솔루션이다. 점주나 관리자가 자연어로 원하는 내용을 입력하면 AI가 발주 물량 및 항목, 매출 급등 상품, 폐기 위험 상품 등을 알려준다.

상품 배치 변경을 요청하면 데이터와 시뮬레이션을 통해 전략별 시나리오를 제안한다. 가설, 근거, 측정 지표, 실험 방법, 기대 효과도 함께 제시해 이용자의 판단을 돕는다. 이용자가 최적의 시나리오를 선택하고 실행을 선택하면 해당 시나리오에 대한 지시사항을 매장 직원에게 자동으로 전달한다. 직원이 업무를 완료하면 AI가 자동으로 성과를 측정하고, 결과 리포트를 제공한다. 특정 매장에서 확보한 성공 사례는 유사한 상황에 있는 다른 매장에도 자동 적용한다. 김태훈 대표는 “스토어 에이전트는 AI와 함께 매장 운영 효율을 높이는 솔루션으로 올해 가장 주력할 제품”이라고 소개했다.

딥핑소스는 AI 기반 순환 구조를 통해 매장 완전 자율 운영을 실현하고자 한다 / 출처=딥핑소스

김태훈 대표는 이날 스토어 케어, 스토어 인사이트, 스토어 에이전트를 통합해 에이전틱 AI ‘공간AI(SAAI)’를 구축하겠다는 비전도 공개했다. ▲카메라로 공간 인지 ▲다양한 데이터와 결합해 현재 상태 파악 ▲목표 달성 위한 방안 제시 ▲최적화 방안 실행 ▲변화된 결과를 다시 학습 ▲매장에 적용의 순환 구조를 구축해 오프라인 매장의 완전 자율 운영을 실현하겠다는 설명이다.

이와 함께 딥핑소스는 피지컬AI와의 접목도 시도하고 있다. 현재 일본에서 로봇을 제어해 상품 배치 등 운영 효율 자동화를 구현하고 있으며, 사람과 로봇이 함께 매장을 운영하는 형태를 시범 운영하고 있다.

딥핑소스는 지난해까지 일본 시장에 집중했다. 일본 통신사 KDDI, 편의점 프랜차이즈 로손과 협업한 덕에 전체 매출의 50% 이상이 일본 시장에서 발생했다. 올해 한국 시장 비중을 높일 계획이다. 김태훈 대표는 “프랜차이즈 본사와 소규모 개별 매장을 동시에 공략할 계획”이라며 “현재 수백개 매장에 솔루션을 적용했는데 올해는 1만 개 이상 매장에 적용하고, 매출 역시 지난해 30억 원에서 올해 100억 원 이상으로 끌어올릴 것”이라고 강조했다.

IT동아 한만혁 기자 (mh@itdonga.com)

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