코로나19 펜데믹은 비대면 e커머스 수요를 폭발시켰고, e커머스 성장은 물류 시스템의 급속한 발전으로 이어졌다. 과거 단순 3D산업으로 치부되던 물류는 현재 인공지능(AI)과 로봇을 필두로 한 첨단산업으로 변모했다. 밤에 주문해도 다음날 새벽에 물건을 받아볼 수 있는 등 우리의 쇼핑 라이프스타일의 변혁을 가져온 것도 AI없이 불가능했다는 평가다.
거래액 기준 국내 1위 e커머스 자리를 차지한 네이버는 CJ대한통운과 손잡고 운영하는 대규모 풀필먼트 물류센터에 자사 머신러닝 AI 기술인 ‘클로바 포캐스트(CLOVA Forecast)’를 적용했다. 클로바 포캐스트는 네이버가 자체 개발한 물류 수요 예측 AI 모델로 주문량을 하루 전에 예측해 익일배송, 당일배송 등 배송 시간을 단축해준다. 네이버에 따르면 클로바 포캐스트는 주문량이 폭주하는 이벤트 기간에도 95% 높은 정확도로 상품 수요를 예측하는 것이 강점이다. 네이버는 클로바 포캐스트에 소비자 구매기록 내 광범위한 정보를 결합하는 기술로 수요 예측 정확도를 높인다고 설명했다.
네이버는 최근 공개한 ‘하이퍼클로바’의 딥러닝 기술을 클로바 포캐스트에 접목해 상품 수요 예측 모델을 더욱 고도화한다. 하이퍼클로바는 단어나 문장을 생성하는 세계 최대 규모 오픈AI ‘GPT-3’가 다음에 올 문장을 예측하는 것처럼 소비자의 구매 패턴을 학습해 수요를 예측하는데 사용한다.
네이버 관계자는 "클로바 포캐스트 수요 예측이 판매자에게 까지 확대되면 물류센터 운영 효율화 기여도를 높이는 것은 물론, 라스트마일 배송 경쟁력도 높일 수 있다"고 설명했다.
‘로켓배송'으로 국내 소비자 e커머스 이용행태를 바꾼 쿠팡 역시 물류센터에 수요 예측 머신러닝 AI를 투입했다.
쿠팡의 AI 머신러닝은 소비자 기존 주문 데이터를 분석하는 것으로 상품 주문량을 미리 예측해, 이를 기반으로 전국 쿠팡 풀필먼트센터에 위치별로 나눠서 미리 상품을 구비하도록 하는 것이 특징이다.
쿠팡 AI는 물류센터에 입고된 상품을 최대한 빨리 출고하기 위해 어디에 진열할지, 진열된 상품을 어떤 동선으로 꺼내 올지도 결정하고, 소비자가 상품을 주문한 그 순간 배송의 모든 과정을 결정한다. 주문 완료와 함께 어떤 상품을 어떻게 출고할지 정하는 것은 물론이고, 출고된 상품을 어떤 쿠팡카(배송트럭)의 어느 자리에 놓을지도 미리 지정한다.
제품의 크기에 맞춘 포장재를 선택하거나, 포장이 없어도 되는 상품은 아예 포장하지 말라고 지정해 주는 것도 쿠팡 AI의 역할이다.
최근 이베이코리아 인수로 세간에 주목을 받은 신세계 그룹의 SSG닷컴도 자사 초대형 풀필먼트센터 ‘네오(NE.O)’에 머신러닝 AI를 적용했다.
SSG닷컴은 2014년부터 현재까지 축적해 놓은 방대한 데이터를 머신러닝 AI 기술에 접목했다. 상품 수요를 예측하고, 최적의 배송경로를 찾고, 오차를 최소화하는 수요 예측 방식을 고도화하고 있다는 설명이다.
네오 물류센터 재고관리는 머신러닝 AI의 수요 예측을 기반으로 운영된다. 기존 소비자 데이터를 기반으로 1주일 이후까지 상품 수요에 대한 예측을 진행한다. 네오 물류센터 상품의 90%를 AI가 관리운영하고 있다.
SSG닷컴 한 관계자는 "네오 공간이 한정적이기 때문에 어떤 상품을 언제 입고시키는 것이 좋은지 등을 결정하는데 머신러닝 AI가 큰 도움이 된다"며 "재고 예측시에는 날씨나 시간 등과 같이 판매에 영향을 주는 많은 변수들을 감안하고 있다. 이외의 변수들을 계속 발굴해내는 고도화 작업 또한 계속해서 추진 중이다"고 말했다.
김형원 기자 otakukim@chosunbiz.com