글로벌 리테일 시장이 본격적인 생성형 AI(Generative AI) 쇼핑 시대로 진입하고 있다. 액센츄어(Accenture)의 최신 보고서에 따르면, 전 세계 소비자의 77%가 이번 연말 쇼핑에 생성형 AI를 활용할 계획이라고 답했다.
그러나 미국 리테일 기업 중 단 5%만이 2026년까지 AI 기반 고객 상호작용에 완전히 최적화될 것으로 예상돼, 소비자와 기업 간 AI 격차가 빠르게 확대되고 있다.
정보 과부하로 피로해진 소비자, 85%가 장바구니를 포기한다
소비자들은 세일, 프로모션, 리뷰 정보를 넘치게 접하고 있다. 하지만 이 ‘정보의 홍수’가 오히려 결정 피로(Decision Fatigue)를 불러일으킨다. 액센츄어 조사에서 85%의 소비자가 정보 과부하로 인해 장바구니를 포기할 가능성이 있다고 답했다.
결국 쇼핑은 ‘무엇을 살까’보다 ‘무엇을 포기할까’의 싸움이 되고 있다.
소비자는 명확한 추천과 신뢰할 수 있는 제안을 원하며, 이러한 흐름 속에서 생성형 AI 기반 개인화 쇼핑 어시스턴트의 수요가 급격히 늘어나고 있다.
현장 직원의 스트레스, AI가 완화할 수 있을까
리테일 매장 직원의 70%는 화난 고객 응대를 가장 큰 스트레스 요인으로 꼽았다. 또한 10명 중 9명은 어려운 고객 대화 후 탈진을 경험했다고 응답했다. 하지만 반대로 67%의 직원은 생성형 AI가 자신의 업무를 더 쉽게 만들어줄 것이라고 믿는다.
예를 들어 유럽 리테일 기업 미디어마켓새턴(MediaMarktSaturn) 은 AI 기반 음성 어시스턴트 프로토타입을 도입해, 직원이 고객과 대화 중에도 실시간으로 제품 정보를 확인할 수 있게 했다. 이는 AI가 단순히 ‘자동화 도구’가 아닌, 현장 경험을 향상시키는 보조자로 진화하고 있음을 보여준다.
리테일의 AI 접근성 격차, 본질은 ‘데이터 구조화’의 문제
리테일 직원의 약 70%는 일정관리·재고관리 등 기본 디지털 도구만 사용하고 있으며, 4명 중 3명은 생성형 AI 기반 도구에 접근하지 못한다. 이는 기술의 부재가 아니라 데이터 파이프라인 부재 때문이다.
AI가 현장과 연결되려면, 각 매장의 문서·재고·거래 데이터가 구조화되어 있어야 한다. 즉, 리테일의 AI 전환은 결국 ‘문서 디지털화(Digitalization)’에서 시작된다.
소비자가 원하는 생성형 AI의 세 가지 조건
액센츄어 리포트는 소비자가 원하는 AI 쇼핑 경험의 핵심 조건 3가지를 다음과 같이 제시했다.
1️⃣ 추천과 함께 할인 정보를 보여줄 것
2️⃣ 로봇이 아닌 인간적인 대화형 경험 제공
3️⃣ 제품의 장단점을 요약 비교할 수 있는 구조화된 정보 제공
이 요구사항은 곧 AI의 ‘데이터 이해력’을 의미한다. 추천의 품질은 결국 얼마나 정제된 데이터에서 출발하는가에 달려 있기 때문이다.
액센츄어가 제시한 2025 리테일 AI 전략: 단순화·추천·연결
1️⃣ 단순화 (Simplify)
소음을 줄이고, AI 기반 큐레이션으로 소비자의 선택을 돕는다.
2️⃣ 추천 (Recommend)
브랜드 신뢰와 감성을 담은 맞춤형 제안을 강화한다.
3️⃣ 연결 (Connect)
AI 도구를 직원에게 제공해 현장 경험을 향상시킨다. 직원이 자신 있게 기술을 사용할 수 있을 때, 고객도 신뢰를 느낀다.
리테일의 AI 격차는 데이터 파이프라인의 격차다
소비자는 이미 AI 중심으로 움직이지만, 많은 리테일 조직은 여전히 비정형 데이터에 갇혀 있다. AI가 작동하지 않는 이유는 ‘데이터가 AI 언어로 번역되지 않았기 때문’이다.
한국딥러닝(KDL)은 리테일 산업의 문서·재고·거래 정보를 디지털화·데이터화하여, AI가 바로 활용할 수 있는 형태로 변환하는 기술을 보유하고 있다.
DEEP Parser는 계약서, 발주서, 세금계산서, 인보이스 등 다양한 리테일 문서를 자동 인식·구조화한다.
DEEP Agent+는 이렇게 정리된 데이터를 RAG(검색 증강 생성) 파이프라인으로 연결해, AI가 실시간으로 상품 정보를 이해하고 대화할 수 있도록 만든다.
이를 통해 리테일 기업은 기존 ERP나 POS 시스템을 교체하지 않고도, “AI가 읽을 수 있는 데이터 기반 리테일 운영 체계”를 빠르게 구축할 수 있다.
KDL의 기술은 단순히 OCR을 넘어, ‘문서를 이해하는 AI’로 진화하고 있다. AI가 고객의 맥락과 제품의 의미를 읽을 때, 쇼핑 경험은 진정으로 개인화된다.
결론: AI 혁신의 출발점은 문서 디지털화다
리테일의 생성형 AI 도입은 단순한 기술 트렌드가 아니다. 그것은 기존 고객 데이터, 문서, 거래 이력을 디지털 언어로 재구성하는 과정이다. KDL은 이러한 데이터 전환 과정을 통해, 리테일 기업이 AI 시대의 ‘데이터 기반 의사결정 체계’로 진화하도록 지원하고 있다.
생성형 AI가 소비자를 이해하기 위해서는, 먼저 리테일 기업이 ‘AI가 이해할 수 있는 데이터’를 만들어야 한다.
