업스테이지, 브랜디에 '취향저격' 맞춤 추천 AI 솔루션 제공

남궁경 2022. 9. 26. 09:21
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인공지능(AI) 스타트업 업스테이지가 패션 커머스 업체 브랜디에 고객 취향저격 추천 AI를 제공해 커머스의 초개인화에 도전한다.

김성훈 업스테이지 대표는 "국내 대표 여성 패션 커머스 브랜디에 고객 취향에 따른 초개인화 추천 AI솔루션을 제공하게 되어 기쁘다"며 "업스테이지는 AI팩을 통해 써제스트 기술을 이용하고자 하는 다양한 기업 고객들의 AI 적용 장벽을 낮추고 고객이 핵심 서비스에 역량을 집중할 수 있도록 도울 것"이라고 말했다.

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패션 테크 기업 브랜디와 '제품 추천 AI 솔루션' 계약 체결
업스테이지와 브랜디가 ‘브랜디 추천 서비스 도입 및 이용 계약’을 체결했다고 26일 밝혔다. ⓒ업스테이지

인공지능(AI) 스타트업 업스테이지가 패션 커머스 업체 브랜디에 고객 취향저격 추천 AI를 제공해 커머스의 초개인화에 도전한다.


업스테이지는 브랜디와 ‘브랜디 추천 서비스 도입 및 이용 계약’을 체결했다고 26일 밝혔다. 이번 계약에 따라 업스테이지는 브랜디가 운영 중인 여성 패션쇼핑앱 ‘브랜디’, 남자쇼핑앱 ‘하이버’ 등 버티컬 커머스 플랫폼 이용 고객을 위한 초개인화된 제품 추천 솔루션을 제공할 예정이다.


업스테이지는 NeurlPS, AAAI, ACL, EMNLP을 비롯한 국제AI 학회에서 다수의 우수논문을 발표하고 국내 기업 최초 캐글 두 자릿수 금메달 수상 등으로 확인한 기술력을 기반으로 보유한 AI솔루션을 브랜디에 제공한다는 계획이다.


업스테이지의 추천 AI의 성능은 브랜디와의 검증과정에서도 다시 한 번 입증되기도 했다. 클릭률은 물론매출과 관련된 거래전환율 등 다양한 지표에서 업스테이지의 추천AI 성능이 AWS 퍼스널라이즈 대비 1.5배 이상 좋은 결과를 도출했다. 업스테이지는 회사 내부의 추천AI팀, 캐글대회를 위한 챌린지스팀, 홍콩 글로벌 레지던시팀 등이 각각 다양한 AI모델을 구축하고 경쟁 비교를 통해 최적의 성능을 낼 수 있었다고 밝혔다.


업스테이지가 제공할 추천 AI솔루션은 앱다운로드 2000만회에 달하는 여성 패션쇼핑앱 브랜디의 풍부한 데이터를 기반으로 고객 각자의 취향과 제품을 분석해 앱의 첫 페이지에서부터 초개인화 된 제품 추천을 할 수 있도록 할 예정이다. 또 업스테이지는 AI 기반 분석 도구를 활용, 지표 모니터링을 통한 모델 성능의 지속적인 향상을 위해 노력 할 방침이다.


브랜디는 여성 패션쇼핑앱 브랜디를 시작으로 남자쇼핑앱 하이버, 브랜드 패션플랫폼 서울스토어 등 전문화된 버티컬 커머스 플랫폼을 운영하고 있으며 지난해 11월 누적거래액 1조원을 돌파한 국내 패션 커머스 기업이다. 플랫폼 기술력과 풀필먼트 경쟁력을 바탕으로 누적 1500억원 이상의 투자를 유치했으며, 동대문 생태계의 디지털 전환에 앞장서는 등 커머스 시장에서 영향력을 넓히고 있다.


앞서 업스테이지의 ‘추천 AI’ 기술력은 글로벌에서도 입증된 바 있다. 지난 5월 글로벌 SPA 브랜드 H&M이 주최한 '맞춤형 패션 추천' 대회에서 1위와 불과 0.004점과 0.007점 차이로 은메달을 획득했다. 지난 2월에는 업스테이지는 정보기술 분야 세계 최고 권위의 국제 학회인 ‘The Web Conference 2022’에서 딥러닝 기술을 활용한 맞춤 학습 추천 핵심 기술에 대한 논문을 발표하며 주목을 받기도 했다.


이번 계약으로 업스테이지의 써제스트(검색 추천) AI 기술 도입사례는 커머스 플랫폼으로 확장될 전망이다. 써제스트 AI는 개인의 데이터와 취향을 기반으로 상품이나 콘텐츠를 AI로 찾고 추천하는 기능을 모두 적용하는 기술로 주목을 받고 있다. 업스테이지는 노코드 기반의 ’AI팩’을 개발, LG유플러스, 아모레퍼시픽, 글로랑 등과도 계약을 맺고 협업을 진행 중이다.


김성훈 업스테이지 대표는 “국내 대표 여성 패션 커머스 브랜디에 고객 취향에 따른 초개인화 추천 AI솔루션을 제공하게 되어 기쁘다“며 “업스테이지는 AI팩을 통해 써제스트 기술을 이용하고자 하는 다양한 기업 고객들의 AI 적용 장벽을 낮추고 고객이 핵심 서비스에 역량을 집중할 수 있도록 도울 것”이라고 말했다.

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