“탄탄하고 부드러운 가방 추천해줘” 척척 골라주는 AI 서비스 나온다

플랫폼 전문기업 커넥트웨이브
생성형AI 활용한 ‘PLAi’ 도입
추상적·주관적 질문으로도 상품검색
다나와·에누리·메이크샵 등 적용

8일 서울 여의도 콘래드 호텔에서 열린 생성형AI 컨퍼런스에 이건수 커넥트웨이브 대표가 연사로 나서 자사 플랫폼 고도화 전략에 대해 발표하고 있다. <사진=커넥트웨이브>

“상품에 대해 말을 잘 하는 아이“ “상품에 대해 가장 잘 이해하는 AI“

커넥트웨이브가 쇼핑 편의성을 높이기 위해 새로 도입하는 생성형 인공지능(AI) 모델에 대해서 이렇게 설명했다.

8일 오전 서울 여의도 콘래드호텔에서 열린 컨퍼런스에서 커넥트웨이브는 프라이빗 LLM(초거대 언어 모델·Private Large Language Model) 서비스인 ’PLAi(플레이)‘를 소개했다.

커넥트웨이브는 가격비교 플랫폼(’다나와‘ ’에누리‘), 쇼핑몰 제작 플랫폼(’메이크샵‘ ’플레이오토‘), 해외직구 플랫폼(’몰테일‘)을 운영하는 전자상거래(이커머스) 플랫폼 전문 기업이다.

이날 컨퍼런스는 ’생성형 AI가 1세대 선구자 커머스를 만나다‘라는 주제로 진행됐다. 이건수 커넥트웨이브 대표와, 생성형 AI 전문 스타트업인 업스테이지의 김성훈 대표가 참석했다. 다나와·메이크샵·에누리·몰테일의 각 대표들도 참석해 세션에 참여했다.

8일 서울 여의도 콘래드 호텔에서 열린 생성형AI 컨퍼런스에 이건수 커넥트웨이브 대표가 연사로 나서 자사 플랫폼 고도화 전략에 대해 발표하고 있다. <사진=커넥트웨이브>

프라이빗 LLM은 생성형 AI의 일종이다. 챗GPT(오픈AI)나 하이퍼클로바X(네이버)로 잘 알려진 생성형 AI를 경량화한 모델이다.

인터넷의 모든 오픈 데이터를 기반으로 학습해 답변하는 이들 서비스(퍼블릭 클라우드)와 달리 플레이는 기업 내부의 데이터만 활용하는 프라이빗 LLM이라는 점에서 구분된다.

기업 내부 데이터만 학습하기 때문에 보안·저작권 이슈로부터 자유롭고, 비용 절감 효과가 있는 경량화된 모델이다. 주력 분야와 서비스에 집중해 학습하기 때문에, 맥락을 벗어나거나 허위의 답을 하는 이른바 ’환각현상‘ 부작용도 없다.

예를 들어 ’다나와‘ ’에누리‘ 등의 플랫폼에서 “탄탄하면서 부드러운 재질의 가방을 추천해줘”라는 질문을 하면 자동으로 제품을 추천받을 수 있는 방식이다.

기존에는 ’탄탄하다‘ ’부드럽다‘와 같은 추상적이고 주관적인 표현은 추천이 어려웠지만, AI가 방대한 데이터를 기반으로 각 상품의 특징을 파악해 추천할 수 있게 되는 식이다. “50만원대 노트북을 추천해줘”라는 객관적 정보 내 추천보다 한 발 더 나아가는 식이다.

이 대표는 “생성형 AI는 데이터가 중요한데 , 커넥트웨이브는 이미 14억개의 쇼핑 데이터를 확보하고 짧은 주기의 최신정보 학습 등으로 고객이 원하는 상품을 가장 잘 찾아주는 AI로 발전해 나갈 것”이라고 말했다.

이어 이 대표는 “(커넥트웨이브가) 플랫폼 기업인 만큼 개발자와 시스템에 대폭 투자할 것”이라며 “그동안 독립적이고 자율적인 연합군으로 움직여왓지만, 지금부터는 ’원팀‘으로 (여러 플랫폼의) 시너지 극대화에 최선을 다할 것”이라고 덧붙였다.

8일 서울 여의도 콘래드 호텔에서 열린 생성형AI 컨퍼런스에 이건수 커넥트웨이브 대표가 연사로 나서 자사 플랫폼 고도화 전략에 대해 발표하고 있다. <사진=커넥트웨이브>

지난 20여년간 가격비교 시장을 놓고 경쟁했던 다나와와 에누리는 협력을 통해 경쟁력을 끌어올린다는 계획이다. 통합 검색엔진 구축, 인터넷데이터센터(IDC) 통합을 통해 가격비교 서비스 인프라스트럭처를 강화할 계획이다. 한편으론 다나와는 PC·가전 등 ’하드 굿즈‘에 집중하고, 에누리는 ’소프트 굿즈‘에 무게를 실어 분야를 나누겠다는 전략이다.

다나와는 ’비교검색의 끝판왕‘이라는 타이틀로 ’VS검색‘ ’PLAi 검색‘ ’버티컬 서비스 전략‘ 등을 발표했다. VS검색은 여러 제품의 사양과 가격, 후기를 한 페이지에서 손쉽게 비교할 수 있는 서비스다. 플레이가 도입되면 자연어 검색으로 제품 비교 결과를 더 쉽게 파악할 수 있는 시너지 효과가 있다.

에누리는 지난해 11월에 출범한 가격구독 서비스를 이용한 고객들의 구매 전환율이 10% 이상 늘었다고 밝혔다. 여기에 플레이를 결합해 가격구독을 ’초개인화 서비스‘로 발전시켜 나간다는 목표를 설정했다. 사용자의 의도를 정확하게 파악하고 원하는 제품을 찾아내는 기술을 뷰티·반려동물·건강식품 등 카테고리로 넓힌다는 것이다.

쇼핑몰 제작 솔루션인 메이크샵도 리뷰와 답글을 플레이에 학습시켜 분석능력이 키울 방침이다. 고객 리뷰에 자동 답글을 작성하고, 리뷰 요약 및 긍·부정 키워드 추출 등을 지원한다는 것이다.