삼성SDS "생성형 AI, 유통분야 소비자 접점에 유용… 플랫폼 확장 필요"

김긍환 삼성SDS 전자컨설팅그룹장이 지난 19일 삼성SDS 유통·리테일 혁신 세미나에서 발표하는 모습. 팽동현 기자

"삼성SDS의 기업용 생성형AI(인공지능) 솔루션은 자사와 관계사 등의 실제 업무에 쓰면서 정확도를 높이고 충분한 검증을 거쳤다. 클라우드 서비스로 만들어져 SI(시스템통합) 작업 없이 바로 도입 가능한 것도 장점이다."

삼성SDS가 생성형 AI를 바탕으로 유통산업 혁신을 밀착 지원한다. 이 회사는 19일 서울 중구 더플라자호텔에서 '유통·리테일 혁신 세미나'를 열고 관련 전략을 설명했다. 이날 생성형AI 기반 협업도구 '브리티 코파일럿'과 생성형AI PaaS(서비스형 플랫폼) '패브릭스'도 시연했다.

지난해부터 생성형AI가 화두로 떠오르면서 국내 기업의 90% 이상이 도입했거나 검토 중이다. 특히 유통·리테일 분야는 세계적으로 생성형AI가 가장 크게 영향을 미칠 업종 중 하나로 꼽힌다. 많은 소비자 접점에서 대화로 이뤄지는 업무가 많은 만큼 LLM(대규모언어모델) 활용 가능성이 넓을 것으로 전망된다.

김긍환 삼성SDS 전자컨설팅그룹장은 "생성형AI 도입 고려 시 먼저 얼마나 많은 이용자나 고객이 사용할 수 있는지 판단해 보는 것을 권한다"며 "할루시네이션(환각·왜곡) 등 아직 존재하는 한계와 회사마다 다른 목표·여건 등을 고려해 단계적인 접근이 필요하다. '브리티 코파일럿' 같은 소통·협업·사내지식검색 서비스가 바로 사용할 수 있는 영역"이라고 말했다.

삼성SDS는 생성형AI의 단계적 적용방안으로 △검색·추천·상담 등에 적용하는 '생성형AI 플랫폼 활용, 사내 비정형 데이터 연계' △고유 데이터와 특화 모델 기반으로 맞춤형 서비스를 제공하는 'LLM 파인튜닝, 레거시DB(데이터베이스) 연계' △이미지·영상과 시뮬레이션 등으로 고객과의 상호작용을 강화하는 '멀티모달, 플러그인 솔루션 연계' 등 3단계를 제시한다. 우선 적용 가능한 영역부터 빠르게 시작하고 점차 복합적인 기능으로 확대하는 접근을 권한다.

그 과정에서 플랫폼의 필요성을 강조했다. 김 그룹장은 "당장 적용사례 한두 개는 간단하게 실증·도입할 수 있지만 이후 수십·수백개로 늘어날 때마다 구축한다면 비용·시간이 만만치 않고 보안과 복잡성도 문제 될 것"이라며 "수년을 내다본다면 다양한 구성요소와 새로운 기술들을 조합해 지속적·안정적으로 서비스를 만들어낼 수 있는 '패브릭스' 같은 플랫폼이 필요하다"고 설명했다. 곧 출시를 앞둔 '패브릭스'는 삼성SDS와 관계사에 먼저 적용됐으며, RAG(검색증강생성)나 내부DB(데이터베이스) 연계 등 기능도 모듈 형태로 제공한다.

삼성SDS는 오프라인 매장에 지능형 응대봇을 적용하고, 전자상거래에 개인 맞춤형 상품 추천을 구현하는 등 생성형 AI 적용 사례를 만들어냈다. 그는 "실제 도입한 관계사들의 경우 토큰당 이용료와 인프라 등 유지관리 비용에 더욱 신경 쓰는 모습을 보인다. 이에 대한 통합적인 최적화·효율화 역량을 지닌 곳은 국내에서 삼성SDS가 유일하다"며 "유통·리테일 분야 고객들의 AX(AI전환) 파트너로 함께할 수 있길 기대한다"고 덧붙였다.

또한 삼성SDS는 생성형AI로 고도화된 RPA(로봇프로세스자동화) 솔루션도 선보였다. 삼성SDS에 따르면 '브리티RPA'는 국내 RPA 시장에서 52% 점유율, 공공부문에선 60% 점유율을 차지하며 2019년부터 2022년까지 118% 성장했다. 회사는 여기에 생성형AI를 접목한 '브리티 오토메이션'으로 개인 업무뿐 아니라 기업 비즈니스 프로세스의 초자동화도 꾀한다.

'생성형AI를 만난 RPA, 무엇까지 할 수 있나'를 주제로 발표한 김정민 삼성SDS 하이퍼오토메이션팀 상무는 "여러 RPA 솔루션들이 로우코드·노코드 개발을 지원한다고 광고해 왔지만, 살펴보면 어느 정도 숙련도를 필요로 했고 기능을 다 찾아 쓰기도 어려웠다. 생성형AI 접목으로 이런 어려움을 해소할 수 있게 됐다"며 "ERP(전사자원관리)·SCM(공급망관리)·물류자동화 등 레거시 시스템 연동은 물론, 웹에서 변경된 부분을 자동 인식해 대응하는 등 더 넓은 범위와 더 높은 난이도의 자동화가 가능해진다"고 밝혔다.글·사진=팽동현기자 dhp@dt.co.kr