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중대형 이커머스가 도입해야 할 2가지 AI 필수 기능과 기술 (AI 챗봇, AI 검색)

중대형 이커머스가 도입해야 할 2가지 AI 필수 기능과 기술 (AI 챗봇, AI 검색)

Created by 윤희정
Last updated: 2025-03-24
3 min read

글로벌 이커머스 기업들은 AI 기술을 적극 도입하여 경쟁력을 강화하고 있습니다. 이러한 도입은 1) 업무 자동화 2) 고객 경험 개선 3) 매출 증대에서 긍정적인 영향을 미치고 있는데요.

패션 브랜드 라코스테는 AI 검색 기능을 도입한 후 검색을 통한 매출이 150% 증가하고 이탈률은 88% 감소하는 성과를 거두었습니다. 또한 코스메틱 기업 에스티로더는 240개의 맞춤형 AI 애플리케이션을 개발해 고객 서비스와 마케팅 효율성을 향상 시켰습니다.

MAU가 월 평균 10만부터 많게는 수백만까지 증가하는 국내 중대형 이커머스가 AI 기능과 기술에 주목해야 할 이유입니다. 이번 시간엔 익히 들어 친숙하지만 자세히 물어보면 답하긴 어려웠던 이커머스 필수 AI 기능 2가지를 깊이 들여다보고 쉽게 정리했습니다.

 

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AI 챗봇

사람과 자연어로 대화할 수 있는 소프트웨어 프로그램으로 문자 또는 음성 인터페이스를 통해 사용자와 소통합니다.

 

챗봇에 활용된 주요 AI 기술 및 모델

  1. 자연어 처리 (NLP, Natural Language Processing)
    인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 기술

    핵심기술
    - 자연어 이해 (NLU) : 사용자의 의도와 의미를 분석해 이해
    - 자연어 생성 (NLG) : 사용자 질문에 적절한 응답을 생성
    - 형태소 분석, 토큰화, 개체명 인식 등 다양한 기술을 포함

  2. 머신러닝 (ML, Machine Learning)
    데이터를 기반으로 학습하고 패턴을 분석해 예측 및 자동 응답을 개선하는 기술로 고객 상담 챗봇이 다양한 질문 데이터를 학습해 점점 더 정확한 답변을 제공

    핵심기술
    - 지도학습 : 고객 질문과 답변을 데이터로 학습
    - 비지도학습 : 클러스터링을 통해 대화 패턴 분석
    - 강화학습 : 사용자의 피드백을 기반으로 챗봇 성능 개선

  3. LLM (Large Language Model)
    인간과 유사한 자연어 이해 및 생성 능력을 가진 AI 모델로 최신 챗봇에 활용

    아래와 같은 특징이 있습니다.
    1. 자연스러운 대화
    2. 문맥 유지 및 기억력 향상
    3. 복잡한 질문에 대한 이해력

  4. RAG (Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)
    LLM의 한계를 극복하기 위해 실시간 검색 기능을 추가하는 기술로 LLM이 사전 학습된 데이터만 사용된다면 RAG는 최신 정보 또는 특정 문서를 검색해 답변을 생성합니다.

    아래와 같은 특징이 있습니다
    1. 최신 정보 반영
    -- LLM은 훈련된 시점 이후 데이터를 모으지만 RAG는 실시간 웹 검색 및 DB 검색을 통해 최신 정보 제공
    2. 도메인별 챗봇 개발 가능
    -- 의료 AI 챗봇 : 최신 논문을 검색하여 의료 상담 제공
    3. 대용량 데이터 검색 및 요약 가능

 

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관련 솔루션

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X2BEE AI Chatbot은 LLM과 RAG를 결합해 다양한 주제의 대화는 물론, 업무까지 스스로 처리하는 Actionable AI 챗봇입니다

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AI 검색

AI와 머신러닝을 활용해 검색 결과를 더욱 정교하고 효율적으로 제공하는 기술입니다. 기존 키워드 기반 검색을 넘어 사용자의 의도를 이해하고 맥락을 반영하는 검색이 가능하도록 발전하고 있습니다.

 

AI 검색에 활용된 주요 기술

앞서 알아본 자연어 처리(NLP), 머신러닝(ML)을 제외한 기술에 대해 살펴보겠습니다.

 

  1. 딥러닝

사용자의 검색 패턴과 클릭 데이터를 활용해 더욱 관련성이 높은 검색 결과를 제공합니다.

활용 기술

  • 랭킹 알고리즘 : 사용자의 검색 이력과 클릭 데이터를 분석해 검색 순위를 최적화

  • 추천 시스템 : 사용자의 과거 검색 데이터를 기반으로 맞춤형 결과 추천

  • 강화 학습 : 검색 결과의 사용자 반응 (클릭, 체류시간 등)을 분석해 지속적으로 검색 품질 개선

 

  1. 벡터 검색 및 임베딩 기술

기존의 키워드 매칭 방식이 아닌 의미 기반 검색을 구현하는 기술로 문장을 벡터 형태로 변환하여 더 유사한 검색 결과를 제공합니다.

활용 기술

  • Word2Vec, BERT, GPT 기반 임베딩 모델 활용 - 예, "고양이 사진" 검색하면 "고양이 이미지", "귀여운 고양이" 등 관련 콘텐츠도 검색됨

  • ElasticSearch + Dense Vector Search 같은 AI 검색 솔루션에서 활용

 

  1. 시맨틱 검색

사용자의 검색 의도를 이해하고 문맥 및 의미에 따라 관련성 높은 정보를 제공하는 검색 기술입니다. 기존 키워드 기반 검색 방식보다 더 정교하며, 사용자의 질의(Query)를 단순하게 단어 매칭이 아니라 의미적으로 분석하여 정확한 검색 결과를 반환합니다.

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