의정부성범죄전문변호사 [경제밥도둑]AI, 요샌 이렇게도 씁니다···‘음쓰’ 감축부터 가품·과대포장 검사까지
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작성자 행복인 작성일26-08-06 11:16 조회3회 댓글0건첨부파일
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의정부성범죄전문변호사 유통기업들이 인공지능(AI) 활용 범위를 날로 확대하고 있다. 맞춤형 추천이나 상담 챗봇 수준을 넘어 상품 기획과 정품 검수, 지속가능성 확보 등 핵심 영역으로 진화하고 있다. AI 활용이 고도화되는 한편, AI가 생성·노출하는 허위·부정적 정보 차단이라는 새로운 과제도 부상했다.
이케아는 넓은 체험전시장뿐 아니라 비교적 저렴한 매장 내 먹거리로 유명하다. 전 세계 32개국에서 사업을 운영하는 잉카그룹은 한국을 포함한 전 세계 402개 이케아 매장에 AI 기반 음식물 폐기물 관리 도구인 ‘웨이스트 와처(Waste Watcher)’를 도입해 운영 중이다. 웨이스트 와처는 음식물 쓰레기 발생 원인을 분석해 버려지는 음식물을 줄인다. 이를 통해 지난해에만 전 세계에서 약 960만끼분 음식물이 버려지는 것을 막았다. 2017년 도입 이후 누적 약 4750만끼에 해당하는 음식물 쓰레기를 줄였다고 한다. 이케아코리아 관계자는 “잉카그룹은 소비자의 더 나은 경험, 기업 운영 효율성 향상과 함께 ‘지속가능성’을 AI 활용 목표로 삼는다”고 말했다.
무신사는 상품 기획시 국내외 SNS와 검색 엔진, 패션 커뮤니티 등 반응을 자체 AI 분석 도구로 실시간 수집해 분석한다. AI가 매일 자동 생성하는 보고서를 기반으로 기획자가 상품화 가능성을 검증한 뒤 목표 매출과 초도 물량을 산출해 3개월 단위로 신속하게 상품을 기획해 내놓는다. 기획자의 직관에 의존하던 방식에서 벗어나 ‘인간과 AI의 협업’이 상시 이뤄지는 것이다. 또 자체 AI 온라인 검수 체계를 통해 120만개 이상의 입점 상품을 모니터링해 ‘택갈이’ 등 부정 유통 의심 상품을 즉각 판별한다.
소비자와 접점이 많은 편의점·배달업계도 AI 활용이 활발하다. CU는 스타트업 ‘인텔리시아’와 협력해 신제품에 대한 소비자 반응을 예측해 제품을 출시하는 데 AI를 활용하기 시작했다. 이를 ‘AI 합성소비자’라 일컫는데, AI가 수많은 다양한 가상의 소비자를 설정한 뒤 신제품, 가격, 할인행사 등에 대한 반응을 예측한다.
실제 소비자 조사는 수천명을 대상으로 설문과 인터뷰를 진행해야 해 시간과 비용이 많이 든다. 갈수록 유행 교체 주기가 빨라지는 시장에서는 치명적인 단점이다. CU 운영사인 BGF리테일에 따르면 AI 합성소비자를 도입했더니 조사기간이 3~5일로 단축됐고 비용도 크게 줄었다. BGF리테일 관계자는 “실제 소비자 인터뷰를 하면 편향된 답변을 하는 경우들이 있는데, AI 합성소비자는 인구통계학적 비율과 구매 데이터 등을 반영해 수백만명의 소비자를 설정하기 때문에 더 객관적이다”라고 말했다.
GS리테일이 운영하는 GS25도 AI를 활용해 점포별 영업 활성화를 돕는 ‘점포 진단 사이트’, 매장별 상권 정보와 환경을 분석하는 ‘점포 영향 분석 시스템’, 매장별 배달 가능 권역을 발굴하는 ‘퀵커머스 배달 품질 대시보드’ 등을 구축했다. 배달의민족도 AI 기반 분석 도구를 도입해 매장 운영 효율화, 신규 고객 유입, 단골 관리 등을 돕는다.
가짜 상품을 솎아내는 게 상시 과제인 중고거래 업계에선 정품 검수에 AI를 쓴다. 명품, 전자기기 등 고가의 중고품 거래가 많은 번개장터는 인간과 AI가 협업해 정품 여부를 확인한다. 검수사가 육안으로 검수하면서 확인이 필요한 부위를 측정한 뒤, 자체 개발한 ‘APT(Authenticity Proof Technology)’ 기술로 가죽·섬유·코팅·금속 등 소재 데이터를 분석한다. 이후 AI는 측정된 데이터를 기존 정품·가품 데이터와 비교해 육안으로 구분하기 어려운 차이 등을 분석한다. 매년 8만건 이상 쌓이는 스캔 데이터를 AI가 지속적으로 학습해 판별 능력을 스스로 고도화하는 구조다.
CJ대한통운은 내부 TES물류기술연구소가 개발한 AI 기반 과대포장 진단 도구 ‘팩체크(PackCheck)’를 전국 26개 물류센터에 도입해 운영 중이다. 이 기술은 과대포장 규제의 적용 기준과 예외 규정을 AI가 동시에 분석해 사람이 일일이 판단하던 과정을 자동화했다. 정부 규제는 포장상자 안에 제품을 제외하고 남는 공간 비율(포장공간비율)을 50% 이하로 하는 게 핵심인데, 종이 완충재를 사용하면 이를 70% 이하로 완화하는 등 예외 규정이 많아 수작업으론 정확도가 떨어지고 시간과 비용이 많이 든다.
소비자들이 AI를 사용해 상품 등 정보를 찾는 경우가 늘면서 사실과 다르거나 부정적인 정보를 차단하고, 긍정적인 정보 노출을 늘리려는 기업들의 노력도 커지고 있다. 특정 브랜드나 콘텐츠가 AI 답변에 인용될 가능성을 높이도록 콘텐츠를 최적화하는 것을 ‘GEO(Generative Engine Optimization)’라고 한다.
과거엔 주로 포털 사이트에서 키워드로 최신 기사를 검색해 정보를 얻었다면, 최근 AI는 사용자 의도에 맞는 방대한 과거 자료를 검색해 보여주는데, 사용자들이 이를 검증 없이 믿는 경향이 있다. 한 외국계 기업은 포털 사이트 AI 검색 최상단에 회사 웹페이지가 무작위로 노출되자 과거 진행한 할인행사 관련 보도자료를 삭제하고 있다. 고객들이 종료된 행사가 아직 진행 중인 것으로 오인하는 일이 계속되자 혼선을 방지하기 위해 나선 것이다. 또 다른 외국계 기업 관계자는 “회사 로고가 바뀌었는데도 AI가 과거 로고를 계속 노출하고 있는데, 이를 어떻게 수정할 수 있을지 몰라서 난감하다”고 말했다.
자사에 대해 부정적으로 보도한 오래전 기사가 AI에서 자주 노출되자 이를 차단하는 방안을 고민하는 경우도 적지 않다. 반대로 번개장터는 AI 검색 결과에 자사가 더 자주 노출되도록 홈페이지 뉴스룸의 데이터를 정비하는 작업에 나섰다. AI를 통해 제품을 추천받는 소비자가 늘면서 AI 답변 속 브랜드 노출도를 측정해 점수와 순위를 공개하는 업체(에이아이빅스랩)도 등장했다.
AI로 생성한 후기에 대한 대응에도 나섰다. AI 리뷰가 확산하면 제품 자체의 신뢰도까지 떨어뜨릴 수 있기 때문이다. 무신사는 실제 상품과 다른 AI 생성·조작 이미지의 후기 등록을 전면 금지하고, 위반 시에는 적립금을 회수하거나 서비스 이용 제한을 할 수 있도록 이용약관을 개정했다. 무신사 관계자는 “후기 데이터의 품질과 소비자 신뢰도를 위한 조치”라고 밝혔다.
일하는 고령층(55~79세)이 처음으로 1000만명을 넘어섰다. 고령층의 70%는 평균 73.6세까지 일하기를 희망했다. 월평균 연금 수령액이 88만원에 그쳐 부족한 노후 소득이 고령층을 노동시장에 오래 머물게 하는 양상이다.
국가데이터처가 5일 발표한 ‘2026년 5월 경제활동인구조사 고령층 부가조사 결과’를 보면 지난 5월 고령층 인구는 1701만7000명으로 1년 전보다 57만명 증가했다. 이 가운데 고령층 취업자는 1012만5000명으로 같은 기간 34만5000명 늘었다. 고령층 취업자가 1000만명을 넘어선 것은 관련 통계를 내기 시작한 2005년 이후 처음이다. 2016년 671만5000명에서 10년 새 약 1.5배로 증가했다. 고령층 인구도 함께 늘면서 고용률은 59.5%로 역대 최고치를 기록한 지난해와 같았다.
산업별로 보면 고령층 취업자는 보건·사회·복지(15만5000명)와 도소매업(8만명)에서 늘었다. 농림어업(-8만3000명)에서는 취업자가 줄었다.
노인 절반 “생활비 보태려 일한다”
고령층이 생애 가장 오래 근무한 일자리에서 일한 기간은 평균 17년7.1개월로 1년 전보다 0.5개월 길어졌다. 근속기간별로 보면 10~20년 미만(28.7%), 30년 이상(22.5%), 20~30년 미만(19.9%) 순이었다. 10~20년 미만 비중만 1년 전보다 0.2%포인트 하락했다.
이들이 주된 일자리를 떠날 당시 평균 연령은 53.0세로 전년보다 0.1세 높아졌다. 일자리를 그만둔 이유로는 사업 부진과 조업 중단, 휴·폐업이 24.9%로 가장 많았다. 건강이 좋지 않아 그만뒀다는 응답이 22.1%로 뒤를 이었고, 가족을 돌보기 위해 퇴직했다는 응답도 15.2%를 차지했다.
고령층 가운데 앞으로도 일하기를 원하는 사람의 비중은 69.2%(1178만2000명)로 1년 전보다 0.2%포인트 줄었지만 관련 통계가 작성된 이후 두 번째로 높은 수준이다. 이들이 일하기를 희망하는 연령은 평균 73.6세로 전년보다 0.2세 높아졌다. 관련 통계를 실시한 2011년 이후 가장 높은 수준으로, 주된 일자리를 평균 53세에 떠난 뒤에도 20년 넘게 더 일하기를 원하는 셈이다.
계속 일하고 싶은 이유로는 ‘생활비에 보탬이 되기 위해서’라는 응답이 53.4%로 가장 많았다. 지난해와 비교해 1.0%포인트 낮아졌다. ‘일하는 즐거움 때문’이라는 응답은 36.7%로 1년 전과 비교해 0.6%포인트 높아졌다.
장래 근로 희망자의 일자리 선택 기준은 일의 양과 시간대(30.8%), 임금 수준(20.3%), 계속 근로 가능성(16.3%) 순으로 높았다.
고령층 가운데 연금을 받는 사람의 비중은 52.7%(896만9000명)로 2008년 관련 통계 작성 이후 가장 높았다. 월평균 연금 수령액은 88만원으로 2.1% 늘었지만, 1인 가구 최저생계비(154만원)에는 한참 못 미쳤다.
이케아는 넓은 체험전시장뿐 아니라 비교적 저렴한 매장 내 먹거리로 유명하다. 전 세계 32개국에서 사업을 운영하는 잉카그룹은 한국을 포함한 전 세계 402개 이케아 매장에 AI 기반 음식물 폐기물 관리 도구인 ‘웨이스트 와처(Waste Watcher)’를 도입해 운영 중이다. 웨이스트 와처는 음식물 쓰레기 발생 원인을 분석해 버려지는 음식물을 줄인다. 이를 통해 지난해에만 전 세계에서 약 960만끼분 음식물이 버려지는 것을 막았다. 2017년 도입 이후 누적 약 4750만끼에 해당하는 음식물 쓰레기를 줄였다고 한다. 이케아코리아 관계자는 “잉카그룹은 소비자의 더 나은 경험, 기업 운영 효율성 향상과 함께 ‘지속가능성’을 AI 활용 목표로 삼는다”고 말했다.
무신사는 상품 기획시 국내외 SNS와 검색 엔진, 패션 커뮤니티 등 반응을 자체 AI 분석 도구로 실시간 수집해 분석한다. AI가 매일 자동 생성하는 보고서를 기반으로 기획자가 상품화 가능성을 검증한 뒤 목표 매출과 초도 물량을 산출해 3개월 단위로 신속하게 상품을 기획해 내놓는다. 기획자의 직관에 의존하던 방식에서 벗어나 ‘인간과 AI의 협업’이 상시 이뤄지는 것이다. 또 자체 AI 온라인 검수 체계를 통해 120만개 이상의 입점 상품을 모니터링해 ‘택갈이’ 등 부정 유통 의심 상품을 즉각 판별한다.
소비자와 접점이 많은 편의점·배달업계도 AI 활용이 활발하다. CU는 스타트업 ‘인텔리시아’와 협력해 신제품에 대한 소비자 반응을 예측해 제품을 출시하는 데 AI를 활용하기 시작했다. 이를 ‘AI 합성소비자’라 일컫는데, AI가 수많은 다양한 가상의 소비자를 설정한 뒤 신제품, 가격, 할인행사 등에 대한 반응을 예측한다.
실제 소비자 조사는 수천명을 대상으로 설문과 인터뷰를 진행해야 해 시간과 비용이 많이 든다. 갈수록 유행 교체 주기가 빨라지는 시장에서는 치명적인 단점이다. CU 운영사인 BGF리테일에 따르면 AI 합성소비자를 도입했더니 조사기간이 3~5일로 단축됐고 비용도 크게 줄었다. BGF리테일 관계자는 “실제 소비자 인터뷰를 하면 편향된 답변을 하는 경우들이 있는데, AI 합성소비자는 인구통계학적 비율과 구매 데이터 등을 반영해 수백만명의 소비자를 설정하기 때문에 더 객관적이다”라고 말했다.
GS리테일이 운영하는 GS25도 AI를 활용해 점포별 영업 활성화를 돕는 ‘점포 진단 사이트’, 매장별 상권 정보와 환경을 분석하는 ‘점포 영향 분석 시스템’, 매장별 배달 가능 권역을 발굴하는 ‘퀵커머스 배달 품질 대시보드’ 등을 구축했다. 배달의민족도 AI 기반 분석 도구를 도입해 매장 운영 효율화, 신규 고객 유입, 단골 관리 등을 돕는다.
가짜 상품을 솎아내는 게 상시 과제인 중고거래 업계에선 정품 검수에 AI를 쓴다. 명품, 전자기기 등 고가의 중고품 거래가 많은 번개장터는 인간과 AI가 협업해 정품 여부를 확인한다. 검수사가 육안으로 검수하면서 확인이 필요한 부위를 측정한 뒤, 자체 개발한 ‘APT(Authenticity Proof Technology)’ 기술로 가죽·섬유·코팅·금속 등 소재 데이터를 분석한다. 이후 AI는 측정된 데이터를 기존 정품·가품 데이터와 비교해 육안으로 구분하기 어려운 차이 등을 분석한다. 매년 8만건 이상 쌓이는 스캔 데이터를 AI가 지속적으로 학습해 판별 능력을 스스로 고도화하는 구조다.
CJ대한통운은 내부 TES물류기술연구소가 개발한 AI 기반 과대포장 진단 도구 ‘팩체크(PackCheck)’를 전국 26개 물류센터에 도입해 운영 중이다. 이 기술은 과대포장 규제의 적용 기준과 예외 규정을 AI가 동시에 분석해 사람이 일일이 판단하던 과정을 자동화했다. 정부 규제는 포장상자 안에 제품을 제외하고 남는 공간 비율(포장공간비율)을 50% 이하로 하는 게 핵심인데, 종이 완충재를 사용하면 이를 70% 이하로 완화하는 등 예외 규정이 많아 수작업으론 정확도가 떨어지고 시간과 비용이 많이 든다.
소비자들이 AI를 사용해 상품 등 정보를 찾는 경우가 늘면서 사실과 다르거나 부정적인 정보를 차단하고, 긍정적인 정보 노출을 늘리려는 기업들의 노력도 커지고 있다. 특정 브랜드나 콘텐츠가 AI 답변에 인용될 가능성을 높이도록 콘텐츠를 최적화하는 것을 ‘GEO(Generative Engine Optimization)’라고 한다.
과거엔 주로 포털 사이트에서 키워드로 최신 기사를 검색해 정보를 얻었다면, 최근 AI는 사용자 의도에 맞는 방대한 과거 자료를 검색해 보여주는데, 사용자들이 이를 검증 없이 믿는 경향이 있다. 한 외국계 기업은 포털 사이트 AI 검색 최상단에 회사 웹페이지가 무작위로 노출되자 과거 진행한 할인행사 관련 보도자료를 삭제하고 있다. 고객들이 종료된 행사가 아직 진행 중인 것으로 오인하는 일이 계속되자 혼선을 방지하기 위해 나선 것이다. 또 다른 외국계 기업 관계자는 “회사 로고가 바뀌었는데도 AI가 과거 로고를 계속 노출하고 있는데, 이를 어떻게 수정할 수 있을지 몰라서 난감하다”고 말했다.
자사에 대해 부정적으로 보도한 오래전 기사가 AI에서 자주 노출되자 이를 차단하는 방안을 고민하는 경우도 적지 않다. 반대로 번개장터는 AI 검색 결과에 자사가 더 자주 노출되도록 홈페이지 뉴스룸의 데이터를 정비하는 작업에 나섰다. AI를 통해 제품을 추천받는 소비자가 늘면서 AI 답변 속 브랜드 노출도를 측정해 점수와 순위를 공개하는 업체(에이아이빅스랩)도 등장했다.
AI로 생성한 후기에 대한 대응에도 나섰다. AI 리뷰가 확산하면 제품 자체의 신뢰도까지 떨어뜨릴 수 있기 때문이다. 무신사는 실제 상품과 다른 AI 생성·조작 이미지의 후기 등록을 전면 금지하고, 위반 시에는 적립금을 회수하거나 서비스 이용 제한을 할 수 있도록 이용약관을 개정했다. 무신사 관계자는 “후기 데이터의 품질과 소비자 신뢰도를 위한 조치”라고 밝혔다.
일하는 고령층(55~79세)이 처음으로 1000만명을 넘어섰다. 고령층의 70%는 평균 73.6세까지 일하기를 희망했다. 월평균 연금 수령액이 88만원에 그쳐 부족한 노후 소득이 고령층을 노동시장에 오래 머물게 하는 양상이다.
국가데이터처가 5일 발표한 ‘2026년 5월 경제활동인구조사 고령층 부가조사 결과’를 보면 지난 5월 고령층 인구는 1701만7000명으로 1년 전보다 57만명 증가했다. 이 가운데 고령층 취업자는 1012만5000명으로 같은 기간 34만5000명 늘었다. 고령층 취업자가 1000만명을 넘어선 것은 관련 통계를 내기 시작한 2005년 이후 처음이다. 2016년 671만5000명에서 10년 새 약 1.5배로 증가했다. 고령층 인구도 함께 늘면서 고용률은 59.5%로 역대 최고치를 기록한 지난해와 같았다.
산업별로 보면 고령층 취업자는 보건·사회·복지(15만5000명)와 도소매업(8만명)에서 늘었다. 농림어업(-8만3000명)에서는 취업자가 줄었다.
노인 절반 “생활비 보태려 일한다”
고령층이 생애 가장 오래 근무한 일자리에서 일한 기간은 평균 17년7.1개월로 1년 전보다 0.5개월 길어졌다. 근속기간별로 보면 10~20년 미만(28.7%), 30년 이상(22.5%), 20~30년 미만(19.9%) 순이었다. 10~20년 미만 비중만 1년 전보다 0.2%포인트 하락했다.
이들이 주된 일자리를 떠날 당시 평균 연령은 53.0세로 전년보다 0.1세 높아졌다. 일자리를 그만둔 이유로는 사업 부진과 조업 중단, 휴·폐업이 24.9%로 가장 많았다. 건강이 좋지 않아 그만뒀다는 응답이 22.1%로 뒤를 이었고, 가족을 돌보기 위해 퇴직했다는 응답도 15.2%를 차지했다.
고령층 가운데 앞으로도 일하기를 원하는 사람의 비중은 69.2%(1178만2000명)로 1년 전보다 0.2%포인트 줄었지만 관련 통계가 작성된 이후 두 번째로 높은 수준이다. 이들이 일하기를 희망하는 연령은 평균 73.6세로 전년보다 0.2세 높아졌다. 관련 통계를 실시한 2011년 이후 가장 높은 수준으로, 주된 일자리를 평균 53세에 떠난 뒤에도 20년 넘게 더 일하기를 원하는 셈이다.
계속 일하고 싶은 이유로는 ‘생활비에 보탬이 되기 위해서’라는 응답이 53.4%로 가장 많았다. 지난해와 비교해 1.0%포인트 낮아졌다. ‘일하는 즐거움 때문’이라는 응답은 36.7%로 1년 전과 비교해 0.6%포인트 높아졌다.
장래 근로 희망자의 일자리 선택 기준은 일의 양과 시간대(30.8%), 임금 수준(20.3%), 계속 근로 가능성(16.3%) 순으로 높았다.
고령층 가운데 연금을 받는 사람의 비중은 52.7%(896만9000명)로 2008년 관련 통계 작성 이후 가장 높았다. 월평균 연금 수령액은 88만원으로 2.1% 늘었지만, 1인 가구 최저생계비(154만원)에는 한참 못 미쳤다.
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