유통업체들은 시스템 자동화로 업무의 효율성을 높이고, 소비자의 행동을 예측·분석해 개선된 소비경험을 소비자들에게 되돌려주고 있다. 이런 자동화의 이점을 구현하는 데 핵심 역할을 하는 것이 인공지능(AI)이다. AI는 소비자 요구를 정확히 예측하고, 창고의 발주 처리를 신속화·효율화하는 데 활용된다. 일례로 독일의 기계설비 기업인 키온그룹은 AI로 지능형 창고 시스템을 개발, 6000개 넘는 자사 유통센터의 물류 처리량을 높였다.
글로벌 컨설팅업체 맥킨지 글로벌 연구소는 AI가 유통업체의 수익 증가에도 기여하는 것으로 분석했다. AI는 순수익률을 2%에서 6%까지 증가시켜 기업의 이윤을 1조달러나 더 늘릴 수 있다고 예측했다. 또 절도나 가격표 바꿔치기 등으로 인한 재고 손실을 줄임으로써 유통업계의 매출 손실을 방지해준다고 역설했다.
이 외에도 유통업체는 AI 플랫폼을 통해 실시간으로 인사이트를 확보해 자산을 보호하고, 오류와 손실을 줄일 수 있다. 매장 내에서도 AI는 제 역할을 톡톡히 수행한다. AI는 쇼핑 장소를 디지털화하고 불특정 구매자의 행동을 시각적으로 분석할 수 있다. 이를 통해 유통업체는 제품 진열을 최적화하면서 고객이 많이 지나다니는 통로에 직원을 적절히 배치할 수 있다.
미국 제조업체 하니웰의 조사에 의하면 향후 1~2년간 물류 유통업계의 공통된 최우선 목표는 ‘자동화 프로세스 개선’이라고 한다. 반면 조사에 참여한 3명 중 1명은 자동화 채택에 대한 걸림돌로 ‘자동화 구현의 어려움과 복잡성’을 꼽았다. 실제로 자동화 구축 과정은 상당히 복잡하며, 많은 시간과 비용이 소요되는 어려운 작업이다.
이 때문에 기업은 자동화 구축 과정을 효율적으로 지원하는 플랫폼을 활용할 필요가 있다. 특히 분산된 인프라에서 AI를 통합적으로 관리할 수 있는 단일 플랫폼을 사용하는 것이 중요하다. 코로나19로 모든 산업이 유례없는 변화와 위기에 직면하고 있다. 지금의 위기를 극복하기 위해서는 혁신 기술을 적극 도입하고 이를 효과적으로 구현할 수 있는 적절한 플랫폼을 채택함으로써, 효율성과 민첩성을 개선하며 수익을 도모할 새로운 기회를 창출해 나가야 할 것이다.
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