클로바 포캐스트 리더 인터뷰
"이벤트 기간에도 95% 정확도
구매패턴 학습해 수요 예측도"
"이벤트 기간에도 95% 정확도
구매패턴 학습해 수요 예측도"
"초대규모 AI '하이퍼클로바'를 클로바 포캐스트에 접목해 물류 수요 예측을 정교화해 나갈 계획이다."(김경민 네이버 포캐스팅 리더)
이커머스(전자상거래) 시장에서 '배송 전쟁'이 전면전으로 치닫고 있는 가운데, 네이버가 물류 부분에서 승기를 잡기 위한 경쟁력 개발에 박차를 가하고 나섰다. 자체 개발한 AI(인공지능) 물류 시스템 프로그램인 '클로바 포캐스트'를 풀필먼트 센터에 접목하며 쿠팡 못지 않게 더 많은 상품을 빠르게 배송하겠다는 전략이다.
본보가 지난 2일 경기 성남 정자동 소재 네이버 사옥에서 진행한 인터뷰에서 클로바 포캐스트를 개발·기획한 두 리더는 이 시스템의 특장점을 살려 경쟁력을 강화하겠다고 강조했다.
쿠팡의 로켓 배송에 대항하기 위해 네이버가 선보이는 '클로바 포캐스트'는 쇼핑 데이터와 AI 기술력을 바탕으로 자체 개발한 물류 수요 예측 AI 모델. 하루 전 주문량을 미리 예측할 수 있는 것이 특징이다. 예컨대 매일 오전 9시에 클로바 포캐스트가 당일과 다음날의 주문량을 예측하면, 곤지암 등 풀필먼트(통합물류관리) 센터 현장에 있는 CJ대한통운 직원들이 예측지를 참고해 피킹(집품)·패킹(포장)하고 박스 수에 따라 적정 인력을 발주 및 배치하는 방식이다. 특히 주문량이 폭주하는 이벤트 기간에도 95%의 정확도를 보이고 있다.
김경민 리더는 "(예측 배송의 경우) 그동안 사람들이 진행해 왔지만, 프로모션이 있는 날 예측 정확도가 50~60%밖에 나오지 않았다"면서도 "네이버 쇼핑 내 구매 패턴 등의 데이터와 AI 서비스를 접목한 클로바 포캐스트가 낸 예측지로는 프로모션 과정 시점에서 정확도가 95%까지 나왔다"고 말했다. 이어 "현장에서 물류와 관련한 의사결정자들에게 예측지를 전달했더니 반응이 좋았다"고 말했다.
클로바 포캐스트는 '아마존 포캐스트', '페이스북 프로펫' 등의 최첨단 수요예측 모델에 비해 오류가 현저히 낮다. 네이버는 기존의 수요예측 모델들이 특정 데이터와 파라미터 상에서만 정확한 결과를 보여 상용화에 한계가 있음을 밝혔으며 이를 보완하기 위한 방법을 제시하기도 했다. 해당 내용이 담긴 논문은 지난해 12월 세계 최고 권위의 AI 학회 'NeurlPS 2020 워크샵'에서 'Best Poster Award(베스트 포스터 어워드)'를 수상했다. 김 리더는 "(네이버 클로바 포캐스트는) 아마존 포캐스트와 비교해 예측 오류율이 10~20% 낮고, 페이스북 프로쳇과 비교해서는 20~30% 낮은 것으로 알고 있다"고 밝혔다.
네이버는 아마존과 페이스북에 비해 손색없는 클로바 포캐스트를 지난해 10월 '곤지암 e-풀필먼트 센터'에서 적용한 데 이어, 지난달 오픈한 군포 풀필먼트 센터(상온)와 8월 오픈 예정인 용인 저온 풀필먼트 센터에도 적용할 예정이다. 이숙진 비즈 AI 플래닝 리더는 "(8월 적용될 용인 저온 풀필먼트 센터와 관련해서) 입고 출고 되는 상품들이 유통기한이 있고, 운영과정이 다를 것이기 때문에 고려해서 예측지를 내야한다"며 "상온의 경우는 피킹 패킹을 그냥 하면 되지만, 저온창고에 들어갈 상품의 경우에는 선입선출과 같은 룰도 있을 것이고, 카테고리가 그전과는 다르기 때문에 들여다볼 필요가 있다"고 말했다. 또한 수요 예측에 들어갈 상품군도 확대할 것이라고 밝혔다. 이 리더는 "스마트스토어 상품 전체를 커버하는 것을 목표로 하고 있다"면서 "그간 대형 브랜드 생필품을 시작으로 식품, 패션, 대형가전가구 등으로 수요 예측의 범위를 넓혀갈 예정"이라고 덧붙였다.
아울러 네이버는 최근 발표한 초대규모 AI '하이퍼클로바'에 사용된 딥러닝 기술을 '클로바 포캐스트'에도 접목해 예측 모델을 고도화할 계획이다. 하이퍼클로바가 방대한 언어 데이터를 바탕으로 다음에 올 단어나 문장을 예측할 수 있는 것처럼, 상품도 일정한 구매 패턴을 학습해서 수요를 예측할 수 있다는 것이다. 김경민 리더는 "기록을 보면 라면을 사면 햇반을 같이 많이 사는 경향성을 보인다"면서 "햇반 수요 예측을 할 때 라면을 얼마나 샀는지를 보고 알 수 있다. 하이퍼클로바가 다양한 사람들이 무엇을 구매하고 있는지를 알 수 있는 만큼, 수요 예측 또한 앞으로 정교화해질 것"이라고 밝혔다.황병서기자 BShwang@dt.co.kr
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