네이버는 자체 보유한 슈퍼컴퓨터와 네이버 생태계에 있는 양질 데이터를 활용, 초대규모 인공지능(AI) '하이퍼클로바'를 고도화 중이다. AI 음성기록 서비스 '클로바노트' 음성인식 엔진 (NEST)에 하이퍼클로바의 딥러닝 기술을 적용, 음성인식 정확도를 대폭 높였다. 독거 어르신을 위한 '클로바 케어콜'에도 하이퍼클로바 기술을 접목, AI가 정서적 케어를 돕는다. 아울러 네이버 AI는 검색어 교정이나 쇼핑 리뷰 요약, 상품 추천 등 사용자에게 편리한 가치를 제공한다.
카카오엔터프라이즈는 컴퓨터 비전 기술을 활용해 워크스루나 무인 상점을 연구하고 있다. 얼굴인식 기술을 고도화해 마스크나 선글라스를 착용한 상태에서도 얼굴을 정확히 인식할 수 있다. 고도화된 얼굴 인식 기술 장비와 열화상 카메라를 활용해 출입구 앞에서 마스크를 벗지 않은 채 통과해도 얼굴 인식 및 체온 측정이 가능하다. 이외에도 입구에서 출입자 동선을 추적할 수 있는 트랙킹기술, 어떤 상품을 집었는지 알기 위한 센서 퓨전 기술을 판교 오피스 무인상점에서 복합적으로 활용 중이다.
당근마켓은 서비스 초기 단계부터 개인에게 최적화된 사용자경험(UX)을 제공하기 위해 머신러닝 기술 고도화에 집중한다. 개별 이용자의 관심사를 학습하고 예측, 홈피드와 검색 결과 페이지 등에 다양한 추천 콘텐츠를 제공한다. 머신러닝 기술로 커뮤니티 이용 안전성도 높인다. 글이 등록되면 수 초 이내에 자동으로 스팸, 사기, 불법 등 요소를 체크한다. AI가 신고·제재를 받을 수 있는 확률까지 기술적으로 예측해 게시 가능 여부를 판단, 유해 게시물을 원천 차단한다.
메쉬코리아는 빠르게 변화하고 있는 유통·물류 사업을 체계적으로 운영하기 위한 AI개발에 집중하고 있다. 추천배차로 대표되는 배차를 최적화하기 위한 기술(VRP)을 통해 운송관리시스템(TMS)을 개발했다. TMS를 통해 배송 물량과 서비스 품질을 예측하기 위한 기술, 배송에 필요한 정보인 주소나 권역 등을 관리한다. 시계열 예측과 관련된 AI 기술 개발에도 힘쓰고 있다. 물류 수요 예측, 도착 시간 예측 등 서비스에 활용함으로써 고객에게 필요한 정보를 미리 제공한다.
배민은 AI 추천 배차 솔루션을 고도화 중이다. 이를 통해 라이더 안전과 편의를 제고하겠다는 복안이다. AI추천배차가 도입되기 전 라이더는 배달업무를 수행하면서도 다음 주문콜을 잡아야해 운행 중 휴대폰을 수시로 확인하는 등 노동 위험도가 높았다. 솔루션을 적용한 후 AI 추천배차가 라이더에게 최적 동선으로 신속하게 배차를 추천, 라이더는 수시로 주문콜을 찾아볼 필요가 없어졌다. 솔루션 도입 후 배민라이더와 배민커넥터 사고 건수는 47% 감소했다. AI를 통한 리뷰 검수도 진행 중이다. AI가 리뷰에 비속어나 거짓, 과장, 주문과 관련 없는 내용 등이 담기거나 명예훼손, 근거없는 비방 등이 적혀있을 경우 게시물 차단을 요청한다.
오늘의집은 오늘의집 서비스 사용자 행동 데이터를 분석, 머신러닝을 이용해 콘텐츠·상품 데이터를 추천하고 제공하는 데에 집중하고 있다. 이를 통해 오늘의집 이용자는 자신에게 적합한 콘텐츠를 찾고, 취향에 맞는 상품을 구매하는 단계까지 자연스럽게 이어질 수 있다.
손지혜기자 jh@etnews.com
