엔비디아에서 실시한 새로운 설문조사에 따르면 소매업체의 98%가 향후 18개월 내에 생성형 AI에 투자할 계획이라고 답했습니다.
이로써 소매업은 생산성을 높이고, 고객 경험을 혁신하며, 효율성을 개선하기 위해 가장 빠르게 생성형 AI를 도입하는 산업 중 하나가 되었습니다.
소매업계의 초기 배포에는 개인화된 쇼핑 어드바이저와 적응형 광고가 포함되며, 소매업체는 주로 OpenAI의 GPT-4와 같은 기성 모델을 테스트하고 있습니다.
하지만 이제 많은 기업이 확장 가능하고 비용 효율적인 방식으로 브랜드에 적합한 어조와 개인화된 결과를 얻기 위해 자체 데이터로 학습된 맞춤형 모델을 개발하는 것의 가치를 깨닫고 있습니다.
이러한 모델을 구축하기 전에 기업은 먼저 오픈 소스, 클로즈드 소스 또는 엔터프라이즈 모델을 선택할지, 모델을 어떻게 훈련하고 배포할지, 어떻게 호스팅할지, 그리고 가장 중요한 것은 미래의 혁신과 신제품을 쉽게 통합할 수 있도록 보장하는 방법과 같은 다양한 문제를 고려해야 합니다.
엔비디아의 최적화된 엔터프라이즈급 파운데이션 모델과 선도적인 오픈소스 사전 트레이닝 모델의 엄선된 컬렉션인 엔비디아 AI 파운데이션과 같은 새로운 오퍼링은 소매업체가 맞춤형 모델을 구축하는 데 필요한 빌딩 블록을 제공하고 있습니다. 대규모 언어 모델 개발을 위한 엔드투엔드 플랫폼인 NVIDIA NeMo를 통해 소매업체는 최신 최첨단 기술을 사용하여 대규모로 모델을 커스터마이즈하고 배포할 수 있습니다.
생성형 AI 사용 사례
멀티모달 모델은 생성형 AI 환경의 새로운 영역을 선도하고 있습니다. 멀티모달 모델은 텍스트, 이미지, 비디오, 3D 렌더링 에셋 등 다양한 소스의 콘텐츠와 이미지를 처리하고 이해하며 생성할 수 있습니다.
이를 통해 소매업체는 몇 줄의 텍스트 프롬프트만으로 브랜드의 마케팅 및 광고 캠페인을 위한 눈길을 사로잡는 이미지나 동영상을 제작할 수 있습니다. 또는 현장 및 시착 제품 이미지 결과를 통해 개인화된 쇼핑 경험을 제공하는 데 사용할 수도 있습니다. 또 다른 사용 사례는 제품 설명 생성으로, 생성형 AI는 메타태그를 사용하여 제품 속성을 포함한 상세한 이커머스 제품 설명을 지능적으로 생성하여 SEO를 크게 개선할 수 있습니다.
많은 소매업체에서 먼저 내부 배포를 통해 생성형 AI를 테스트하고 있습니다. 예를 들어, 일부 리테일러는 지정된 결과에 최적화된 코드를 작성할 수 있는 AI 기반 컴퓨터 코드 생성기를 통해 엔지니어링 팀의 생산성을 높이고 있습니다. 또 다른 기업에서는 맞춤형 모델을 사용하여 다양한 고객 세그먼트를 위한 마케팅 카피와 프로모션을 생성하여 클릭 전환율을 높이고 있습니다. 한편, 챗봇과 번역기는 직원들의 일상적인 업무 수행을 돕고 있습니다.
고객 경험을 향상시키기 위해 소매업체들은 고객 맞춤형 대화 스타일로 개인화된 제품 추천을 제공하고 추천 중인 제품의 이미지를 표시할 수 있는 생성형 AI 기반 쇼핑 어드바이저를 배포하고 있습니다. 예를 들어, 고객이 방 사진을 업로드하여 추천 제품을 집안에서 보고 싶어하는 경우 해당 제품을 표시할 수도 있습니다. 또 다른 사용 사례는 고객 서비스 다국어 챗봇으로, 간단한 고객 문의에 답변하고 복잡한 문의는 인간 상담원에게 연결하여 보다 개선되고 효율적인 서비스를 제공할 수 있습니다.
NRF의 엔비디아
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