전세계 소매업은 1,000억 달러에 달하는 문제를 안고 있습니다.
도난, 손상, 잘못된 배치가 원인이 되어 상품이 손실되는 “수축(Shrinkage)”은 소매업체의 이익을 크게 해치죠.
손실 방지 연구 위원회와 협력하여 전미소매업협회(National Retail Federation)가 2022년에 실시한 소매 보안 조사에 따르면, 수축의 약 65%가 도난 때문인 것으로 추정됩니다. 그리고 많은 소매업체가 식품과 다른 필수품의 가격 상승으로 최근 절도가 두 배 이상 증가했다고 보고하고 있습니다.
NVIDIA는 도난 방지 애플리케이션을 신속하게 구축하고 출시하게 돕는, Metropolis 마이크로 서비스를 기반으로 하는 세 개의 Retail AI Workflow를 최근 발표했습니다. 이 워크플로우는 손실 방지 애플리케이션에 노코드(no-code) 혹은 로우코드(low-code) 빌딩블록으로 사용될 수 있습니다. 이는 전체 상점에 있는 POS(Point-of-Sale) 기계, 사물과 제품을 추적하는 기존의 상점 애플리케이션에 연결된 소프트웨어는 물론, 가장 많이 도난당한 제품의 이미지로 사전에 훈련 받았기 때문입니다.
분실방지연구위원회(Loss Prevention Research Council) 책임자인 리드 헤이스(Read Hayes)는 “매크로 다이내믹스(macro-dynamics)로 소매 절도가 증가하고 있으며 업계에 큰 위협이 되고 있습니다. 기업들은 이제 손실 방지 솔루션에 투자가 중요해지고 있다는 현실을 직면하고 있습니다”고 전했습니다.
NVIDIA AI Enterprise 소프트웨어 제품군이 제공하는 NVIDIA Retail AI Workflow에서 다음을 만날 수 있습니다.
- 소매 손실 방지 AI 워크플로우: 이 워크플로우의 AI 모델은 육류, 알코올, 세탁 세제 등 도난으로 가장 자주 분실되는 수백 개의 제품을 인식할 뿐 아니라, 이들을 다양한 크기와 모양으로 인식할 수 있게 사전 교육을 받습니다. 소매업체와 독립 소프트웨어 공급업체는 NVIDIA Omniverse의 합성 데이터 생성을 통해 수많은 상점 제품에 모델을 사용자 지정하고 추가 교육할 수 있습니다. 워크플로우는 NVIDIA Research가 개발한 최첨단 퓨샷 러닝(few-shot learning) 기술을 기반으로 능동 학습과 결합하여, 고객과 영업 사원이 점검하는 중에 스캔했던 모든 신제품을 식별하고 캡처하여 모델 정확도를 향상시킵니다.
- 다중 카메라 추적 AI 워크플로우: 애플리케이션 개발자가 상점 전체의 여러 카메라에 걸쳐 사물을 추적하는 시스템을 보다 쉽게 만들 수 있는 다중 대상 다중 카메라(MTMC, multi-target multi-camera) 기능을 제공합니다. 워크플로우는 카메라를 통해 사물과 상점과의 연관성을 추적하고 각 사물의 고유 ID를 유지합니다. 사물 추적은 개개인의 생체 정보이 아니라 시각적 특징이나 외관을 통해 이루어지며 쇼핑객의 개인 정보는 철저히 유지됩니다.
- 소매점 분석 워크플로우: 컴퓨터 비전을 이용해 상점 트래픽 동향, 장바구니를 든 고객 수, 통로 점유율 등 상점 분석 인사이트를 맞춤형 대시보드를 통해 제공합니다.
위와 같은 워크플로우는 AI 애플리케이션을 구축하는 로우코드나 노코드 방식인 NVIDIA Metropolis 마이크로 서비스를 기반으로 만들어졌는데요. 마이크로 서비스는 복잡한 AI 워크플로우를 개발하기 위한 구성 요소를 제공하고 프로덕션-레디(production-ready)급 AI 앱으로 빠르게 확장할 수 있도록 만듭니다.
개발자는 자신의 모델을 통합하는 등 이런 AI 워크플로우를 쉽게 사용자 지정하고 확장할 수 있죠. 또한 마이크로 서비스를 사용하면 POS 시스템과 같은 레거시 시스템에 새로운 제품을 보다 쉽게 통합할 수 있습니다.
래디우스닷 에이아이(Radius.ai)의 최고 기술 책임자인 바비 쵸대어리(Bobby Chowdary)는 ” Metropolis 마이크로 서비스를 기반으로 하는 NVIDIA의 새로운 Retail AI Workflow는 우리가 제품을 사용자 지정하고, 끊임없이 커져가는 고객의 요구에 맞게 신속하게 확장함으로써 소매 분야에 혁신을 계속 이끌어갈 것입니다”라고 말했습니다.
인포시스(Infosys)의 AI 및 자동화 총괄 부사장인 발라크리샤나 DR (Balakrishna DR)은 “NVIDIA 기술이 적용된 AI 제품의 일부로, 인포시스는 소매 SKU 인식 및 마이크로 서비스 아키텍처용 사전 교육 모델로 구성된 NVIDIA의 새로운 워크플로우를 활용해 최첨단 손실 방지 시스템을 개발하고 있습니다. 이를 통해 이런 방지 솔루션을 매장과 제품군 전반에 걸쳐 더 빠르게 확장하는 동시에 이전보다 정확성을 훨씬 더 높게 만들 수 있습니다”라고 말했습니다.
NVIDIA는 1월 15일부터 17일까지 뉴욕에서 열렸던 전미소매협회 회의에서 Retail AI Workflow에 대해 자세한 정보를 공개했습니다.
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