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고객 취향의 세분화와 빠르게 변화하는 브랜드 경쟁 구도 속에서 신규 브랜드 발굴, 점포별 브랜드 구성, 운영 방향 검토 등 상품기획자(MD)의 종합적인 데이터 분석 역량이 핵심 과제로 떠오름에 따라, 롯데이노베이트가 이를 지원하기 위한 AI 플랫폼 구현에 나선 것이다.
이번 프로젝트에서 롯데백화점 AI 스튜디오가 현장 중심의 AI 에이전트 구조 설계와 목업(Mock-up) 구현으로 기술 요구사항을 정의했으며, 롯데이노베이트는 데이터 구축부터 AI 분석, 서비스 구현 및 운영에 이르는 전 과정을 수행했다.
롯데이노베이트가 구축한 ‘브랜드 AI’는 약 4000개 브랜드의 매출·고객·구매 등 유통 현장의 다양한 데이터를 업무 맥락에 맞게 연결·구조화한 온톨로지 기반 AI 업무 플랫폼이다. 개별 수치뿐만 아니라 브랜드 간 관계와 특성을 분석해 매장 입·퇴점, 브랜드 소싱 등 MD의 의사결정을 지원한다.
특히 롯데이노베이트는 브랜드별 매출, 고객 특성, 연관 구매 데이터를 그래프 구조로 연결해 유사도와 연관 구매 관계를 분석하도록 시스템을 설계했다. 분석 결과는 2D 및 3D 네트워크 그래프로 시각화해 담당자가 브랜드 간 관계와 시장 내 포지션을 직관적으로 파악할 수 있도록 했다.
또한 브랜드의 성장성, 고객 특성, 매출 규모 등 6개 핵심 지표를 정규화해 방사형 차트로 비교할 수 있는 ‘브랜드 DNA’ 기능도 구현했다. 매출 규모나 객단가처럼 편차가 큰 지표에는 데이터 변환과 이상치 보정을 적용해 비교 가능성을 높였다.
생성형 AI 기능에는 거대언어모델(LLM)과 검색증강생성(RAG) 기술을 적용해 사전 정의된 표준 키워드 체계 안에서 주요 특성과 인사이트를 자동 생성하도록 구성했다. 매출액이나 고객 수 등 민감한 데이터는 실제 수치 대신 등급이나 비율로 변환해 데이터 보안성도 고려했다.
이외에도 롯데이노베이트는 사내 시스템 연계, 데이터 관리, 운영 환경까지 통합 구현해 브랜드 AI를 실제 업무에서 안정적으로 활용할 수 있는 서비스 기반을 마련했다.
전숭녕 롯데이노베이트 D&AX사업부문 상무는 “이번 사업은 롯데백화점의 MD 전문성과 현장 경험에 롯데이노베이트의 온톨로지·AI기술을 결합해 현업 활용도를 높인 서비스를 구축했다는 점에서 의미가 크다”며 “앞으로도 산업에 특화된 데이터·AI 서비스를 지속적으로 확대해 고객사의 업무 혁신과 경쟁력 강화를 지원하겠다”고 밝혔다.
