공간 AI 플랫폼 ‘SAAI’ 시연…단순 분석 넘어 AI가 직접 판단하고 알림까지
기존 CCTV 활용해 설치 부담↓…실시간 동선·체류 분석으로 최적 배치 제안
국내외 주요 기업과 협업 가속…올해 매출 5배, 도입 매장 10배 이상 목표
[미디어펜=김성준 기자] “AI 분석을 통해 발주 수량을 결정하면 제품 폐기율을 90%까지 낮출 수 있고, 상품 구성과 배치 등을 최적화하면 매출도 40% 가량 늘릴 수 있습니다. 이익률이 높지 않은 소매업 특성을 고려하면, 비용 절감과 매출 증가로 인한 실제 순이익 증가 효과는 더 크게 나타날 겁니다.”

김태훈 딥핑소스 대표는 2일 서울 강남구 본사에서 열린 기자간담회에서 매장 자율 운영 시스템을 소개하며 이같이 말했다. 김 대표는 자사 AI 솔루션을 통해 매장을 관리하면 적게는 1명, 많게는 3명을 고용하는 효과를 누릴 수 있다고 설명했다.

   
▲ 김태훈 딥핑소스 대표가 2일 서울 강남구 본사에서 열린 기자간담회에서 자사 매장 관리 솔루션에 대해 발표하고 있다./사진=미디어펜 김성준 기자


지난 2018년 설립된 딥핑소스는 CCTV 영상 기반의 오프라인 매장 관리 솔루션을 개발하는  AI 리테일테크 기업이다. 영상 데이터를 개인정보 침해 없이 실시간으로 분석할 수 있는 원천 기술(SEAL)을 바탕으로, 매장 운영·데이터 인사이트·AI 최적화를 통합한 ‘공간 AI 플랫폼’을 선보이고 있다. 딥핑소스의 시스템은 추가 설비 없이 매장에 설치된 기존 CCTV만으로도 바로 도입할 수 있다.

이날 김 대표는 자사 공간 AI 플랫폼 ‘SAAI(Spatial Agentic AI)’를 직접 시연하며 특장점을 소개했다. SAAI 주축인 스토어 케어(Store Care)는 24시간 AI 모니터링을 통해 진열 상태, 청결, 안전, 설비 이상을 실시간으로 감지한다. 예를 들어 매대에 상품이 꽉 차게 진열돼 있을 경우, AI는 해당 매대를 ‘완벽’ 상태인 파란색으로 표시한다. 시연용 매대에서 과자, 라면 등 진열 제품 일부를 덜어내니, AI는 해당 매대를 ‘주의’ 상태인 노란색으로 표시했다. 여기서 상품을 더 빼내 매대가 텅 빌 정도가 되자 곧 ‘나쁨’ 상태인 빨간색으로 칠해졌다.

김 대표는 “스토어 케어를 활용하면 직접 매장을 돌아다니지 않아도 태블릿PC 하나로 현재 매장 상태와 필요한 조치를 확인할 수 있다”면서 “단순 진열 상태에서부터 냉장고 온도의 이상 유무, 매장 내 테이블에 생긴 문제까지 AI가 판단해 알림을 전달하며, 개별 매장을 넘어 수십 개 매장을 살펴야 하는 관리자에게도 공유할 수 있다”고 말했다.

   
▲ 김태훈 딥핑소스 대표가 '스토어 케어'를 시연하고 있다./사진=미디어펜 김성준 기자


스토어 케어는 ‘누가 일해도 언제나 완벽한 매장’을 만드는 것을 목표로 개발됐다. 편의점 등 인력 변동이 잦은 매장의 경우, 직원 교육에 많은 시간을 할애해야 할 뿐 아니라 직원 숙련도에 따른 매장 운영 편차가 빈번하게 발생한다. 스토어 케어는 현재 매장에서 수행해야 할 업무를 자동으로 분석해 알려주기 때문에, 일을 처음 시작하는 직원이라도 운영 효율성을 높일 수 있다는 것이 김 대표의 설명이다. 실제로 딥핑소스가 시범으로 운영하는 매장에서는 진열 공백 방치 시간 67% 단축, 불필요한 현장 확인 50% 감소 등 성과가 확인됐다.

딥핑소스는 AI 솔루션을 꾸준히 고도화하고 있다. 스토어 인사이트(Store Insight)는 방문객 동선, 체류 시간, 성별·연령 분포 등 공간 내 모든 데이터를 시각화해 매장 운영 의사결정을 지원하며, 스토어 에이전트(Store Agent)는 축적된 데이터를 바탕으로 AI가 스스로 문제를 진단하고 최적 실행안을 제안·검증하는 ‘자율 최적화 단계’를 구현한다. 특히 올해 본격적으로 선보이는 스토어 에이전트의 경우, 대부분 점주가 인지하지 못하는 문제점을 파악해 분석하고 해결책은 제안함으로써 매출 개선 효과를 낼 수 있다.

김 대표는 “오후 1시에 도시락이 품절된 경우 포스 데이터에서는 단순히 해당 시간 이후 도시락 매출이 감소했다는 사실만 확인할 수 있겠지만, 스토어 에이전트를 통해 분석하면 도시락을 구매하러 왔다가 빈손으로 돌아가는 고객 수를 통해 매출 기회비용을 파악할 수 있다”면서 “AI를 통해 결품 상황에서의 고객 동선을 분석하고 발주 수량을 최적화하면, 한 품목만으로도 기존 대비 7~8만 원에서 10만 원까지 매출 확대 효과가 발생한다”고 설명했다.

   
▲ 김태훈 딥핑소스 대표가 '스토어 케어'를 시연하고 있다./사진=미디어펜 김성준 기자


딥핑소스는 올해 스토어 인사이트를 활용해 국내외 시장 공략에 속도를 높인다는 방침이다. 지난해 딥핑소스 매출은 약 30억 원이었지만, 올해 매출 목표를 최대 170억 원으로 높여 잡았다. 김 대표는 올해 최소 100억 원 이상 매출을 기록할 것으로 보고 있다. 현재 1000개 이내인 도입 매장 수도 올해는 1만 개 이상으로 확대될 전망이다. 오는 2분기엔 흑자 전환도 기대하고 있다.

지난해 딥핑소스 전체 매출 중 3분의 2 이상은 일본 시장에서 발생했다. 현재 일본 통신사 KDDI와 편의점 체인 로손, 할인잡화점 돈키호테 등과 협업해 오프라인 매장 AI 최적화 작업을 진행 중이다. 신기술 도입에 신중한 일본 기업 성향 때문에 성과 확대에 다소 시간이 걸렸지만, 올해부터는 본격적인 성장을 기대하고 있다. BGF리테일, 롯데월드 등 국내 주요 유통 기업들과 협력을 통해 국내 시장 비중도 절반까지 늘릴 예정이다. 

김태훈 딥핑소스 대표는 “지난해 여러 파트너사에서 딥핑소스 AI 솔루션의 효과를 확인하는 과정을 거쳤고, 올해부터는 본격적으로 도입 확대를 계획 중”이라면서 “현재 수준에서도 데이터 분석을 통해 매장 운영에 숙달된 인력 이상의 효율을 낼 것으로 기대하고 있으며, 향후 로봇과 연계해 매장을 완전 자동화시켜 나가는 것이 목표”라고 말했다. 

[미디어펜=김성준 기자] ▶다른기사보기