AI는 디자이너 또는 큐레이션을 제공하는 점원이나 스타일리스트 역할을 담당할 것

아이비레벨(Ivyrevel)과 구글(Google)이 협력하여 사람의 행동 데이터에서 옷을 디자인하고 주문할 수 있는 디지털 드레스 서비스 앱(APP) 데이터 드레스(Data Dress)(사진:본지DB)
아이비레벨(Ivyrevel)과 구글(Google)이 협력하여 사람의 행동 데이터에서 옷을 디자인하고 주문할 수 있는 디지털 드레스 서비스 앱(APP) 데이터 드레스(Data Dress)(사진:본지DB)

인공지능(AI)으로 패션산업의 미래방향과 패션마케팅 전략의 변화가 국내외적으로 급속히 진행되고 있다. 방대한 데이터와 반복 학습을 통해 스스로 진화하는 AI를 통해 패션산업 트렌드와 가격을 예측하고 클라우드를 통해 사용자가 서비스를 이용할 때 환경과 시간의 구애받지 않고 24시간 정확한 동향과 정보를 제공받으며, 온라인과 오프라인의 경계를 허물고 있다.

이처럼 개인의 스타일, 위치 정보, 행동 양식, 취향 등을 추적과 분석하는 기능이 탁월한 인공지능은 고객이 마음에 드는 아이템이나 당사자가 필요로 했던 아이템까지 실시간 제공받을 수 있는 환경이 조성되기 시작하면서 패션은 디자인에서 생산, 유통까지 그리고 소비자의 인식과 패턴까지 전환되면서 패션 산업 자체의 패러다임을 바꾸고 있다.

알리바바는 지난달 11일 광군제날 중국 내 13개 매장에 AI 패션 어시스턴트 시스템인 ‘패션 AI(FashionAI)를 선보였다(사진:알리바바)
알리바바가 중국 내 13개 매장에 AI 패션 어시스턴트 시스템인 ‘패션 AI(FashionAI)를 운영하고 있다.(사진:알리바바)

국내에서는 모바일 패션 커머스 전문 기업 위시링크가 인공지능 기반의 개인화 패션 추천 서비스 ‘원데이텐미닛(원텐, ONETEN, 1ten)’을 지난 6월 출시하고 현재 운용중이다. 모바일 앱(APP) 원데이텐미닛은 인공지능 딥러닝 기반으로 사용자들의 패션 취향을 분석해 매일 100개의 추천 상품을 제안하는 서비스다. 여가 시간이 부족한 현대인들이 쇼핑몰을 찾아다니며 많은 시간을 할애하지만 정작 원하는 제품을 찾기 힘들다는 점에 착안, 취향에 맞는 상품을 100개만 제공해 쇼핑 시간의 효율을 높였다.

지난해 4월 더아이엠씨, 경북대, 한국패션산업연구원 등이 공동 개발한 ‘마케팅 인공지능 서비스 플랫폼 MISP(Marketing Intelligence Service Platform)’이 베타 버전을 오픈했다. MISP는 패션 제품이나 서비스에 관련된 소비자 인식과 태도, 라이프스타일, 트렌드 등 다양한 빅데이터를 실시간으로 수집, 분석, 예측해 수요자의 의사결정을 지원하기 위해 개발됐다.

중국 최대 e커머스 업체인 알리바바(Alibaba)는 현재 중국 내 13개 매장에 AI 패션 어시스턴트 시스템인 ‘패션 AI(FashionAI)를 시험적으로 운영하고 있다. 패션AI는 기본적으로 기존 스마트 거울 기반 가상 피팅룸 시스템과 유사하지만 오프라인 매장과 온라인 쇼핑몰을 연결해 옴니채널을 완성했다는 점에서 의미가 있다.

이에 앞서 지난해 2월에는 글로벌 패스트 패션 대기업 H&M 산하의 패션 브랜드 아이비레벨(Ivyrevel)과 구글(Google)이 협력하여 사람의 행동 데이터에서 옷을 디자인하고 주문할 수 있는 디지털 드레스 서비스 앱(APP) 데이터 드레스(Data Dress)를 개발 전세계 패션업계에 큰 주목을 받기도 했다.

디지털 드레스 서비스 앱(APP) 데이터 드레스(Data Dress)
디지털 드레스 서비스 앱(APP) 데이터 드레스(Data Dress) 이미지(사진:본지DB)

세계 최초의 디지털 패션 하우스인 아이비레벨은 2012년 스웨덴의 스톡홀름에서 패션 기술 연구소를 설립하고 기술 혁신과 창조적인 표현을 조합한 디지털 세대를 위한 패션을 제공하는 의류 회사에서 알고리즘을 사용하여 제품 디자인을 하고 있으며, 인공지능으로 패션 창의력과 기술 혁신을 융합하려는 야심찬 계획을 세우고 박차를 가하고 있다.

데이터 드레스는 구글과 파트너십으로 개발한 안드로이드 앱(APP)에 구글의 어웨어니스(Awareness) API를 탑재하여 사용자의 현재 위치, 활동, 주위의 환경이나 날씨 등을 감지한다. 그리고 일주일 동안 앱이 수집된 데이터를 기반으로 디자인되고 디지털 드레스가 완성된다.

또한 패션 앱 스타일시거(Style Seeker) 쇼핑몰은 오라클과 제휴로 어플리케이션 오라클 플러스(Oracle PLUS)에서는 AI를 사용하여 옷과 개별 사용자의 요청을 일치시킨다. 사용자는 자신의 스타일리스트를 획득하고 자신의 쇼핑몰 중을 찾아다니는 번거로움 없이 좋아하는 옷을 선택할 수 있으며, 사용자는 이 앱으로 친구나 가족 등의 사진을 찍어 자신의 위치 정보를 제공하여 가장 유사한 아이템을 얻을 수 있는 가장 가까운 쇼핑센터를 찾을 수 있다.

오라클 플러스 앱(APP)
AI를 적용한 오라클 플러스 앱(사진:앱 캡처)

Macy’s는 미국 전역 10개 매장에서 인공지능 기반의 모바일 웹 “Macy’s On Call” 파일럿 프로젝트를 진행하고 있다. Macy’s On Call은 IBM왓슨의 인공지능 기술과 Satisfi의 위치 기반 지원 소프트웨어 기반으로 개발되었으며, 쇼핑객이 모바일 브라우저에 질문을 입력하면 몇 초 내로 사용자의 질문에 맞는 대답을 제시한다. 또 Macy's 쇼핑 도우미 On-Call에서는 사용자가 IBM Watson 채팅 봇을 통한 질문에 AI 플랫폼는 이에 실시간으로 대응해준다.

이처럼 패션과 AI가 만나는 영역은 크게 세가지로 첫 번째 디자인(맞춤) 서비스와 두 번째 트렌드의 예측이다. 길에서 본 티셔츠를 사진만 찍으면 어떤 브랜드인지 어디서 파는지 쉽게 알 수 있고, SNS의 패션사진 수백만 장을 분석하여 실시간 트렌드는 물론 향후 어떤 스타일이 유행할 것인지 예측할 수 있다. 마지막으로 패션과 소비자의 만남이다. 맥켄지(McKinsey & Company)에 따르면, AI에 의한 고객 획득 비용이 최대 50 % 절감과 수익은 5 ~ 15 % 증가했으며, 마케팅 비용의 효율성은 10 ~ 30 % 향상된다고 한다.

아무튼 우리는 AI 혁신을 놓치지 않는 것일까? 인공지능이 인간의 일에 어떻게 영향을 미치는지는 우려는 있지만, 패션 또한 새로운 기술을 폭넓게 이용하려는 소비자의 니즈를 거역 할 수 없을 것이다. 하지만 확실한 것은 인공지능은 온·오프라인 매장에 상관없이 소비자들이 좀 더 빠르고 편리하게 쇼핑을 할 수 있도록 이용자 기호에 맞춰 소비자들의 선택의 폭은 크게 줄여줄 것이며, 최선의 선택이 가능한 디자인을 제안하고 제시해주는 디자이너 또는 큐레이션을 제공하는 스타일리스트 역할을 담당할 것으로 예상된다.

 

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