소매업 AI 시장 규모 및 점유율, 기술별(머신러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전), 응용 분야 - SWOT 분석, 경쟁 전략 통찰력, 2025-2037년 지역별 동향

소매 부문의 AI: 성장 동인과 과제

성장 동력

• AI 통합 확대로 뒷받침되는 동적 가격 책정 및 프로모션: 오프라인 및 디지털 소매 채널 간의 경쟁이 심화됨에 따라 동적 가격 책정은 핵심 차별화 요소입니다. AI의 등장과 통합 확대는 동적 가격 책정 전략을 더욱 스마트하게 만들어 소매업체의 투자 수익률(ROI)을 향상시킵니다. AI는 고객 행동, 시장 수요, 경쟁업체의 가격을 반영하여 실시간으로 가격 및 프로모션을 조정할 수 있습니다. 미국 상무부는 2024년에 AI 기반 가격 책정 엔진을 적용하여 프로모션 매출이 18% 증가하고 장바구니 크기가 12% 증가하는 것으로 측정했습니다.

• 전자상거래 보안을 위한 AI 활용 증가:AI로 강화된 행동 지표 활용이 증가하면서 전자상거래 거래의 보안이 향상되었습니다. 이러한 강화된 보안은 아시아 태평양 지역과 같은 주요 지역에서 전자상거래의 인기가 높아지는 것과 관련이 있습니다. AI가 보안에 가져온 개선은 소매업에서의 AI 활용 확대를 지원하여 시장 성장 범위를 확대합니다. 2037년 말까지 전자상거래 애플리케이션의 보안 수요 증가를 바탕으로 소매업 분야에서 AI의 적용 가능성이 크게 확대될 것으로 예상됩니다.

글로벌 소매업 AI 시장의 AI 및 ML 동향

자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 데이터 분석 등 AI 및 ML의 급속한 발전은 소매업 분야에서 AI의 적용 범위를 확대하는 데 중요한 역할을 해왔습니다. 이러한 기술은 고객 경험을 개선하고 운영 효율성을 높이기 위해 통합되고 있습니다. 예를 들어, AI 시스템은 대규모 데이터 세트를 분석하여 고객 선호도를 예측할 수 있으며, 이는 타겟 마케팅 전략 수립에 매우 중요합니다. 아래 표는 성공적인 사용 사례와 그 영향을 보여줍니다.

소매 시장에서 AI의 사이버보안 대책

소매업에서 AI 적용이 증가함에 따라 사이버보안 문제의 위협 표면이 확대되었습니다. 수년에 걸쳐 사이버 공격은 점점 더 복잡해졌으며, 이로 인해 고급 보안 솔루션의 필요성이 더욱 커졌습니다. 예를 들어, 소매업체는 AI로 인한 봇 공격과 데이터 침해의 표적이 되어 상당한 재정적 손실을 입습니다. 아래 표는 소매 시장의 AI 활용에 대한 주요 사이버 보안 조치를 보여줍니다.

과제

• 데이터 사일로 및 분산된 소매 인프라:AI 솔루션은 지난 10년 동안 큰 발전을 이루었지만, 이러한 발전에도 불구하고 데이터 생태계의 분산된 특성으로 인해 소매업체는 지속적인 어려움을 겪고 있습니다. 여러 판매 채널로 인해 고립된 데이터 사일로는 소매업에서 AI를 원활하게 도입하는 데 어려움을 야기합니다. AI 기반 솔루션은 정제된 데이터 스트림을 필요로 하며, 이러한 데이터 스트림의 부족은 통합에 제약을 초래할 수 있습니다.