소매업 분야 AI 시장 전망:
소매업 분야 AI 시장 규모는 2026년 178억 달러였으며, 2036년 말까지 1,542억 2천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이는 예측 기간(2027~2036년) 동안 연평균 약 24.1%의 성장률을 나타냅니다. 2027년 소매업 분야 AI 산업 규모는 220억 9천만 달러로 추산됩니다.
소매업체들이 공급망 최적화, 상품 진열, 개인화된 고객 경험 자동화를 위해 인공지능(AI)을 점점 더 많이 활용하면서 시장은 빠르게 변화하고 있습니다. 이러한 변화의 주요 원동력 중 하나는 AI가 온라인과 오프라인 채널을 연결하고 원활한 쇼핑 경험을 제공하는 통합 상거래에 대한 요구입니다. IBM은 2024년 1월 NRF(National Retail Federation)에서 쇼핑 경험을 통합하고 공급망 투명성 향상 및 맞춤형 서비스를 통해 매장 수준의 제품 구색 최적화를 극대화하는 것을 목표로 하는 새로운 생성형 AI 솔루션을 발표했습니다. 이는 고객 기대치와 소매업체의 실행력 간의 격차를 해소하기 위해 AI를 활용하려는 광범위한 산업 트렌드의 일부입니다.
정부의 조치는 인공지능 도입에 대한 인센티브 제공과 사용에 대한 규제 체계 마련을 통해 시장에 상당한 영향을 미치고 있습니다. 예를 들어, 미국 정부는 2023년 5월 국가 인공지능 연구 개발 전략 계획을 발표하면서 장기적인 연구 투자와 공공 데이터 세트 구축 등 신뢰할 수 있는 인공지능 개발을 위한 9가지 전략을 제시했습니다. 이러한 규제는 소매업계를 위한 인공지능 기술 개발을 가속화하는 동시에 데이터 거버넌스와 보안에 대한 필수적인 지침을 제공하고 있습니다.
키 소매업 분야의 AI 시장 통찰 요약:
지역별 주요 특징:
- 북미는 선진 소매 인프라와 AI 혁신에 대한 강력한 정책 지원에 힘입어 2036년까지 소매 AI 시장의 35%를 점유할 것으로 예상됩니다.
- 아시아 태평양 지역은 도시화 가속화, 디지털 소비자층 확대, AI 기술 투자 증가로 지역 소매 생태계가 재편되면서 2027년부터 2036년까지 연평균 22% 성장할 것으로 전망됩니다.
세그먼트 분석:
- 솔루션 부문은 상품 기획, 물류, 고객 경험 기능을 간소화하는 통합 AI 시스템에 대한 수요 증가에 힘입어 2027년부터 2036년까지 소매 AI 시장의 60%를 점유할 것으로 예상됩니다.
- 머신러닝 부문은 소매업체들이 예측 정확도와 매장 운영 효율성을 높이기 위해 데이터 기반 모델에 점점 더 의존함에 따라 2036년까지 40%의 점유율을 달성할 것으로 전망됩니다.
주요 성장 추세:
- 공급망 개선 및 재고 최적화
- 고객 맞춤화
주요 과제:
- 규제 감독 및 규정 준수
- 기존 시스템과의 통합
주요 기업: 오라클, IBM, 구글(알파벳), 아마존 웹 서비스, 세일즈포스, 엔비디아, SAP SE, 인텔, 쇼피파이, 타타 컨설턴시 서비스, 삼성 SDS, NTT 데이터, 후지쓰, 히타치
글로벌 소매업 분야의 AI 시장 예측 및 지역 전망:
시장 규모 및 성장 전망:
- 2026년 시장 규모:178억 달러
- 2027년 시장 규모:220억 9천만 달러
- 예상 시장 규모:2036년까지 1,542억 2천만 달러
- 성장 예측:연평균 24.1% (2027-2036년)
주요 지역 동향:
- 가장 큰 지역:북미 (2036년까지 35% 점유율)
- 가장 빠르게 성장하는 지역:아시아 태평양
- 주요 국가:미국, 독일, 프랑스, 중국, 일본
- 신흥 국가:중국, 인도, 일본, 한국, 태국
Last updated on : 31 August, 2026
소매 시장의 AI - 성장 동력 및 과제
성장 동력
- 향상된 공급망 및 재고 최적화: 소매업체들은 수요 예측부터 재고 관리까지 더욱 견고하고 효율적인 공급망을 구축하기 위해 인공지능(AI)을 점점 더 많이 활용하고 있습니다. AI의 핵심 역량은 방대한 정보를 분석하여 비용 절감과 재고 부족 방지에 도움이 되는 실행 가능한 인사이트를 도출하는 능력입니다. 예를 들어, 액센추어는 2024년 8월 소매 기술 서비스 기업 로직(Logic)을 인수하여 상품 기획 및 공급망 대응력 향상을 위한 AI 기반 혁신 역량을 강화했습니다. 이처럼 AI 기반 운영 효율성에 대한 강조는 소매업체들이 경쟁이 치열한 환경에서 성공적으로 사업을 운영하는 데 도움을 주고 있습니다.
- 고객 개인화: AI는 제품 추천부터 대화형 서비스에 이르기까지 고도로 개인화된 쇼핑 경험을 제공함으로써 소매업체가 고객과 소통하는 방식을 혁신하고 있습니다. 대규모로 개인화된 콘텐츠와 지원을 제공할 수 있는 AI의 역량은 중요한 성장 동력입니다. 세일즈포스는 2024년 2월, 맞춤형 제품 추천 및 지원을 제공하는 생성형 AI 기반 대화형 비서인 아인슈타인 코파일럿 포 쇼퍼스(Einstein Copilot for Shoppers)를 자사 커머스 클라우드(Commerce Cloud)에 직접 통합하여 출시했습니다. 이는 업계가 AI를 활용하여 더욱 풍부하고 의미 있는 고객 관계를 구축하려는 움직임을 보여줍니다.
- 인기 AI 플랫폼의 등장: 민첩한 AI 플랫폼과 마이크로서비스의 등장으로 소매업체들은 자사의 요구사항에 맞춘 맞춤형 애플리케이션을 구축할 수 있게 되었습니다. 이는 혁신을 촉진하고 기업들이 수요 예측, 시각 검색, 고객 서비스와 같은 분야에서 직면하는 다양한 문제에 대한 새로운 솔루션을 개발할 수 있도록 지원합니다. NVIDIA는 2025년 1월, 소매업체들이 재고 관리, 공급망 최적화, 가상 비서 등을 위한 맞춤형 생성형 AI 앱을 개발할 수 있도록 하는 새로운 마이크로서비스를 추가하여 자사의 소매 AI 플랫폼을 확장했습니다. 이처럼 확장 가능하고 맞춤 설정 가능한 AI 솔루션으로의 전환은 시장 성장의 주요 동력입니다.
온라인 소매 판매가 전체 소매 판매에서 차지하는 비중(2023년)
팬데믹 기간 동안 온라인 소매 판매가 급증하여 중국, 영국, 한국에서는 전체 소매 판매의 25~30%에 달했고, 미국은 15%, 다른 대부분의 시장은 5~10%대에 머물렀습니다. 이처럼 온라인 활동이 집중되면서 수요 예측부터 실시간 개인화에 이르기까지 소매업 분야에서 인공지능(AI) 도입이 가속화되고 있습니다.
출처: 유엔무역개발회의(UNCTAD)
소매 및 관련 부문의 AI 도입 및 생산성 (2023)
측면 | 주요 수치/분석 결과 | 소매업에 미치는 영향 |
AI 도입과 생산성 비교 | 벨기에, 독일, 이탈리아, 한국의 생산성 상위 10% 기업들의 AI 활용률은 하위 10% 기업들에 비해 거의 두 배나 높습니다. | 생산성이 높은 소매업체는 예측, 개인화 및 공급망 최적화를 위한 AI 활용을 통해 가장 큰 이점을 얻습니다. |
상호보완적 자산 | 생산성 향상은 ICT 시스템, 디지털 인프라, 관리 능력 및 문제 해결 능력에 달려 있습니다. | 소매업체는 AI를 강력한 디지털 플랫폼 및 직원 교육과 결합하여 최대한의 가치를 창출해야 합니다. |
인적 자본 필요성 | 미국 내 주요 AI 기업들의 온라인 채용 공고 중 30% 이상에서 기술 전문성 외에도 관리 또는 리더십 역량을 언급하고 있습니다. | AI를 도입하는 소매업체는 AI 기반 운영에 맞춰 팀을 구성하기 위해 리더십, 혁신 및 분석 역량에 투자해야 합니다. |
부문 집중도 | OECD 국가의 ICT 기업 중 28%가 2023년에 AI를 활용했으며, 이는 전체 기업 평균인 8%보다 높은 수치입니다. | 인공지능(AI)은 여전히 정보통신기술(ICT) 분야에 집중되어 있지만, 옴니채널 커머스와 개인화의 중요성이 커짐에 따라 소매업계에서도 도입이 확대되고 있습니다. |
기업 규모 변화 | 대기업은 중소기업(직원 250명 미만)보다 인공지능을 사용할 가능성이 약 2배 더 높습니다. | 대형 소매업체들이 AI 투자에서 선두를 달리는 경우가 많지만, 중소기업들도 클라우드 AI 도구를 활용하여 격차를 줄일 수 있습니다. |
회사 연령 분포 | 프랑스와 덴마크에서는 젊은 기업들이 오래된 기업들보다 인공지능(AI) 활용도가 더 높은 것으로 나타났습니다. | 새로운 소매업체와 스타트업은 AI를 더 빠르게 도입하여 고객 경험 및 재고 관리 시스템 혁신을 가능하게 할 수 있습니다. |
출처: OECD
도전 과제
- 규제 감독 및 준수: 소매업에서 인공지능(AI)의 활용이 증가함에 따라 데이터 프라이버시 및 소비자 보호와 관련하여 규제 당국의 관심이 높아지고 있으며, 이로 인해 기업들은 다방면에 걸친 규정 준수 환경에 직면하게 되었습니다. 주요 과제 중 하나는 가격 분석 및 고객 지원에 적용되는 AI 기반 도구를 포함한 모든 AI 기반 도구가 투명하고 공정하게 사용되도록 보장하는 것입니다. 2024년 9월, 미국 연방거래위원회(FTC)는 허위 AI 광고 및 구현을 단속하는 'AI 준수 작전(Operation AI Comply)'을 발표했습니다. 이는 소매업체들이 법적 및 평판상의 문제를 예방하기 위해 AI 솔루션의 광고 및 구현 방식에 더욱 신중을 기해야 한다는 점을 시사합니다.
- 기존 시스템과의 통합: 정교한 AI 솔루션을 기존 시스템과 통합하는 것은 대부분의 소매업체에게 상당한 운영상의 장벽으로 작용하며, 일반적으로 상당한 투자와 기술적 전문 지식을 필요로 합니다. 서로 다른 시스템을 통합하는 복잡성은 새로운 AI 기술의 도입을 저해하고 그 기능을 제한할 수 있습니다. 데이터 보호 및 신규 플랫폼과 기존 플랫폼 간의 상호 운용성 확보 또한 유사한 과제입니다. 2024년 7월, 영국과 인도는 기술 보안 프로토콜 표준화를 목표로 하는 영국-인도 기술 보안 이니셔티브(UK-India Technology Security Initiative)를 시작했으며, 이는 소매업에 AI 서비스를 제공하는 SaaS 업체에 영향을 미칠 것입니다. 이는 소매 시장에서 AI의 이점을 극대화하기 위해 통합 및 보안 문제를 해결해야 할 필요성을 강조합니다.
소매업 분야 AI 시장 규모 및 전망:
| 보고서 속성 | 세부정보 |
|---|---|
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기준연도 |
2026 |
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예측 기간 |
2027-2036 |
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연평균 성장률 |
24.1% |
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기준연도 시장 규모(2026년) |
178억 달러 |
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예측 연도 시장 규모(2036년) |
1,542억 2천만 달러 |
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지역적 범위 |
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소매 시장 세분화에 있어 AI의 역할:
구성 요소 세그먼트 분석
솔루션 부문은 예측 기간 동안 60%라는 압도적인 시장 점유율을 유지할 것으로 예상되며, 이는 소매업계의 주요 문제점을 해결하는 데 초점을 맞춘 포괄적인 엔드투엔드 AI 솔루션에 대한 높은 수요에 힘입은 것입니다. 주요 성장 동력 중 하나는 AI 기반 상품 기획, 물류 및 고객 경험 기능을 단일 플랫폼에 통합하는 통합 솔루션에 대한 필요성입니다. 소매업계에서 활용 가능한 전문 AI 비서의 증가 또한 중요한 발전입니다. 2024년 4월, 아마존 웹 서비스(AWS)는 판매 데이터 분석 및 공급망 성과 인사이트 제공이 가능한 생성형 AI 비서인 아마존 Q와 같은 새로운 소매 AI 서비스를 정식 출시했습니다. 이처럼 모든 기능을 하나로 통합한 솔루션에 대한 수요가 증가함에 따라, 소매업체들은 기술 스택을 간소화하고 높은 투자 수익률(ROI)을 달성하고자 합니다.
기술 부문 분석
머신러닝 분야는 예측 분석부터 개인화에 이르기까지 소매업에서 가장 중요한 AI 활용 사례 대부분의 기반 기술이기 때문에 2036년까지 시장 점유율 40%를 차지할 것으로 예상됩니다. 대규모 데이터 세트를 처리하고 패턴을 파악하는 머신러닝 알고리즘의 능력은 수요 예측부터 고객 세분화에 이르기까지 모든 것을 최적화하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 주요 발전 사항 중 하나는 매장 운영 효율성을 높이기 위해 머신러닝을 활용하는 것입니다. 2024년 4월, Zebra Technologies는 모바일 컴퓨터와 스캐너에 머신러닝 기반 소프트웨어를 도입하여 매장 직원이 진열대 정리와 같은 활동을 실시간으로 파악할 수 있도록 했습니다. 소매업체들이 데이터 기반 의사 결정에 대한 투자를 확대함에 따라 머신러닝 분야는 소매업 AI 시장의 핵심 축으로 자리매김할 것입니다.
판매 채널 세분화 분석
옴니채널 부문은 예측 기간 동안 시장 점유율 45%를 차지할 것으로 예상되며, 소매업체들은 디지털과 물리적 채널 전반에 걸쳐 원활하고 통합된 경험을 제공하는 데 점점 더 중점을 두고 있습니다. 인공지능(AI)은 이러한 추세의 핵심 동력으로, 전자상거래 사이트, 모바일 애플리케이션, 오프라인 매장의 데이터와 운영을 통합할 수 있도록 지원합니다. 특히 AI를 활용한 통합 물류 및 주문 처리 네트워크 구축이 중요한 동력 중 하나입니다. 2023년 8월, 쇼피파이는 아마존과의 파트너십을 확대하여 자사 판매자들이 쇼피파이 스토어에서 아마존 프라임(Buy with Prime) 서비스를 직접 이용할 수 있도록 했습니다. 아마존의 AI 기반 물류 네트워크를 활용한 이러한 옴니채널 통합은 소매업에서 단일 솔루션의 중요성이 커지고 있음을 보여주며, 이를 가능하게 하는 데 있어 AI가 핵심적인 역할을 한다는 것을 시사합니다.
당사의 글로벌 소매업 AI 시장에 대한 심층 분석에는 다음과 같은 부문이 포함됩니다.
분절 | 하위 부문 |
요소 |
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기술 |
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판매 채널 |
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애플리케이션 |
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Vishnu Nair
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소매 시장의 AI 활용 - 지역별 분석
북미 시장 분석
북미 지역은 고도로 발달된 소매 산업, 견고한 기술 생태계, 그리고 AI 개발 및 연구에 대한 상당한 투자에 힘입어 예측 기간 동안 35%의 시장 점유율을 유지할 것으로 예상됩니다. 이 지역은 대형 AI 공급업체들의 선호도와 얼리 어답터 문화 덕분에 소매 AI 시장을 선도하고 있습니다. AI 혁신을 지원하는 정부 정책 또한 중요한 요인입니다.
미국 은 북미에서 가장 큰 시장으로, 거대하고 경쟁력 있는 소매 부문을 자랑하며 끊임없이 혁신과 효율성 향상을 모색하고 있습니다. 이러한 움직임의 주요 동기는 방대하고 복잡한 공급망을 최대한 활용해야 한다는 요구이며, 이는 AI 기반 솔루션에 최적의 환경을 제공합니다. 정부 차원에서도 AI 인프라에 대한 대규모 투자가 활발히 진행되고 있습니다. 2025년 1월에는 미국 행정명령을 통해 AI 인프라 분야에서 미국의 리더십을 강화하고, 연방 기관들이 소매 부문의 컴퓨팅 수요를 충족하기 위해 대규모 데이터 센터에 적합한 인프라 및 네트워크 개선을 가속화할 것을 촉구했습니다. 이처럼 강력한 AI 생태계 구축에 대한 집중적인 노력은 시장 성장을 견인하고 있습니다.
캐나다 소매업계의 AI 시장은 탄탄한 연구 커뮤니티와 정부의 AI 투자에 힘입어 꾸준히 성장하고 있습니다. 이러한 성장의 주요 원동력 중 하나는 국가 정책을 통해 교육 수준이 높은 인력을 양성하고 혁신을 창출하는 데 중점을 둔 것입니다. 정부의 핵심 프로그램 중 하나인 범캐나다 인공지능 전략은 연구기관인 CIFAR가 주관하며, 2024년까지 AI 연구 석좌 및 국립 AI 연구소에 대한 지원을 지속하고 있습니다. 핵심 AI 연구에 대한 장기적인 투자는 캐나다 소매업계에서 상용화 및 활용될 차세대 머신러닝 및 자연어 처리(NLP) 기술을 개발하고, 우수한 인재 풀과 건전한 혁신 생태계를 구축하는 데 기여하고 있습니다.
아시아 태평양 시장 분석
아시아 태평양 지역 의 소매 부문 AI 시장은 도시화, 디지털 소비자층의 증가, 전자상거래 붐에 힘입어 2027년부터 2036년까지 연평균 22%의 성장률을 기록할 것으로 전망됩니다. 이 지역의 다양하고 역동적인 시장은 AI 기반 솔루션이 다양한 소비자 가치와 트렌드에 적응할 수 있는 최적의 기회를 제공합니다. 이러한 성장은 AI 기술에 대한 투자 증가와 기업의 디지털 전환을 장려하는 정부 지원 정책에 힘입어 더욱 가속화될 것으로 예상됩니다. 아시아 태평양 지역은 소매 부문 AI 도입의 글로벌 리더로 부상하여 혁신과 고객 경험의 새로운 기준을 제시할 잠재력을 지니고 있습니다.
중국 시장은 고도로 발달된 디지털 생태계와 모바일 우선 소매업에 대한 높은 관심이 특징입니다. 소비자와 기업의 신기술 도입이 확산되면서 AI 혁신을 위한 비옥한 토양이 조성되고 있습니다. 그러나 엄격한 규제 환경, 특히 데이터 개인정보 보호 관련 규제로 인해 현지화가 필요합니다. 중국은 2024년에도 개인정보보호법(PIPL)을 엄격하게 적용하여 해외 기업의 중국 소비자 대상 마케팅 방식에 영향을 미치고 데이터 관리 프로세스에 대한 규정 준수를 요구하고 있습니다. 이러한 규제 환경은 중국 소매업 AI 시장의 성장에 영향을 미치고 있으며, 특화되고 규정을 준수하는 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
인도 시장은 디지털 기술을 빠르게 수용하는 젊은 인구층을 중심으로 꾸준히 성장하고 있습니다. 이러한 성장의 주요 동력 중 하나는 국가의 디지털 전환을 촉진하기 위해 숙련된 인력 양성에 중점을 둔 정부의 정책입니다. 정부의 주요 정책 중 하나는 2023년 7월, 기술개발·기업가정신부에서 시작한 무료 온라인 AI 교육 프로그램인 'AI for India 2.0'입니다. 이 프로그램은 소매업을 비롯한 주요 산업에서 AI 도입을 주도할 수 있는 숙련된 인재를 양성하는 것을 목표로 합니다. 소매업은 고객 관계 관리(CRM)부터 공급망 관리까지 모든 분야에서 AI에 대한 의존도가 점점 높아지고 있습니다. 이러한 기술 개발에 대한 집중적인 투자는 인도 소매업 AI 시장 성장의 핵심 동력입니다.
유럽 시장 분석
유럽 의 소매업 AI 시장은 데이터 프라이버시에 대한 강력한 관심, 발달된 소매 산업, 그리고 디지털화를 지원하는 정부 정책에 힘입어 2036년까지 안정적인 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 특히 GDPR(일반 데이터 보호 규정)은 안전하고 투명하며 규정을 준수하는 AI 솔루션에 대한 높은 수요를 창출하는 특수한 시장 환경을 조성했습니다. 책임감 있는 AI 개발에 대한 이러한 관심과 치열한 소매 경쟁 환경이 결합되어 유럽은 고객 신뢰와 윤리에 중점을 둔 혁신적인 AI 애플리케이션의 주요 거점으로 자리매김하고 있습니다. 이러한 추세는 안전하고 규정을 준수하는 소매 AI 솔루션 분야에서 유럽의 선도적인 역할을 더욱 공고히 할 것입니다.
독일 시장은 견고한 B2B 소매 산업과 효율성, 품질, 데이터 보호에 대한 강조가 특징입니다. 이러한 시장의 주요 동력은 복잡한 공급망과 산업 공정을 간소화할 수 있는 AI 솔루션에 대한 수요입니다. 독일 정부는 안전하고 통합된 데이터 인프라 구축을 적극적으로 지원하고 있습니다. 2025년 독일 디지털 전략은 유럽의 가이아-X(Gaia-X) 이니셔티브의 일환으로 데이터 공간 구축을 장려했는데, 이는 소매업체들이 자사 정보 유출 없이 AI 모델 학습을 위해 데이터를 교환할 수 있는 개방형 데이터 인프라를 구축하는 것을 목표로 합니다. 데이터 주권과 보안에 대한 이러한 강조는 독일 소매 부문에서 AI 도입을 촉진하는 요인으로 작용하고 있습니다.
영국 경제는 역동적이고 선제적이며, 특히 전자상거래와 활발한 기술 스타트업 문화에 중점을 두고 있습니다. 이러한 성장의 원동력 중 하나는 정부가 소매업을 포함한 대부분의 분야에서 인공지능(AI) 도입을 적극적으로 장려하는 정책입니다. 정부의 핵심 정책 중 하나는 2025년 1월에 시작된 50개 항목으로 구성된 'AI 기회 행동 계획'으로, 기업의 AI 도입을 촉진하는 것을 목표로 합니다. 이 계획에는 AI를 활용하여 정확한 판매 예측을 통해 제빵업체의 음식물 쓰레기를 최소화하는 시범 프로젝트 자금 지원과 모범 사례 공유를 위한 'AI 지식 허브' 설립 등이 포함되어 있습니다. 이러한 정부의 미래지향적인 지원은 영국 소매업계의 AI 혁신을 위한 토대를 마련하고 있습니다.
소매 시장의 주요 AI 기업:
- 마이크로소프트 주식회사
- 회사 개요
- 비즈니스 전략
- 주요 제품 제공 사항
- 재무 성과
- 주요 성과 지표
- 위험 분석
- 최근 동향
- 지역적 입지
- SWOT 분석
- 오라클 코퍼레이션
- IBM 주식회사
- 구글 유한회사(알파벳 주식회사)
- 아마존 웹 서비스(Amazon Web Services, Inc.)
- 세일즈포스 주식회사
- 엔비디아 주식회사
- SAP SE
- 인텔 코퍼레이션
- 쇼피파이 주식회사
- 타타 컨설턴시 서비스 리미티드
- 삼성 SDS 주식회사
- NTT 데이터 주식회사
- 후지쓰 주식회사
- 히타치 주식회사
소매업계의 AI 시장은 대형 기술 기업, 특정 분야에 특화된 AI 제공업체, 그리고 점점 늘어나는 스타트업들이 경쟁하는 매우 치열한 시장입니다. 주요 업체로는 마이크로소프트, 오라클, IBM, 구글, 아마존, 세일즈포스, 엔비디아, SAP 등이 있으며, 이들은 모두 소매 부문에 포괄적인 AI 솔루션을 제공하기 위해 경쟁하고 있습니다. 이러한 경쟁 환경은 빠른 속도의 혁신으로 특징지어지며, 기업들은 변화하는 소매업체의 요구에 대응하기 위해 끊임없이 새로운 AI 기반 도구와 기능을 출시하고 있습니다. 또한 기업들은 역량과 시장 점유율을 확대하기 위해 전략적 협력과 인수합병을 활발히 진행하고 있습니다.
이는 가장 완벽하고 접근성이 뛰어난 AI 기반 솔루션 제품군을 제공하기 위한 경쟁을 가속화하고 있습니다. 새롭게 떠오르는 트렌드 중 하나는 공급망 관리 및 고객 경험을 위한 ERP 시스템에 생성형 AI를 통합하는 것입니다. 2024년 6월, SAP는 스마트 수요 예측 및 개인 맞춤형 제품 추천과 같은 새로운 생성형 AI 기능을 S/4HANA 클라우드 플랫폼에 통합하여 출시했습니다. 이러한 움직임은 AI를 비즈니스 소프트웨어의 핵심 요소로 통합하는 추세를 완벽하게 보여주는 사례이며, 소매업체에게 비즈니스 관리를 위한 더욱 스마트하고 자동화된 솔루션을 제공합니다.
다음은 소매업 분야 AI 시장을 선도하는 주요 기업들입니다.
최근 동향
- 2025년 9월, 타타 컨설턴시 서비스(TCS)는 NVIDIA와 파트너십을 체결하여 NVIDIA의 가속 컴퓨팅 기능을 TCS의 AI 기반 소매 솔루션에 통합한다고 발표했습니다. 이 협력은 컴퓨터 비전 및 디지털 트윈과 같은 기능을 통해 글로벌 소매업체가 비용을 절감하고 효율성을 높이며 혁신을 추진할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 합니다.
- 2025년 6월, 아마존은 차세대 수요 예측 모델인 "웰스프링 매핑"과 자연어 처리 기반 로봇 기술 업그레이드를 선보였습니다. 이러한 AI 기반 개선 사항은 12억 달러 규모의 인력 역량 강화 투자 계획의 일환으로, 공급망 효율성을 높이고 주문 처리 비용을 절감하도록 설계되었습니다. 2025년 4월, ReTechCon 행사에서 SymphonyAI는 새로운 자율 AI 에이전트를 탑재한 CINDE 커넥티드 리테일 플랫폼을 선보였습니다. 이 에이전트는 프로모션 최적화, 재고 관리, 공급망 실시간 운영과 같은 작업을 처리하도록 설계되어 소매업체가 데이터 기반 인사이트를 바탕으로 더 빠르게 대응하고 반복적인 작업을 자동화할 수 있도록 지원합니다.
- Report ID: 3516
- Published Date: Aug 31, 2026
- Report Format: PDF, PPT
- 주요 시장 트렌드 및 인사이트 미리보기를 탐색하세요
- 샘플 데이터 테이블 및 세그먼트 분류를 검토하세요
- 시각적 데이터 표현의 품질을 경험해 보세요
- 보고서 구조 및 연구 방법론을 평가하세요
- 경쟁 환경 분석을 살짝 엿보세요
- 지역별 전망이 어떻게 제시되는지 이해하세요
- 기업 프로파일링 및 벤치마킹의 깊이를 평가하세요
- 실행 가능한 인사이트가 전략을 어떻게 지원할 수 있는지 미리 살펴보세요
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