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카카오클라우드, GS리테일 카카오 기반 AI 검색·추천 도입…비용 절감·실험 확대

메트로신문사 김서현
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카카오엔터프라이즈는 GS리테일이 카카오클라우드를 기반으로 AI 검색 및 추천 시스템을 도입해 개인 맞춤형 쇼핑 경험을 제공하고 있다고 15일 밝혔다.

GS리테일은 홈쇼핑 GS샵과 편의점 GS25, 슈퍼마켓 GS더프레시 등 주요 유통 채널을 운영하고 있다. 이 가운데 GS샵은 데이터 파이프라인 구축부터 모델 운영, 품질 모니터링까지 AI·머신러닝 운영 환경을 갖추고 검색 및 추천 시스템을 운용 중이다.

GS리테일은 2024년부터 카카오클라우드의 GPU 인스턴스와 쿠브플로우(Kubeflow)를 활용해 검색 및 추천 시스템과 분석 환경을 운영하고 있다. 지난해 5월부터는 텍스트 임베딩 모델을 적용해 의미 기반 검색을 도입했다.

텍스트 임베딩 모델을 통해 단어와 문장 간 의미적 유사성을 분석하고, 사용자 행동 데이터를 바탕으로 사용자와 상품 간 유사도를 계산하는 협업 필터링 방식과 시퀀스 모델을 결합한 추천 구조를 적용해 검색 품질을 개선했다.

이 과정에서 GS리테일은 검색 및 추천 모델 학습 관련 비용을 월평균 약 35% 절감했고, 모델 실험 사례 수는 40% 늘어난 것으로 나타났다. GPU 자원을 보다 유연하게 활용할 수 있게 되면서 기존 대비 더 많은 실험 환경을 확보할 수 있었다는 설명이다.

GS리테일은 유동적인 GPU 수요와 환율 변동에 대응하기 위해 카카오클라우드를 선택했다. 기존 글로벌 클라우드 환경은 GPU 자원을 사전에 예약 구매해야 해 수요 변화에 대응하기 어려웠고, 환율 변동 시 예산 조정에도 제약이 있었다.


카카오클라우드는 GPU 자원을 최소 단위로 구성할 수 있어 필요한 만큼 탄력적으로 확장이 가능하고, 환율 변동에 따른 비용 불확실성도 상대적으로 낮아 예산 집행의 안정성을 높였다는 평가다. 이를 통해 GS리테일은 비용 관리 부담을 줄이고 검색·추천 모델 고도화 실험에 집중할 수 있었다.

GS리테일 측은 기존에 사용하던 쿠브플로우 기반 파이프라인을 큰 변경 없이 이전해 활용할 수 있었고, 유연성과 확장성 측면에서 효율적이었다고 설명했다. 향후에는 고객 여정 단계별 개선을 중심으로 대화형 쇼핑 서비스와 개인화 추천 기능을 강화할 계획이다.

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