미국유통·이커머스2024 – 진행 중월마트
생성형 AI 상품 카탈로그 데이터 정비
월마트는 대형 언어모델로 상품 카탈로그 데이터 8억 5천만 건 이상을 만들거나 고쳤다
문제
월마트의 온라인 카탈로그는 마켓플레이스 판매자와 상품이 늘면서 빠르게 커졌다. 상품 속성 정보가 빠지거나 부정확하면 고객의 상품 검색은 물론 매장의 재고 보관과 배송에도 영향을 줬다.
접근 방식
회사는 외부 모델과 자체 개발 모델을 섞은 여러 대형 언어모델로 상품 속성을 채우고 상품 페이지를 개선했다. 정비한 데이터는 직원용 모바일 도구에도 쓰며, 주문 상품을 고르거나 진열할 때 포장 이미지와 위치를 표시한다.
주요 수치
시사점
월마트는 정비한 카탈로그 데이터를 상품 페이지와 직원의 상품 검색·진열 도구에 함께 활용했다. 필요 인력이 '100배'라는 비교는 추정치이며, 회사는 오류율이나 비용을 공개하지 않았다.
분류
출처
출처 요약
더그 맥밀런 월마트 CEO는 2분기 실적 발표에서 여러 언어모델로 카탈로그 데이터 8억 5천만 건 이상을 만들거나 개선했다고 밝혔다. 같은 기간에 사람이 이 일을 하려면 현재 인력의 거의 100배가 필요했을 것으로 추정했다. 존 퍼너 월마트 미국 대표는 AI가 수억 개 상품의 속성을 채웠다고 덧붙였다. 외부 분석가 두 명은 카탈로그 작업이 범위가 좁고 명확해 AI에 맞는 일이라고 평가했다.
리테일 다이브에 따르면 월마트는 대형 언어모델로 상품 데이터 8억 5천만 건 이상을 만들거나 개선했다. 경영진은 AI가 없었다면 약 100배의 인력이 필요했을 것으로 추정했다. 카탈로그 품질은 검색, 재고 보관, 배송에 영향을 주며, 직원들은 정비된 데이터를 모바일 도구에서 상품 찾기와 포장 이미지 확인에 썼다.
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