계산대부터 사내 업무까지…유통·식품업계, 'AI 일상화' 속도

[경제일보] 유통·식품업계가 인공지능(AI)을 실제 사업 현장에 적용하는 데 속도를 내고 있다. 기술 검토와 단순 업무 자동화를 넘어 매장 결제부터 사내 업무까지 AI 적용 범위를 넓히며 고객 편의와 운영 효율을 동시에 높이는 모습이다.

특히 최근 AI 활용은 기업마다 필요한 영역에 맞춰 구체화되고 있다. 편의점에서는 AI 비전 기술을 활용해 셀프결제 과정에서 발생하는 문제를 줄이고 식품기업은 보안을 강화한 자체 생성형 AI 플랫폼을 구축해 임직원의 업무 생산성을 높이는 방식이다. 범용 AI 서비스를 사용하는 단계를 넘어 현장과 업무 특성에 맞는 기술을 도입하려는 움직임으로 풀이된다.

11일 업계에 따르면 BGF리테일은 신세계아이앤씨와 함께 CU에 'AI 비전 기반 셀프 POS 결제 관리 솔루션'을 도입한다. AI 카메라가 셀프 POS 이용 과정을 실시간으로 분석해 결제 누락을 예방하는 기술이다.

결제가 완료되지 않은 상태에서 고객이 셀프 계산대를 떠날 경우 AI가 이를 감지해 화면에 결제 미완료 안내 메시지를 표시하고 정상적인 결제가 이뤄질 수 있도록 안내한다. 셀프결제 과정에서 발생할 수 있는 고객 불편을 줄이는 동시에 점포의 안정적인 운영을 지원하기 위한 것이다.

도입 문턱도 낮췄다. 기존 셀프 POS에 초소형 AI 카메라 한 대만 추가하면 사용할 수 있도록 설계했다. 카메라 자체에 AI 연산 처리 기능을 갖춘 VPU(Video Processing Unit)를 탑재해 별도의 서버나 미니 PC가 필요하지 않고 기존 POS 교체나 복잡한 시스템 연동 과정도 거치지 않는다.

BGF리테일과 신세계아이앤씨는 지난달부터 강남 인근 CU 점포에서 해당 기술을 시험하고 있다. 오는 9월부터 다양한 입지의 점포로 시범 운영을 확대하고 고객 동선과 결제 패턴, 체류시간, 대기열 등 매장 이용 데이터를 분석해 점포 운영 개선에도 활용할 계획이다.

AI 도입은 인력 운영 효율화와도 연결된다. 셀프 POS를 통해 야간이나 피크타임에 결제 업무에 투입되는 인력을 줄이고 상품 진열과 매장 정리, 고객 응대 등에 집중할 수 있도록 한다는 구상이다.

BGF리테일 관계자는 "AI 기술은 단순 자동화를 넘어 고객 편의와 점포 운영 효율을 함께 높이는 리테일의 핵심 기술로 자리 잡고 있다"며 "AI 기반 서비스를 확대해 점포 운영에 실질적으로 활용할 수 있는 스마트 리테일 환경을 구축해 나갈 것"이라고 말했다.
 
식품업계에서는 생성형 AI를 내부 업무에 직접 적용하는 움직임이 나타나고 있다. 서울우유협동조합은 사내 전용 생성형 AI 플랫폼 '서울우유 GPT'를 정식 도입하고 업무 전반의 디지털 전환에 나섰다.

서울우유 GPT의 특징은 외부 생성형 AI 서비스를 이용할 때 발생할 수 있는 정보 유출 우려를 줄이고 내부 보안 체계를 유지하면서 AI를 활용할 수 있도록 별도의 사내 환경을 구축했다는 점이다.

활용 범위도 단순 문서 작성에 그치지 않는다. 서울우유는 자료 요약을 비롯해 회계 시스템 연계 업무와 데이터 분석, 연구 지원, 사내 지식 검색 등으로 적용 영역을 단계적으로 확대할 계획이다. 반복적인 업무 부담을 줄이는 동시에 내부 데이터를 활용한 의사결정을 지원하는 도구로 AI를 활용한다는 방침이다.

조직의 AI 활용 역량을 높이기 위한 교육 프로그램과 우수 사례 공유도 병행한다. 차세대 메신저와 전용 데이터베이스 구축도 단계적으로 추진해 AI를 중심으로 사내 디지털 업무 환경을 고도화할 계획이다.

서울우유 관계자는 "서울우유 GPT 도입은 AI를 안전하고 효율적으로 활용할 수 있는 업무 환경을 구축하기 위한 출발점"이라며 "디지털 기술을 활용해 업무 생산성과 급변하는 경영 환경에 대한 대응 역량을 지속적으로 높여 나갈 것"이라고 말했다.

유통·식품업계의 AI 활용은 기술 자체를 도입하는 단계에서 실제 현장의 문제를 해결하는 방향으로 구체화되고 있다. 매장에서는 결제 과정의 안정성과 운영 효율을 높이고 내부에서는 반복 업무를 줄이고 데이터 활용 범위를 확대하는 등 기업별 사업 환경에 맞춘 적용 사례가 늘어나는 추세다.

향후 AI 기술의 활용 성과 역시 도입 여부보다 실제 업무와 서비스에서 생산성과 효율성을 얼마나 높이는지가 중요해질 전망이다. AI 적용 영역이 고객 접점과 기업 내부 업무로 확산되면서 현장 활용도를 높이기 위한 유통·식품기업들의 기술 도입도 이어질 것으로 보인다.