독점 표준 AI, 소매업체를 위한 컴퓨터 비전 분석으로 초점 이동, 현재 15억 달러 규모

샌프란시스코에 본사를 둔 인공 지능 회사 Standard AI는 오늘 자율 결제 시스템에 중점을 두던 기존 사업에서 소매업체를 위한 컴퓨터 비전 분석 솔루션 제공으로 방향을 전환한다고 발표했습니다.

이 사이트의 기업 가치는 현재 15억 달러로, 비즈니스 전략을 전환하면서 중요한 이정표가 되었습니다. 이러한 전략적 변화와 함께 Standard AI는 COO인 Angie Westbrock을 CEO로, 기술 전략 수석 부사장인 David Woollard를 CTO로 승진시켰습니다.

이 회사는 최신 제품군을 통해 소매업체에 소비자 습관에 관한 귀중한 정보를 제공하고, 상품화 전략을 개선하며, 재고 고갈 사례를 최소화하고, 손실 발생을 방지하는 동시에 안면 인식 기술을 피하고 개인 식별 데이터를 수집하지 않음으로써 고객의 개인 정보를 보호할 수 있다고 발표했습니다.

회사의 재량에 따라 리테일 부문에서 고객 관계 평가 및 재고 관리와 같은 특정 문제를 파악하기 위한 연구를 수행했습니다. 이러한 특정 관심 분야에 집중함으로써 우리는 고객에게 정량화할 수 있는 결과를 얻을 수 있었고, 적시에 측정 가능한 투자 수익을 제공할 수 있었습니다. 당사의 미디어 파트너 중 한 곳과의 독점 대담에서 당사의 최고 경영자인 앤지 웨스트브룩은 이 문제에 대한 자신의 견해를 밝혔습니다.

소매 시장의 현실에 적응하기

2017년에 설립된 Standard AI는 혁신적인 솔루션을 통해 소매 거래의 자율성을 널리 확산시키고자 했습니다. 회사의 비전은 훌륭했지만, 막대한 비용과 고객 수용 지연 등 여러 요인으로 인해 다양한 산업으로 빠르게 확산하는 데 걸림돌이 되었습니다.

소매 경험을 간소화할 수 있는 잠재력에도 불구하고 자율 결제 시스템은 아직 소비자들 사이에서 널리 보급되지 못했습니다. 높은 인프라 및 전산 비용과 같은 기술적 한계가 걸림돌이 되고 있지만, 고객 도입 속도가 예상보다 느리고 투자 수익률이 기대에 미치지 못하는 것이 확산을 저해하는 주요 요인으로 꼽히고 있습니다.

Standard AI로 알려진 고도로 정교한 인공지능은 완전 자동화된 소매점 운영을 목적으로 설계된 최첨단 인공지능 모델이 98%라는 놀라운 속도로 개별 품목과 고객 상호작용을 모두 추적하는 놀라운 수준의 정밀도를 보유하고 있으며, 계산대 없는 환경에만 국한되지 않는다는 것을 인식하게 되었습니다.이러한 고급 AI 모델은 단순한 POS 거래를 넘어 다양한 영역에 걸쳐 다목적성과 잠재적 적용 가능성을 보여줍니다.

우리 팀은 모든 최첨단 비전의 기반이 되는 독립적인 첨단 기술 인프라를 개발했습니다.“라고 웨스트브록은 강조합니다. “처음에는 가장 복잡한 과제인 자율 체크아웃을 개발하는 것부터 시작했습니다. 하지만 이 혁신은 단순히 결제 프로세스를 자동화하는 것 이상의 잠재적 용도를 가지고 있다는 점에 주목할 필요가 있습니다.

AI를 활용하여 새로운 인사이트 제공

Standard AI의 혁신적인 비전 분석 솔루션은 ‘자율 기술 스택’을 활용하여 소매업체에 즉각적인 인사이트를 제공하면서도 포괄적인 자율 인프라를 필요로 하지 않습니다.

히트 맵은 단순히 유동인구를 추적하는 것이 아니라 고객의 움직임과 제품과의 상호 작용을 종합적으로 파악할 수 있습니다. 또한 이 시스템은 품절된 상품을 감지할 수 있는 기능을 갖추고 있어 리테일러가 재고 수준을 선제적으로 관리할 수 있도록 지원합니다. 또한 이 기술은 품절 상황으로 인한 잠재적 매출 손실을 정량화할 수 있어 재고 관리 전략에 있어 보다 정보에 입각한 의사결정을 내릴 수 있습니다.

웨스트브록에 따르면, 우리가 보유한 데이터와 인사이트의 깊이는 구매 패턴과 출처를 파악하는 등 온라인 쇼핑에서 소비자 행동과 선호도에 대한 포괄적인 이해를 제공함으로써 전자상거래에 혁신적인 영향을 미친 구글 애널리틱스와 유사하다고 합니다. 이전에는 이러한 수준의 세부 정보에 액세스할 수 없었습니다.

Google Cloud 및 다른 기업과의 협업을 통해 유통업계에서 인공지능이 주도하는 미래에 필요한 컴퓨팅 리소스를 제공할 수 있게 되었습니다. 그러나 스탠다드 AI가 경쟁사와 차별화되는 점은 수년에 걸쳐 자율 시스템을 개발해 온 첨단 소프트웨어 기술과 매우 정확한 데이터입니다.

경쟁 환경 탐색

Standard AI는 IBM, Oracle, SAP SE, Salesforce와 같은 저명한 리테일 분석 제공업체와 직접 경쟁하는 위치에 놓여 있습니다. 그러나 높은 정확도를 자랑하는 고급 AI 모델을 통해 엔드투엔드 추적 기능을 제공하는 고유한 접근 방식을 통해 차별화할 수 있다는 자신감을 갖고 있습니다. 데이터 품질에 대한 이러한 노력은 “데이터가 전혀 없는 것보다 더 나쁜 것은 품질이 낮은 데이터에 의존하는 것입니다.“라는 CEO 웨스트브룩의 말처럼 설득력 있게 표현되었습니다.

이러한 변화는 이커머스 시대에 경쟁력을 유지하기 위해 더 많은 데이터 기반 전략을 채택하고자 하는 리테일러들의 노력에 따른 것입니다. 팬데믹 이후 유동 인구가 반등했지만, 오프라인 매장에서는 방문당 매출을 극대화하기 위해 운영과 머천다이징을 최적화하는 방법을 모색하고 있습니다. 리테일 부문의 인공지능에 대한 지출은 2028년까지 $294.5억 으로 증가할 것으로 예상됩니다.

표준 AI 시스템의 특징은 특정 품목과 고객 참여를 모니터링할 수 있다는 점이며, 이는 광범위한 유동인구 정보에 의존하는 경쟁업체와 차별화되는 특징입니다. 이 데이터의 매우 상세한 특성 덕분에 소매업체는 이전에는 불가능했던 방법을 통해 매장 디자인, 상품 배치, 재고 관리를 개선할 수 있습니다.

자율 계산대가 역풍에 직면하면서 피봇팅

이 조직의 전환은 기존 계산대를 대규모로 대체할 수 있는 포괄적인 자율 소매 시스템을 구축하려는 신생 기업들이 직면한 장애물을 반영합니다. 아마존은 ‘저스트 워크 아웃’ 혁신에 상당한 투자를 하고 자체 운영 매장을 여러 개 오픈했지만, 이 거대 기술 기업은 아직 이 방식을 기존 영향력 범위 이상으로 광범위하게 확장하지 못하고 있습니다.

최근 인공지능 분야의 발전에 비추어 볼 때, 처음에는 완전 자동화된 쇼핑 경험을 구현하는 데 집중했던 많은 스타트업 기업들이 접근 방식을 재고해야 하는 상황에 처한 것으로 보입니다. 현재의 시장 상황을 고려할 때, 일부 전문가들은 이러한 기업들이 고객에게 즉각적인 혜택을 제공할 수 있는 고급 시각적 분석 도구 개발로 초점을 전환하는 것이 더 큰 성공을 거둘 수 있다고 제안합니다. 이러한 전략의 변화는 잠재적으로 이러한 기업의 상업화 기회를 늘리는 동시에 원래의 틈새 시장을 넘어 확장할 수 있는 기회로 이어질 수 있습니다. 이러한 방향 전환은 자율 리테일 기술 분야의 다른 조직들도 자체 영업 전략을 재평가하고 고객의 요구와 선호도에 더 잘 부합할 수 있는 대체 접근 방식을 고려하도록 영감을 줄 수 있다는 점도 주목할 필요가 있습니다.

현재의 한계에도 불구하고 이 회사는 장기적으로 오프라인 쇼핑을 혁신할 수 있는 인공지능의 능력에 대해 긍정적인 전망을 유지하고 있습니다. 웨스트브록은 “우리의 역할은 소매업의 미래를 형성할 새로운 인프라를 구축하는 데 필요한 기술적 기반을 제공하는 것입니다.“라고 말합니다.