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롯데제과, 'IBM Think 2019'에서 트렌드 예측 시스템 소개

구혜린 기자

hrgu@

기사입력 : 2019-02-25 09:56

AI 활용 트렌드분석 통해 이상적 제품 추천
조합 3개월 후 8주간의 수요량 예측도 가능

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롯데제과 EC마케팅담당 김정혁매니저가 엘시아를 발표하고 있다. /사진제공=롯데제과

롯데제과 EC마케팅담당 김정혁매니저가 엘시아를 발표하고 있다. /사진제공=롯데제과

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[한국금융신문 구혜린 기자] 롯데제과가 지난해 개발한 트렌드 예측 시스템 ‘엘시아(LCIA: Lotte Confectionery Intelligence Advisor)’를 세계에 알렸다.

롯데제과는 이달 중순(12~15일) 미국 샌프란시스코에서 열린 IBM 연례 기술 컨퍼런스 'IBM Think 2019'에서 엘시아의 개발 과정과 각종 기능을 발표했다. IBM 글로벌의 최대 행사 IBM Think는 세계 각 분야 전문가들이 모여 인공지능, 클라우드, 블록체인, 양자컴퓨팅 등 최첨단 기술 동향과 실제 산업 적용 사례들을 소개하고 시연하는 자리다. 전 세계 약 2000개의 회사가 사례 발표 기업으로 참가한 올해, 국내에서는 삼성SDS 등 7개사가 사례를 발표했다. 식품기업으로는 롯데제과가 세계에서 유일하다.

롯데제과는 IBM과의 협업, 2년여의 개발 기간을 거쳐 작년 8월 엘시아를 현업에 도입해 활용 중이다. 엘시아는 IBM의 인공지능 콘텐츠 분석 플랫폼인 ‘IBM 왓슨 익스플로러’를 기반으로 수천만 건의 소셜 데이터와 POS 판매 데이터, 날씨, 연령, 지역별 소비 패턴 및 각종 내∙외부 자료 등을 종합적으로 판단해 고유의 알고리즘을 통해 식품에 대한 미래 트렌드를 예측하고 이상적인 조합의 신제품을 추천해준다. 사용자는 엘시아가 추천한 신제품 조합의 3개월 후 8주간의 예상 수요량을 미리 알 수 있다.

엘시아는 제품의 트렌드를 분석하기 위해 제품에 DNA 개념을 도입해 알고리즘에 적용했다. 제품의 속성을 맛, 소재, 식감, 모양, 규격, 포장 등 7~8가지의 큰 카테고리로 나누고 수백 개의 세부 속성으로 나눴다. 그리고 과거 성공 사례에 대한 제품 DNA를 분석하여 시스템의 알고리즘을 완성시켰다. 뿐만 아니라 알파고와 같이 딥 러닝(deep learning) 기술을 적용, 시간이 흐를수록 자가 학습을 통해 예측의 정확도가 높아진다.

또한 엘시아는 제품 DNA 지역, 유통채널, 성별, 연령, 직업, 산업 별로 다양한 다양한 관점에서의 분석을 가능케 할뿐만 아니라 버즈량 증가 추세와 편차, 경향 등 고도화된 소셜 데이터 분석이 가능하다. 신제품에 대한 소비자 반응 등도 실시간으로 파악된다.

롯데제과는 엘시아가 기존 식품 산업의 업무 방식을 완전히 뒤바꿀 수 있는 획기적인 시스템이 될 것으로 기대하고 있다. 롯데제과 관계자는 "기존의 시장 분석이 개인의 주관이 개입된 단편적인 정보를 바탕으로 했다면 엘시아는 광범위한 자료를 바탕으로 과학적이고 객관적인 정보를 제공한다. 심도 있고 신속한 시장 분석이 가능해져 의사 결정에 대한 시간 손실을 줄일 수 있다"며 "향후 엘시아를 신제품 개발뿐만 아니라 생산, 영업 전반에 걸쳐 활용할 계획"이라고 말했다.

구혜린 기자 hrgu@fntimes.com

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