알리바바 그룹의 온라인 쇼핑 플랫폼 타오바오는 온라인 몰과 모바일 앱에 딥러닝, 빅데이터 기반 이미지 검색을 적용해 고객 편의성 중심의 검색 기능 강화했다.

 

2011년 온라인 몰과 모바일에서 의류 이미지 검색 서비스인 ‘투시앙(Tuxiang)’을 제공해 이미지의 색상·형태·로고를 분석해 특징을 판별하고, 유사 사진을 검색해 3~4초 만에 8억 개 상품 가운데 비슷한 제품에 대한 검색 결과를 제공하고 있다.

 

정확한 제품명이나 키워드를 모르더라도 이미지를 활용해 검색할 수 있으며, 광고 또는 유명 인사가 착용한 사진만을 가지고 제품 검색이 가능토록 했다. 구매 희망자가 찍은 실물 사진, 추출한 이미지 등으로도 제품의 검색 가능하고 판매자는 상품별 최소 한 장의 사진을 게재해야하며, 상품명, 특징, 구매자가 올린 후기 사진 등의 체계화된 데이터를 기반으로 딥러닝 플랫폼을 구축한다.

 

세계적인 온라인 경매 회사 이베이는 딥러닝 기반의 채팅봇 ‘샵봇(Shopbot)' 서비스를 페이스 북, 구글 홈 등과 연동해 온‧오프라인에서 제공하고 있다.

 

사용자가 이베이 계정과 페이스 북간의 연동을 수락하면 메신저를 통해 상품을 검색하고, 상품과 관련된 질문에 즉각적인 대답 확인이 가능하다. 사용하던 물품에 대한 브랜드, 모델, 사용여부 등에 대한 세부 정보를 구글 홈에 알려주면, 중고 제품의 가치 감정까지 가능토록 할 예정이다.

 

사용자 페이스 북 프로필과 주로 찾는 것에 대한 질문을 분석해 기초 정보로 활용하고 샵봇을 통해 옷 사이즈도 저장해 다음번 쇼핑에 참고할 수 있다.

 

2016년 12월 아마존은 식료품점 ‘아마존고(Amazon Go)’를 미국 시애틀에 시범 오픈했다. 이 식품점은 지능정보기술을 종합 적용해 물건을 결제하는 장소와 점원이 없는 것이 특징이다.

 

스마트 폰 및 위치 정보 솔루션을 바탕으로 특정 대상이 범위 안에 있는지 없는지를 분석하는 기술인 지오펜싱(geofencing) 기술의 보급에 따라 공급망과 재고관리의 효율화를 높임과 동시에 고객 경험을 간소화하는 혁신적인 모델로 평가받고 있다.

 

물품 구매과정은 스마트폰으로 아마존 회원 인증 후 매장에 입장해 구매 하고자 하는 물품을 들고 출입문을 통과하면 아마존 계정을 통해 자동으로 결제가 완료된다.
 
컴퓨터 비전, 딥러닝 알고리즘, 센서 감지기등의 ‘Just Walk Out Technology’은 매장 내에서 고객의 동선과 행동을 추적할 뿐 아니라 선반에서 제품을 집거나 다시 내려두는 행위를 감지하고, 제품의 이미지 분석 외에 제품의 무게, 과거 고객의 구매 경험 등의 데이터를 종합해 고객이 정확히 어떠한 물품을 선택했는지 식별한다.

 

스마트폰에 아마존고앱을 다운로드 후 입장 시 코드를 찍고, 구매하고자 하는 물품을 가지고 밖으로 나오면 아마존 계정으로 대금이 청구, 앱을 통해 구매 후 영수증까지 확인 가능하다.

 

알리바바는 2017년 3월부터 호주 기업과의 협업을 통해 블록체인 기반 식품 이력 추적 시스템 ‘식품 안정성 프레임워크(Food Trust Framework)’를 구축 중이다.

 

중국내 가짜 식품에 대한 우려 증가와 중국으로 수출되는 호주 식품의 명성을 보호하기 위한 호주 수출업자들의 요구를 바탕으로 2017년 3월부터 개발을 진행중이며, 가짜 음식의 유통에 따른 식품 사기 위험을 줄이고 판매되는 식품에 대한 신뢰도 를 개선하는 것이 목표다. 완성된 시스템은 호주에서 테스트 예정이다.

 

블록체인을 통해 음식이 생성, 유통되는 모든 이력을 기록해 품질이 떨어지거나 가짜 성분을 담은 사기 음식을 쉽게 확인, 추적 가능하다.