“발주·편성·결제까지 AI가 담당” GS리테일, 스마트 리테일 전환 가속

유통·생활경제 / 한시은 기자 / 2026-01-08 18:03:37
GS샵, 생성형 AI 결합한 데이터 분석 시스템 ‘AI BI’ 정식 오픈
신상품 편성·방송 전략까지 AI가 분석…협력사 성과 극대화
GS25, AI 발주·트렌드 분석·스마트 점포로 매장 운영 고도화

[소셜밸류=한시은 기자] GS그룹이 올해 핵심 경영 전략으로 ‘AI(인공지능) 비즈니스 임팩트’를 제시하며 전사적인 AI 전환(AX)에 속도를 내고 있다. 특히 GS리테일은 발주·재고 관리, 고객 분석, 방송 제작, 데이터 분석 등 사업 운영 전반에 AI를 접목하며 경쟁력 강화에 나서는 모습이다.


8일 업계에 따르면, GS샵은 최근 AI 기반 데이터 분석 시스템 ‘AI BI(Business Intelligence)’를 정식 오픈했다. 

 

▲ GS샵이 생성형 AI를 기반으로 판매 데이터를 분석하는 ‘AI BI’를 오픈했다./사진=GS리테일 제공

이 시스템은 기존 구축한 데이터 분석 시스템(BI)에 생성형 AI를 결합한 것으로, 상품 속성과 구매 고객, 구매 채널, 배송 등 고객의 전체 구매 여정에서 발생하는 데이터를 자연어 형태로 분석할 수 있는 것이 특징이다.

대화형으로 데이터를 탐색·분석할 수 있어 데이터 분석 전문 인력이 아니더라도 현업 부서에서 손쉽게 활용할 수 있다는 점도 강점이다. GS샵은 이를 통해 정교한 상품 기획과 방송 전략 수립을 지원하고, 협력사의 판매 성과를 끌어올리는 데 초점을 맞춘다는 계획이다.

실제 신상품 방송을 앞둔 상황에서 ‘유사 상품 기준으로 시간대별 실적 흐름을 보여달라’는 질문을 입력하면, AI BI가 기존 방송 이력과 고객 특성, 시간대별 구매 패턴을 종합 분석해 최적의 방송 시간대를 도출하는 식이다.

방송 시간대에 따라 구매 고객층이 달라지는 점을 감안해 상품 구성과 메시지를 차별화하는 전략 수립도 가능해진다. 또 방송 이력이 충분한 상품의 경우 재구매율, 주문 추세 등 데이터를 도출해 최적의 편성 시점을 가늠할 수 있다.

박종범 GS샵 경영기획부문장은 “AI BI로 데이터를 보다 쉽게 입체적으로 분석해 협력사에 최적의 방송 전략을 제안할 수 있다”라며 “협력사가 상품 기획부터 판매에 이르는 전 과정에서 최고의 성과를 얻을 수 있도록 데이터 기반 지원을 강화하겠다”라고 말했다.

◆ GS25, AI 리테일 모델 고도화

GS리테일의 편의점 브랜드 GS25 또한 매장 운영과 상품 기획 전 과정에 AI 기술을 적용하는 모습이다. 우선 ‘AI 편의점 파트너’ 시스템을 통해 매장별로 최적의 상품 발주량과 진열 위치를 AI가 자동으로 추천하는 서비스를 도입했다.

이 시스템은 GS25 애플리케이션 ‘우리동네GS’ 이용자들의 구매 데이터를 활용한다. 연령·성별·지역 등 다양한 변수를 통해 각 점포의 특성에 맞춘 발주 및 진열 전략을 제안하는 것이다. 이를 통해 재고 과잉과 결품 리스크를 줄이고 효율적인 매장 운영이 가능하다.

또 정교한 트렌드 분석을 위해 2022년부터 사내 포털에 자체 ‘AI 트렌드 분석 시스템’을 구축해 운영 중이다. 주요 포털·SNS·커뮤니티상의 키워드 동향과 상품 언급량, 고객 성별·연령대별 수요 패턴 등을 분석해 상품 기획에 반영한다.

이외 일부 점포에서 출입부터 접객, 상품 선택과 결제에 이르는 소비 전 과정을 AI 솔루션만으로 운영하는 ‘스마트 점포(DX LAB)’를 운영하고 있다. 사람이 개입하지 않는 완전 무인 편의점 모델이다.

이 점포는 QR 코드 인증을 통해 매장에 입장한 뒤 원하는 상품을 들고 나오면 자동으로 비대면 결제가 이뤄지는 ‘테이크앤고(Take&Go)’ 방식을 적용했다.

매장 내부에는 AI 카메라와 행동 분석 센서, 무게 감지 센서가 설치돼 고객의 동선과 상품 선택 행동을 실시간 분석한다. 이를 통해 고객이 집어 든 상품이 자동으로 장바구니에 반영되고, 매장을 나서는 순간 결제가 완료된다.

또 결제 단계에서는 할인·증정 등 각종 프로모션 혜택도 자동 적용돼 일반 매장과 동일한 조건으로 구매가 가능하다. GS리테일은 이를 통해 매장 운영 효율성과 고객 편의성을 동시에 높이는 AI 리테일 모델을 고도화하고 있다.

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