대중 패션 선진국 미국 패션업계에 AI(인공지능) 열풍이 불고 있다. 소비자들의 성향, 선호하는 상품에 대한 빅데이터 분석은 물론 과거 판매 실적을 토대로 어떤 상품이 잘 팔릴지 계산해 바이어에게 구매 결정 컨설팅까지 AI기술이 담당하면서 향후 전세계 패션업계에 미치는 파급효과가 클 것으로 전망되고 있다.
2일 코트라 미국 뉴욕뮤역관에 따르면 최근 미국 패션업계에는 패션 디자인에 인공지능을 도입하는 사례가 확대되고 있다. 과거의 패션은 개성을 표현하는 형태로 인공지능이 활용되기 어려운 분야로 여겨졌으나 머신러닝기술 활용으로 인공지능은 퍼스날 쇼핑, 패션 디자인, 스타일리스트 등 패션산업의 여러 분야로 침투하고 있는 것. 과거부터 패션업계에서는 소비자 취향 분석을 위해 첨단기술 활용을 통한 데이터 수집에 노력을 기울여 왔는데, 최근 눈부시게 발전된 인공지능기술을 만나면서 시즌에 유행할 패션을 예측하고 제품을 디자인하는데 활용되고 있다.
특히 구글, 아마존 등 글로벌 기술기업들도 인공지능기술을 활용한 패션 디자인 알고리즘 개발에 뛰어들었는데, 현재까지 인간 디자이너의 투입 없이 바로 런웨이에 내놓을 수 있는 완성된 디자인은 어려운 수준이나 지속적인 연구 개발이 이뤄지고 있다.
◆바이어의 직관+인공지능의 빅데이터 분석
인공지능은 패션 소매기업의 구매방식에도 영향을 미치고 있다. 전통적인 의미에서 바이어의 핵심 업무는 패션 트렌드에 민감한 감각을 이용해 소비자들이 어떤 상품을 구매하기 원하는지 예측한다. 또한 상품 기획담당자는 바이어의 의견을 활용해 기업이 매출 목표에 도달할 수 있는 카테고리별 상품의 판매 계획을 설정하게 된다.
이 과정에서 바이어는 일반적으로 직관적인 느낌으로 트렌드를 파악하고 제품을 구매한다. 하지만 인공지능은 바이어의 직관이 아닌 소매의 길이, 색상, 원단 특성 등에 따른 과거 판매 실적을 바탕으로 어떤 상품이 잘 팔릴지 계산해 바이어에게 알려주고 바이어는 이 결과를 참고할 수 있게 한다.
이처럼 알고리즘과 빅데이터를 구매 전략에 잘 활용하는 소매업체들의 경우 더 적은 수의 바이어를 고용하고 한 명의 바이어가 넓은 카테고리의 구매를 담당하고 있다. 실제 연매출이 수억 달러에 규모인 온라인 여성 의류 소매업체 Le Tote는 모든 품목의 구매를 담당하는 바이어의 수가 6명에 불과하다.
Le Tote의 공동설립자 브렛 노스아트(Brett Northar)는 "회사의 구매 알고리즘은 소비자들이 온라인 위시리스트에 어떤 상품을 많이 등록했는지, 온라인 평가, 최근 구매 내역 등을 통해 물량을 늘려야 할 상품을 식별해 준다"고 말했다.
◆인공지능을 이용한 패션산업의 주문형 생산방식
데이터 콘텐츠 조사기업 CB Insights에 따르면 패션 스타일이 더욱 개인화됨과 동시에 SNS 등 디지털 사회의 영향을 많이 받게 되면서 패션산업에서 인공지능을 활용한 주문형 자동화 생산방식이 활용될 전망이다. 예를 들어 소비자가 컴퓨터나 모바일을 통해 구매하기 원하는 스타일과 수치를 입력하면 인공지능이 소비자가 입력한 내용과 온라인 활동, 유행하는 스타일, 과거 전자상거래 이용 내역 등 빅데이터의 분석해 스타일을 생성한다. 여기에 소비자는 증강현실 피팅룸을 이용해 인공지능이 추천하는 여러 가지 스타일을 입어보고 가장 선호하는 옵션을 선택한다. 여기까지 과정이 진행되면 3D 패션 디자인 플랫폼이 소비자가 입력한 신체 수치에 따라 의류를 디자인하고 봉제로봇이 제품을 제작 후 소비자에게 배송되는 형태다.
◆미국 패션업계의 인공지능 활용 현황
이미 미국의 대형 패션업체들은 인공지능 기능 도입에 적극 나서고 있다. 타미 힐피거(Tommy Hilfiger)는 올해 초 IT기업 IBM, 패션스쿨 Fashion Institute of Technology(FIT)와 파트너십을 맺고 인공지능 활용 프로젝트를 론칭했다. 인공지능 시스템은 딥러닝을 통한 즉각적인 패션 트렌드 파악, 타미 힐피거 제품과 런웨이 이미지에 대한 소비자 심리 분석, 유행하는 패턴, 실루엣, 색상, 스타일로 디자인 테마를 선정하는데 활용되고 있다. 인공지능 시스템의 분석 결과는 디자이너에게 전달되어 다음 콜렉션 디자인을 위한 의사 결정에 활용된다.
스티치픽스(Stitch Fix)는 의류 스타일링 업체로 인공지능을 활용한 알고리즘을 통해 고객의 취향과 체형에 맞는 옷을 스타일링해 판매하는 전자상거래 기업이다. 인공지능 알고리즘은 소비자의 취향을 바탕으로 유행을 파악하고 스티치픽스의 재고 중 없는 디자인을 알아내며 새로운 디자인을 디자이너에게 제안하는 기능을 한다. 스티치픽스는 회원가입을 통한 서비스 구독과 피드백 중심의 비즈니스 모델 특성으로 방대한 소비자 데이터를 보유하고 있어 인공지능을 이용한 트렌드 분석이 가능하다.
스티치픽스의 최고알고리즘관리자 에릭 콜슨(Eric Colson)은 "우리는 특별히 인공지능 분석에 특화되어 있는데 과거에는 필요한 데이터가 존재하지 않아 없었던 비즈니스 모델이다. 다른 의류소매업체는 소비자가 피팅룸에서 옷을 입어보기 때문에 데이터를 얻지 못했고 그들이 어떤 제품을 사지 않고 그 이유는 무엇인지 알 수 없었다. 그러나 스티치픽스는 이 모든 데이터에 접근 가능하고 매우 다양한 방법으로 활용 할 수 있다"고 설명했다.
글로벌 온라인 쇼핑몰 아마존(Amazon)은 패션 상품을 온라인으로 구매 하기 가장 좋은 웹사이트가 되기 원한다고 밝히며 패션 산업에 관심을 집중해 온 가운데, 지난 해 대량의 이미지를 분석해 스타일을 카피 후 새로운 제품을 디자인 할 수 있는 알고리즘을 개발했다. 아마존의 R&D 부서인 Amazon Lab 126에서 개발한 이 알고리즘은 새로운 인공지능기술인 '생성적 적대 신경망(GAN)'을 이용해 인스타그램, 페이스북, 또는 아마존의 에코룩(Echo Look) 카메라를 통해 촬영된 이미지를 분석해 새로운 스타일을 디자인할 수 있다.
임소현 미국 뉴욕 무역관은 "첨단기술의 빠른 발전과 활용으로 창의력의 영역이던 디자인 분야에서도 인공지능이 사용되기 시작했음을 인지하고, 인공지능의 정확도 높은 예측과 인간의 창의력을 절충한 방식의 패션 디자인 방식을 시도할 필요성이 있다"고 말했다.
이어 "빅데이터 분석을 통해 소비자 취향을 예측하는 인공지능기술은 국내와 미국 시장에서 제품의 성공 가능성을 높일 것으로 판단된다"라며 "이미 미국에는 데이터 분석, 디지털 마케팅을 적극적으로 활용하는 패션 스타트업들이 많이 생겨났고 타미 힐피거, 아마존과 같은 대기업들도 패션산업에 인공지능을 활용하려는 적극적인 노력을 기울이고 있으므로 머지 않아 패션산업에서 인공지능기술이 널리 활용될 것으로 전망된더"고 덧붙였다.
