TL;DR

  • 인공지능(AI)은 거의 모든 매장의 소매 감시를 확장해 고객의 이동·행동·구매 가능성을 추적하고 예측하는 체계로 만듦.
  • 폐쇄회로텔레비전(CCTV), 보안 인력, 3차원 센서, 열화상, 숨겨진 카메라, 안면 인식이 결합돼 고객의 동선과 선반 앞 행동을 기록함.
  • 고객은 감시받는다고 느끼면서 스스로 행동을 조절하고, 동시에 다른 고객과 직원을 감시하는 비공식 감시자로 변함.
  • 할인·무료 와이파이·빠른 결제를 대가로 로열티 카드, 생체정보, 쇼핑 습관을 넘기도록 유도되는 구조임.
  • 매장 방문·온라인 쇼핑·사회관계망 서비스·위치 데이터를 결합한 디지털 정체성이 형성돼 개인별 광고와 맞춤형 혜택에 활용됨.

소매 감시를 확장하는 인공지능

  • 감시는 단일 시스템이 아니라 기술·사람·공간이 함께 작동하는 조합으로 이해해야 하며, 어느 한 기업도 전체를 완전히 통제하지 않는 구조임.
  • 매장은 수십 년 동안 절도 방지와 안전 확보를 위해 CCTV(보안 카메라 시스템)와 보안 인력을 활용해 왔으나, 인공지능이 감시의 규모·속도·예측 능력을 크게 확장함.
  • 카메라가 매장 통로에서 고객의 이동 경로를 추적하고, 스마트 선반이 집었다가 되돌려놓은 상품을 기록하며, 숨겨진 센서가 오래 머문 위치를 파악함.
  • 안면 인식은 고객이 장바구니를 들기도 전에 입장을 감지할 수 있음.
  • 3차원 센서, 열화상 장비, 마네킹에 숨겨진 카메라처럼 눈에 잘 띄지 않는 감시 시스템도 활용됨.
  • Amazon Go 매장에 사용되는 기술과 같은 센서·카메라 시스템은 고객이 선반에서 가져간 상품을 추적하고 계산대 없이 퇴장할 때 결제함.
  • 예측 인공지능은 고객이 특정 구역에 머문 시간이나 몸짓을 분석해 실제 사건이 발생하기 전에 고객을 위험 요인으로 표시할 수 있음.
  • 로열티 앱은 매장 방문, 온라인 검색, 사회관계망 서비스 활동을 바탕으로 고객의 정체성과 다음 구매 항목을 예측하는 프로필을 구축함.
  • 소매 감시는 카메라 하나가 아니라 기술·사람·공간으로 구성된 변화하는 연결망이며, 인공지능은 이 연결망을 더 크고 빠르게 만들고 경계를 알아보기 어렵게 만듦.

고객이 스스로 행동을 감시함

  • 감시를 받고 있음을 알거나 의심하는 순간 고객은 자신의 행동을 조정함.
  • 이는 새로운 현상이 아니며, 18세기 제러미 벤담(Jeremy Bentham)의 감옥 설계처럼 실제로 관찰되고 있는지 확신할 수 없게 해 항상 감시받는 것처럼 행동하게 만드는 논리임.
  • 소매 고객을 대상으로 한 연구에서는 카메라가 침해적이고 “소름 끼친다”고 느껴지는 동시에, 특히 늦은 밤 혼자 쇼핑할 때는 안심을 주는 것으로 나타남.
  • 감시는 행동을 제약하지만 동시에 보호받는 느낌을 주는 절충을 다수가 조용히 받아들이는 구조임.
  • 인공지능 기반 안면 인식은 매장에 들어서는 순간 고객을 알아보고 이름을 부르거나 할인 대상인 충성 고객으로 표시할 수 있음.
  • 이 경우 고객은 상품 하나를 집기도 전에 신원이 알려지고 추적되며 조용히 평가됨.

다른 사람도 감시하게 됨

  • 두 번째 현상은 감시받는 고객이 다른 사람을 감시하는 방향으로 전환되는 구조임.
  • 코로나19 팬데믹 기간 슈퍼마켓 고객들은 마스크 착용과 사회적 거리 두기를 지키는지 서로 감시했고, 위생 규정을 두고 직원도 감시함.
  • 일부 직원은 실제로 규정을 집행할 권한이 없는데도 고객에게 규칙을 강제하라는 항의를 받음.
  • 팬데믹 이후에도 상품을 스캔하고 가격을 확인하거나 나쁜 서비스를 온라인에서 공개할 수 있는 앱을 통해 이런 행동이 이어짐.
  • 직원이 착용하는 보디캠은 노동자와 고객을 보호하기 위한 목적과 함께 감시의 층위를 추가함.
  • 고객은 문제 행동으로 의심되는 장면을 직접 촬영해 온라인에 게시하는 일이 늘어남.
  • 그 결과 고객은 자발적으로 지원하지 않았더라도 사실상 시간제 감시 요원이 됨.

데이터를 넘기도록 유도됨

  • 세 번째 현상은 고객이 보상·할인·무료 와이파이·빠른 결제를 받는 대가로 자신의 데이터를 넘기도록 유도되는 구조임.
  • 많은 고객은 몇 유로를 아끼기 위해 계산원이 쏟아내는 질문에 기꺼이 답하며, 즉각적인 작은 혜택이 넘겨주는 개인정보보다 중요하게 느껴짐.
  • 고객은 더 이상 두려움 때문에 규정 준수로 훈육되는 것이 아니라, 편리하고 기분 좋게 느껴진다는 이유로 감시에 동참하도록 유도됨.
  • 생체 결제와 안면 인식 계산대는 얼굴·지문·쇼핑 습관을 넘기면 쇼핑이 조금 더 저렴하고 원활해지는 오래된 거래의 최신 형태임.

데이터가 ‘디지털 자아’를 구축함

  • 구매 이력, 로열티 활동, 앱 사용, 매장 내 이동 정보가 합쳐져 소매업체가 고객을 분류하고 표적화하는 디지털 버전의 고객을 구축함.
  • 인공지능은 매장 방문, 온라인 쇼핑, 사회관계망 서비스, 위치 데이터를 교차 참조해 고객의 디지털 정체성을 강화함.
  • 이 정체성은 휴대전화로 상품을 둘러보는 단계에서 사회관계망 서비스의 표적 광고를 거쳐 매장 내 맞춤형 제안으로 이어질 수 있음.
  • 일부 고객은 매장 이용을 중단하면 로열티 계정을 삭제하는 방식으로 이 과정을 적극 관리함.
  • 다른 고객은 이를 편리함의 대가로 받아들이며 사회관계망 서비스와 비교함.
  • 페이스북을 사용하면서 돈을 내지 않는 대신 데이터가 이용 비용이 되듯, 로열티 카드도 같은 방식으로 작동한다는 인식임.

더 커지고 보이지 않게 된 감시망

  • 소매 감시는 구석에 놓인 카메라 하나로 한정되지 않으며, 기술·사람·공간이 연결된 변화하는 망임.
  • 인공지능은 이 망을 더 크고 빠르게 만들고 가장자리를 훨씬 알아보기 어렵게 만듦.
  • 로열티 카드를 태그하거나 “맞춤형” 할인 혜택을 위해 미소 짓거나 카메라가 실제로 자신을 보고 있는지 의문을 가질 때, 고객은 감시당하기만 하는 것이 아니라 다른 사람과 공간을 함께 감시하고 있을 가능성도 있음.
  • 제시된 견해는 글쓴이의 견해이며 RTÉ의 견해를 대표하거나 반영하지 않음.

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