AI 쇼핑 어시스턴트, 연말 쇼핑 시장의 판도를 바꾸다

오픈AI와 퍼플렉시티가 25일 AI 쇼핑 어시스턴트를 발표하며 연말 쇼핑 시즌에 새로운 바람을 불러일으켰다. 이들은 기존 챗봇 플랫폼에 쇼핑 기능을 통합하여 사용자들이 대화형으로 제품을 탐색하고 구매할 수 있도록 지원한다.

AI 쇼핑 어시스턴트는 소비자들이 대화만으로 제품을 탐색하고 구매 결정을 내릴 수 있도록 돕는다. 이는 자연어 처리 자연어 처리
자연어 처리(NLP)란? 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)는 컴퓨터가 인간의 언어(자연어)를 이해·처리·생성하도록 하는 인공지능(AI) 분야다 (coderspace.io) (www.ciokorea.com). 즉, 컴퓨터를 사람처럼 프로그래밍하여 텍스트나 음성으로 된 언어 정보를 분석하고 자연스러운 언어로 반응하게 한다. 자연어 처리는 인간과 기계 간의 자연스러운 인터페이스를 제공하기 위해 발전해 왔으며 (coderspace.io) (www.spiceworks.com), 음성비서–검색엔진–번역기 등 다양한 응용 분야에서 주요한 역할을 한다. 실제로 의료·검색·비즈니스 인텔리전스 등 수많은 분야에서 자연어 처리 기술이 활용되고 있고 (www.techtarget.com) (www.techtarget.com), Siri나 Alexa 같은 음성비서, 챗봇, 자동 요약/번역 시스템 등 다양한 서비스는 NLP에 기반한다. 자연어 처리의 중요성은 인간-컴퓨터 상호작용을 획기적으로 개선한다는 데 있다. 텍스트나 음성으로 명령을 내릴 수 있게 되면서 사용자는 더 편리한 방식으로 기기와 소통할 수 있다 (coderspace.io). 예를 들어, 검색엔진에 키워드를 입력하여 원하는 정보를 찾거나, 자동 번역기로 외국어 문서를 즉시 이해하는 사례는 모두 NLP 기술 덕분이다. 세계적인 추세처럼 기업들도 고객감정 분석, 챗봇, 자동 요약 등 NLP 기반 애플리케이션에 투자하고 있다. NLP의 역사와 발전 자연어 처리의 역사는 1950년대까지 거슬러 올라간다 (coderspace.io). 앨런 튜링의 “기계가 생각할 수 있는가?”(1950) 같은 초기 개념 연구를 시작으로, 1950년대에는 조지타운-IBM 번역 실험(1954) 등 기초적인 기계 번역 연구가 시도되었다. 초기 NLP 연구는 대부분 규칙 기반(rule-based) 모델에 의존했다. 1960~1970년대에는 사전에 정의된 문법 규칙과 패턴 매칭을 사용한 시스템(예: ELIZA, SHRDLU)이 주도했으며 (coderspace.io), 이 시기 자연어 처리는 주로 특정 도메인·도식에 맞춘 프로그래밍적 접근이 중심이었다. 1980년대 후반부터 컴퓨팅 파워와 말뭉치의 확산으로 통계적 기법이 도입되었다. 클로드 섀넌(Claude Shannon, 1948)의 연구처럼 확률적 모델(마르코프 체인, n-그램 등)이 언어 모델의 기초를 마련했고 (www.techtarget.com), 대규모 코퍼스를 활용한 히든 마르코프 모델(HMM)이나 최신 CRF 같은 통계 기반 기법이 등장했다. 1990년대에는 통계기반 기계 번역(SMT)과 음성인식 기술이 크게 성장했고, Penn Treebank 같은 말뭉치 데이터 구축과 지식 기반 평가가 활발했다. 2010년대를 전후로 딥러닝 기반 접근법이 NLP를 주도하게 되었다. 2013년 구글의 Word2Vec 논문 이후 단어 임베딩 기술과 RNN/LSTM 모델이 널리 쓰였고, 2017년 Transformer 구조(“Attention is All You Need”)가 등장한 이래 대규모 사전학습 언어 모델(LLM)들이 NLP의 성능을 비약적으로 끌어올렸다. 특히 2018년의 BERT, 2020년의 GPT-3 등의 모델은 인간 수준에 가까운 언어 이해・생성 능력을 보여주었다. 현재도 OpenAI의 GPT-4, Google의 PaLM2 등 수십억~수백억 개의 파라미터를 가진 모델이 NLP의 신규 패러다임을 주도하고 있다 (www.techtarget.com). NLP 기술은 지속적으로 발전 중이며, 각 시대를 대표하는 주요 연구 성과들이 실생활 응용의 토대가 되고 있다. NLP의 주요 분야 자연어 처리 연구 및 응용은 매우 광범위하며, 주요 분야는 다음과 같다: 정보 검색 및 추출 (Information Retrieval & Extraction): 방대한 문서나 웹에서 사용자의 질의에 적합한 정보를 검색하거나, 문서 내에서 인물·장소·시간 같은 핵심 정보를 추출하는 분야다. 대표적으로 검색엔진(네이버, 구글)이나 질문응답 시스템(Q&A)이 이 분야에 속한다. 문장 및 문서 분류 (Text Classification): 텍스트를 특정 카테고리로 분류하는 작업이다. 예를 들어 스팸 메일 판별, 뉴스 기사 분류, 상품 리뷰의 긍·부정 감성 분류 등이 있다. 초기에 나이브 베이즈, SVM 등의 통계적 분류기가 활용되었고, 최근에는 신경망 기반 모델이 뛰어난 결과를 내고 있다. 품사 태깅 및 구문 분석 (POS Tagging & Parsing): 문장을 구성하는 각 단어에 품사 정보(Morpheme, 어근, 접사 등)를 붙이고, 구(phrase)나 문장 구조를 분석하는 작업이다. 특히 교착어인 한국어에서는 형태소 분석(어절 → 어간/어미/조사 분해)과 의존 구문 분석이 매우 중요하다. Komoran·Kkma·Mecab과 같은 한국어 분석기와 Stanford NLP, spaCy 등의 글로벌 툴을 통해 품사 태깅 및 문장 구조 분석이 이루어진다. 감정 분석 및 의미역 결정 (Sentiment Analysis & Semantic Role Labeling): 텍스트에 담긴 주관적 감정이나 의견의 극성을 판별하는 감정 분석은, 리뷰·SNS 등에서 여론을 파악하는 데 활용된다 (aibasics.jeju.ai). 의미역 결정(SRL)은 문장에서 술어(predicate)와 그에 대응하는 주체·대상 등의 논항(argument)을 식별하여 “누가(who)가 무엇을(what) 누구에게(with whom) 어떻게(actioned)” 등의 역할을 해석하는 기술이다 (arxiv.org). 예를 들어 “철수가 사과를 먹었다”라는 문장에서 ‘철수’는 주체(agent), ‘사과’는 대상(theme)의 의미역을 가진다. 이러한 기술은 기계 독해, 텍스트 요약, 번역 등 고급 언어이해에 필수적이다. 음성 인식 및 대화 시스템 (Speech Recognition & Dialogue Systems): 음성인식 기술은 마이크로폰 입력을 실시간으로 텍스트로 변환한다. 이 텍스트를 NLP로 처리해 음성비서(시리, 알렉사 등)나 챗봇이 자연스러운 응답을 하도록 한다. 기업 고객센터의 봇 상담, 스마트 스피커 기반 대화 에이전트 등이 여기에 속한다. 자연어 처리 기술과 음성 처리 기술(음성인식, TTS)이 결합되어 인간-컴퓨터 대화가 가능합니다 (www.techtarget.com). 기계 번역 (Machine Translation): 한 언어로 쓰인 텍스트를 다른 언어로 자동 변환하는 분야다. 역사적으로 1950년대 구문 기반 번역에서 출발해, 1990년대에 IBM 모델 같은 통계적 번역, 2000년대 말부터 통계를 개선한 구문 통계 모델(Phrase-Based MT)이 주류였다. 최근 딥러닝 시대에는 시퀀스-투-시퀀스(Seq2Seq)와 어텐션 메커니즘 기반의 신경망 번역(NMT)이 널리 쓰인다. 대표적인 서비스로는 구글 번역, 네이버 파파고, 딥엘(DeepL) 등이 있고, WMT(Workshop on MT) 등 국제 학회에서는 매년 기계 번역 경진대회를 통해 최첨단 연구를 선보인다. 기계번역 연구는 계속 발전 중이며, 최근에는 대화체·전문용어를 다루는 분야까지 빠르게 확장되고 있다. 언어 모델과 기술적 접근 자연어 처리에서 언어 모델(language model)은 문장에서 단어들이 어느 정도로 등장할 확률인지를 모델링하는 핵심 개념이다 (www.techtarget.com). 예를 들어 문장 “오늘 날씨가 정말 맑다.”와 같은 시퀀스의 발생 확률을 추정하여, 다음에 올 단어를 예측하거나 문장 전체의 자연스러움을 판단한다. 최근 대형 언어 모델(LLM)은 수십억 개 이상의 학습 파라미터를 활용하여 방대한 말뭉치를 학습한 후, 고품질의 텍스트 생성과 이해 능력을 보여주고 있다 (www.techtarget.com). NLP 시스템은 크게 규칙 기반(Rule-based), 통계 기반(Statistical), 딥러닝 기반(Deep Learning) 접근법으로 구분된다. 규칙 기반: 초기 NLP 시스템이 주로 사용한 방식으로, 전문가가 정의한 문법 규칙과 어휘 사전을 사용한다. 예를 들어 문법 규칙을 기반으로 품사 분류기나 패턴 매칭 챗봇을 직접 설계하는 방식이다. 통계 기반: 말뭉치(코퍼스)에 나타난 언어 패턴을 통계적으로 학습하는 방식이다. n-그램 모델, 히든 마르코프 모델(HMM), 조건부 랜덤장(CRF) 등이 이 예다. 말뭉치에서 빈도와 상관관계를 분석하여 확률 모델을 생성한다. 예를 들어 HMM 기반 품사 태깅이나 CRF 기반 개체명 인식기가 여기에 속한다. 딥러닝 기반: 인공신경망을 사용한 접근으로, 최근 NLP에서 가장 널리 사용된다. 텍스트를 수치 벡터로 임베딩한 뒤 RNN, LSTM, CNN, Transformer 등의 구조로 학습한다. 특히 Transformer 기반 모델은 자기주의(attention) 메커니즘을 사용하여 문맥 간 관계를 모두 고려할 수 있다. 현대 NLP 연구의 대부분은 이들 딥러닝 모델을 중심으로 이루어지며, Hugging Face의 Transformers 라이브러리처럼 다양한 구현체도 활발히 개발되고 있다. 언어 모델에서 통계적 기법의 기원은 마르코프 체인과 n-그램 모델에 있다. 섀넌(Shannon)은 통신이론(1948)에서 마르코프 과정으로 영문 텍스트 확률을 모형화했고 (www.techtarget.com), n-그램 모델은 여전히 언어 모델의 기본 개념으로 사용된다. NLP의 과제와 평가 자연어 처리는 인간 언어의 복잡성과 다양성으로 인한 여러 과제에 직면해 있다. 문맥과 뉘앙스 이해의 한계가 대표적인 어려움이다. 일상 언어에는 풍자, 중의어, 비꼼 등의 표현이 많아 기계가 정확히 해석하기 어렵다. 게다가 동일한 단어라도 상황에 따라 의미가 달라지는 경우가 많아, 이를 모델에 반영하는 것은 여전히 도전 과제로 남아 있다 (coderspace.io). 이 밖에도 방대한 어휘, 철자변형, 방언, 다국어 지원 등도 해결해야 할 문제다. 최근에는 대규모 모델에 내재할 수 있는 편향(bias)과 윤리성(ethical) 문제도 중요한 이슈로 부상했다. 예를 들어 자동 요약이나 번역 결과에 인종·성별 편향이 나타날 수 있어, 이를 방지하려는 연구가 진행 중이다 (coderspace.io). NLP 시스템의 성능 평가는 작업별로 다양한 지표를 사용한다. 일반적인 분류 작업에서는 정확도(Accuracy), 정밀도(Precision), 재현율(Recall), F1-스코어 등을 사용한다. 기계 번역과 같은 생성(generative) 작업에서는 BLEU(Bilingual Evaluation Understudy) 지표를 사용해 기계 번역 결과와 사람 번역(레퍼런스)의 n-그램 일치도를 계산한다 (oecd.ai). 요약(Summarization) 평가에는 ROUGE가 통상 사용된다. 언어 모델 평가에는 Perplexity(혼잡도)가 널리 쓰이는데, 이는 모델이 테스트 데이터 시퀀스를 얼마나 잘 예측하는지 나타내는 지표다 (www.baeldung.com). 퍼플렉시티 값이 낮을수록 모델이 문맥을 잘 예측함을 의미한다. 최근에는 단일 지표뿐 아니라 인간 평가(human eval), BLEURT·BERTScore 같은 학습 기반 평가지표도 함께 사용하여 모델 품질을 보다 면밀히 평가한다. 산업별 NLP 활용 사례 NLP 기술은 거의 모든 산업 분야에서 활용되고 있다. 기업들은 텍스트와 음성 데이터를 분석하여 운영 효율화, 의사결정 지원, 고객 서비스 개선 등을 수행한다. 헬스케어(의료): 의료 분야는 방대한 비정형 데이터를 생산한다. 예를 들어 전자건강기록(EHR)의 약 80%가 자유 텍스트 형태로 존재한다 (bmcmedinformdecismak.biomedcentral.com). 의료진은 NLP를 통해 진료 기록에서 진단, 투약, 검사 결과 등을 자동으로 추출한다. 이를 통해 환자 기록 정리 시간이 단축되고, 임상 의사결정 지원 시스템이 가능해진다. 최근에는 환자 설문·문진표 분석, 의료 챗봇(환자 상담)이 실용화되고 있다. 금융: 금융권에서는 고객 문의 자동 응답, 음성 상담 분석, 뉴스・소셜미디어의 시장 심리 분석 등이 NLP를 통해 이루어진다. 부정거래/사기 탐지 분야에서도 NLP가 사용된다. Lumenalta 조사에 따르면, 기업들은 고객 감정 분석과 사기 탐지 강화 등에 NLP를 활용하여 의사결정 속도를 높이고 리스크를 줄인다 (lumenalta.com). 제조 및 생산 관리: 공장 등 제조업에서는 보고서, 정비 이력, 품질 검사 결과 문서를 NLP로 분석한다. 예를 들어, 설비 유지보수 설명서나 결함 리포트에서 핵심 정보를 추출해 공정 개선에 활용한다. 텍스트 마이닝 기법으로 공급망 문서를 분석하여 운송 지연이나 수급 문제를 예측하기도 한다. 전자상거래 및 마케팅: 온라인 쇼핑과 서비스 리뷰, 소셜미디어 댓글에서 고객 피드백을 분석하여 상품 개선, 타겟 마케팅, 브랜드 평판 관리에 사용된다. 감정 분석을 통해 제품/캠페인에 대한 여론(긍정·부정)을 판단할 수 있다 (lumenalta.com). 또한, 자동 요약 기술로 방대한 고객 리뷰에서 핵심 의견을 추려내 광고 문구나 상품 설명에 반영한다. 고객 서비스 및 미디어: 콜센터 자동응답(IVR), 챗봇 고객 상담, 소셜미디어 모니터링 등에 활용된다. 예를 들어 통신사나 보험사 콜센터는 NLP 기반 챗봇으로 단순 상담을 자동화해 인력 부담을 줄인다. 언론사와 마케팅 회사는 뉴스·블로그·SNS에 나타난 브랜드 언급을 분석해 트렌드를 파악한다. 다양한 산업을 막론하고, NLP 적용으로 업무 처리가 빨라지고 오류가 감소하며 비용이 절감되는 효과가 보고되고 있다. 예를 들어 Lumenalta의 보고서에 따르면, 기업들은 NLP를 도입하여 운영비용을 절감하고 분석 정확도를 높였다고 한다 (lumenalta.com). 이처럼 NLP는 데이터가 쌓이는 거의 모든 영역에서 정보 자산을 효율적으로 활용할 수 있도록 돕는다. NLP 관련 자원과 학습 자료 NLP 연구 및 개발에 유용한 자원과 학습 자료도 다양하다. 학술대회 및 학회지: 국제적으로 유명한 NLP 학회로는 매년 개최되는 ACL(Computational Linguistics), EMNLP, NAACL, COLING 등이 있다. 기계 번역에 특화된 WMT, 음성·대화 관련 ICASSP 등이 대표적이다. 국제 학술지로는 Computational Linguistics, Transaction of the ACL (TACL), Journal of NLP 등이 있다. 국내에서는 한국코퍼스언어학회(KACL) 학술대회나 한국정보과학회 언어공학 연구회(한글·한국어처리 세션) 등이 관련 연구 발표의 장이다. 이 외에도 AAAI, NeurIPS, ICML 등의 AI 학회에서도 NLP 관련 워크숍이 활발히 열린다. 오픈소스 소프트웨어 및 라이브러리: 연구자·개발자를 위한 여러 도구가 공개되어 있다. 영어권에서는 NLTK, spaCy, Stanford CoreNLP, AllenNLP, HuggingFace Transformers, OpenNMT, Fairseq 등 라이브러리가 널리 사용된다. 한국어 처리를 위한 KoNLPy, KoBERT, KoGPT 등의 라이브러리와 사전학습 모델도 제공된다. 예를 들어 SKT에서 공개한 KoBERT, 카카오브레인의 KoGPT 등의 언어 모델이 있다. 음성인식 분야는 Kaldi, ESPnet, DeepSpeech 같은 툴킷이 쓰이며, 기계 번역은 MarianNMT, OpenNMT 등으로 연구를 수행한다. 또한 대규모 말뭉치 및 사전학습 모델은 Hugging Face 모델 허브나 AI Hub(한국정보화진흥원) 등을 통해 공개된다. 말뭉치(코퍼스) 및 데이터셋: 각종 자연어 처리 작업을 위해 공개 데이터셋이 제공된다. 예를 들어 기계번역에는 WMT 데이터, 개체명 인식에는 CoNLL 2003, 자연어 이해에는 SQuAD나 GLUE 벤치마크, 감정 분석에는 IMDB/NSMC 영화리뷰 데이터 등이 있다. 한국어 자원으로는 고려대학교/카이스터의 나무위키 말뭉치, AIHub의 한국어 번역·챗봇 데이터, NAVER Movie 리뷰 데이터 등이 있다. Kaggle, TensorFlow Dataset, Hugging Face Datasets 같은 플랫폼에서도 다양한 언어 데이터셋을 찾아볼 수 있다. 강의와 교재: 스탠퍼드대의 CS224n, 코세라의 NLP 과정 등 온라인 강의가 많으며, 고전적인 교재로는 Jurafsky & Martin의 Speech and Language Processing 등이 있다. 한국어로는 자연어처리 개론 등 국내 교재와 공개강의가 제공된다. 자연어 처리는 빠르게 진화하는 분야이므로, 최신 학회 논문·블로그·오픈소스 자료를 꾸준히 참고하는 것이 중요하다. 위에 언급한 학회와 리소스들을 활용하면 NLP의 원리와 응용을 효과적으로 공부할 수 있다. 참고 문헌 Alexander S. Gillis et al., “What is Natural Language Processing (NLP)?”, SearchEnterpriseAI (TechTarget) (2024) (www.techtarget.com) (www.techtarget.com). 배종윤, “자연어 처리란? 비즈니스에 어떻게 활용하나?”, CIO Korea (2018) (www.ciokorea.com). FastCampus 기고, “자연어처리(NLP)가 한국어에서 특히 어려운 4가지 이유”, (2025) (media.fastcampus.co.kr). Coderspace Blog, “A Brief History of Natural Language Processing” (Apr 28, 2025) (coderspace.io) (coderspace.io) (coderspace.io). OECD AI Observatory, “Bilingual Evaluation Understudy (BLEU)”, (2023) (oecd.ai). Baeldung on Computer Science, “Evaluating Language Models Using Perplexity” (2024) (www.baeldung.com). Chen et al., “Semantic Role Labeling: A Systematical Survey”, arXiv:2502.08660 (2025) (arxiv.org). 제주대학교 AI Basics, “자연어처리 기법” (강의자료) (aibasics.jeju.ai). Lumenalta 블로그, “27 Natural Language Processing Use Cases by Industry”, (Jan 17, 2025) (lumenalta.com) (lumenalta.com). Makebot AI 블로그, “의료 분야에서의 자연어 처리 사용 사례” (Apr 2, 2025) (www.makebot.ai) (bmcmedinformdecismak.biomedcentral.com). Lin et al., “Natural language processing data services for healthcare providers”, BMC Med Inform Decis Mak 24:356 (2024) (bmcmedinformdecismak.biomedcentral.com). Payoda Technology Inc., “Top Use Cases of Natural Language Processing (NLP) in 2024” (Mar 4, 2025) (payodatechnologyinc.medium.com).
(NLP) 기술을 기반으로 하여 사용자의 대화 맥락을 이해하고 적절한 제품을 추천하는 시스템이다. 특히 오픈AI와 퍼플렉시티는 각자의 강점을 살려 차별화된 기능을 제공하고 있다.

오픈AI의 ChatGPT는 사용자가 “1,000달러 이하, 15인치 이상 게이밍 노트북”과 같이 구체적인 조건을 제시하면, 이를 바탕으로 맞춤형 구매 가이드를 제공한다. 이는 GPT-5 미니 모델을 기반으로 하며, 신뢰할 수 있는 출처를 인용하여 정보를 제공한다. 반면 퍼플렉시티는 사용자의 대화 맥락과 기억을 활용해 개인화된 추천을 제공하며, 페이팔과 연동해 챗 내에서 바로 결제할 수 있는 기능을 갖추고 있다.

전문 스타트업들은 이러한 대형 AI 플랫폼의 도전에 대응하기 위해 도메인 특화 데이터를 활용하고 있다. 예를 들어 Onton과 Daydream은 인테리어와 패션 분야에 특화된 데이터를 기반으로 더 정밀한 추천을 제공하고 있다. 퍼플렉시티의 CEO 아라빈드 스리니바스(Aravind Srinivas)는 “기존 검색창은 ‘탐색’에 실패하고, 제휴 중심의 리뷰 사이트가 진정한 제품 매칭보다 수익을 우선한다”며 기존 방식의 한계를 지적했다.

AI 쇼핑 어시스턴트의 등장은 시장에 큰 영향을 미칠 것으로 보인다. 사용자 경험의 간소화와 자연어 인터페이스의 편의성으로 인해 소비자들의 쇼핑 방식이 변화할 가능성이 크다. 또한, 쇼피파이(Shopify)와 페이팔 등 결제 및 플랫폼 기업과의 통합이 심화되며, AI가 유통과 광고 모델에 미치는 영향이 확대될 전망이다.

향후 AI 쇼핑 어시스턴트의 성공 여부는 얼마나 높은 전환율과 낮은 반품율을 확보할 수 있는지에 달려 있다. 전문 스타트업들은 특화된 도메인, 고품질 데이터, 맞춤형 UX 설계 등을 통해 대형 플랫폼과 차별화된 경쟁력을 유지하려는 노력이 중요해질 것이다.