인공지능(AI)의 발전은 크로스보더 이커머스의 운영 방식에 혁신적인 변화를 가져오고 있다. 과거에는 해외 고객이 한국의 쇼핑몰에 상품 URL을 남기면, 직원이 이를 수작업으로 처리하며 주문을 넣고 물류센터에서 검수, 포장 및 배송을 담당했다. 하지만 이제는 이러한 과정의 상당 부분이 AI 쇼핑 에이전트와 물류 AI 에이전트의 손으로 넘어가면서, 운영 조직은 인력을 어떻게 배치할지를 고민하기보다 정교한 에이전트 스택을 구축하는 것에 집중하고 있다. 딜리버드코리아의 AI 부문을 총괄하는 이근후 연구소장은 모든 운영 단계가 하나의 에이전트 파이프라인으로 연결되었다고 강조한다.
AI의 첫 번째 역할은 쇼핑 에이전트의 구현이다. 해외 고객이 한국 온라인 쇼핑몰의 상품 페이지 URL을 입력하면, 이 에이전트는 자동으로 상품 정보를 인식하고 옵션, 수량, 결제 등 구매에 필요한 모든 과정을 대행한다. 이로 인해 주문량이 증가하더라도 추가 인력을 고용하지 않고도 처리량을 확장할 수 있는 기반이 마련되었다. 이는 인력 관리 측면에서 큰 효율성을 가져오는 변화이다.
두 번째 핵심은 배송비 예측 AI의 도입이다. 크로스보더 물류에서는 배송비를 정확히 예측하기 어려운 문제가 있었지만, 딜리버드코리아는 다년간 축적된 상품 입고 데이터를 활용하여 창고 도착 전 단계에서 예상 배송비를 자동으로 산출하는 AI 엔진을 개발했다. 이 기술은 특허로 보호받고 있으며, 해외 고객은 URL 입력만으로 배송비를 즉시 확인하고 결제할 수 있게 되었다. 이는 운영 측면에서도 물류 비용을 사전에 시뮬레이션하고 수익 구조를 설계하는 데 도움을 준다.
세 번째 축은 물류센터의 AI 에이전트이다. 역직구 및 리커머스 환경에서는 새 상품뿐만 아니라 중고, 리퍼, 반품 상품 등 다양한 상태의 상품이 유입된다. 과거에는 검수 직원이 직접 상품을 확인하고 주문서와 대조하여 판단했지만, 현재는 AI가 상품 상태와 주문 정보를 자동으로 매칭하고 분류하는 방식으로 발전하고 있다. 이 과정에서 생성된 데이터는 합포장 에이전트로 이어져, 고객이 여러 쇼핑몰에서 따로 배송받는 대신 딜리버드코리아 물류센터에서 최적의 재포장을 통해 최대 70%의 배송비를 절감할 수 있도록 돕는다.
AI 합포장 에이전트는 각 상품의 특성을 분석하여 가장 효율적인 박스 구성을 제안하고, 실제 포장 작업자에게 가이드를 제공한다. 물리적인 작업은 사람이 수행하지만, 의사결정과 과정 설계는 에이전트가 맡는 구조가 자리 잡고 있다. 이러한 AI의 활용은 고객 경험에서도 중요한 역할을 한다. 해외 고객들은 한국형 쇼핑몰의 복잡한 구조와 낯선 결제 흐름에 익숙하지 않기 때문에, 딜리버드코리아는 AI를 활용하여 이러한 간극을 해소하고 고객에게 친숙한 쇼핑 경험을 제공하기 위해 노력하고 있다.
딜리버드코리아는 글로벌 소비자 행동 데이터를 기반으로 검색엔진 최적화(SEO) 전략을 수립하고, 개인화 추천 기능을 통해 고객의 쇼핑 여정을 자연스럽게 확장하는 방식으로 AI를 활용하고 있다. 이는 단순한 추천 엔진을 넘어, 글로벌 소비자 행동 데이터를 바탕으로 크로스보더 커머스 전략 전반을 설계하는 과정으로 이어진다.
결론적으로, 크로스보더 이커머스에서 AI는 노동집약적인 구매, 검수 및 물류 프로세스를 데이터 중심의 에이전트 네트워크로 재구성하는 핵심 인프라가 되고 있다. 별도의 해외 인프라를 갖추기 어려운 국내 중소 브랜드도 이러한 AI 쇼핑 및 물류 에이전트를 통해 글로벌 소비자에게 다가갈 수 있는 기회를 가지게 되었다. 앞으로의 경쟁력은 ‘누가 더 많은 상품을 보유했는가’가 아니라 ‘누가 더 정교한 AI 에이전트 스택으로 고객의 전체 여정을 설계하고 실행할 수 있는가’에 의해 결정될 것이다.
[관련기사] https://n.news.naver.com/mnews/article/092/0002425090?sid=105
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