최근 이커머스 산업은 인공지능(AI)의 도입으로 새로운 전환점을 맞이하고 있다. 특히 크로스보더 이커머스 분야에서는 운영 방식이 ‘사람 중심’에서 ‘에이전트 중심’으로 급격히 변화하고 있다. 과거에는 해외 고객이 한국 쇼핑몰에서 구매할 상품의 URL을 입력하면, 직원이 이를 일일이 처리하여 주문을 넣고, 물류센터에서 수작업으로 검수와 포장, 배송을 진행했다. 하지만 이제는 이러한 역할을 AI 쇼핑 에이전트와 물류 AI 에이전트가 대체함으로써 운영 조직은 ‘얼마나 많은 인력을 배치할 것인가’가 아니라 ‘얼마나 잘 설계된 에이전트 스택을 구축할 것인가’를 고민하는 단계로 발전하고 있다.
딜리버드코리아에서 AI 관련 업무를 담당하는 전문가에 따르면, 이커머스의 핵심 변화 중 하나는 주문부터 검수, 합포장, 출고에 이르는 모든 과정이 하나의 에이전트 파이프라인으로 연결되었다는 점이다. 첫 번째로 도입된 ‘쇼핑 에이전트’는 해외 고객이 한국 온라인 쇼핑몰의 상품 페이지 URL을 입력하면, 해당 페이지의 정보를 자동으로 인식하고 상품 옵션, 수량, 결제 등을 자동으로 처리한다. 이를 통해 과거에는 주문량이 증가할 때마다 추가 인력을 채용해야 했던 문제를 해결할 수 있게 되었다.
두 번째 중요한 요소는 배송비 예측 AI다. 크로스보더 물류에서는 실제 계측 이전에 배송비를 정확하게 예측하기 어려운 문제가 있었으나, 딜리버드코리아는 수년간의 상품 입고 데이터를 바탕으로 창고 도착 전 단계에서 예상 배송비를 자동으로 산출하는 AI 엔진을 개발하였다. 이 기술은 특허로 보호받고 있으며, 고객은 URL만 입력하면 즉시 예상 배송비를 확인하고 결제할 수 있다. 이러한 시스템은 운영 측면에서도 물류 비용을 사전에 시뮬레이션하고 수익 구조를 미리 설계할 수 있는 기회를 제공한다.
세 번째 축은 물류센터의 AI 에이전트다. 역직구 및 리커머스 환경에서는 새 상품뿐만 아니라 중고, 리퍼, 반품 상품 등 다양한 상태의 상품이 혼재하여 들어온다. 기존에는 검수 직원이 직접 상품을 확인하고 주문서와 비교하여 판단했으나, 현재는 AI가 상품 상태와 주문 정보를 자동으로 매칭하고 분류하는 구조로 발전하고 있다. 이 과정에서 생성된 데이터는 합포장 에이전트로 이어지며, 합포장 단계에서의 효율성은 특히 두드러진다. 고객이 여러 쇼핑몰에서 각각 배송받을 경우 발생하는 배송비를 절감할 수 있는 가능성이 커지기 때문이다.
AI 합포장 에이전트는 각 상품의 특성을 분석하여 가장 효율적인 박스 구성을 도출하고, 포장 작업자에게 가이드를 제공하는 역할을 맡고 있다. 물리적인 작업은 여전히 사람이 수행하지만, 의사결정 및 플로우 설계는 AI가 담당하게 된다. 또한, 사용자 인터페이스(UI)와 사용자 경험(UX) 측면에서도 AI는 중요한 역할을 한다. 많은 해외 고객들이 한국형 쇼핑몰의 복잡한 구조와 낯선 결제 플로우에 익숙하지 않기 때문에, 딜리버드코리아는 AI 기반으로 이러한 간극을 해소하여 고객이 익숙한 쇼핑 경험을 제공하고 있다.
결국, AI는 크로스보더 이커머스에서 노동집약적인 구매, 검수, 물류 프로세스를 데이터 중심의 에이전트 네트워크로 재구성하는 핵심 인프라로 자리 잡고 있다. 이러한 변화는 특히 별도의 해외 인프라를 갖추기 어려운 국내 중소 브랜드들에게도 글로벌 소비자에게 도달할 수 있는 기회를 제공한다. 앞으로 경쟁력은 ‘누가 더 많은 상품을 보유했는가’가 아니라 ‘누가 더 정교한 AI 에이전트 스택으로 고객의 전체 여정을 설계하고 실행할 수 있는가’로 결정될 것이다.
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