아마존, 매장에서 "Just Walk Out" 결제 시스템 폐지

• 아마존이 '그냥 나가기(Just Walk Out)' 기술을 사용한 계산대 없는 식료품점을 단계적으로 폐지함.
• 이 기술은 카메라와 센서를 이용해 고객이 매장에서 가져가는 물건을 추적함.
• 아마존 프레시 매장의 절반 이상이 이 기술을 장착하고 있으나, 인도에 있는 1,000명 이상의 인력이 비디오를 보며 라벨링하여 정확한 계산을 보장함.

대시 카트로 전환

• 아마존은 '대시 카트(Dash Carts)'로 전환하고 있으며, 이는 쇼핑 카트에 내장된 스캐너와 화면을 통해 쇼핑하는 동안 결제할 수 있게 함.
• 대시 카트는 '그냥 나가기' 기술보다 더 신뢰할 수 있는 해결책을 제공함.
• 아마존 프레시 매장은 앞으로 아마존 회원이 아닌 사람들을 위한 자체 결제 카운터도 제공할 예정임.

기술의 도입과 문제점

• '그냥 나가기' 기술은 2016년에 처음 소개되었으며, 식료품 쇼핑 분야에서 아마존의 가장 크고 대담한 혁신으로 여겨짐.
• 이 기술은 놀라웠지만 몇 가지 문제가 있었음. 고객이 매장을 떠난 후 영수증을 받는 데 몇 시간이 걸릴 때가 있었고, 이는 해외 캐셔가 비디오를 다시 보고 고객별로 항목을 할당하기 때문임.
• 각 매장에 설치된 스캐너와 비디오 카메라 시스템은 매우 비용이 많이 듬.
• 2022년까지 '그냥 나가기' 매출의 1000건 중 700건이 인간 검토자가 필요했으며, 이는 아마존의 내부 목표인 1,000건당 50건 미만의 검토를 크게 놓친 것임.
• 아마존은 이러한 표현이 부정확하다고 주장하며, 얼마나 많은 구매가 검토를 필요로 하는지에 대해 이의를 제기함.

GN⁺의 의견

• '그냥 나가기' 기술은 인공지능과 기계 학습의 발전을 보여주는 사례이지만, 실제 상황에서는 여전히 인간의 개입이 필요한 경우가 많음을 보여줌.
• 아마존의 기술 전환은 자동화 기술이 인간의 노동을 완전히 대체하기에는 아직 한계가 있음을 시사함.
• 대시 카트와 같은 대체 기술은 사용자 경험을 개선하고 운영 비용을 절감할 수 있는 방법을 제시함.
• 이러한 변화는 기술적 한계와 비용 문제를 해결하기 위한 실용적인 접근법을 보여주며, 향후 유사한 기술을 도입하려는 다른 소매업체에 중요한 교훈을 제공할 수 있음.
• 계산대 없는 매장 기술의 폐지는 소비자와 소매업체 모두에게 기술이 가져다주는 편리함과 그 한계 사이에서 균형을 찾는 과정이 중요함을 강조함.

[chicol]

700건 중 1,000건이 아니라
1,000건 중 700건인거 같습니다!

[xguru]

아흑 AI가 이런걸 틀리는군요

[GN⁺]

Hacker News 의견

• 코로나 이전에 아마존 고 매장 경험은 놀라웠음. 편의점의 편리함과 일반 식료품점의 가격을 제공했으며, 음식 선택과 블루에이프런 스타일의 식사 키트가 훌륭했음. 또한 알렉사 통합으로 요리 중 레시피의 다음 단계를 음성으로 물어볼 수 있었음. 아마존 프레시 매장으로 확장되었을 때는 새로운 바람이었고, 자가 결제의 불편함이 사라졌음. 재사용 가능한 쇼핑백을 가져와 물건을 담고 집으로 걸어갈 수 있었음. 가장 무리 없는 쇼핑 경험이었음. 그러나 '쇼핑하면서 스캔하기'는 큰 후퇴로, 마치 자가 결제가 계속 따라다니는 듯한 느낌을 줌. 코로나 동안 선택과 운영 시간 모두 타격을 받았고 회복되지 않았음.
• 유니클로는 일본과 샌프란시스코에서 멋진 결제 방식을 도입함. 옷을 큰 통에 넣으면 모든 항목이 합산됨. RFID 기술을 사용하는 것으로 보이며 지금까지 100% 정확함.
• 비슷한 제품을 개발한 경험이 있음. 이들이 이익을 내고 있었다고는 생각되지 않음. 많은 센서에도 불구하고 항상 누락되는 것들이 있었음. 센서 비용 외에도 가장 비용이 많이 드는 운영 비용은 주석 처리임. 새로운 제품이 나오면 여러 주석 처리된 사진과 재조정된 무게 센서가 필요함. 상인이 동일한 UPC에 크리스마스 브랜딩을 하기로 결정하면, 해당 제품에 대한 모든 비전 모델이 오염됨. 이는 한 달 반 동안 존재하는 동안 재주석 처리되어야 하며, 재고가 다시 바뀌면 모델을 교체해야 함. 상인들이 지속적으로 제품을 재설계하는 한, 데이터셋은 지속적으로 쇠퇴 상태에 있을 것임. 데이터셋 관리, 기술 비용, 연구 비용, 단순한 운영 비용 등 이 문제를 해결하기 위한 비용이 많이 듬. 많은 매개변수를 가진 큰 모델도 도움이 되지 않음; 주석 처리 비용을 약간 줄일 수 있지만 컴퓨팅 비용을 증가시킴. 이 문제에 대해 깊이 파고들면 아마존 고의 '그냥 나가기' 기능이 실제로는 마케팅 스턴트였음을 알 수 있음.
• '그냥 나가기' 매장에서 한 번 쇼핑했을 때, 다음 날 청구서를 받았는데 이상하게 느껴졌지만 컴퓨터 비전이 작동하지 않고 사람이 물건을 식별하는 데 의존했다면 이해가 감. 오픈AI와 같은 더 능력 있는 회사가 이를 시도한다 해도, 아마도 제품에 충분히 가까워질 수 있겠지만, 이는 정의가 명확하지 않은 문제로 최고의 결과조차도 가치가 없을 수 있음. 천장에 카메라를 설치해도 사람이 잡는 모든 것을 볼 수는 없으며, 항상 이상한 각도에서 가려지는 부분이 있음. 또한 카메라는 선반의 작은 물건들을 감지하기 위해 매우 고해상도여야 하고 확대해야 함. 이는 신뢰할 수 있는 고객만을 위한 것이며, 도둑들을 고려하면 그들은 이 시스템을 속이는 데 쉽게 하루를 보낼 것임. 자가 결제 카트는 도둑에게도 취약하지만 적어도 줄을 훨씬 더 신뢰성 있게 건너뛸 수 있음.
• 스탠다드 코그니션 이라는 스타트업도 같은 경험을 제공했지만, 그들의 웹사이트를 확인해보니 그들도 포기한 것 같음. 그들의 마케팅 비디오를 다시 보면서 더 낙관적인 접근을 해보면, '그냥 나가기' 기술이 정말 유용한가? 그들은 가치 추가가 훨씬 명확한 제품으로 전환한 것 같음(예측 분석, 손실 방지, 맥락 인식 마케팅). '그냥 나가기' 기술은 구현하는 데 아마도 상당히 비쌌을 것이지만, 자가 결제보다 훨씬 더 많은 비용을 절약하지는 못했을 것임. 여기서 교훈은 '작동하지 않았다'기보다는 '경제적으로 효율적이지 않았다'는 것일 수 있음.
• SJSU 캠퍼스의 '진저 마켓'이 비슷한 '그냥 나가기' 접근법을 시도했지만 잘 작동하지 않았음. 두 번 청구되거나 가져가지 않은 물건에 대해 청구되거나 가져간 물건에 대해 청구되지 않는 등의 문제가 있었음. 환불 과정도 고통스러웠음. 너무 나빠서 지난 봄에 사용을 중단했지만, 다시 시도할 것이라고 주장함. 왜 이런 시도를 하는지 의문임. 자가 결제나 캐셔가 훨씬 더 잘 작동하며 비용이 덜 들 것이라고 믿기 어려움. 매장에는 카메라가 가득함. 처리해야 할 많은 비디오가 있을 텐데, 그것이 기계든 사람이든 비용이 많이 들 것임.
• 아마존 프레시의 런던 매장에서 가끔 쇼핑함. 주로 편리함과 신기함 때문임. 때때로 아마존 주문을 거기로 배송받기도 함. 그러나 테스코 등과 비슷한 제품에 대해 가격이 더 높은 것 같아 정기적인 일상 쇼핑을 하고 싶은 마음이 들지 않음. 알디도 런던 그리니치 매장에서 같은 '그냥 나가기' 쇼핑 모델을 시험 중임. 청구서를 받는 시간이 다양하기 때문에 어느 정도 수동 개입이 있는 것으로 의심됨. 때로는 매장을 나가자마자 거의 즉시 청구되기도 하고, 다른 때는 몇 시간 후에 청구됨. 이것은 알디의 정규, 경쟁력 있는 가격을 제공하기 때문에 더 매력적임.
• '쇼핑하면서 스캔하기' 스타일의 시스템이 식료품점에 대한 다음 현실적인 단계라고 생각함. 이 시스템을 사용하는 것을 정말 좋아함. 쇼핑하면서 바로 가방에 물건을 넣을 수 있음. 이 시스템을 개선하는 더 나은 방법은 저렴한 RFID 기술(UHF EPC)을 사용하여 도난 방지 장벽을 통과할 때 시스템이 정확히 무엇을 가지고 있는지 알 수 있게 하는 것임. 그러면 아무것도 스캔할 필요가 없음.
• '식료품의 비밀 생활'이라는 책을 최근에 읽음. 놀라운 책임. 과거의 식료품점과 슈퍼마켓이 최고의 고객 경험을 제공하기 위해 매우 열심히 노력했음을 알게 됨. 오늘날에는 고객 경험이 비용 절감으로 대체된 것 같음. 자가 결제는 내부적으로도 사회적으로도 문제가 많았지만, 슈퍼마켓은 계속해서 이를 밀어붙임. 결론적으로 비용 절감이라고만 생각할 수 있음.
• SNL은 이에 대한 훌륭한 스케치를 가지고 있음 - [링크 제공]