아마존, AI로 출하 전 상품 손상 여부 자동 확인한다

아마존은 생성형 AI와 이미지 인식 기술을 활용해 발송 전 제품에 손상됐거나 색상, 크기가 잘못된 게 없는지 확인하는 시스템인 프로젝트 P.I.(Project P.I.)를 발표했다. 프로젝트 P.I.는 이미 미국 일부 풀필먼트센터에 도입됐다고 한다.

아마존 풀필먼트센터에서는 재고가 도착했을 때 라벨 정보를 확인하고 아마존 데이터베이스 정보와 비교하는 OCR 모델을 사용해왔다. 이 시스템을 통해 데이터베이스 날짜와 일치하지 않는 유통기한 만료 제품을 격리할 수 있었다. 프로젝트 P.I.는 기존 시스템에 이미지 인식 기능을 통합해 제품 상태를 관리할 수 있도록 한 것이다.

프로젝트 P.I.에서 P.I.는 사립 탐정(Private Investigator) 머리글자다. 프로젝트 P.I.는 이미지 인식 시스템을 사용해 상품을 스캔하고 제품에 문제가 없는지 확인한다. 이 이미지 인식을 수행하는 컴퓨터 비전 모델은 제품 카탈로그 참조 이미지와 실제 제품 이미지를 컬러와 흑백으로 정밀 검사해 책 표지가 구부러졌는지 등 손상을 탐지한다고 한다.

또 풀필먼트 프로세스 중 촬영된 이미지에서 제품 이미지를 합성하고 고객 피드백과 결합해 멀티모달로 정보를 처리하는 생성형 AI 기능도 활용되고 있다. 예를 들어 고객이 클레임을 제기한 경우 촬영된 제품 이미지 데이터를 분석해 문제를 파악하고 학습한다. 기존 CV 모델은 상자 파손이나 봉인 손상마다 모델을 재훈련해야 했지만 멀티모달 모델이라면 한 모델로 여러 문제를 처리할 수 있다고 한다.

만일 제품에 문제가 발견되면 해당 상품은 고객에게 배송되지 않도록 자동 격리되며 다른 상품에도 유사한 문제가 없는지 확인된다. 프로젝트 P.I.에 의해 격리된 제품은 직원이 검토해 할인 가격으로 재판매 혹은 기부하거나 다른 용도로 사용할지 결정한다.

아마존에 따르면 2022년 5월 이후 미국 일부 풀필먼트센터에서 개념 실증이 진행됐으며 유통기한 만료 제품이나 색상, 크기를 잘못 출고한 제품을 정확히 격리할 수 있었다고 한다. 향후 현지 이미지 처리를 통한 실시간 결함 탐지를 구현해 로봇이 컨베이어 벨트에서 문제 제품을 제거하고 자동으로 교체품을 주문해 풀필먼트 프로세스가 지연되지 않도록 할 계획이라고 한다.

아마존 측은 궁극적으로 백그라운드에 머물고 싶다며 고객에게 이런 일이 일어나고 있다는 사실을 알릴 필요는 없으며 고객은 완벽한 주문을 받아야 하고 유통기한이 지났거나 손상된 제품이 있다는 사실조차 알아서는 안 된다고 밝혔다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.