리테일산업의 AX 전략: GS리테일, 쿠팡, 다이소, 그리고 RaaS

2025.07.14 / 넥스트플랫폼 동준상 프로

이번 포스트는 리테일 및 커머스 산업을 선도하는 GS리테일, 쿠팡, 다이소 등 기업의 AX 전략과 시장 및 경쟁 구조 변화, 고객 인구통계 속성 변화 등을 반영한 분산화, 온디맨드 속성의 RaaS 모델에 대해 다룹니다.

6부. 쿠팡, GS리테일, 다이소의 리테일 AX 경쟁력 분석
5부. 리테일 AX 멘토링 프로그램 (동준상 멘토 버전)
4부. RaaS: 분산화 온디맨드 리테일 환경 구현 방법
3부. GenAI와 새로운 고객가치 제공 전략
2부. GenAI와 리테일 조직 그리고 개인
1부. GenAI와 리테일 산업 트랜드 분석

6부. 쿠팡, GS리테일, 다이소의 리테일 AX 경쟁력 분석

1. 리테일 AX 핵심 개요 정리

쿠팡은 기술·물류·데이터를 통합한 이커머스 플랫폼으로 AI 기반 개인화와 자동화에 강점
GS리테일은 전국 점포망과 물류 연계를 바탕으로 오프라인 중심의 유통 구조를 갖고 있으며, MISO AI를 활용한 현장 자동화 및 리뷰 분석 등에 최적화
다이소는 저가 생활용품 중심의 오프라인 전문점으로 IT 활용도는 낮지만, 재고·입점 최적화 영역에서 AI 적용 가능성

구분	쿠팡 (Coupang)	GS리테일 (GS Retail)	다이소 (Daiso)
사업 모델	이커머스 기반 종합 유통	오프라인+온라인 유통 (편의점 중심)	오프라인 중심 생활용품 전문점
주요 채널	앱/웹 기반 자체 플랫폼	GS25, GS더프레시, GS SHOP 등	전국 오프라인 매장 (1,300여 개)
핵심 고객층	2030 중심의 온라인 구매층	출퇴근 직장인, 1인 가구, 고령층	주부, 저연령 소비층, 가격 민감 고객
상품 운영 방식	직매입 + 로켓배송 + 풀필먼트	점포 운영 + 일부 온라인 유통	사입/소싱 위주 단가 절감형
물류/유통 특성	자체 물류망 보유 (로켓배송, 풀필먼트 센터)	협력 물류망 + 점포 배송 (Last Mile)	본사 물류센터 → 매장 배송 (대량 단가 확보 중심)
기술 도입	고도화된 IT 조직, AI/머신러닝팀 존재	최근 AI/IT 내재화 강화, MISO AI 개발	IT/AI 활용 낮음, 운영 단순화 지향
데이터 자산	고객 행동, 결제, 배송 전 과정을 실시간 수집	매장 POS, 물류, 리뷰 등 정형데이터 위주	SKU 판매량 중심, 정량적 매출 위주 데이터
AI 적용 가능 영역	개인화 추천, 수요 예측, 배송 경로 최적화	점포 자동화, 리뷰 분석, 발주 최적화, 안전관리 등	입점 상품 선정, 재고 예측, 단가 협상 자동화
플랫폼 전략	쿠팡이츠, 쿠팡플레이 등 수직 통합	멤버십 (GS&POINT), 앱 기반 확장 중	폐쇄형 오프라인 → 온라인 확장 미약
경쟁력 요약	기술+물류+데이터의 통합 플랫폼	전국 점포망 + 빠른 실험 가능성 + 자체 AI 플랫폼 보유	낮은 가격 + 카테고리 다양성 + 생활밀착형 오프라인 접근성

참조링크: GS리테일-스타트업 오픈이노베이션

https://scceioi.kr/2025/gsretail/

1. 고객 타겟팅 고도화 | AI/Data 기반 고객 유형화 및 타겟팅

고객 구매가능성 Scoring 모델
이탈 예상 고객 사전 파악
기타 CRM 효율화 솔루션

2. 오프라인 고객 분석/RMN | 오프라인 고객 분석 및 RMN 솔루션

오프라인 고객 식별 및 동선 분석
온-오프라인 데이터 연결 및 통합분석
RMN 광고 고도화 기술

3. 컨텐츠 제작 자동화 | 영상 및 디자인 제작 자동화

방송 CG/자막 제작 자동화
Gen.AI 기반 3D 영상 제작 솔루션
숏폼 컨텐츠 제작 솔루션 (영상 하이라이트 편집, 소스 기반 영상 대량 생성 등)

4. DX 기반 오퍼레이션 고도화 | 물류 및 오퍼레이션 고도화

마케팅 프로세스 자동화 (연간 플래닝, 예산 배분)
프로모션 설계 최적화
점포별 배송차량 Routing 최적화 솔루션
고객 문의 응대 챗봇 자동화
기타 데이터 분석 기반 비즈니스 최적화 솔루션

참조기사: 쿠팡, ‘AI 클라우드’ 승부수… 제2의 AWS 꿈꾸는 ‘쿠팡 인텔리전트 클라우드’ 출범

다년 간 쿠팡 서비스 개선 및 운영에 활용하던 AI 인프라…본격 CSP(Cloud Service Provider)로서 클라이언트 영입 박차
https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=35531

2. 분석 요약 및 시사점

항목	시사점
쿠팡	기술 역량이 매우 높고 실시간 데이터 분석 기반 자동화/추천 서비스 도입에 유리. AI를 통한 전방위 자동화 및 고객맞춤형 UX 설계에 최적화됨.
GS리테일	점포망 기반의 O2O 구조를 갖고 있어 MISO AI 같은 워크플로우 기반 자동화 솔루션의 현장 적용성과 확산성이 뛰어남. 리테일 현장의 반복작업, 리뷰 분석, 안전관리 등에 AI 도입 기회 큼.
다이소	가격 경쟁력과 SKU 집중도가 높아 AI보다는 공급망 최적화(SCM), ERP 중심의 효율성 개선이 유리. 소비자 리뷰 분석 기반의 자동 입점 판단 시스템 등 도입 가능성은 있음.

3. 리테일 멘토링 관점에서 추천 포인트

GS리테일 멘티에게 적합한 사례:
- 점포 운영자 대상으로 리뷰 분석 → 발주 조정 자동화
- 안전모 착용 여부 확인 등 점검 자동화
- Google Sheet + FileOutput + Slack 연동을 통한 보고서 자동 생성
- AWS Lambda & S3 기반 데이터 수집/처리 파이프라인 구현
쿠팡 벤치마킹 관점:
- 개인화 추천 또는 배송 경로 최적화 로직 구조 학습
- 대규모 리뷰 데이터를 활용한 LLM 기반 고객 이해 도구 설계
다이소와 비교할 때 GS리테일 강점:
- 점포 + 물류 + 앱 + 자사 AI 인프라 복합 구조
- 자동화 실험과 확산이 상대적으로 용이

5부. AI-리테일 융합 멘토링 프로그램

프로그램 슬로건: “AI로 리테일 혁신 – LLM 기반 업무 자동화 PoC”
멘토: 넥스트플랫폼 동준상 프로 (naebon@naver.com)
기간: 8~10주 >> 4~5주

1. 멘토링 기본 방향

실제 리테일 문제 해결 중심: 예) 리뷰 분석 → 상품 추천 / 이미지 OCR로 안전모 착용 여부 판단 등
AI의 워크플로우 기능 적극 활용: 조건, 반복, 변수 추출, API 요청, 지식 노드 등
AWS와 외부 API 연동 실습 포함: S3, Lambda, SageMaker, SNS/SQS, OCR, 외부 검색 등

2. 주차별 멘토링 커리큘럼

주차	주요 내용	실습/산출물
1주차	오리엔테이션 & 문제정의	– 프로그램 소개 – AI 소개 및 워크플로우 구조 이해 – 팀 구성 및 주제 도출 – 문제 정의서 작성
2주차	현업 문제 구체화 및 사용자 흐름 설계	– 사용자 시나리오 정의 – 입력/출력 정의 – 노드 분류 및 API 사용 가능성 검토 – 요구 명세서 + 유즈케이스 다이어그램
3주차	기본 노드 실습	– LLM, 문서 추출기, 조건 분기, 반복 노드 실습 – 변수 생성/변환/추출 실습 – 리뷰 분석/조건 분기 워크플로우 예제
4주차	외부 데이터 연동 (S3 + OCR 등)	– AWS S3 이미지 업로드 → MISO로 읽기 – Upstage/Clova OCR로 텍스트 추출 – 이미지-텍스트 추출 연동 워크플로우
5주차	조건/반복/LLM 워크플로우 심화	– 조건 분기 → LLM 분리 처리 → 결과 비교 – 반복 노드로 문서 다건 처리 실습 – 분기+반복+LLM 텍스트 추출기능 구현
6주차	외부 API 통합 및 실시간 처리	– AWS Lambda 통해 외부 API 호출 구성 – SQS 기반 메시지큐 구성 시뮬레이션 – API 요청 노드 실습 – 외부 API 연동 데이터 호출 워크플로우
7주차	Google Sheet / FileOutput 결과 저장	– 분석 결과를 Google Sheet 저장 – FileOutput으로 PDF 보고서 자동 생성 – 자동 보고서 저장 및 공유 기능 구현
8주차	– SageMaker 기반 모델 활용 (선택)	– 사전학습된 모델로 리뷰 분류/추천 점수 추정 – MISO에서 Lambda 통해 SageMaker 호출 시나리오 – SageMaker 연동 설계서 (시연용)
9주차	– 최종 시제품 개발 및 리허설	– 기능통합 / 오류 수정 / 사용성 테스트 – UI 구성 개선 – 데모 준비 (5~7분 시연 영상 or 라이브)
10주차	– 데모데이 (PoC 발표 및 피드백)	– 팀별 결과 발표 및 피드백 – 우수 과제 시상 – 발표자료 + 동작 시연 + 사용자 평가 설문

3. AI 기술 도구 활용 예시

분류	활용 예
노드 (T1)	`문서 추출기`, `조건`, `반복`, `LLM`, `변수 추출`, `API 요청`, `종료`, `지식`
도구 (T2)	`AWS S3 읽기/쓰기`, `Google Sheet values.append`, `FileOutput`, `Clova OCR`, `Slack 메시지 전송`, `Perplexity`, `ArXiv`, `Upstage PDF Parser` 등
외부 연동 요소	`AWS S3`: 리뷰 이미지 저장 `Lambda`: 리뷰 자동 요약 함수 실행 `SageMaker`: 감성분석 모델 배포/예측 `SNS/SQS`: 이상 이벤트 알림, 비동기 호출
예상 기능 예시	– 고객 리뷰 기반 긍/부정 피드백 요약 – 리뷰 키워드 기반 추천 상품 도출 – 이미지 기반 작업자 안전모 착용 여부 분석 – Slack으로 알림 전송 – Google Sheet에 결과 기록

4. 우수 과제 예시 (아이디어)

주제	기능 예시
리뷰 기반 추천 시스템	리뷰 업로드 → 감성 분석 + 키워드 추출 → 유사 상품 추천
배달 기사 안전모 확인	사진 업로드 → Clova OCR + Vision → 미착용 시 경고/Slack 알림
상품 문의 자동 응답	고객 문의 텍스트 분석 → 지식 노드 참조 → 답변 자동 생성
입고 예측 자동화	과거 재고/리뷰/날씨 기반 → 수요 예측 모델 호출(SageMaker)
업무 보고 자동화	Google Sheet + FileOutput → 자동 보고서 생성 후 메일 전송

참고자료: 리테일/커머스 연관 데이터세트 모음 (AWS 제공)

수요 예측(소매)
기계고장유형 예측(설비)
고객이탈률 예측(마케팅)
전력소비량 예측(에너지)
대출상환불이행 예측(금융)
커머스판매전환율 예측(소매)
학업중퇴/학업성공 예측(교육)
공급망정시납품 예측(운송/물류)
https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/80ba0ea5-7cf9-4b8c-9d3f-1cd988b6c071/en-US/zzz-legacy/1-use-cases

4부. RaaS: 분산화 온디맨드 리테일 환경 구현 전략

RaaS(Retail as a Service)는 한마디로 리테일 인프라와 축적된 지식과 경험(POS, 물류, 매장, MD 인사이트, 바잉 파워 등)을 SaaS로 제공하는 모델입니다.

1) 리테일 선도 기업이 RaaS 모델을 구현하는 경우, 기존 성과 지표와는 다른, 온디맨드 플랫폼 (Netflix, AWS, Shopify 등) 속성의 성과를 얻게 되며, 이는 전통적인 수익 모델이 약화되는 가운데 새롭게 주목받는 GenAI 시대에 적합한 사업 구조 혁신 전략안 중 하나가 될 수 있습니다.

2) 리테일 스타트업이 RaaS 모델을 활용하는 경우, 시장에서 필요로 하는 제품을 실시간으로 파악하여 목표로 하는 유통 채널에 배포하고 최종소비자의 피드백을 파악할 수 있습니다. 무엇보다, 초기 투자를 최소화한 채 리테일 산업에 진입할 수 있습니다.

P1. RaaS의 개념, 특징, 장단점, 비즈니스 모델 유형, 수익화 전략
P2. RaaS 도입 및 확산시 고려해야 할 비용, 보안, 거버넌스 요인
참고자료1. AWS EC2, SageMaker, Bedrock 예상 비용
참고자료3. AWS EC2, SageMaker, Bedrock 연간 TCO 비교
참고자료3. RaaS 배경지식: 클라우드 IaaS, PaaS, SaaS 모델

P1. RaaS의 개념, 특징, 장단점, 비즈니스 모델 유형, 수익화 전략

RaaS(Retail as a Service) 모델은 클라우드 컴퓨팅의 SaaS 관점을 리테일 산업에 접목한 개념으로 출발했으며, 최근 편의점, 슈퍼체인, 무인매장 등 오프라인 유통 산업의 디지털 전환에서 주목받는 중. RaaS의 개념, 특징, 장단점, 비즈니스 모델 유형, 수익화 전략 등에 대해 알아볼까요?

1. RaaS(Retail as a Service)란?

정의: 오프라인 리테일 인프라(매장, 물류, POS, 고객 데이터, MD 역량 등)를 SaaS처럼 서비스화하여, 브랜드/벤더/스타트업 등이 유통 인프라를 구독하거나 API처럼 활용할 수 있게 하는 모델
기원: B2B SaaS의 확산 + 클라우드 플랫폼화 트렌드 + 유통채널 다변화 수요

2. RaaS의 핵심 기술적/비즈니스 특징

구분	내용
서비스 주체	GS리테일, 쿠팡, 아마존, 7-Eleven 등 유통 플랫폼 보유 기업
고객 대상	브랜드, D2C기업, 온라인 전용 브랜드, 지역 소상공인
서비스 범위	매장공간, 재고관리, POS, 물류/배송, 고객분석, 마케팅 자동화
기술 기반	클라우드, API, IoT, 디지털트윈, AI 분석, SaaS형 플랫폼
형태	오프라인 공간 + 디지털 솔루션 + 데이터 분석툴의 패키징

3. RaaS의 장점과 단점

구분	장점	단점
기술적 측면	– 매장/데이터/물류를 API처럼 사용 가능 – IT 인프라 부담 없음 – 고객 여정 데이터 확보 용이	– 타사 인프라에 종속 위험 – 시스템 통합 어려움 가능 – 브랜드 독립성 감소
비즈니스 측면	– 초기 투자 없이 오프라인 진입 가능 – 매출/데이터 기반 성과 측정 – 스케일업 유리 (프랜차이즈화 대체)	– 수익 배분 구조 불리할 수 있음 – 오프라인 경험 차별화 어려움

4. 가능한 RaaS 기반 비즈니스 모델

모델명	설명	예시
매장 공유형 RaaS	유통사가 보유한 오프라인 공간을 브랜드에게 공유	GS25 입점형 팝업 브랜드, 7-Eleven Lab
데이터 기반 마케팅 RaaS	고객 POS/멤버십/구매 데이터 분석 제공	CU, 세븐일레븐 – 고객 세분화 리포트 판매
풀필먼트 RaaS	재고관리/배송 등 로지스틱스 기능을 API로 제공	쿠팡, 아마존 FBA, GS리테일 물류 API
광고/노출 RaaS	디지털 사이니지, 상품 진열, 앱 푸시 등 노출 공간 판매	배달의민족 광고, 이마트 앱 푸시 서비스
구독형 RaaS 플랫폼	리테일 기능 전체를 SaaS처럼 구독 판매	Shopify Retail Kit, 스몰마트 무인편의점 키트

5. 수익화 전략

전략	설명
입점 수수료	브랜드가 매장을 사용할 때 지불하는 공간 사용료/수수료
데이터 리포트 판매	고객 구매/동선/상품반응 등 데이터 분석 서비스화
광고/노출 과금	오프라인 매장이나 앱에 노출되는 광고 슬롯 유료화
SaaS형 요금제	상품 진열, 재고관리, 정산, 마케팅 등 통합 기능 구독 판매
로열티 기반 수익	입점 브랜드의 매출 일정 비율을 수익으로 확보

6. RaaS의 주요 도입 사례

GS리테일: 1.8만개 지점의 디지털트윈 구축 → 공간/데이터/물류를 플랫폼화
7-Eleven Lab (미국): AI POS, 무인매장 솔루션 제공
Amazon Just Walk Out: 무인 리테일 솔루션을 타 매장에 판매
Farfetch: 럭셔리 브랜드에 고객 데이터 기반 콘텐츠 리테일 제공
쿠팡/배달의민족: 중소상점에 광고/마케팅/로지스틱스 RaaS 제공

7. P1 마무리: 요약 정리

항목	내용
정의	유통 인프라를 서비스처럼 제공하는 SaaS 기반 리테일 플랫폼
기술 기반	클라우드, API, IoT, AI, 데이터분석
혜택	초기비용 없이 빠른 유통 진출, 데이터 기반 마케팅, 수익 다변화
위험 요소	플랫폼 종속성, 브랜딩 한계, 데이터 주권 문제
성공요소	리테일 운영노하우 + 기술 플랫폼화 + 수익공유 모델 설계

P2. RaaS 도입 및 확산시 고려해야 할 비용, 보안, 거버넌스 요인

Retail as a Service (RaaS) 서비스를 도입 및 확산할 경우, 클라우드 SaaS 아키텍처 특성과 리테일 고유의 민감한 데이터 및 운영 요구사항을 고려하여 비용, 보안, 거버넌스 측면에서 아래와 같은 주의사항을 반드시 고려해야 해요.

1. 비용(Cost) 관리 관점 주요 고려사항

항목	설명	주의 포인트
멀티테넌시(Multi-tenancy)	하나의 SaaS 앱에 다수의 리테일 파트너 입점 → 각 고객 별 사용량 분리 과금	테넌트별 비용 추적 체계 필요 (e.g. cost allocation tags)
스케일 아웃 아키텍처	사용량이 시간대/매장 수에 따라 급변 → EC2, RDS, Lambda 등 자동 확장 필요	오토스케일링 정책 세팅 안하면 비용 폭증 가능
데이터 저장 및 분석	매장 로그, POS, 구매 트랜잭션 → 데이터 레이크로 저장, 분석 비용 ↑	Amazon S3 + Athena/Redshift 시 과금 단위 명확히 이해 필요
API 사용량 기반 과금	매장당 API 트래픽, 이미지 요청, 고객 분석 요청이 늘면 비용 증가	API Gateway, CloudFront, Lambda 호출량 주기적 점검 필요
비용 최적화 도구 활용	AWS Cost Explorer, Trusted Advisor, Compute Optimizer	매월 KPI 기반으로 비용 예측 및 테넌트별 보고 필요

2. 보안(Security) 관점 주요 고려사항

항목	설명	주의 포인트
고객 개인정보 보호	매장 고객의 구매내역, 위치정보, 카드정보 등	PII/PCI-DSS 기준에 따라 암호화(SSE, KMS) 및 분리저장 필요
테넌트간 데이터 격리	여러 브랜드가 하나의 플랫폼에 입점 → 데이터 혼용 위험	IAM + 테넌트별 데이터 파티셔닝 구조 설계 필요
API 인증/인가	외부 브랜드나 POS에서 API 요청 많음	OAuth2, JWT 기반 인증 + Fine-grained IAM 정책 적용
암호화 전제조건	전송 중/저장 중 데이터 암호화는 필수	S3, RDS, Redshift 모두 KMS 기반 암호화 활성화 필요
리테일 현장과의 연계	IoT 센서, 무인POS 등에서 AWS 접속 시 보안 위험↑	AWS IoT Core → 인증서 기반 인증 설정 필요

3. 거버넌스(Governance) 관점 주요 고려사항

항목	설명	주의 포인트
계정/테넌트 관리 정책	수십~수백 개 매장/브랜드가 입점 → 리소스 할당/제한 필요	AWS Organizations + SCP(Service Control Policy) 설계
리소스 태깅 정책	비용·보안·감사 추적을 위해 모든 리소스에 태그 필수	`Environment`, `TenantID`, `CostCenter`, `ComplianceTag` 등 표준화 필요
규정준수 & 감사	리테일은 지역 규제(GDPR, KISA, 소비자보호법)와 연계	AWS Artifact 통한 컴플라이언스 자료 확보 + CloudTrail 로깅 필수
SLA 및 모니터링	서비스 중단 시 입점 브랜드 피해 크므로 고가용성 요구	Amazon CloudWatch + Service Quotas + AWS Health Dashboard
변경 관리 프로세스	테넌트별 기능요청 대응 시 예기치 않은 장애 발생 위험	CI/CD 파이프라인 + 블루그린 배포 정책 설계 권장

4. 사례 기반 추가 팁

상황	AWS 서비스	이유/주의사항
매장별 사진/리뷰/고객 피드 저장	Amazon S3 + CloudFront	이미지 캐싱 필수, 퍼블릭 접근 제어 필요
입점 브랜드에게 대시보드 제공	Amazon QuickSight (SaaS BI)	테넌트별 데이터 제한 기능 주의
매장 이벤트 감지	Amazon EventBridge + Lambda	지점별 이벤트 필터 조건 명확히 관리
결제/주문 처리	AWS Step Functions + SNS/SQS	비동기 처리 시 장애 내구성 확보 필요

5. P2 마무리: 요약 정리

관점	주의사항 요약
비용	테넌트별 분리 과금, Auto Scaling, API 호출 과금 주의
보안	개인정보 암호화, 테넌트 데이터 격리, 인증·인가 정책 강화
거버넌스	리소스 태깅 정책, 감사 로그, SLA 대응, CI/CD 정책 필요

참고자료1. AWS EC2, SageMaker, Bedrock 예상 비용

AWS EC2, SageMaker, Bedrock의 **하루 4시간씩 20일 사용 기준 (월 80시간)**의 월간 / 연간 예상 비용 비교 표 (중간 성능 사양 기준)

1. AWS EC2, SageMaker, Bedrock 비교

항목	EC2	SageMaker	Bedrock
주요 용도	범용 컴퓨팅 인스턴스 (자유도 높음)	머신러닝 모델 학습·추론 전용 플랫폼	API 기반의 생성형 AI 모델 사용
특징	VM 수준의 제어권 (OS, 패키지 직접 구성)	Jupyter 기반 IDE 포함, 학습·배포 자동화	Claude, Titan, Llama 등 모델 호출
사용방식	인스턴스 직접 생성 후 셋업	Studio, Notebook, Endpoint 등 선택	Bedrock 콘솔 또는 SDK로 API 호출
초기 설정 난이도	높음	중간	매우 낮음
비용 과금 방식	시간당 + EBS + 데이터 전송	시간당 + 스토리지 + 호출 + 학습 비용	호출 횟수 및 토큰 수 기반

2. 비용 가정 조건 (2025년 6월 기준, 서울 리전 기준 유사 요금)

조건	값
사용 시간	월 80시간 (4시간/일 × 20일)
인스턴스 사양	g4dn.xlarge (GPU 포함)
Bedrock 모델	Anthropic Claude 3 Sonnet, Titan Text G1, 등
지역	Asia Pacific (Seoul)
스토리지 및 네트워크 비용은 기본치 포함 (예: 50GB 이하, In/Out 5GB 이내 가정)

3. 월간 / 연간 예상 비용 비교표

항목	EC2 (g4dn.xlarge)	SageMaker Notebook (ml.g4dn.xlarge)	Bedrock (Claude 3 Sonnet)
시간당 요금	약 $0.526	약 $0.75 (노트북 인스턴스 기준)	약 $0.003 / 1K tokens (입력) + $0.015 / 1K tokens (출력)
월간 비용 (80시간)	$42.08	$60.00	약 $60~$100 (50~80K 요청 기준)
연간 비용	$504.96	$720.00	약 $720 ~ $1,200
특징 요약	저비용 유연한 VM, 셋업 어려움	개발자 친화, 높은 요금	셋업 無, 모델 사용만 과금

4. 추가 주의사항

서비스	주의점
EC2	OS, 패키지 설치 및 CUDA 설정 필요. 관리 시간 포함
SageMaker	정지 상태에서도 일부 요금 발생 가능 (엔드포인트, 스토리지)
Bedrock	LLM API 호출량 예측이 어려움 → 비용 모니터링 필수

5. 요약: 어떤 사용자에게 적합한가?

대상	적합한 서비스
ML 모델 직접 구성, 자유도 우선	EC2
Jupyter 기반 개발, 자동화된 ML 워크플로우	SageMaker
빠르게 생성형 AI 모델 사용, 셋업 없이 바로 사용	Bedrock

참고자료2. AWS EC2, SageMaker, Bedrock 연간 TCO 비교

AWS EC2, SageMaker, Bedrock의 하루 4시간씩 월 20일 사용 기준 (월 80시간 사용)으로 **1년 동안의 TCO(Total Cost of Ownership, 총 소유 비용)**을 비교한 표. 단순 시간당 비용뿐 아니라 실제 사용을 위한 **추가 비용 항목 (스토리지, 네트워크, 인건비, 운영 리소스 등)**까지 고려한 추정치

1. 이번 TCO 계산의 전제 조건

항목	내용
사용시간	4시간/일 × 20일/월 = 80시간/월, 960시간/년
리전	서울 (ap-northeast-2) 기준
사양	g4dn.xlarge 기반 (GPU 1개, 16GiB RAM) 또는 해당 모델 대응
추가 요소	인건비, 셋업 시간, 유지보수, 스토리지, 네트워크 포함
환율 참고	1 USD = 1,350원 (2025년 환율 기준 가정)

2. TCO 비교표: EC2 vs SageMaker vs Bedrock (1년 기준)

항목	EC2 (g4dn.xlarge)	SageMaker (ml.g4dn.xlarge)	Bedrock (Claude 3 Sonnet)
기본 인스턴스 요금	$0.526/시간 × 960 = $505	$0.75/시간 × 960 = $720	80K 요청 = 약 $900
EBS 스토리지 (100GB)	$1.6/월 × 12 = $19.2	포함 또는 추가 $10~15/월	사용 안함
데이터 전송비 (5GB/월)	$0.09/GB × 5GB × 12 = $5.4	동일	없음 (API 응답 포함)
초기 셋업/운영 인건비	고 (50시간 @ $50/hr) = $2,500	중 (20시간) = $1,000	매우 낮음 (5시간 이내) = $250
유지보수 시간 연간	3시간/월 × 12 = 36시간 = $1,800	1.5시간/월 × 12 = $900	0.5시간/월 × 12 = $300
총 비용 (USD)	$4,829.6	$2,654.4	$1,450.0
총 비용 (한화)	약 650만 원	약 358만 원	약 196만 원
비고	자유도↑, 비용↑	자동화↑, 중간비용	셋업 無, API 기반, 예측 어려움

3. 서비스별 비용 구성

항목	EC2	SageMaker	Bedrock
인스턴스	10%	27%	62%
스토리지/네트워크	1%	2%	0%
셋업 및 운영 인건비	89%	71%	38%

4. 시사점 요약

서비스	특징	적합 대상
EC2	TCO 가장 높음 (자유도 대가)	커스텀 모델, GPU 제어 필요한 개발자
SageMaker	자동화된 ML 전용 환경	모델 개발자, 학습/튜닝 반복 많은 경우
Bedrock	TCO 최소, 신속한 AI API 호출	생성형 AI 응용서비스 기획/시제품 제작자

참고자료3. RaaS 배경지식: 클라우드 IaaS, PaaS, SaaS 모델

클라우드 컴퓨팅의 핵심 서비스 모델인 IaaS, PaaS, SaaS는 기술적 책임 범위와 비즈니스 활용 목적에 따라 명확히 구분되며, 이들 모델의 기술적/비즈니스적 특징, 장단점, 주요 차이점은 다음과 같습니다.

IaaS vs PaaS vs SaaS: 비교 요약표

구분	IaaS (Infrastructure as a Service)	PaaS (Platform as a Service)	SaaS (Software as a Service)
제공 범위	서버, 스토리지, 네트워크, 가상화	IaaS + OS, 런타임, 미들웨어, 개발툴	PaaS + 애플리케이션(완제품 SW)
사용자 책임	애플리케이션, 미들웨어, OS 설정	애플리케이션만 개발/배포	사용자 데이터만
기술 대상	시스템 관리자, 인프라 전문가	개발자, DevOps	최종 사용자, 업무팀
대표 사례	AWS EC2, Microsoft Azure VM, Google Compute Engine	AWS Elastic Beanstalk, Google App Engine, Heroku	Gmail, Salesforce, MS Office 365, Slack
기술적 장점	유연성, 제어력, 사용자 정의 가능	개발 속도, 유지보수 단순화	즉시 사용 가능, 유지보수 無
기술적 단점	설정 복잡, 운영 책임 큼	커스터마이징 한계	기능 제약, 데이터 주권 이슈
비즈니스 장점	비용 효율적 인프라 확장	Time to Market 단축	CAPEX 없음, 바로 업무 적용
비즈니스 단점	DevOps 인력 필요, 복잡도↑	특정 플랫폼 종속성 위험	종속성/보안/개인화 어려움
유형별 고객	대기업, IT팀 중심 조직	스타트업, 빠른 출시 지향 팀	일반 기업, 비IT 부서
확장성/탄력성	매우 높음 (가상화 기반)	높음 (자동확장 포함)	공급자 관리에 의존
예상 과금 구조	VM 시간/용량 기준 (Pay-as-you-go)	실행 환경 사용량 기반	사용자 수/월 구독 요금

기술적/비즈니스 관점 핵심 차이

관점	IaaS	PaaS	SaaS
기술적 주도권	사용자가 완전한 주도권	플랫폼 공급자가 환경 통제	공급자가 전체 통제
비즈니스 민첩성	중간 (구축시간 존재)	높음 (개발 가속)	매우 높음 (즉시사용)
유지보수 부담	사용자 책임	플랫폼 분담	공급자 책임
보안 통제	유연하나 사용자 책임	플랫폼 보안에 의존	공급자 보안정책에 의존
커스터마이징	자유도 매우 높음	제한적	매우 제한적 또는 없음

활용 예시

IaaS: 금융사 내부 클라우드 전환, GPU 기반 AI 학습 인프라 구축
PaaS: 스타트업이 빠르게 MVP 제품 개발 시
SaaS: 중소기업이 Salesforce, Zoom, Notion 등 바로 활용할 때

선택 기준 제안

조건	추천 모델
커스터마이징/제어력 최우선	IaaS
빠른 개발과 배포가 중요	PaaS
즉시 사용, 관리 최소화 원함	SaaS
하이브리드 IT 전략 필요	IaaS + SaaS 병행

참고자료4. 보안 네트워크 조건 하에서 AI를 능동적으로 활용하기 위한 방법

‘보안 네트워크라는 장벽 문제’는 많은 조직이 AI 및 데이터 활용에서 마주치는 핵심 난제 중 하나이고요, 특히 내부망(폐쇄망) 환경에서는 다음과 같은 이유로 AI 서비스 도입 논의가 수개월째 제자리를 맴돌기도 합니다.

외부 API 접근 제한
클라우드 기반 모델 사용 불가
실시간 데이터 흐름 차단
보안 솔루션 및 정책 상의 방화벽 장벽

이와 같은 문제를 해결하기 위해 기술적(시스템, 데이터), 정책적 및 조직적 측면을 종합적으로 고려한 해법을 모색해 볼 수 있습니다.

해법1. 기술 아키텍처 분리 및 프록시 기반 연결

해결방안	설명
프록시 게이트웨이 구축	DMZ 영역에 위치한 API 게이트웨이를 통해 외부 AI 모델(API)과 제한적으로 통신 가능
Dual-Zone 아키텍처	내부망과 외부망을 논리적으로 분리하고, 중간지대(DMZ) 또는 전용 중계 서버를 활용
Air-Gap 대응형 모델 배포	오픈소스 또는 온프레미스 가능한 LLM 및 데이터 분석 모델 자체 배포 (예: Llama3, Mistral, Databricks Mosaic 등)

보안 네트워크 장벽 문제의 해법1: 시스템, 아키텍처 측면

해법2. 데이터 보안 강화와 가명화 처리

해결방안	설명
데이터 가명화 및 토큰화	민감정보는 AI 분석 전에 자동으로 가명화/토큰화 처리하고, 분석 후 복호화
Zero Trust 기반 접근 통제	사용자 및 서비스의 신원과 권한을 지속 검증하여 데이터 접근 최소화
감사 로그 및 AI 접근 감사 체계 구축	AI 시스템이 어떤 데이터를 어떻게 사용하는지 추적 가능하게 로그 시스템 구축

보안 네트워크 장벽 문제의 해법2: 데이터, Auth, Audit 측면

해법3. AI 적응 정책 수립 및 조직 내 변화관리

해결방안	설명
보안 정책 내 AI 활용 예외 조항 신설	AI 및 분석 도구가 제한적으로 외부와 통신할 수 있도록 정책적 예외 설정
AI 보안 책임자(CAISO) 제도 운영	AI 보안 전담 조직 또는 책임자를 두어 보안팀과 기술팀의 가교 역할 수행
PoC 기반 순차 도입 및 리스크 평가 모델 운영	파일럿 프로젝트를 통해 리스크를 평가하고, 점진적으로 확대 적용

보안 네트워크 장벽 문제의 해법3: 조직, 정책, 거버넌스

실전 적용 예시 (글로벌 탑티어)

국방/금융기관: 내부망에서 llama2/3, Claude-in-a-box 등을 배포하여 외부 API 없이 생성형 AI 활용
대기업 제조사: AWS PrivateLink 또는 Azure Private Endpoint 기반 AI 분석 프레임워크 구축
공공기관: GPT 대신 오픈소스 모델을 활용한 폐쇄망 기반 Q&A 시스템 운영 (전문도서관, 규정검색 등)

3부. GenAI와 새로운 고객가치 제공 전략

실행 중심 조직의 조건

AI 실행이 빠른 조직은 실행 중심의 문화가 핵심
‘건강한 오지랖’: 내 영역을 넘어서 문제 해결 자세 유지
우선순위 선정과 빠른 실행이 성과를 좌우
리더의 반응 유형 비교
- 실행 조직: 가능성에 초점, 함께 해결
- 비실행 조직: 축약 요청, 타인 전가, 무관심

실행을 촉진하는 리더십

레벨 +1, 바운더리 +1 사고가 필요
→ 공식 R&R 너머의 일을 감지하고 행동
사일로 조직의 병폐 극복: “그건 XX팀 일이에요” 대신
→ 문제의 맥락과 연결된 내 역할을 고민
OKR/KPI 실행에는 역할 유연성이 전제조건

실행 중심 사례: 스노우와 배달의민족

스노우 필터 히트 사례: 고객만족팀 기획 → 개발·디자인팀 협업
배달의민족 문화: “개발만 잘해선 회사 망한다”
→ 역할을 넘어 고객가치 실현에 집중하는 조직문화
GS리테일 실행 인재: MD + OFC (현장 실행력 강화 핵심)

산업 경계 밖에서 기회 찾기

오픈이노베이션을 원한다면 타산업 관찰이 필수
도메인 전문성은 필요하지만 폐쇄적으로 흐르면 성장 한계
KPI가 명확한 사업일수록 경쟁자에게도 기회가 됨
→ 산업 바깥에서 위협과 기회를 동시에 읽어야

타산업 사례 수용 역량

반도체 기업 예시: 한 곳은 “자료 준비 3개월”, 다른 곳은 “타 산업은 어떻게 하지?”
→ 개방적 질문이 실행으로 연결
KB은행 방문자 카메라 사례
→ CRM으로는 알 수 없는 정보 수집 (신발·이동속도 등)

실무 적용을 위한 AI 사고법

AI에게 문제를 전달할 때는 현업 용어 그대로 사용
‘프롬프트’는 기획의 시작
→ 역할, 지침, 목표, 배경 포함
예: 면접 AI → 탈락자 사고연쇄(CoT) 추출 요청
AI 사용법 = 조금씩 먹여주기 vs 한 번에 맥락 주입

나의 업무에 AI 적용하는 방법

우리 팀, 부서, 산업의 용어와 흐름에 맞는 AI 시나리오 설계
반복되는 업무, 판단이 필요한 일부터 적용
협업 과정에서 문제 해결의 일부를 AI에게 위임하는 구조

창의적 질문을 위한 훈련법

가치 리버스 엔지니어링
→ 내가 믿는 가치에 반박 근거 3가지 상상하기
개념 재정의 (Redefinition)
→ 기존 개념을 경제적·사회적 관점으로 바꿔 보기
관점 전환 유지 훈련
→ “와 멋진 정장이네(=캐주얼룩을 보고)” 같은 인식 바꾸기

참고자료: 새로운 고객 가치를 실현하는 첫걸음

2부. GenAI와 조직 그리고 개인

1: 리테일 산업의 변화와 전략적 대응

CJ대한통운 O-NE, 올리브영 美 LA 점포 진출 시도
Farfetch: 매월 구매 고객이 매일 접속 → 게이미피케이션 전략
리테일 기업의 경쟁력: 방대한 소비자 행동 데이터
새로운 비즈니스 가치는 RaaS(Retail as a Service) 관점에서 도출 필요

2: 플랫폼 스티키니스와 니치 마켓 전략

Stickiness = DAU / MAU
- 카카오: 80%, 유튜브: 95%
GS리테일도 게이미피케이션+니치마켓 집중 전략 필요
토스: 특정 수요 니치 마켓에 집중해 시장 선점

3: 리테일의 콘텐츠 플랫폼화

리테일 = 온디맨드 콘텐츠 플랫폼
인구감소·소비감소 시대 → 리테일 세분화 및 모듈화 필요
소비자의 루틴, 취향에 맞춘 AI 기반 니치 대응이 핵심

4: AI 시대의 맨파워와 데이터 전략

Z세대 루틴: 퇴근길 30분 전 배달 루틴 등 O4O 전략
임직원의 P&L 중심 시각은 조직 결정의 건강한 편향
현업 지식 그대로 전달해야 유효한 AI 도입 가능

5: 리더십의 전환과 조직문화 설계

리더의 역할 변화:
- 최고임원: 방향 제시 + 수정 유연성
- 중간관리자: 실무자 의견 수렴 + 피드백 제공
스타트업 vs 대기업 리테일의 주요 KPI
- Store Visit / ARPU / P&L / 체류시간 등

6: AI 거버넌스와 실무 연계의 중요성

잘못된 구조:
- 모든 AI 인재가 거버넌스팀에 집중 → 현업 단절
성공 조건:
- 일 잘하는 실무자가 직접 AI와 협업할 수 있는 프로세스 설계
- 업무 중심의 문제 정의와 AI 활용 병행

7: 리더의 질문력과 실행력

좋은 리더 = 좋은 질문을 던질 수 있는 사람
AI에게 질문을 던지고, 질문 방식/데이터/참조 지식을 수정하며 결과를 개선하는 능력
실리콘밸리 팀장 고과 기준:
- 70% 본인 미션, 30% 타 팀과 소통

8: 미래형 리더십 역량의 방향성

중국 저장대 사례: GPU 3개로 문제 해결 과제 부여 → 실전 중심 학습
리더의 핵심 역량:
- 케어 대상에게 적합한 커리큘럼 설계
- 스스로의 질문 역량은 동료·팀원에 의해 검증되어야 함
AI 시대의 실무 교육 = 질문 중심 + 실전 문제 중심

참고자료: Chapter4. GenAI와 조직 그리고 개인 ① – 새로운 고객 가치를 실현하는 첫걸음

1부. GenAI와 리테일 산업 트랜드 분석

1: 강연 개요

주제: GenAI와 리테일 산업
진행: 한건 기업교육전문강사
강연: 조용민 대표 (前 구글, IBM, 삼성전자, 엑센추어)
핵심 메시지:
- AI는 전기와 같은 기저 기술
- 조직 내 AI 활용은 ‘도입 목적’ 설정이 핵심

2: AI = 전기 수준의 기저 기술

AI는 전기/수도/가스와 유사한 유틸리티 기술
세탁기·냉장고 발명처럼 산업 전체에 파급력
산업 구조 전반을 재설계할 기술로 인식해야 함

3: GenAI 기술의 진화

2년 전: 서베이 리서치 인턴 수준
현재: 맥킨지 시니어 컨설턴트 수준의 업무 가능
곧 인간 뇌 뉴런 수(100조)와 유사한 GPT 등장 예상

4: GenAI의 본질과 가능성

GenAI << DL << ML → ‘다음 스텝 예측’이 본질
멀티모달 능력: 하나를 잘하면 다른 것도 가능
사용 목적 & 프롬프트에 따라 결과의 질과 방향 달라짐

5: AI와 체인지 에이전트

과거: 조직 내 체인지 에이전트가 변화 주도
미래: AI 에이전트가 팀의 문제 해결을 도와야
주의: AI/데이터팀이 문제를 ‘일반화’하지 말고,
현장의 복잡성을 있는 그대로 AI에 전달해야 효과적

6: 기업 내 AI 활용 예시

“이 논문을 요약해줘” → “다음 연구 주제도 추천해줘”
“이 사고과정(CoT)도 함께 설명해줘”
AI는 이제 업무 파트너(Thinking Partner)

7: 글로벌 리테일 AI 사례

넷플릭스: 시청 유지 위한 썸네일 자동생성
Walgreens: 홍수 재난에 따른 재고 대응
RaceTrac: 무더위에 따른 운영 최적화
Doordash/우아한형제들: 리뷰 기반 빠른 상점 선택 → 매출 증가

8: 플랫폼 전략과 디지털 트윈

GS리테일: 1.8만개 지점의 디지털 트윈 추진
B2B2C 유통연계 플랫폼 기업 지향
‘우리동네GS’, ‘Farfetch’ 등 플랫폼화 사례

9: 콘텐츠 협업과 MD역량

과거: MD의 머천다이징 역량 중심
미래: 콘텐츠 플랫폼과 협업 → 차별화된 제품 기획·유통
예: 넷플릭스 협업 패션 제품, 한정판 굿즈 등

10: 서비스로서의 유통 (RaaS)

Toss 이승건 대표의 글로벌 전략 언급
GS리테일도 RaaS(Retail as a Service)로 진화 가능
니치 펑션 발굴 → 글로벌 수익화 포인트

11: AI 도입 목적의 중요성

기업은 다양한 활용 방식(파운데이션 모델, 임직원 도구, 소비자 경험 등)을 고민 중
가장 중요한 결정은 ‘왜 AI를 도입하는가’
목적이 정해지면 필요한 AI가 자연스럽게 정의됨

12: 마무리 & 추천 도서

신간: 『언락 AI』 – AI 리터러시의 중요성 강조
웬디스 사례: Palantir의 AI 재고관리 시스템으로 문제 해결
이수 확인 퀴즈:
1. AI = 전기 수준의 기반기술
2. 문제의 복잡성은 그대로 전달해야 함
3. AI 도입 목적이 가장 중요

참고자료: GenAI와 리테일 산업 – 글로벌 리테일, AI 어떻게 쓰나?

이 포스트는 지속적으로 수정 보완 예정입니다. / 첫 포스팅: 250629 / 포스팅 문의: 넥스트플랫폼 (naebon@naver.com)

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