‘소비자가 왕이다’라는 명분을 내세우며 갑질하는 몇몇의 블랙컨슈머로 인해 온라인 쇼핑몰들이 몸살을 앓고 있다. 특히 주문한 물건 자체가 오지 않았다고 환불이나 재배송을 당연하게 요구하는 악성고객들을 제대로 대응할 방법이 없어 더욱 문제다.
물건의 상태가 찢어지거나 색상 혹은 디자인이 다른 상품으로 잘못 배송된 경우에는 제품의 상태를 파악할 수 있는 증거자료가 있지만, 아예 오지 않았다는 클레임의 경우 소비자에게 책임을 묻기에도 애매하고 명확한 증거로 제시할 수 있는 방법이라고는 물건 배송이 제대로 됐는지를 포장단계에 찍힌 CCTV를 통해 일일히 확인하는 것뿐이다.
하지만, 하루에 몇천개에서 몇만개의 판매 매출을 올리고 있는 쇼핑몰의 경우 이야기는 달라진다. 특정 한 고객의 제품 누락이 몇 시, 몇 분에 이뤄졌는지를 하나하나 찾아 나서는 작업은 사실상 불가능하다. 이로 인해 클레임 들어올 시 진상규명을 제대로 하지 않은 채 고객에게 바로 제품을 재발송하는 방식으로 문제를 무마하려는 쇼핑몰들이 많다.
물론, 비용과 시간을 들여서 CS 문제해결에 적극적인 쇼핑몰과 그에 따른 솔루션도 일부 있다. 예를 들면, 포장단계에서 영상을 촬영해 배송 전 마지막 검수작업을 하는 시스템을 도입하여 포장 전 후 바코드 스캐닝 작업을 진행하는 것이다. 하지만 포장하는 사람마다 카메라, 바코드 스캐너, 바코드 인식장치(노트북이나 PC) 등의 추가 장비가 필요해 비용이 만만치 않다. 뿐만 아니라 스캐닝 작업의 번거로움까지 더해지자 이를 해결할 방안에 대한 요구가 늘고 있는 실정이다.
이런 가운데 브라렛 전문 쇼핑몰 ‘컴포트랩’에서는 온라인 쇼핑몰들의 CS 대응문제에 대한 딜레마를 해결할 수 있는 특별 솔루션을 도입하여 화제를 모으고 있다.
컴포트랩은 물건 미배송 클레임을 걸어오는 고객들의 요청에 대응할 수 있는 방법을 고심한 끝에 CCTV 포장영상 속에서 자동으로 운송장을 인식할 수 있는 인공지능 딥러닝 기술을 도입해냈다. 딥러닝 기술은 떠오르는 핵심 기술로써 사물이나 수많은 데이터를 학습하여 패턴을 발견한 후 군집화하거나 분류하는데 사용한다. 그래서 보통 금융이나 군사 등 헤비한 영역에서 사용되는데, 컴포트랩은 이를 쇼핑몰 포장 CCTV 속에 적용했다.
컴포트랩 황형수 이사에 의하면, 포장영상 속 CCTV 딥러닝 기술은 사전에 운송장을 학습하여 자동으로 인식하고 있기 때문에 추가적인 설치비용 없이 기존에 사용하고 있는 CCTV 영상만 있으면 되고, 포장하는 직원들 역시 바코드를 따로 찍어야 하는 일거리가 추가되지 않는다. 이 덕분에 물품 누락 문의가 들어오면 운송장 번호만 입력하여 단 몇 초 안으로 해당 포장영상을 찾아 누락여부를 판단하여 간편히 문제를 해결할 수 있다.
컴포트랩만의 CCTV 딥러닝 기술은 인공지능 전문업체 중 대학수학능력시험(이하 수능) 채점평가 프로그램을 담당할 정도로 영상인식과 광학판독 분야에 뛰어난 코테크시스템(대표:민현정)이 개발하여 제작된 시스템이다. 초기에 1회의 개발비용만 들뿐, 택배 포장량이 아무리 증가하더라도 딥러닝 솔루션을 활용하여 CCTV 카메라만 추가하면 제품이 오지 않았다는 클레임에 즉각 대응할 수 있다.
한편, 황형수 컴포트랩 이사는 서울대 수학과 대학원 졸업, 금융권에서 리스크 관련 분야 빅데이터 및 AI 업무전문가로 활동한 경험을 바탕으로 영상 이미지 분야에서 각광받는 딥러닝 기술을 발 빠르게 CCTV 영상 속에 도입해 운송장을 기계가 학습하여 자동으로 찾아내고 바코드를 인식할 수 있는 쇼핑몰 CS 대응 솔루션을 개발했다.
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