상품 데이터에서 협업형 AI Agent까지: 뷰티 상품의 특징과 패턴을 상품기획 SaaS로 확장한 라우드랩스의 2년
Session Overview
2년 전 라우드랩스는 뷰티 상품을 세부 속성으로 구조화하고, 속성 조합의 변화를 통해 시장에서 반복되는 상품 특징과 패턴을 파악하는 NLP 기반 서비스를 선보였다.
이후 생성형 AI를 적용해 상품 특징 탐색에서 상품 방향 설정, 속성 선택, 상품기획안 생성까지 이어지는 SaaS로 발전했다. 이 과정에서 생성형 AI만으로는 뷰티 상품의 맥락과 제약 조건을 안정적으로 반영하기 어렵다는 점을 확인하고, 속성 네트워크와 분석 모델, 생성형 AI와 사람의 역할을 구분해 하나의 서비스 구조로 결합했다.
이번 강연에서는 지난 2년간 라우드랩스가 상품 속성 구조화 및 특징 탐색 서비스에서 협업형 상품기획 AI Agent로 발전한 과정과, 실제 도메인 서비스에 생성형 AI를 적용하며 얻은 경험을 소개한다.
- NLP 기반 서비스에서 생성형 AI 상품기획 SaaS로 발전한 과정
- 생성형 AI를 실제 도메인 서비스에 적용하며 확인한 가능성과 한계
- 속성 네트워크, 분석 모델, 생성형 AI와 사람의 역할을 나눈 방법
Speaker
김수진
라우드랩스 실장
한국콜마
경영컨설팅 및 금융·통신 산업에서 CRM 전략과 데이터 기반 마케팅, 머신러닝 모델 개발을 담당해왔다. 현재는 다양한 산업에서 축적한 데이터 활용 경험을 바탕으로, 화장품 ODM 산업의 고객 요구와 상품기획 프로세스를 AI Workflow로 전환하는 라우드랩스를 기획·개발하고 있다.