아마존웹서비스(AWS)가 아마존의 AI 쇼핑 기술을 외부 리테일 기업도 활용할 수 있는 신규 솔루션 ‘AWS 에이전틱 쇼핑 어시스턴트(AWS Agentic Shopping Assistant·AWS ASA)’를 공개했다.
AWS ASA는 아마존의 AI 쇼핑 서비스 ‘알렉사 포 쇼핑(Alexa for Shopping)’ 기반으로 개발된 리테일 특화 솔루션이다. AWS 생성형 AI 혁신 센터(AWS Generative AI Innovation Center)가 구축과 운영을 지원하며, 기업별 상품 카탈로그와 브랜드 특성에 맞춘 대화형 쇼핑 경험 구현을 목표로 한다.
AWS는 이번 솔루션이 단순 AI 챗봇 수준을 넘어 실제 쇼핑 환경에 최적화된 ‘에이전틱 커머스(Agentic Commerce)’ 플랫폼이라고 설명했다. 리테일 기업은 AWS 전문가와 시스템 통합(SI) 파트너 지원 아래 아키텍처 가이드와 스타터 코드 등을 제공받아, 자체 AI 쇼핑 서비스를 보다 빠르게 구축할 수 있다. AWS는 기존 방식이라면 수년이 걸릴 수 있는 개발 과정을 수주 단위로 단축할 수 있다고 강조했다.
최근 AI 기반 쇼핑 경험 중요성이 커지고 있는 점도 배경으로 꼽힌다. AWS에 따르면 대화형 쇼핑 세션의 전환율은 기존 키워드 검색 대비 약 3.5배 높은 것으로 나타났다. 이에 따라 리테일 기업이 범용 AI 플랫폼에 의존하기보다 자체 브랜드 경험과 고객 데이터를 반영한 AI 쇼핑 환경을 구축해야 한다는 분석이 나온다.
AWS는 각 기업이 보유한 상품 전문성과 고객 이해도가 AI 쇼핑 경쟁력 핵심이라고 설명했다. 예를 들어 패션 브랜드는 스타일과 제품 특성을, 외식 브랜드는 메뉴와 고객 취향 데이터를, 소비재 기업은 상품 관련 정보를 가장 정확하게 보유하고 있다는 점에서 차별화가 가능하다는 것이다.
실제 구축 사례도 공개됐다. 글로벌 패션 그룹 테이프스트리(Tapestry)는 자사 브랜드 케이트 스페이드(Kate Spade)에 AWS ASA 기반 AI 쇼핑 어시스턴트 ‘케이트 스페이드 AI 기프트 컨시어지’를 도입했다. 해당 서비스는 선물 구매 상황과 대상, 스타일 등을 자연스럽게 대화하며 적합한 제품을 추천하는 방식으로 운영된다.
이 서비스는 아마존 베드록(Amazon Bedrock)과 에이전트코어(AgentCore), 앤트로픽(Anthropic)의 하이쿠(Haiku) 4.5 모델 등을 활용해 구축됐으며, 실제 운영 환경 적용까지 약 2개월 반이 소요된 것으로 전해졌다. AWS는 이를 통해 브랜드 맞춤형 AI 쇼핑 경험 구축 가능성을 입증했다고 설명했다.
AWS ASA는 아마존닷컴에서 축적된 수십억 건 규모 쇼핑 데이터를 기반으로 검증된 AWS 서비스 위에서 운영된다. AWS는 아마존이 ‘커스터머 제로(Customer Zero)’ 역할을 수행하며 실제 리테일 환경에서 기술 완성도를 검증했다고 강조했다.
AWS는 앞으로 리테일 기업들이 자체 브랜드 경험과 고객 관계를 유지하면서도 AI 기반 쇼핑 환경을 빠르게 구축할 수 있도록 관련 지원을 확대해 나간다는 계획이다.
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