[인터뷰] "피부측정부터 리뷰분석까지"…뷰티 특화 AI의 혁신

아모레퍼시픽 이현 AI 솔루션팀 파트리더 인터뷰

특정 업무 수행엔 LLM보다 sLLM이 성능 탁월

이현 아모레퍼시픽 AI 솔루션팀 파트장이 15일 서울 코엑스에서 열린 'AWS AI x 인더스트리 위크 2025' 현장에서 기자와 만나 인터뷰를 진행하고 있다. [사진=AWS 코리아]

"피부측정 인공지능(AI), 제품 통합 검색 및 추천 AI, 고객 리뷰 분석 AI와 같이 고객의 구매를 유도할 수 있도록 AI 서비스를 고도화하고 있다"

이현 아모레퍼시픽 AI 솔루션팀 파트장은 지난 15일 서울 코엑스에서 열린 'AWS AI x 인더스트리 위크 2025' 에서 가진 인터뷰에서 이같이 밝혔다. 

아모레퍼시픽은 AI 활용을 위해 AWS와 협력하고 있다. 아마존 '세이지메이커 파이프라인'과 '베드록'을 기반으로 리뷰 분석 인사이트 대시보드를 구축했다.

이 팀장은 "다른 거대언어모델(LLM)과 비교했을 때, 리뷰 분석 태스크에선 베드록이 가장 성능이 좋았다"면서 "자체 개발한 소형언어모델(sLLM)을 통해 리뷰요약, 감정분류, 키워드 추출 등 뷰티 특화 분석을 강화했다"고 말했다. 그 결과 한국어·영어 리뷰 분석 정확도를 20% 이상 향상시켰다.

리뷰 분석은 고객의 구매 결정에도 큰 영향을 미친다. 아모레퍼시픽에 따르면, 소비자 93%는 온라인 리뷰가 구매 결정에 영향을 받는 것으로 나타났다. 특히 리뷰가 5개인 제품을 구매할 확률은 리뷰 없는 동일한 제품보다 270% 높은 것으로 집계됐다. 

이 팀장은 "LLM은 사용한 만큼 비용을 지불해야 하는 반면, sLLM은 초기 인프라 구축 비용만 들어 비용 최적화 측면에서 좋다"며  "특정 업무를 수행하는 데 있어서는 특정 데이터를 학습한 sLLM이 훨씬 더 좋은 성능을 보였다"고 말했다. 

아모레퍼시픽은 AI를 활용한 뷰티테크를 정의하는 초기 단계부터 AWS와 기술적 파트너십을 맺어왔다. 이 팀장은 "뷰티테크라는 컨셉을 잡는 과정에서부터 AWS와 기술적으로 협력해왔다"면서 "고객에 저희 제품을 추천할 수 있도록'피부진단 AI' 모델을 아마존 세이지메이커를 기반으로 개발했고, 맞춤형 서비스를 전달할 수 있도록 AI 기반 서비스형 뷰티테크 플랫폼도 개발했다"고 설명했다. 

아모레퍼시픽은 향후 챗봇 형태의 에이전틱 AI인 'AI 뷰티 카운셀러' 출시를 준비 중이다. 화장품 박스 패키징인 아트워크 검수 작업에는 AI 기반 자동화 프로세스를 도입해 생상성 향상에도 나설 계획이다. 

동석한 아모레퍼시픽 AI 솔루션팀의 노치국 팀장은 "화장품 포장지 박스에 적힌 글자들을 사람이 지속 반복적으로 검수해왔는데, 이 과정을 AI가 자동 검수 할 수 있는 솔루션을 만들고 있다"며 "솔루션이 도입되면 생산성 향상에도 큰 도움이 될 것"이라고 말했다. 

아모레퍼시픽 AI 솔루션팀의 노치국 팀장(왼쪽), 이현 파트장(오른쪽)이 15일 서울 코엑스에서 열린 'AWS AI x 인더스트리 위크 2025' 현장에서 기자와 만나 인터뷰하고 있다. [사진=AWS코리아]