AI가 점차 확산되고 있는 현장 – 캘리버거의 인공지능 얼굴 인식 키오스크와 알리페이의 ‘스마일 투 페이’

산업 현장에 빠르게 자동화가 이루어지고 있습니다. 이중에서도 카메라의 사물 인식 이용 기술을 이용한 자동화가 빠르게 발전하고 있습니다. 이러한 사물 인식의 대표적인 것이 얼굴 인식 기능을 활용한 지불 수단으로의 발전입니다.

오늘은 얼굴 인식을 이용한 주문 및 지불 시스템이 어덯게 구현되고 있는지 미국의 캘러버거 사례와 중국 알리페이의 ‘페이스 투 페이’ 시스템 그리고 징동의 사례를 살펴 보도록 하겠습니다.

Executive Summary

카메라를 이용한 사물 인식 기술은 최근 장족의 발전을 하고 있습니다. 2010년부터 구글이 얼굴 인식 기술을 발전시켜온 이래 이제 이 기술은 어느 정도 보편화 되고 있습니다.
이러한 얼굴 인식 기술과 인공지능(AI)와 결합을 통해서 새로운 유형의 페이 시스템 그리고 주문 시스템이 활발하게 도입되고 있습니다.

• 미국, 캘리버거는 일본 NEC의 인공 지능 기술을 활용, 얼굴 인식 키오스크를 통한 메뉴 주문 및 결제 시스템을 시험 중이며 2018년에는 전 지역에 이 인공지능 키오스크를 설치할 예정
  . 또한 갤리버거는 “Flippy”라는 햄버거 조리 전문 로봇을 도입해 실험 중으로 이 또한 2019년까지 50여개 매장에 투입 할 예정으로 롯봇과 인공 지능을 활용해 빨게 인간을 대체하는 프로젝트가 진행 중

• 중국, 알리바바의 페이 시스템을 담당하는 알리페이는 ‘스마일 투 페이’시스템을 공개했고 이 시스템을 중국 KFC등 많은 프랜차이즈 업체에서 도입하고 있음.
  . 이 시스템은 보안 및 개인 프라이버시를 위해 얼굴을 등록하지만 이를 사진으로 인식하지 않토록 했고 얼굴 인식 정보외 어떤 정보도 저장하지 않토록 함
  . 결제의 안정성을 위해 얼굴 인식가 함께 전화번호를 입력토록 하고 있슴

• 중국, 징동의 ‘刷臉支付,brush face payment’ 도 장동의 오프라인 매장 4군데에서 실험 중
  . 얼굴 인식을 통한 인중과 전화번호 인증을 동시에 진행 안정성을 높이고 있으며, 전 결제를 2초내 완료하는 것을 목표

• 이러한 인공지능과 얼굴 인식 기술을 결합한 주문 및 결제 시스템은 미국에서 두번째로 많은 직업인 캐시어(Cashiers)의 미래를 심각하게 위협하고 있음. 잘 알려진대로 이러한 인공 지능 및 로봇의 활발한 도입은 미래 직업 선택을 한층 더 심각하게 고민할 계기를 만들고 있음.

1. 미국, 캘리버거의 얼굴 인식 키오스크 주문 시스템

전 세계 40여개 국가에서 비지니스를 하고 있는 캘리버거는 오래전부터 자동화에 관심을 가지고 투자해 오고 있습니다.
이미 캘리버거에서는 로봇을 이용해 햄버거를 만들어 내고 있습니다. 로봇의 이름은 “Flippy”라고 불리우는데요. 캐리버거는 2019년말까지 50여개 매장에 이런 로봇을 배치할 계획을 가지고 있습니다. 이는 카메라 인식 기술과 로봇 기술을 이용해 매뉴얼대로 완벽한 버거를 만들 수 있다고 회사측은 주장합니다.

아애 동영상은 Business Insider에서 공개한 캘리버거가 “Flippy”를 이용해 햄버거를 만드는 것을 보여주고 있습니다.

로봇이 자동으로 요리를 하는 모습은 이제 그리 어렵지 않게 발견할 수 있는 자동화의 현장이긴 합니다. 이 사례도 빠르게 기계가 인간을 대체하는 현장이고 바로 실행되고 있는 계획이라서 일자리에 대한 우려가 일고 있는 것은 사실입니다.

이런 가운데 캘리버거가 최근 인공지능 키오스크를 이용한 자동 주문 및 결제 시스템을 도입하겠다고 발표했습니다.

아래는 갤리버거에서 공개한 홍보 영상인데요. 갤리버거의 인공지능 키오스크는 NEC의 인공 지능 기술인 NEC Corporation을 활용해 고객의 얼굴을 인식해 주문과 결제를 간단히 할 수 있는 시스템입니다.

고객은 갤리버거 키오스크나 사이트에서 인공지능 키오스크를 이용할 수 있는 계정 등록 및 사진을 등록하고 과거 주문 결제 데이타베이스와 연결합니다.
고객은 매장에 도착하면 자동으로 얼굴을 인식해서 카메라를 바라보면서 주문 및 결제를 할 수 있게 했습니다.

현재 캘리버거는 캘리포니아 패서디나(Pasadena)지역의 한 매장에서 테스트를 진행하고 있으며, 이 테스크가 끝나면 2018년 모든 지역에 인공 지능 얼굴 인식 키오스크를 설치해 여기서 자동으로 주문 및 결제를 할 수 있도록 할 계획입니다.

2. 중국, 알리페이의 ‘스마일 투 페이’시스템

2015년 3월 독일 하노이에서 열린 세계 이동통신 박람회 세빛에서 기존 연설에 나선 마윈 알리바바 회장은 얼굴 인식 기술을 적용한 모바일 결제 서비스를 공개했습니다. 이는 구매하고 싶은 제품을 결정한 후 결제 인증 수단으로 비밀번호를 사용하지 않고 얼굴 인식으로 대신하는 것이죠. 그냥 얼굴만이 아니라 웃는 얼굴을 인식해서 결제가 이루어진다고해서 이름을 ‘스마일 투 페이(Smile To Pay)’라고 지었습니다.

2015년 처음 발표된 ‘’스마일 투 페이(Smile To Pay)’는 2017년 9월 중국 패스트푸드점을 중심으로 인공지능 키오스크에서 얼굴 인식을 이용한 주문 및 결제 시스템으로 등장했습니다.

처음 널리 알려진 것은 광동성의 KFC 매장에 설치된 인공지능 키오스크였는데요. KFC는 젊은 고객들이 보다 편리하게 KFC를 이용할 수 있고, IT등 새로운 트렌드에 민감한 신세대 특성에 맞추어 알리페이가 개발한 얼굴 인식 기술을 적용한 ‘페이스 트 페이’시스템을 설치하기로 한 것이죠.

이 시스템은 사용자가 얼굴 인식 기계의 3D 카메라에 2초가량 알굴을 스캔해야 합니다. 이 얼굴 인식은 사용자 신원을 보장하기휘해 사진으로 인식되지 않는다고 합니다. 또한 이중 보안을 위해 전호번호 입력을 통해 인증을 함으로써 보안을 강화했다고. 한번 등록되었다면 KFC에서는 지갑도 스마트폰등등이 없어도 주문 및 결제가 가능해진 것입니다.

3. 중국, 징동의 ‘刷臉支付,brush face payment’

알리바바가 알리페이를 통해서 ‘스마일 투 페이’시스템을 업계에 도입하고 있다면, 이에 맞서 경쟁 업체인 징둥(京東, Jingdong)도 얼굴 인식 기술을 적용한 페이 시스템, ‘刷臉支付,brush face payment’을 실험 적용 중입니다.

현재 오프라인 매장인 징둥즈자(京東之家) 4개 매장에서 이 ‘刷臉支付,brush face payment’ 를 실험하고 있다는데요. 이 기술은 AI, 딥러닝 그리고 얼굴 인식 기술을 연구해서 JD Tech R&D에서 자체 개발, 런칭한 결제 기술이라고 합니다. 징동은 슈퍼 두뇌 인식 알로리즘의 정확도가 99.9%에 달한다고 설명하고 있습니다.

징동의 ‘刷臉支付,brush face payment’는 4자리 전화번호를 넣으면 얼굴 인식을 하도록 되어 있습니다. 그 이후 시스템이 자동으로 사람을 인식하고 전화로 인증을 요청합니다.
징동은 이러한 결제 프로세스를 전화번호 입력에서부터 결제 완료까지 2초내 완료를 목표로 했으며 이미 가능한 수준이라고 합니다.

4. 기계화, 인공지능의 확산이 사람을 밀어내는 현장이 되다.

미국 사회에서 캐시어(Cashiers)가 상당히 많은 직업을 차지하고 있습니다. 세일즈맨에 이어서 미국에서 두번째로 많은 사람들이 종사하고 있는 직업이기도 하지요. 미국 노동통계국은 2016년 6월 기준 3백 6십만명으로 밝히고 있습니다. 적지않은 수치입니다.

캘리버거나 알리페이가 추진하는 얼굴 인식 키오스의 확산은 이러한 캐시어(Cashiers)라는 직업이 빠르게 사라짐을 의미합니다.
어쩌면 경영자 또는 이용자의 관점에서는 (동양인의 시각에서 볼때) 너무 느리고 여유롭게 작업하는 미국의 캐시어(Cashiers)대신 빠르게 처리할 수 있는 얼굴 인식 키오스크로의 대체는 오히려 고객만족과 경영 효율을 높일 수 있는 방법이 될 것도 같습니다.
그리고 아마존, 알리바바 등 앞서가는 유통업체들이 시도하는 커다란 트렌드중의 하나가 무인 가게입니다. 이러한 시도들은 점점 사람들의 설자리를 좁게 만들고 있습니다.

캐시어(Cashiers)들에게는 미안한 이야기이지만요. 앞으로 직업 선택은 기계가 쉽게 대체할 수 있는 단순한 직업은 매우 위험하며 기계나 인공지능이 대체하기 어려운 창의적인 직업 또는 기계나 인공지능을 다루는 직업군을 고민해야 할 수 밖에 없는 처리지로 몰리고 있는 것 같습니다.

2017년이 다가는 이 시점 이를 생각하면 조금 우울하네요.

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