4화. 전망 및 시사점

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인간 고객을 대신하는 기계 고객의 시대가 열릴까

시리즈 총 5화

2024.10.14

읽는시간 4분

○ 디지털 기술의 발달과 함께 향후 기계 고객은 기업의 핵심 고객으로 부상하며 대중화될 것이며, 이는 기업의 비즈니스 모델과 운영 방식뿐만 아니라 시장의 경쟁 구도에 상당한 변화를 촉발할 전망

가트너가 다양한 산업 CEO를 대상으로 실시한 설문조사에 CEO들은 2030년까지 모든 소비자 구매 및 비즈니스 보충 요청⁴ 의 최소 25%가 기계에 실질적으로 위임될 것으로 예상했으며, 절반 가까이는 기업 총수익의 약 22%가 기계 고객에게서 나올 것으로 전망

- 2028년까지 약 150억 개의 커넥티드 제품이 고객의 역할을 담당하게 될 것이며, 이후에도 몇 년간 수십억 개의 제품이 더 등장해 기계 고객의 대중화가 가속화될 것으로 예상

- 또한 기계 고객 시장은 과거 전자상거래가 처음 등장했을 때보다 두 배 이상 큰 규모와 두 배 더 빠른 속도로 변화할 것이라고 덧붙임
마켓리서치퓨처(Market Research Future)⁵에 따르면 2022년 1천450억 달러로 평가되던 스마트 머신(Smart Machine)⁶ 시장 규모는 2023년 2천50억 달러로 증가했으며, 2032년까지 연평균 23% 성장하여 4천200억 달러에 이를 전망

- 모든 기계 유형 중 자율 주행 자동차가 가장 빠르게 성장할 것으로 예상
미국생산성품질센터(APQC, American Productivity Quality Center)는 로봇업무자동화(RPA, Robotic Process Automation) 등의 구매 자동화 솔루션을 사용하는 기업은 그렇지 않은 기업보다 평균 2일 더 빨리 물건을 납품받을 수 있다고 밝힘

○ 기계 고객의 등장은 기업에 다양한 기회와 함께 새로운 도전 과제를 제시. 기업은 이러한 변화를 효과적으로 관리하고 기계 고객과 인간 고객 간의 균형을 유지함으로써 기술적 혁신을 도모하고 시장 경쟁력을 강화할 필요

[그림5] 기업의 수익 중 기계 고객 비중 전망

'기업 수익' 중에서 '기계 고객'의 '비중 전망'을 나타내고 있으며, 2030년까지 기업 총 수익의 약 22%가 '기계 고객'으로부터 발생할 것으로 예상된ㄴ 그래프이다.

자료: 가트너

[그림6] 향후 스마트 머신 시장규모 전망

2018년부터 2032년까지 '스마트 머신' 시장의 '규모 전망'을 보여주는 그래프이다.

자료: 마켓리서치퓨처

기계 고객을 대상으로 하는 비즈니스를 성공적으로 수행하기 위해서는 데이터 분석 역량을 극대화하고 프로세스를 자동화하여 실시간으로 빠르게 대응하는 전략이 필요
시장에서는 인간 고객과 기계 고객이 공존하는 환경에 대응하여 고객 유형에 맞는 세일즈 방식이 복합적으로 적용되어야 하며 고객 정보에 대한 보안은 항상 중요한 요소로 다뤄져야 함

① 제품 설계와 비즈니스 모델의 혁신(Innovation in Product Design and Business Model)⁷
기업은 ‘구매 자동화’에 대응하기 위해 특별 설계된 제품과 서비스 출시를 준비하는 과정에서 제품과 서비스 설계의 혁신을 도모하고 기존보다 표준화된 제품과 서비스를 고안 가능

- 이를 통해 자동 재입고 시스템이나 기계 고객의 구매 주기에 적합한 구독 모델과 같은 혁신적인 비즈니스 모델을 도입할 수 있음
기업은 기계 고객과 인간 고객을 모두 아우르는 새로운 비즈니스 모델과 가치 교환 방식을 개발해야 함

② 고객 경험 제공 및 지원 방식의 진화(Evolution of Customer Experience and Support)
기업은 인간 고객에 대한 기존 지원 방식인 전화, 이메일, 채팅과 다르게 기계 고객에게는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 방식으로 연동할 수 있는 시스템 인터페이스를 제공해야 함

- 모든 시스템은 인간의 개입 없이 자동화된 처리가 가능해야 하며, 이러한 업무 자동화를 통해 인간 직원은 지금보다 창의적인 업무를 수행할 수 있음

③ 주요 사업 기능 및 전략의 재편(Reshaping of Key Business Functions and Strategies)
기계 고객은 기업의 공급망 관리, 영업, 판매 채널, 마케팅, 고객 관리, 고객 경험 등의 주요 부문에 혁신을 가져올 것이며, 기업은 개인 맞춤형 서비스 판매 채널 개발 등을 통해 이러한 변화에 대응하고자 노력해야 함

- 기업은 기계 고객의 알고리즘이 제품 구매를 결정하는 원리를 이해하여 자사 제품의 판매 및 마케팅 방식을 이에 맞게 조정해야 함

④ 데이터 관리 및 분석(Data Management and Analytics)
기계 고객은 의사결정을 위해 객관적인 데이터에 크게 의존하기 때문에 기업은 기계 고객의 니즈를 충족시키기 위해 효과적인 데이터 관리를 위한 시스템과 분석 도구를 갖추어야 함

⑤ 고객 관리의 변화(Transformation of Customer Relationship Management)
기업은 인간 중심의 커뮤니케이션으로 이루어지는 전통적인 고객관계관리(CRM) 방식을 데이터를 교환하고 알고리즘 기반의 상호작용을 중시하는 방향으로 전환해야 함

⑥ 윤리적ㆍ법적 의무 고려(Ethical and Legal Considerations)
기계 고객이 기업의 비즈니스 생태계에 통합되면 개인정보 보호, 데이터 보안, 기계가 내린 결정과 관련한 윤리적·법적 책임의 문제가 제기될 수 있음. 기업은 기계 고객과의 상호작용에서 법적·제도적 책무와 내부 규정을 준수해야 함

⑦ 판매 방식 개선(Improving Sales Approaches)
기업은 인간 고객을 유치하는 데 집중한 전통적인 판매 방식에서 벗어나 기계 고객이 독립적으로 구매 의사결정을 수행할 수 있도록 데이터 중심의 판매 방식으로 전환해야 함

- 기계 고객은 대량의 정보를 처리해 보다 효율적이고 객관적인 구매 결정을 내릴 수 있으므로 보다 정교하고 투명한 거래 조건을 제공해야 함

⑧ 데이터 보안 보장(Ensuring Data Security)
기업은 구매 행위 진행 과정에서 중요한 데이터가 자동으로 공유되는 기계 고객의 특성을 고려하여 강력한 보안 조치를 마련해야 함

- 인간 고객과 기계 고객 상호 간의 신뢰 구축 및 유지를 위해 데이터의 무결성(데이터의 일관성과 정확성을 유지)을 확보하고 개인정보를 보호해야 함

⑨ 고객의 요구사항 충족(Meeting Customer Needs)
기업은 기계 고객뿐만 아니라 인간 고객의 니즈까지 모두 만족시켜야 하므로 유형별 고객 선호도와 니즈에 따라 제품과 서비스의 지원 방식을 차별화하여 높은 충성도를 유지해야 함

○ 금융회사도 기계 고객 시대의 도래에 따라 나타나는 변화에 효과적으로 대응하고 경쟁력을 유지하기 위해 다양한 준비가 필요

[기술 인프라 강화] 데이터 처리 능력과 분석 기술을 향상시키기 위해 AI, 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅 등의 기술 인프라를 강화할 필요. 이는 기계 고객이 생성하는 대량의 데이터를 효율적으로 관리하고 분석하여 신속한 의사결정을 지원하기 위한 기술적 기반으로 작용
[신규 서비스 및 비즈니스 모델 개발] 기계 고객의 특성을 파악하여 새로운 맞춤형 금융상품과 서비스, 비즈니스 모델을 개발할 필요. 예를 들어 기계 고객에 특화된 금융상품을 개발하거나, 기계 고객이 주도하는 투자 자문 서비스를 제공할 수 있음

- 현재 금융권에서 제공 중인 로보어드바이저 서비스의 경우 수익률 데이터에 기반한 포트폴리오 관리는 뛰어난 반면, 유언대용신탁과 같이 고객의 개인 사정이 포함될 수 있는 복잡한 금융 상담까지 담당하기에는 아직 역부족

- 전통적인 금융 전문가가 제공하는 금융 상담을 병행하며 최대한 텍스트 기록을 남기고 이를 데이터화하여 로보어드바이저 서비스를 고도화할 필요가 있음
[데이터 관리 및 보안 강화] 기계 고객의 금융 거래 과정의 투명성과 데이터 정확성에 대한 높은 니즈를 충족시키기 위해 고급 데이터 분석 도구와 보안 시스템을 구축하여 데이터 정확성과 보안을 강화할 필요

- 개인정보 보호 강화 노력과 함께 지속적인 보안 교육 및 인식 제고 프로그램을 실시
[규제 준수 및 윤리 기준 설정] 기계 고객을 위한 상품과 서비스를 도입하고 운영할 때 금융업에 적용되는 다양한 규제를 준수하고 사전에 발생 가능한 윤리적 문제를 고려해 관련 기준을 마련해야 함
[직원 교육 및 역량 강화] 기계 고객과 관련된 기술이나 시스템을 효과적으로 관리하고 운영하는 데 필요한 기술을 익히고 활용할 수 있도록 직원 교육을 실시하고 역량을 강화해야 함

⁴ Business Replenishment Requests, 기업이 운영 중 필요한 원자재나 물품을 보충하기 위해 발주하는 작업을 의미. 공급망관리(SCM)에서 중요한 역할을 하며, 필요한 물품이나 원자재를 적시에 보충함으로써 생산 라인이나 서비스 운영에 차질이 없도록 하는 데 목적이 있음
⁵ Ankit Guptal, 2024.10, “Smart Machines Market Research Report Information By Type(Embedded systems, Expert system, Autonomous robot), by Application( Automotive, Aerospace, Logistics, Consumer Electronics, Defence, Healthcare), And By Region(North America, Europe, Asia -Pacific, And Rest Of The World)-Market Forecast Till 2032”, Market Research Future
⁶ 다양한 소프트웨어와 디바이스를 결합하여 만든 기기로, 실시간으로 이동하면서 주변 환경을 감지하고 정보를 수집하여 자율적으로 움직이며 잠재적인 기계 고객에 해당
⁷ ①~⑨의 내용은 온라인 설문조사 소프트웨어 회사 퀘스천프로(QuestionPro)의 “기계 고객: 고객 의사결정의 미래 (Machine Customers: Future of Customer Decision-Making)”를 재구성

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박교순

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