관리형 실시간 AI로 리테일의 콜드스타트 문제를 해결하는 Malachyte

Malachyte는 잘 알려지지 않은 사용자에게도 개인화된 상품을 추천하기 위해 AI 기반 이커머스 추천 플랫폼을 구축했다. 핵심은 대규모 언어 모델(LLM)이 문장 속 단어의 순서를 분석하는 방식에서 착안해, 쇼핑몰 내 고객 행동 순서를 분석하는 것이다.

Malachyte는 neural network의 attention mechanism을 활용해 사용자가 다음에 원할 상품을 예측한다. 이는 LLM이 다음 단어를 예측하는 것과 유사하게, 검색·상품 페이지에서 발생한 고객 상호작용의 연속성을 바탕으로 다음 구매 가능성을 계산하는 접근이다.

이를 구현하기 위해 Malachyte는 보안성과 확장성, 안정성을 갖춘 Google Cloud 인프라를 활용했다.

• Bigtable: 실시간 추천에 필요한 대규모 데이터를 처리
• Managed Service for Apache Kafka: 고객 행동 이벤트를 실시간으로 수집·전달
• 관리형 클라우드 서비스를 기반으로 AI foundation model 개발과 배포를 지원

이러한 구조를 통해 Malachyte는 일부 리테일 고객의 매출을 두 배, 경우에 따라 세 배까지 높였다고 밝혔다. 데이터가 부족한 신규 사용자나 상품에도 실시간 행동 신호와 AI 모델을 결합해 개인화 추천을 제공하는 것이 핵심이다.