오늘날 소비자를 위한 완전 자율 AI 에이전트는 여전히 등장하고 있지만, 이러한 에이전트를 구동하는 소프트웨어는 더 많은 곳에서 등장하고 있습니다.

이러한 유형의 구매를 지원하기 위해 마스터카드는 4월에 검증된 AI 쇼핑 에이전트가 소비자와 기업을 대신하여 거래를 처리할 수 있는 에이전트 페이 기술을 발표했습니다.

에이전트형 커머스 에이전트는 사용자 요청 또는 프롬프트에서 시작하여 작동합니다. 정적이고 일회성 응답을 제공하는 기존의 AI 시스템과 달리 최신 에이전트는 이러한 요청을 해석하고, 컨텍스트를 고려하며, 즉시 적응하고, 앞으로 나아갈 방법을 결정하도록 구축되었습니다.

이 입력으로 대화를 시작하여 목표 지향적인 행동을 시작할 수도 있습니다. 예를 들어 "새 셔츠가 필요해요"와 같이 매우 포괄적인 요청을 하면 AI 소매점 직원은 패턴이나 특정 원단 종류를 원하는지, 어떤 상황에서 셔츠를 입을 것인지 등 보다 구체적인 사항을 묻는 답변을 제공할 수 있습니다.

그런 다음 상담원은 리서치 및 제품 검색을 자동화합니다. 상담원은 단순히 단일 웹사이트를 검색하는 대신 여러 이커머스 플랫폼에서 검색하고, 제품 사양, 리뷰 및 평가에 액세스하여 분석하고, 실시간으로 가격을 비교하고, 배송 시간, 반품 정책 및 기타 물류 세부 정보를 평가할 수 있습니다.

여기에서 에이전트는 단순히 옵션 목록을 제시하는 것이 아니라 사용자의 초기 매개변수와 무엇이 좋은 거래인지 또는 가장 적합한 거래인지에 대한 자체 이해를 바탕으로 능동적으로 추론할 수 있습니다.

AI 에이전트의 의사 결정을 돕는 세 가지 핵심 구성 요소가 있습니다:

• 메모리: 최신 AI 상담원은 사용자의 선호도, 사이즈, 과거 구매 내역을 기억할 수 있어 쇼핑 문의에 대한 이상적인 답변을 더 쉽게 찾아낼 수 있습니다.
• 도구: 상담원은 새로운 정보를 찾고 조치를 취할 수 있는 API 및 외부 데이터베이스에 액세스할 수 있습니다.
• 추론: 상담원은 복잡한 요청을 하나의 정적인 응답만 제공하는 대신 구조화되고 실행 가능한 단계로 세분화할 수 있습니다. 어떤 도구에 액세스해야 하는지, 어떤 정보를 수집해야 하는지, 어떻게 목표를 달성할 수 있는지 결정할 수 있습니다.

적절한 보호 장치, 권한, 기술을 갖추면 에이전트 커머스를 안전하게 운영할 수 있습니다. 그러나 이러한 새로운 형태의 상거래는 소매업체, 기술 기업, 소비자에게 새로운 과제를 안겨주며, 특히 구매가 계획대로 진행되지 않는 경우가 많습니다.

예를 들어, 본인이 아닌 에이전트가 구매를 하는 경우 환불이나 지불 거절은 어떻게 처리되나요? 아니면 문제가 발생하면 소비자, 봇을 만든 회사, 리테일러 또는 다른 사람 중 누가 책임을 져야 할까요?

AI 에이전트의 자율성이 높아질수록 명확한 제한과 가이드라인을 설정하는 것이 중요해지므로, 이 새로운 환경에서는 명확하고 설정하기 쉬운 사용자 권한이 필수적입니다.

또한 투명성은 신뢰를 구축하는 데 매우 중요하며, 사용자들은 상담원이 특정 조치를 취한 이유에 대한 명확한 설명을 받을 수 있습니다. 이러한 투명성은 사이버 범죄자가 잘못된 신호를 사용하여 구매를 유도하거나 합법적인 제안을 모방하여 AI 에이전트를 속이려고 시도하는 경우 특히 유용합니다.

사용자와 판매자 모두 문제가 발생했을 때 거래가 어떻게 해결될 수 있는지 알 수 있고 소비자가 자신의 구매 및 결제 데이터가 보호될 것이라는 믿음을 가질 수 있도록 이러한 에이전트를 관리하는 표준과 프레임워크도 필요합니다.

에이전틱 커머스는 내년에 전자상거래의 많은 부분으로 빠르게 확장될 것으로 예상되며, 일부 사용자는 향후 대부분의 구매를 챗봇을 통해 진행할 가능성이 높습니다.

이러한 AI 에이전트는 더욱 복잡하고 전문화될 것으로 예상되며, 사용자가 원할 경우 더 많은 자동화가 가능할 것으로 보입니다. 또한, 이러한 AI 봇 여러 개가 협력하여 단일 봇이 혼자서는 할 수 없는 복잡한 작업을 완료하는 멀티 에이전트 시스템이 더 많이 등장할 수 있습니다.