액센추어의 고객 경험 부문 액센추어 송은 2026년 9월 2일 미디어 대상 세미나에서 AI 에이전트가 상품 선택과 구매에 관여하는 ‘에이전틱 커머스’에 기업이 대응할 방안을 설명했습니다. 시니어 매니저 이시이 다쓰로는 구매 판단을 사람뿐 아니라 AI 에이전트도 맡게 되며, 상품은 사람과 AI 에이전트 양쪽에 선택받아야 한다고 말했습니다.

이시이에 따르면 현재 AI 비서는 사람의 질문에 답해 상품을 찾지만, 앞으로는 축적한 정보를 바탕으로 상품을 제안하는 에이전트와 결제를 대신하는 자율형 에이전트로 단계적으로 바뀝니다. ChatGPT 같은 대화형 AI 서비스 안에서 구매를 마치는 구조와 AI 에이전트를 소매·결제 사업자의 시스템에 연결하는 표준이 마련되고 있습니다. 그는 AI 서비스가 구매 접점의 주요 무대가 되고 있다며 기업에 조기 대응을 촉구했습니다.

첫 번째 방안은 AI 에이전트가 읽기 쉬운 상품 정보를 갖추는 것입니다. 상품명·가격·사양을 표준화하는 AIO(AI 최적화)에 더해, 누가 어떤 상황에서 상품을 쓰는지 보여주는 정보도 준비해야 합니다. 맥주라면 알코올 도수와 용량뿐 아니라 예상 고객, 맛, 음용 상황, 어울리는 음식 등을 제시할 수 있습니다. 이시이는 서핑 뒤에 어울리는 상품이나 저칼로리라는 정보를 제공하면 해당 상황에서 AI 에이전트에 선택될 가능성이 커진다고 설명했습니다. 상품 정보를 자사 웹사이트에 공개하는 것만으로는 충분하지 않으며, AI 서비스 기업의 상품 정보 등록 창구에 신청하고 데이터를 전달하는 공통 규격에도 대응해야 합니다. 관계사에서 정보를 모으고 규격과 사양을 파악해 지속해서 정보를 확충하는 체계가 필요하다고 했습니다.

두 번째 방안은 자사의 지식을 활용한 브랜드 전용 ‘오운드 에이전트’를 구축해 상품 탐색, 구매 후 지원, 매장 상담 등에 활용하는 것입니다. 액센추어 송은 구축 뒤에도 대화 데이터를 분석해 답변과 제안의 정확도를 높여야 한다고 설명했습니다. 사례로 제시한 안경 체인 JINS의 ‘JINS AI’는 매장 직원의 대화 기록을 데이터베이스화하고 렌즈와 프레임 조합 등을 학습한 고객 응대용 AI 에이전트입니다. 상품 설명과 조합 가능 여부에 답하는 데 쓰이며, 매장이 붐빌 때 고객이 먼저 원하는 바를 정리한 뒤 직원이 응대하는 방식으로 활용할 계획입니다.

두 방안 가운데 무엇을 중시할지는 업종과 상품에 따라 다르다고 이시이는 말했습니다. 생활용품처럼 교체 주기가 빠른 상품은 정보를 신속히 갱신해 AI 에이전트가 선택할 수 있도록 정비하는 일이 중요합니다. 고가 상품이나 전문적인 설명이 필요한 서비스는 오운드 에이전트를 통한 적절한 정보 제공이 차별화 요소가 된다고 설명했습니다.

액센추어의 고객 경험 부문 액센추어 송은 2026년 9월 2일 미디어 대상 세미나에서 AI 에이전트가 상품 선택과 구매에 관여하는 ‘에이전틱 커머스’에 기업이 대응할 방안을 설명했습니다. 시니어 매니저 이시이 다쓰로는 구매 판단을 사람뿐 아니라 AI 에이전트도 맡게 되며, 상품은 사람과 AI 에이전트 양쪽에 선택받아야 한다고 말했습니다.

이시이에 따르면 현재 AI 비서는 사람의 질문에 답해 상품을 찾지만, 앞으로는 축적한 정보를 바탕으로 상품을 제안하는 에이전트와 결제를 대신하는 자율형 에이전트로 단계적으로 바뀝니다. ChatGPT 같은 대화형 AI 서비스 안에서 구매를 마치는 구조와 AI 에이전트를 소매·결제 사업자의 시스템에 연결하는 표준이 마련되고 있습니다. 그는 AI 서비스가 구매 접점의 주요 무대가 되고 있다며 기업에 조기 대응을 촉구했습니다.

첫 번째 방안은 AI 에이전트가 읽기 쉬운 상품 정보를 갖추는 것입니다. 상품명·가격·사양을 표준화하는 AIO(AI 최적화)에 더해, 누가 어떤 상황에서 상품을 쓰는지 보여주는 정보도 준비해야 합니다. 맥주라면 알코올 도수와 용량뿐 아니라 예상 고객, 맛, 음용 상황, 어울리는 음식 등을 제시할 수 있습니다. 이시이는 서핑 뒤에 어울리는 상품이나 저칼로리라는 정보를 제공하면 해당 상황에서 AI 에이전트에 선택될 가능성이 커진다고 설명했습니다. 상품 정보를 자사 웹사이트에 공개하는 것만으로는 충분하지 않으며, AI 서비스 기업의 상품 정보 등록 창구에 신청하고 데이터를 전달하는 공통 규격에도 대응해야 합니다. 관계사에서 정보를 모으고 규격과 사양을 파악해 지속해서 정보를 확충하는 체계가 필요하다고 했습니다.

두 번째 방안은 자사의 지식을 활용한 브랜드 전용 ‘오운드 에이전트’를 구축해 상품 탐색, 구매 후 지원, 매장 상담 등에 활용하는 것입니다. 액센추어 송은 구축 뒤에도 대화 데이터를 분석해 답변과 제안의 정확도를 높여야 한다고 설명했습니다. 사례로 제시한 안경 체인 JINS의 ‘JINS AI’는 매장 직원의 대화 기록을 데이터베이스화하고 렌즈와 프레임 조합 등을 학습한 고객 응대용 AI 에이전트입니다. 상품 설명과 조합 가능 여부에 답하는 데 쓰이며, 매장이 붐빌 때 고객이 먼저 원하는 바를 정리한 뒤 직원이 응대하는 방식으로 활용할 계획입니다.

두 방안 가운데 무엇을 중시할지는 업종과 상품에 따라 다르다고 이시이는 말했습니다. 생활용품처럼 교체 주기가 빠른 상품은 정보를 신속히 갱신해 AI 에이전트가 선택할 수 있도록 정비하는 일이 중요합니다. 고가 상품이나 전문적인 설명이 필요한 서비스는 오운드 에이전트를 통한 적절한 정보 제공이 차별화 요소가 된다고 설명했습니다.