상권 분석과 AI(인공지능총서 15)

상권 분석, 이젠 인공지능으로

오늘날 상권 분석에서 데이터의 중요성은 점점 커지고 있다. 2022년 소상공인 실태조사에 따르면 전국 사업체 수가 412만 개에 달하며, 개인사업자의 비중이 88%에 이른다. 개인사업자들의 연간 매출액은 856조 원으로, 이는 국내 총생산의 39%를 차지하는 상당한 규모다. 매달 3만 개 이상의 개인사업자가 새로 창업하고 폐업하는 상황에서 상권 분석의 중요성은 더욱 커지고 있다. 최근 상권 변화와 소비자 성향의 급속한 변화로 데이터 기반의 정밀한 상권 분석 기술이 대두했다. 국내에는 공공기관과 지자체, 카드사와 핀테크 기업을 통한 다양한 상권 분석 플랫폼이 존재하지만, 공급자 중심의 데이터는 한계가 있다. 상권 분석을 위해서는 매출과 소비자 정보뿐 아니라 접근 편의성 등의 공간 정보도 필요하다. 편의점 접근성 등 다양한 요소를 고려한 공간 정보 분석 기술은 빅데이터와 하드웨어 발전 덕분에 혁신하고 있다.
이 책은 상권 분석에 필요한 기술의 발전 현황과 시장에서 개방되는 다양한 데이터를 검토하며, 실제 현장에서 데이터와 인공지능을 활용한 상권 분석 기술을 도입하는 방법을 다룬다. 상권 분석의 목적은 창업 전 시장을 정확히 이해하고 위험을 줄이는 데 있다. 민간 데이터를 적극 활용하면 창업하려는 브랜드와 유사한 상점들의 매출을 구체적으로 파악하고 시뮬레이션을 통해 최적의 입지와 시장을 찾을 수 있다. 빅데이터 기술의 발전 역사와 메커니즘, 공공 및 민간 데이터의 활용, 기계학습과 인공신경망 기술, 딥러닝을 통한 상권 분석, 생성형 AI의 역할과 발전 방향, 분석 모형 설계와 핵심 학습 목표, 국내 데이터의 한계, 인공지능 기술을 활용한 교육 및 사회적 비용, 그리고 미래의 상권 분석 전망 등을 다룬다.

상권 분석과 인공지능의 만남

01 빅데이터 기술
02 상권 분석과 데이터
03 데이터마이닝 기술
04 딥러닝 기술의 발전
05 생성형 인공지능
06 상권 분석의 관점
07 상권 분석의 목표
08 데이터와 인공지능의 한계
09 데이터 리터러시
10 상권 분석의 미래

구름 빅데이터와 인공지능 기술의 산업 확산에 집중하는 빅밸류의 대표이사다. 도시공학 분야의 인공지능 확산을 위해 한양대학교 도시공학과 겸임교수로 석박사 학생들을 가르치고 있다. AVM협의회(금융권에서 많이 사용하는 인공지능 시세 공급 기업들의 모임)의 회장을 맡고 있으며, 국가데이터정책위원회 보호 · 활용 분과 전문위원을 맡고 있다. 과거 교보증권과 KTB투자증권에서 부동산 자산유동화 업무를 담당했으며, 이데일리 금융공학연구소 등 여러 기업에서 데이터 분석가로 일했다.