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산업AI/데이터 기반 마케팅의 보급과 그 사회경제적 영향

  • 발간2020.09.23
  • 조회235
  • 출처정보통신정책연구원
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□ AI기반으로 초개인화 서비스가 트렌드로 떠오르고 있음. 이와 같은 세밀한 고객 타켓팅의 보편화는 새로운 시장을 창출함으로써 효율성 제고에 기여할 수 있으나, 소비자 개인정보의 노출(프라이버시) 우려와 동시에, 가격차별에 활용됨으로써 소비자에게 불리하게 작용할 가능성 있음.


□ 웹 이력, lot, 모방리 기기, 실험 등을 통해 수집된 소비자 정보를 마켓팅 정보로 재가공하여 판매하는 것으로 이해할 수 있으며, 정보 주체의 권리를 침해할 우려가 존재


< AI/데이터 기반 마케팅 보편화의 파급효과 >


□ (마케팅 시장) 분석 가능한 디지털 데이터의 증가로 이를 활용한 세분화, 다양화된 마케팅 서비스가 지속적으로 출현할 것으로 보이며, AI를 이용한 분석의 보편화로 가공되기 전 단계의 원데이터에 대한 수요도 증가할 것으로 예상됨


□ (데이터의 유통) 개인단위로 세분화된 정보는 판매되기보다 직접 활용될 가능성이 높음. 데이터 수집 업체에서는 이윤 극대화 목적에서 구매자들(광고주)에게 데이터를 완전히 공개하지 않을 유인이 존재
- 구글은 키워드 단위로 소비자 검색 패턴을 세분화하여 파악하고 있음에도, 경매에서는 결합된 검색어의 형태로 판매하는데, 이를 통해 해당 검색어의 구매자 풀을 늘리고 구매자들이 특정 검색어를 기다려 가로채갈(cherry-picking)유인을 차단


□ (가격차별) 앞서 독점 사업자의 가격차별을 분석했으나, AI/데이터 기반 가격차별이 보편화 될 경우, 추가적인 사업자가 시장에 진입할 수 있음. 가격차별을 하는 다수의 기업이 경쟁할 경우 이윤 마진은 하락하지만 가격차별은 유지될 가능성이 높음


□ (사회적 가치와의 상충) 마케팅과 이윤극대화 동기에서 적용되는 머신러닝과 AI 기술이 여타 사회적 가치를 고려하지않거나, 여기에 상충된 결론을 제시할 가능성이 우려됨
- Obermeyer et al.(2019)은 미국 의료 시스템에서 중증 환자 집중 케어 대상자를 선별하는 알고리즘이 백인 환자에 편향된 판단을 내리는 사실을 발견하고, 그 이유로 환자의 건강상태에 대한 정확한 변수가 없는 상황에서 알고리즘이 채택한 대리 예측 변수가 의료 비용이었기 때문이었다는 점을 밝힘


□ 기업들이 소비자에게 맞춤형 상품과 서비스를 제공하기 쉬워짐에 따라 이에 따른 효율성 증가와 동시에, 가격차별을 통한 소비자 후생 감소가 가능. 특히 개인정보의 수집과 활용 과정에서 소비자 동의 여부 문제와 개인권 침해에 관한 우려가 증가하고 있음

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