Machine-Learning-Enhanced Blockchain for Dynamic Pricing Models in E-Commerce 리뷰

블록체인 스마트 컨트랙트로 가격 정책의 투명성을 확보하고, 강화학습(Reinforcement Learning)으로 실시간 수요에 맞춰 가격을 최적화하는, 공정하고 지능적인 동적 가격 책정 프레임워크를 제시한다.

논문 요약

  • 논문 제목: Machine-Learning-Enhanced Blockchain for Dynamic Pricing Models in E-Commerce
  • 저자: Naresh Kumar Gunda, Mohan Raparthi 외
  • 게재 학술지: Springer
  • 발행 연도: 2025
  • 핵심 요약: 블록체인을 통해 가격 변경의 투명성을 보장하고, 강화학습 모델을 사용하여 수요와 공급에 따라 실시간으로 가격을 최적화하는 동적 가격 책정 시스템을 제안했다.

연구 배경

항공권, 숙박, 차량 공유 서비스에서 흔히 볼 수 있는 **동적 가격 책정(Dynamic Pricing)**은 수요와 공급에 따라 가격이 실시간으로 변동하는 전략이다. 이 전략은 판매자의 수익을 극대화하는 데 효과적이지만, 소비자 입장에서는 종종 ‘가격 차별’이나 ‘불공정 행위’로 비춰져 불신을 사기도 한다. 가격이 왜, 어떤 기준으로 변동되는지 알 수 없는 ‘블랙박스’ 구조 때문이다.

이 연구는 이러한 수익성과 신뢰성 사이의 딜레마를 해결하기 위한 혁신적인 아이디어를 제시한다. 바로 **블록체인(Blockchain)**의 투명성과 **머신러닝(Machine Learning)**의 지능을 결합하는 것이다. 즉, 가격 결정의 규칙과 실행 이력은 **스마트 컨트랙트(Smart Contract)**를 통해 누구나 검증할 수 있도록 블록체인에 기록하여 신뢰를 확보하고, 실제 가격 산정은 강화학습(Reinforcement Learning) 에이전트가 실시간 시장 상황을 학습하여 최적의 결정을 내리도록 하는 것이다.

해결하려는 문제

판매자에게는 수익을 극대화해주면서도, 소비자에게는 가격 결정 과정의 불투명성과 불공정성에 대한 의심을 해소해줄 수 있는, 신뢰 가능하고 지능적인 동적 가격 책정 시스템을 구축하고자 했다.

같은 상품이라도 어제와 오늘 가격이 다르고, 내가 보는 가격과 친구가 보는 가격이 다르다면 소비자는 혼란과 불신을 느낀다. 기업은 이러한 동적 가격 정책을 통해 이익을 얻지만, 장기적으로는 고객의 신뢰를 잃을 위험이 있다.

이 연구가 해결하려는 핵심 문제는, 어떻게 하면 동적 가격 책정의 장점(수익 최적화)은 유지하면서, 단점(불투명성, 불공정성)은 해소할 수 있을까이다. 이를 위해, 가격 결정의 ‘규칙’은 투명하게 공개하고 그 실행 기록은 위변조 불가능하게 남기면서도, 그 규칙 안에서 가장 ‘똑똑한’ 가격을 실시간으로 찾아내는 기술적인 프레임워크를 구축하는 것을 목표로 한다.

연구 모형

블록체인과 머신러닝을 결합한 2-파트 프레임워크를 제안했다. 1) 블록체인은 스마트 컨트랙트를 통해 가격 결정 규칙과 모든 가격 변경 이력을 투명하게 기록하고, 2) 머신러닝(강화학습) 에이전트는 실시간 시장 데이터를 학습하여 수익을 극대화하는 최적의 가격을 결정하고 스마트 컨트랙트를 통해 실행한다.

이 연구의 모델은 블록체인과 머신러닝이 각자의 역할을 분담하는 하이브리드 프레임워크이다.

  1. 블록체인 계층 (투명성 및 실행):
    • 스마트 컨트랙트에 가격 결정의 기본 원칙과 제약 조건(예: ‘가격은 시간당 최대 1회 변경 가능’, ‘최고 가격은 $100를 넘을 수 없음’)을 코드로 명시한다.
    • 머신러닝 모델이 새로운 가격을 결정할 때마다, 이 스마트 컨트랙트를 호출하여 가격을 변경하고, 이 트랜잭션은 블록체인에 영구적으로 기록된다. 이를 통해 모든 가격 변경 이력을 누구나 투명하게 감사(Audit)할 수 있다.
  2. 머신러닝 계층 (지능 및 최적화):
    • 강화학습(Reinforcement Learning) 에이전트가 이 시스템의 ‘두뇌’ 역할을 한다.
    • 에이전트는 실시간 시장 상황(재고, 수요, 경쟁사 가격 등)을 ‘상태(State)’로 인식하고, 사전에 정의된 여러 가격 옵션 중 하나를 ‘행동(Action)’으로 선택한다.
    • 그 행동의 결과로 발생한 매출(또는 이익)을 ‘보상(Reward)’으로 받아, 어떤 상태에서 어떤 가격을 선택해야 장기적인 총 보상을 극대화할 수 있는지 스스로 학습(정책, Policy)해 나간다.

데이터 설명

본 연구는 프레임워크 제시에 중점을 두어 특정 데이터셋을 분석하지는 않았으나, 모델은 실시간 이커머스 데이터를 입력으로 가정한다.

  • 출처: 논문에 구체적인 출처는 명시되지 않았음. 이커머스 플랫폼의 내부 데이터베이스나 API를 통해 실시간으로 수집 가능한 데이터를 입력으로 가정하는 개념적 모델이다.
  • 온체인 여부: 이 연구는 이커머스 플랫폼의 오프체인 데이터를 머신러닝 모델이 분석하고, 그 결정 결과를 **블록체인(온체인)**에 기록하여 실행하는 크로스(Cross) 또는 하이브리드(Hybrid) 시스템을 제안한다.
  • 수집 방법: 해당 없음.
  • 데이터 변수 설명: 강화학습 모델이 최적의 의사결정을 내리기 위해 학습하는 환경 데이터는 다음과 같이 구조화할 수 있다.
    • 상태 정보 (State): 에이전트가 현재 상황을 인식하기 위한 변수.
      • 수요 관련: 상품의 실시간 페이지 조회 수, 장바구니 추가 횟수, 시간당 판매량.
      • 공급 관련: 현재 재고 수준, 재입고까지 남은 기간.
      • 경쟁 관련: 주요 경쟁 사이트의 동일 상품 판매 가격.
      • 시간 관련: 요일, 시간대, 특정 이벤트(예: 블랙프라이데이) 여부.
    • 행동 공간 (Action Space): 에이전트가 선택할 수 있는 가격 옵션들의 집합.
      • 예: [$9.99, $10.49, $10.99, $11.49]
    • 보상 함수 (Reward Function): 행동의 좋고 나쁨을 평가하는 기준.
      • 예: (판매 가격 - 원가) * 판매 수량 (이익 극대화)

데이터 분석

특정 데이터를 분석하는 대신, 강화학습 에이전트가 가상의 이커머스 환경과 상호작용하며 최적의 가격 정책을 학습해나가는 과정을 시뮬레이션으로 분석했다. 블록체인 스마트 컨트랙트는 이 과정의 투명성을 보장하는 역할을 수행한다.

이 연구의 분석은 실제 데이터에 대한 통계 분석이 아닌, 시뮬레이션 기반의 개념 증명(Proof-of-Concept) 방식으로 이루어졌다. 저자들은 실제 이커머스 환경과 유사한 가상의 시뮬레이션 환경을 구축했다. 강화학습 에이전트는 이 환경 속에서 처음에는 무작위로 가격을 책정하며 시행착오를 겪는다. 어떤 가격이 높은 매출(긍정적 보상)을 가져오면, 에이전트는 해당 상황에서 그 가격을 선택할 확률을 높인다. 반대로, 매출이 저조하면(부정적 보상) 해당 선택을 할 확률을 낮춘다. 수만, 수백만 번의 이러한 가상 거래(에피소드)를 반복하면서, 에이전트는 점차 어떤 시장 상황에서 어떤 가격을 책정하는 것이 장기적인 총수익을 극대화하는지를 학습하게 된다. 블록체인 부분은 이러한 시스템이 기술적으로 어떻게 구현될 수 있는지에 대한 아키텍처 설계와 개념 분석을 중심으로 이루어졌다.

핵심 결과

블록체인과 강화학습을 결합한 동적 가격 책정 모델은, 판매자의 수익을 최적화하는 동시에 가격 결정의 모든 과정을 온체인에 투명하게 기록함으로써 소비자의 신뢰를 확보할 수 있는, 잠재력 높은 프레임워크임을 보였다.

이 연구는 수익 최적화와 증명 가능한 투명성이라는 두 마리 토끼를 동시에 잡을 수 있는 새로운 시스템의 개념을 성공적으로 제시했다. 강화학습 에이전트는 변화무쌍한 시장 상황에 지능적으로 적응하며 최적의 가격을 찾아내는 능력을 보여주었다. 동시에, 블록체인 스마트 컨트랙트는 이 모든 가격 변경의 규칙과 결과를 위변조 불가능한 공개 장부에 기록하는 ‘신뢰의 앵커(Trust Anchor)’ 역할을 수행할 수 있음을 보였다. 이는 기업이 고객의 신뢰를 잃지 않으면서도 데이터 기반의 정교한 가격 전략을 구사할 수 있는 새로운 길을 열어준다.

시사점

블록체인은 단순히 자산을 기록하는 기술을 넘어, AI 모델의 의사결정 과정을 투명하게 공개하고 실행하는 ‘신뢰할 수 있는 실행 환경(Trusted Execution Environment)’으로 기능할 수 있다.

이 연구가 제시하는 가장 심오한 시사점 중 하나는 블록체인과 AI의 새로운 관계 설정이다. 우리는 종종 AI의 복잡한 의사결정 과정을 이해할 수 없는 ‘블랙박스’에 비유한다. 블록체인은 이 블랙박스를 투명한 ‘유리상자(Glass Box)’로 만들 수 있는 잠재력을 가졌다. AI 모델의 핵심적인 의사결정 규칙이나 그 실행 결과를 스마트 컨트랙트를 통해 온체인에 기록함으로써, 누구나 그 과정을 검증하고 감사할 수 있는 신뢰도 높은 AI 시스템을 만들 수 있다. 이는 동적 가격 책정을 넘어, 대출 심사, 보험금 지급 등 공정성과 투명성이 요구되는 모든 자동화된 의사결정 시스템에 적용될 수 있는 강력한 아이디어다.

인사이트

AI의 두뇌로 최적의 답을 찾고, 블록체인의 심장으로 그 과정을 증명하라.

AI/빅데이터 마케터의 관점에서 이 논문은, 기술을 활용하여 ‘신뢰’라는 가장 중요한 비즈니스 자산을 구축하는 방법을 보여준다.

  • 시스템 페르소나: ‘투명한 AI 상인’
    • 상황: 한정판 스니커즈를 판매하는 온라인 쇼핑몰. 이 쇼핑몰의 가격은 실시간 수요와 재고에 따라 변동된다.
    • 작동 방식: “재고 100개 이하 시 가격 5% 상승”, “실시간 동시 접속자 1,000명 이상 시 3% 상승”과 같은 핵심 가격 결정 로직이 스마트 컨트랙트에 공개되어 있다. 강화학습 AI는 이 규칙의 범위 안에서 실시간 데이터를 바탕으로 수익을 극대화하는 최적의 가격을 찾아 스마트 컨트랙트를 호출하여 가격을 변경한다.
    • 고객 경험: 고객은 블록체인 탐색기를 통해 왜 가격이 올랐는지, 어떤 규칙에 의해 변경되었는지 그 역사와 근거를 언제든 확인할 수 있다. 따라서 가격 변동을 ‘기만적인 차별’이 아닌 ‘합리적인 시장 원리’로 신뢰하고 받아들인다.
  • 실질적인 마케팅/전략적 액션
    1. 온체인 동적 CRM: 고객 세그먼트별로 개인화된 혜택(할인율, 포인트 적립률 등)을 제공할 때, 그 차등 지급의 기준과 규칙을 스마트 컨트랙트에 명시한다. AI가 고객의 온체인 활동을 분석하여 등급을 조정하고 혜택을 지급하는 모든 과정을 블록체인에 기록함으로써, “왜 나는 혜택이 다른가?”라는 고객의 의문에 대해 “온체인에 기록된 당신의 활동에 기반한 공정한 규칙에 따릅니다”라고 투명하게 설명할 수 있다.
    2. DAO 기반 서비스 최적화: 탈중앙화 자율조직(DAO)이 운영하는 DeFi 프로토콜에서, 강화학습 AI가 최적의 대출 이자율이나 스왑 수수료를 실시간으로 제안한다. DAO 멤버들은 이 제안을 온체인 투표를 통해 승인하거나 거부하며, 모든 의사결정 과정이 투명하게 공개되어 커뮤니티의 강력한 신뢰를 얻는다.
    3. 투명한 로열티 프로그램 운영: 고객의 등급(Tier) 산정 기준(예: ‘최근 한 달간 5회 이상 거래 시 등급 상승’)을 스마트 컨트랙트에 코드로 명시한다. AI가 고객의 활동을 분석하여 자동으로 등급을 조정하고, 이 결과를 온체인에 기록한다. 고객은 자신의 등급이 어떻게 결정되었는지 명확히 알 수 있어, 불만은 줄어들고 프로그램에 대한 신뢰와 참여도는 높아진다.

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