당니의 개발자 스토리
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팬 경험(PX)과 AI 개인화 서비스
AI는 팬의 참여 경험을 어떻게 맞춤화하고 있는가?
- 다양한 사례들 찾기
AI를 활용한 팬 경험 혁신은 특정 종목에 국한되지 않고, 전 세계 여러 스포츠 산업에서 폭넓게 시도되고 있다.
예를 들어 MLB는 ‘AI Highlights’를 통해 컴퓨터 비전 기술로 경기 장면을 자동 분석하고, 팬별로 맞춤 하이라이트를 제공한다.
FIFA+는 추천 알고리즘을 활용해 시청 기록과 선호 선수 데이터를 분석하고, 개인 맞춤 영상을 추천한다.
IBM은 테니스(US오픈)와 골프(마스터스) 경기에서 생성형 AI ‘Watsonx’를 사용하여 경기 요약문과 해설을 자동으로 작성하며, 팬들은 경기 직후 스마트폰으로 개인화된 매치 리포트를 받을 수 있다.
국내에서도 SK텔레콤의 ‘AI 최경주’ 사례가 주목받고 있다. 이는 음성 합성 기술과 페이스 스왑 기술을 결합해 실제 선수가 실시간 해설을 하는 듯한 가상 팬 서비스를 구현한 것이다.
또한 WSC Sports는 AI 자동 편집 기술을 이용해 전 세계 800만 건 이상의 스포츠 영상을 분석·편집하고 있으며,
투플랫폼과 인도 IPL의 협업은 팬의 생일이나 기념일에 맞춰 AI가 맞춤 영상을 생성해 제공하는 팬 참여형 콘텐츠로 발전했다.
이처럼 다양한 종목과 기업이 AI를 팬 경험 개선에 적용하며, 맞춤형·몰입형 서비스로의 전환을 이끌고 있다.
- 어떠한 사례들에 어떠한 기술들이 접목되어 있는지
각 사례별로 도입된 기술은 모두 다르지만, 공통적으로 AI의 핵심 기능들이 스포츠 데이터 분석과 팬 맞춤 서비스에 접목되어 있다.
MLB에서는 컴퓨터 비전(Computer Vision)과 머신러닝 기술이 활용되어 경기 영상을 프레임 단위로 분석하고 홈런이나 세이브 장면을 자동 탐지한다.
FIFA+는 협업 필터링(Collaborative Filtering) 기반의 추천 알고리즘을 통해 시청자의 행동 데이터를 분석하고, 비슷한 선호도를 가진 팬 그룹 간 콘텐츠를 교차 추천한다.
IBM Watsonx는 생성형 AI와 자연어처리(NLP) 기술을 결합해 경기 데이터를 자동 요약하고 텍스트 기반 리포트를 생성한다.
SK텔레콤의 AI 최경주는 음성 합성(TTS)과 페이스 스왑 기술을 활용해 실제 선수의 얼굴과 음성을 모델링한 AI 해설을 구현했다.
WSC Sports는 비전 인식과 실시간 편집 AI를 결합해 경기 종료 후 3분 안에 하이라이트 영상을 자동 제작한다.
Textom이나 Python NLP 기반의 감정 분석 기술은 팬들의 SNS 반응을 실시간으로 수집·분석해 여론을 파악하고, 마케팅 방향을 개선하는 데 사용되고 있다.
- 시장이 과거에 비해 어떻게 변화되고 있는지
스포츠 시장은 지난 10년간 급격한 변화를 겪고 있다.
과거에는 스포츠가 TV나 경기장 중심의 ‘일방향 관람형 콘텐츠’였다면, 현재는 AI와 데이터 분석을 기반으로 한 ‘양방향 참여형 경험’으로 전환되고 있다.
팬은 단순한 관람객이 아니라 데이터 제공자이자 참여자이며, AI는 이 데이터를 실시간으로 분석하여 개인별 맞춤 콘텐츠를 제공한다.
예를 들어, 과거에는 경기 영상을 수작업으로 편집해 다음 날 공개했지만,
현재는 AI가 즉시 하이라이트를 생성해 득점 후 3분 이내에 팬에게 전달한다. (LG유플러스 ‘스포키’)
또한 글로벌 리그들은 AI 기반 팬 데이터 플랫폼을 구축해, 광고 중심의 수익 구조에서 팬 데이터를 활용한 개인화 마케팅 중심 구조로 이동하고 있다.
시장 조사에 따르면, AI 스포츠 시장은 2030년까지 약 두 배 성장할 것으로 예측된다(GlobalData, 2024).
국내에서도 KBO, K리그 등이 AI를 도입한 맞춤 서비스와 CRM 연동을 확대하며 산업 구조가 빠르게 변하고 있다.
- 미래에 어떠한 가능성을 예측하고 있는지
AI의 발전은 팬의 감정과 생체 반응까지 실시간으로 인식하는 ‘몰입형 팬 경험(Immersive PX)’ 시대로 이어질 가능성이 높다.
Emotion AR 응원 시스템은 팬의 표정이나 심박수를 인식하여 응원 색상과 음향이 자동으로 변화하도록 설계할 수 있다.
AI 팬 코치(ChatGPT형) 서비스는 팬의 응원 이력과 선호도를 학습하여, 개인에게 맞춘 응원 멘트나 경기 요약을 제공할 수 있다.
디지털 트윈 팬(Avatar)은 팬의 행동 데이터를 기반으로 생성된 가상 AI 아바타로, 실제 경기장에서 대신 응원하거나 가상 공간에서 팬 커뮤니티 활동에 참여하게 할 수 있다.
AI 티켓 수요 예측 시스템을 통해 날씨나 경기 흥행도에 따른 티켓 가격을 자동 조정하거나,
블록체인 기반 팬 리워드 시스템을 도입하여 팬 활동 데이터를 NFT 또는 포인트로 보상하는 형태의 서비스도 가능하다.
AI의 역할은 경기 분석을 넘어 팬의 감정과 행동을 실시간으로 해석하고 반응하는 단계로 확장되고 있다.
- AI 기술 응용과 이해를 확실히 했는지
AI 기술을 제대로 이해하기 위해서는 단순히 ‘무엇을 썼다’가 아니라,
데이터가 어떻게 흘러가고 분석되어 팬 경험으로 돌아오는지를 파악해야 한다.
데이터 입력 단계에서는 팬의 시청 기록, SNS 글, 티켓 구매 이력, 위치 정보 등 행동 데이터가 수집된다.
AI 분석 단계에서는 머신러닝, NLP, 컴퓨터 비전, 생성형 AI 등이 데이터를 분석해 패턴과 감정을 파악한다.
마지막 피드백 단계에서는 팬에게 맞춤 콘텐츠(하이라이트, 응원, 이벤트)가 제공된다.
예를 들어 FIFA+는 팬 데이터가 입력되면 추천 모델이 분석을 수행하고, 그 결과 개인별로 홈 화면 구성이 달라진다.
IBM Watsonx는 경기 데이터를 실시간으로 수집해 자동 해설을 생성하고,
KBO AI 시스템은 비전 인식을 통해 경기 장면을 자동 탐지해 팬에게 맞춤 리플레이를 제공한다.
이처럼 모든 시스템은 ‘입력 → 분석 → 피드백’의 3단 구조로 작동하며, AI가 인간 대신 실시간으로 판단하고 반응하는 과정을 구현하고 있다.
- 이 기술은 어떠한 기술인데, 이러한 기술을 어떠한 측면에 접목시켜서 스포츠 현장에서 이런 것들로 활용되고 있습니다
컴퓨터 비전(Computer Vision)은 영상 내 객체나 동작을 인식하는 기술로, MLB와 KBO의 경기 하이라이트 자동 편집에 활용되고 있다.
AI가 프레임 단위로 공의 궤적이나 선수의 움직임을 인식해, 경기 종료 후 수 분 안에 맞춤 영상이 완성된다.
자연어처리(NLP)는 팬의 SNS 텍스트를 분석해 여론과 감정 흐름을 파악한다.
구단은 이를 바탕으로 마케팅 방향이나 이벤트 기획을 조정한다.
추천 알고리즘은 FIFA+에서 활용되며, 팬의 시청 이력과 선호도를 바탕으로 개인별 콘텐츠를 자동 추천한다.
AI는 같은 경기를 보더라도 팬마다 다른 영상 조합을 보여주는 방식으로 서비스를 운영한다.
생성형 AI(Generative AI)는 IBM Watsonx에서 사용되며, 실시간 경기 데이터를 받아 자동으로 경기 요약문과 통계 리포트를 작성한다.
팬은 경기 종료 직후 자신이 좋아하는 선수 중심으로 작성된 AI 기사 형태의 피드백을 받을 수 있다.
또한 IoT와 엣지 컴퓨팅(Edge Computing) 기술은 경기장 내 센서를 통해 혼잡도와 관중 동선을 실시간으로 분석하고, 좌석 추천이나 안전 경로 안내에 활용되고 있다.
- AI 기술이 어떻게 접목되고, 어떻게 활용되고 있는지 자세히 설명
AI는 현재 스포츠 산업의 거의 모든 단계에서 접목되고 있다.
IBM은 생성형 AI를 통해 경기 요약과 인사이트를 자동으로 제공하며,
WSC Sports는 비전 AI로 전 세계 리그의 영상 데이터를 자동 분석·편집해 각 리그의 현지화 콘텐츠를 제작한다.
FIFA+는 개인화 추천 AI로 전 세계 팬들의 시청 데이터를 기반으로 홈 화면을 자동 구성한다.
LG유플러스의 ‘스포키’는 실시간 편집 AI를 적용해 득점 직후 3분 이내에 하이라이트 영상을 생성한다.
SK텔레콤의 AI 최경주는 음성 합성과 영상 생성 기술을 이용해 시청자에게 가상 해설을 제공하고,
kt wiz의 ‘위잽’ 앱은 CRM과 AI 분석을 결합해 경기 예매, 굿즈 구매, 쿠폰 발급을 팬별로 최적화한다.
프리미어리그와 라리가는 클라우드 기반 AI 분석으로 초개인화 마케팅을 운영하며,
팬이 클릭하는 순간마다 광고와 이벤트 구성이 실시간으로 변경되는 구조를 갖추고 있다.
- 창의적 문제 제안 — “현장에 없는 기술, 앞으로 적용되면 좋을 기술”
앞으로는 AI가 팬의 감정과 행동을 실시간으로 인식해 경기장의 분위기와 연동시키는 방향으로 발전할 수 있다.
예를 들어 경기장 내 팬의 집단 감정과 행동 데이터를 실시간으로 분석해 조명이나 음향을 자동 조절하는 AI Crowd Behavior System을 도입할 수 있다.
또한 SNS 상의 팬 반응을 실시간으로 수집해, 긍정적인 감정이 많으면 전광판 색상이 바뀌는 AI Social Emotion Sync 서비스도 가능하다.
응원봉이나 손목밴드 같은 응원 도구에 AI 센서를 내장해 팬의 심박이나 함성 강도에 따라 색상이 바뀌는 AI 인터랙티브 굿즈 역시 새로운 형태의 참여 경험을 만들 수 있다.
관중의 이해 수준에 따라 해설 난이도를 조절하는 AI 해설 코치, 경기장 내 안전 경로를 분석하는 AI Safety Drone 등은
현재의 팬 경험을 한층 더 안전하고 몰입감 있게 확장시킬 수 있는 미래형 기술로 제안할 수 있다.