초기 사용자들, 항공편 보상금·타오바오 환불금 돌려받아…알리바바, Qwen Go 준비

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Alibaba prepares Qwen Go as early users recover flight compensation and Taobao refunds

두 건의 소액 환급이 보여주는 AI 비서의 큰 변화

항공편 보상금 70위안과 쇼핑 환불금 52위안은 알리바바가 차세대 개인 AI 비서에 기대하는 기능을 보여주는 첫 구체적 사례다. 고객이 환급받는 방법을 설명하는 데 그치지 않고 직접 결과를 얻어내는 것이다. 2026년 10월 13일자 보도에 따르면, Qwen 앱 내 서비스인 Qwen Go는 사용자가 승인한 계정을 검색하고 선택지를 비교하며 고객을 대신해 고객지원팀에 연락하는 초기 시험을 진행 중이다.

목차
  1. 두 건의 소액 환급이 보여주는 AI 비서의 큰 변화
  2. 지연 항공편을 찾아낸 방법
  3. 타오바오 환불에서 실제로 한 일
  4. 예약과 쇼핑 비용 계산으로 넓어지는 활용 범위
  5. 작업형 에이전트는 단계가 실패해도 이어가야 한다
  6. 알리바바의 기존 서비스 연동을 잇는 출시
  7. 다른 사용자들도 이미 AI 협상을 시험 중
  8. 기업은 더 많은 환불 요구에 직면하고 접근을 제한할 수도 있다
  9. 대규모 시장 전망만으로는 제품의 성공을 입증할 수 없다
  10. 이용 확대 전까지 밝혀지지 않은 점
  11. 핵심 내용

항공편 사례에서 사용자는 항공편이 지연됐다는 사실은 기억했지만 어느 항공편인지는 알아내지 못했다. 보도에 따르면 비서는 항공사 4곳과 관련된 주문을 살펴 적절한 여정을 찾아냈고, 전화로 고객지원팀에 연결하려다 실패한 뒤 현금 보상금을 받아냈다. 더 자세한 보도는 해당 항공편이 중국동방항공 MU2445편이며, 금액이 사용자 알리페이 계정으로 입금됐다고 밝혔다.

쇼핑 사례는 타오바오에서 조리도구를 구매한 건이었다. Qwen Go는 가격보호 기능을 찾아 이전 주문을 확인하고 52위안을 환불받았다. 두 사례에서 돌려받은 금액은 모두 122위안이지만, 서로 다른 사용자의 사례이므로 일반적인 절약액의 지표로 봐서는 안 된다.

출시 관련 보도에 따르면 Qwen Go 체험 신청은 10월 13일 Qwen 앱에서 시작됐다. 이용은 단계적으로 확대되고 있으며, 전체 사용자에게 제공될 날짜는 발표되지 않았다. 이 사례들은 구체적인 작업이 완료됐다는 점을 보여주지만, 대규모 사용자 집단에서 비서가 얼마나 자주 성공하는지를 신뢰성 있게 보여주지는 않는다.

지연 항공편을 찾아낸 방법

항공편 보상 신청은 불완전한 정보에서 시작됐다. Qwen Go는 사용자에게 예약번호나 항공편 번호를 요청하는 대신 과거 항공권 주문과 항공편 정보를 검색해 어떤 여정이 지연됐는지 확인했다. 한 상세 보도에 따르면, 비서는 항공사 4곳의 예약을 확인하는 과정에서 고객지원팀의 피드백을 받아 MU2445편을 찾아냈다.

다음 단계는 순탄치 않았다. 보도에 따라 전화 연결 시도가 차단됐거나, 실패했거나, 응답이 없었다고 전해졌다. 다만 실제 결과에 대해서는 의견이 일치한다. Qwen Go는 접근 방식을 바꿔 주문 페이지로 돌아간 뒤 문자나 이미지 기반 고객지원 기능을 이용해 보상 신청을 이어갔다.

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고객지원팀은 처음에 바우처를 제안했다. 이를 누가 거절했는지는 보도마다 약간 다르다. 여러 보도는 비서가 현금 지급을 요구했다고 설명하지만, 가장 상세한 보도는 사용자가 바우처를 거절한 뒤 상담원이 협상을 이어갔다고 전한다. 이는 소프트웨어가 독자적으로 판단한 것과 고객의 지시를 실행한 것을 구분한다는 점에서 중요하다.

보도된 결과는 여러 차례 대화 끝에 알리페이로 이체된 현금 70위안이다. 항공편 날짜와 지연 시간, 적용되는 보상 조건은 공개되지 않았다. 따라서 이 사례만으로 지연된 모든 승객이 같은 금액을 받을 자격이 있다거나, Qwen Go가 자격이 없는 보상 권리를 만들어낼 수 있다고 볼 수는 없다.

타오바오 환불에서 실제로 한 일

두 번째 사례는 다른 문제를 다뤘다. 타오바오에서 구매한 상품의 가격이 내려가면 조건에 따라 차액을 환불받을 수 있다는 사실은 알고 있었지만, 어디에서 신청해야 하는지는 모르는 쇼핑객이 있었다. 보도에 따르면 Qwen Go는 가격보호 메뉴를 찾아 주문 내역을 검토하고 52위안 환불 대상인 조리도구 구매 건을 확인했다.

제품 설명은 보도마다 다르다. 최초 보도는 코팅이 없는 논스틱 웍이라고 설명했고, 더 상세한 보도는 싼허 무코팅 티타늄 조리도구라고 밝혔다. 두 보도 모두 조리도구 주문과 동일한 환불 금액을 언급하지만, 정확한 모델까지 확인해 주지는 않는다.

설명된 절차는 광고에 표시된 가격 두 개를 비교하는 데 그치지 않는다. Qwen Go는 가격보호 적용 기간과 현재 상품 가격, 실제 결제 금액을 확인한 뒤 조건에 맞는 환불을 신청하고 환불액과 예상 입금 시점을 확인할 수 있다. 표시 가격이 더 낮아졌다고 해서 이전 주문이 자동으로 환불 대상이 되는 것은 아니므로 이런 확인이 필요하다.

이 사례는 고객이 신청하지 않은 기존 혜택을 찾아내는 일이 얼마나 유용할 수 있는지를 보여준다. 새로운 환불 정책이나 타오바오 규정의 특별 면제, 가격이 내려갈 때마다 환불을 보장하는 사례는 아니다. 보도된 비서의 역할은 관련 주문을 찾아 필요한 절차를 완료하는 것이었다.

예약과 쇼핑 비용 계산으로 넓어지는 활용 범위

초기 시나리오에는 자동차 정비 견적 확인, 정비 예약, 스포츠 시설 예약도 포함된다. 테스트 계정 사례에 따르면 고객의 차량 정보와 선호 정비소, 예약 희망 시간을 이용해 정비업체에 연락하거나, 시설과 이용 시간, 일정 선호를 바탕으로 배드민턴 코트를 예약할 수 있다.

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출시 관련 설명에는 식당 선택 및 예약, 시설과 공연 예약, 쇼핑 비교, 입사 지원도 포함된다. 이는 설명된 기능이지만, 공개된 상세 사례는 항공편 보상과 가격보호, 정비, 스포츠 시설 예약에 집중돼 있다. 나머지 기능의 성공률은 아직 공개되지 않았다.

가전제품 쇼핑 사례는 유용한 비교를 위해 최저 표시 가격 이상의 정보가 필요할 수 있음을 보여준다. 광군제 기간에 냉장고를 구매하는 경우, 비서는 이용 가능한 보조금과 쿠폰, 폐가전 보상 가치, 배송·설치 비용을 합산해 개인 예산과 비교한 최종 비용을 계산하는 것으로 설명됐다.

이 계산은 환불 사례와 밀접한 관련이 있다. 적절한 답은 고객별 상황에 따라 달라지기 때문이다. 표시 가격이 가장 낮은 냉장고도 관련 비용을 포함하면 최종 가격이 가장 낮지 않을 수 있다. 보도된 사례에는 냉장고 구매가 실제로 완료됐거나 절감액이 구체적으로 제시된 내용은 없다.

작업형 에이전트는 단계가 실패해도 이어가야 한다

개인 에이전트는 답변을 생성하는 데 그치지 않고 목표를 이루기 위한 행동을 할 수 있는 소프트웨어다. 보도된 Qwen Go 시연에서는 기록을 찾고, 조건을 확인하고, 서비스 채널을 선택한 뒤 신청이나 예약을 제출할 때까지 작업을 이어가는 것을 뜻한다.

전화 연결 실패는 이러한 차이를 가장 잘 보여주는 사례다. 정해진 순서만 따르는 시스템이라면 전화가 연결되지 않았을 때 작업을 멈출 수 있다. 보도에 따르면 Qwen Go는 실패 결과를 바탕으로 다른 고객지원 경로를 선택했다. 주문 정보가 부족하거나, 예약 시간이 불가능하거나, 견적에 추가 비용이 포함되지 않은 경우에도 비슷한 판단이 필요할 수 있다.

한 보도는 Qwen Go가 클라우드 환경에서 작동해 사용자가 앱을 닫은 뒤에도 작업을 계속한다고 설명한다. 이 기능은 보도된 내용이지만, 출시 관련 보도에는 세션 제한이나 지원 플랫폼, 추가로 사용자 승인이 필요할 때의 처리 방식에 관한 기술 문서가 없다.

시연 화면에는 비서의 작업이 표시됐고 사용자는 진행 중에 개입하거나 중단할 수 있었던 것으로 전해졌다. 이런 제어 기능은 위임된 작업과 되돌릴 수 없는 인계의 차이를 분명히 하는 데 도움이 된다. 다만 작업이 중단됐을 때 대기 중인 결제나 신청이 어떻게 처리되는지를 포함해, 시연 외부에서 기능이 정확히 어떻게 작동하는지는 자세히 공개되지 않았다.

알리바바의 기존 서비스 연동을 잇는 출시

Qwen Go는 알리바바 생태계와 개방형 플랫폼을 통해 이미 쇼핑, 교통, 택배, 금융 서비스에 연결된 앱을 기반으로 한다. 한 출시 관련 보도는 Qwen이 2025년 11월에 처음 공개됐다고 전했고, 다른 보도는 해당 서비스 연동이 2026년 초까지 이뤄졌다고 설명했다.

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보도에서 설명한 개발 과정은 다음과 같다.

  • 2025년 11월: 앱의 연혁을 다룬 한 보도에 따르면 Qwen이 출시됐다.
  • 2026년 초: Qwen은 쇼핑, 택시, 배송 서비스와 연동됐다.
  • 2026년 9월: 윈치 콘퍼런스에서 Qwen은 Qwen 3.8 모델 시리즈의 에이전트 기능을 활용해 개인 비서를 구축할 계획을 밝혔다.
  • 2026년 10월 13일: 보상금, 환불, 예약 시연 사례가 전해지는 가운데 Qwen 앱에서 체험 신청이 시작됐다.

알리바바의 광범위한 소비자 전략은 이미 일반적인 채팅 인터페이스를 넘어 Qwen을 여러 서비스와 연결하고 있다. 2025년 11월 출시된 콰크 AI 안경은 Qwen 비서 기능을 타오바오 쇼핑, 알리페이 결제, 아맵 내비게이션과 결합했다. Qwen Go는 앱 안에서 비슷한 목표를 추구하면서 여러 단계의 작업을 완료하는 데 더 집중한다.

이와 별도로 Z.ai와 알리바바 클라우드는 2025년 8월 스마트폰 에이전트 협업을 발표했다. 이는 별개의 제품과 협력으로, Qwen Go의 이전 버전은 아니었다. 그럼에도 예약과 일상 업무를 처리하는 소프트웨어에 알리바바가 이번 체험보다 앞서 관여해 왔음을 보여준다.

다른 사용자들도 이미 AI 협상을 시험 중

개인 에이전트가 주는 경제적 이점은 알리바바의 시연에만 국한되지 않는다. 데이터독 엔지니어 AJ 스투이벤버그는 경쟁사의 인터넷 서비스 제안을 받은 뒤 챗GPT를 이용해 버라이즌과 협상했다. 보도된 결과는 월 요금이 94.99달러에서 69.99달러로 내려가고, 충성 고객 크레딧 47.50달러를 추가로 받은 것이다.

계산은 단순하다. 월 25달러 인하는 12개월 기준 300달러이며, 크레딧을 더하면 보도된 연간 절감액은 347.50달러다. 실시간 채팅 협상에는 1시간 남짓 걸렸다. Qwen Go의 두 환급 사례보다 혜택은 크지만, 다른 서비스와 통화, 고객 상황에 관한 사례이므로 제품 간 성능 비교로 볼 수는 없다.

메릿 시스템스에서 성장 부문을 담당하는 데이비드 포울런은 유나이티드항공 항공편 3건에서 여행 크레딧 73달러를 받아냈다고 전해졌다. 그는 인스팅트로 요금을 모니터링하고, 클로드 코드에서 에이전트캐시의 스테이블폰 도구를 이용해 가격이 떨어진 뒤 크레딧을 요청했다. 이는 지연에 대한 현금 보상이 아니라 여행 크레딧이었다.

인스팅트 최고경영자 노아 신은 에이전트가 은행 거래 내역을 살펴 잊고 있던 구독을 찾아 해지할 수 있다고 설명했다. 이런 서비스가 돌려줄 수 있는 결과에 대해 그는 다음과 같이 말했다.

그냥 절약한 금액만 보내줍니다,

이 사례들이 주는 실질적인 매력은 비슷하다. 고객이 미루곤 하는 검색과 연락을 소프트웨어가 맡을 수 있다는 것이다. 다만 모두 개인 사례일 뿐, 평균 절감액이나 요청 실패 비율을 보여주는 통제된 근거는 아니다.

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기업은 더 많은 환불 요구에 직면하고 접근을 제한할 수도 있다

에이전트가 갱신 조건을 비교하고 구독을 해지하며 환불을 받아내기 쉽게 만든다면, 고객의 미실행에 일부 의존하는 매출이 줄어드는 기업이 있을 수 있다. 그 영향은 업종과 실제로 이런 업무를 위임하는 고객의 수에 따라 달라진다.

모펫내선드의 파트너 겸 선임 애널리스트 크레이그 모펫은 가격이나 공급자를 비교하기 어려운 부동산, 보험, 금융 서비스가 특히 영향을 받을 수 있다고 본다. 예시로 든 보험 계산에서는 2025년 미국 자동차·주택 보험료 약 5,600억 달러를 기준으로, 가입자의 5%가 10% 인하를 받는다면 연간 보험료 약 28억 달러가 영향을 받는다. 이는 가정에 따른 시나리오이지 전망치는 아니다.

웨이브 캐피털 매니지먼트의 최고전략책임자 리스 윌리엄스는 광범위한 도입 여부에 더 큰 비중을 둔다. 그는 고객의 5~10%가 사용해도 사업의 경제성을 의미 있게 바꾸기에는 부족하지만, 사용률이 40~50%에 이르면 영향이 눈에 띌 수 있다고 주장한다.

접근 제한은 도입을 가로막을 수 있다. 아마존은 메타의 뮤즈 에이전트가 자사 사이트에서 쇼핑하는 것을 차단한 것으로 전해졌다. 한편 아마존은 프라임 가입 및 해지와 관련한 의혹을 둘러싼 합의에 따라 9월 기준 8억4,500만 달러 넘는 환불을 진행했다. 이 합의는 에이전트가 받아낸 환불의 증거는 아니지만 소비자 절차를 둘러싼 분쟁의 규모를 보여준다.

미국소비자연맹의 AI·개인정보 보호 담당 이사 벤 윈터스는 기업이 접근을 어렵게 만드는 방식으로 대응할 수 있다고 경고했다.

기업들은 그런 절차를 더 어렵게 만드는 데 항상 한발 앞서 있습니다,

Qwen Go에 주는 교훈은 분명하다. 성공 여부는 모델의 추론 능력뿐 아니라 권한과 작동하는 서비스 채널에도 달려 있다. 관련 플랫폼이 접근을 허용하지 않으면 비서는 신청이나 구매를 안정적으로 완료할 수 없다.

대규모 시장 전망만으로는 제품의 성공을 입증할 수 없다

이번 출시는 메타의 뮤즈와 텐센트, 앤트그룹, 그리고 9월 말 공개된 것으로 알려진 오픈AI의 닷츠와 경쟁이 거론되는 가운데 이뤄졌다. 또 다른 보도에 따르면 인스팅트는 기업가치 100억 달러로 10억 달러를 유치했다. 이런 움직임은 투자자와 업계의 관심을 보여주지만, 어떤 제품이 일상에서 얼마나 안정적으로 작동하는지는 입증하지 않는다.

10월 7일자 뱅크오브아메리카 보고서는 에이전트가 업무와 구매를 더 쉽게 완료하게 함으로써 온라인 활동을 늘릴 수 있다고 분석했다. 모건스탠리는 수익 창출이 가능한 중국 소비자 AI 시장이 2030년 약 3,000억 위안, 2040년 1조6,000억 위안에 이를 수 있으며, 주된 수익원은 광고와 거래 수수료일 것으로 추정한다.

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후자의 전망치는 전자의 약 5.3배로, 10년간 차이는 1조3,000억 위안이다. 두 수치 모두 광범위한 시장에 대한 전망이지 Qwen Go의 매출이나 사용자가 절약할 금액에 대한 추정치는 아니다. 또한 상업적 긴장도 드러낸다. 비서는 고객의 지출을 최소화하도록 요청받을 수 있지만, 이를 둘러싼 사업은 거래에서 수익을 얻는다.

10월 6일 수정된 씨티은행의 별도 전망은 세계 CPU 시장이 2025년 290억 달러에서 2030년 3,000억 달러로 성장할 것으로 내다봤다. CPU는 컴퓨터 시스템에서 쓰이는 범용 프로세서다. 이 전망은 컴퓨팅 수요 증가 기대를 이해하는 데 참고가 되지만, Qwen Go나 개인 비서만으로 발생할 수요로 간주할 수는 없다.

이용 확대 전까지 밝혀지지 않은 점

체험 관련 보도에는 정식 출시일과 가격, 지원 플랫폼 전체 목록, 구매와 신청에 적용되는 표준 승인 절차가 공개되지 않았다. 작업 완료율과 일반적인 실행 시간, 실패 유형별 비중도 제시되지 않았다.

시연된 작업에는 주문 내역과 항공편 기록, 계정 접근, 서비스 제공업체와의 연락이 포함되므로 권한 부여는 특히 중요하다. 서비스는 사용자가 승인한 플랫폼에서 작동하는 것으로 설명됐다. 권한의 범위와 유효 기간, 철회 방법에 대한 구체적인 공개 규정은 출시 관련 보도에 포함되지 않았다.

시연 사례가 뒷받침하는 결론은 완전한 개인 비서라는 약속보다 제한적이다. 보도에 따르면 Qwen Go는 즉각적인 지시와 계정 정보에 맞춰 행동을 조정했다. 반면 장기간에 걸쳐 습관을 꾸준히 학습하거나 유용한 선호 사항을 기억한다는 점을 뒷받침하는 증거는 적다.

다음 단계는 특정 날짜의 출시가 아니라 피드백을 바탕으로 체험 접근을 점진적으로 확대하는 것이다. 이용 범위가 넓어지면 여러 주문과 항공사, 상점, 서비스 분쟁에서도 보고된 성공 사례를 반복할 수 있는지, 그러면서도 사용자가 통제권을 유지할 수 있는지 확인해야 한다.

핵심 내용

  • Qwen Go 체험 신청은 2026년 10월 13일 Qwen 앱에서 시작됐으며, 일반 공개 날짜는 발표되지 않았다.
  • 한 시연에서는 주문 내역을 확인하고 고객지원 채널을 바꾼 끝에 항공편 지연 보상금 70위안을 받아낸 것으로 전해졌다.
  • 별도의 타오바오 시연에서는 조리도구 가격보호 환불금 52위안을 돌려받았다.
  • 그 밖에 설명된 작업에는 자동차 정비, 스포츠 시설 예약, 가전제품 비용 비교가 포함된다.
  • 시연 중 사용자는 비서의 작업을 확인하고 개입하거나 중단할 수 있었던 것으로 전해졌다.
  • 가격과 전반적인 성공률, 상세한 권한 규정, 대규모 환경에서의 안정적인 성능은 공개되지 않았다.
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