AI가 만드는 더 똑똑한 골프의 세계

AI는 이제 유행어가 아니라 기업 경쟁력을 좌우하는 필수 도구가 됐다. 골프 산업에서도 AI를 접목한다는 이야기가 곳곳에서 들려온다. 그렇다면 골프존은 어떨까. AI를 적극적으로 접목하고 있는 골프존그룹의 사례를 보면 데이터 활용과 업무 자동화로 내부 효율을 높이고, 고객의 샷 데이터를 기반으로 장비를 추천하는 ‘골핑AI피팅 서비스’를 올해 리뉴얼 출시했으며, 2024년 신설한 AI서비스개발팀을 통해 2025 AWS Seoul Summit에서 AI 코칭 기술을 선보이기도 했다.

“골프존은 단순히 데이터를 수집하는 회사가 아니라, 그 데이터가 다시 고객 가치로 순환되는 AI 플랫폼 기업을 지향한다.“

IT 기반 골프 플랫폼 기업 골프존에서 AI 전략을 이끌고 있는 장철호 기술개발본부장을 만나, 골프 산업에 AI가 어떻게 적용되고 있는지 들어봤다. 레슨 매칭 도우미, 샷·스윙 연결분석, 동적 스윙 분석, 퍼스널 코칭 콘텐츠 등 골프존 시뮬레이터에 순차적으로 접목될 예정인 AI 기능들에 대한 이야기도 함께 나눴다.

감(感)의 영역에서 데이터의 영역으로

장철호 본부장은 AI가 골프 산업에 가져올 가장 큰 변화를 이렇게 짚었다.

“골프가 점점 감의 영역에서 데이터의 영역으로 이동하고 있습니다.”

그동안 골프는 프로나 레슨 코치의 경험과 직관에 의존하는 부분이 컸지만, 앞으로는 모든 샷과 스윙이 데이터로 기록되고 AI가 이를 해석해 개인 맞춤형 피드백을 실시간으로 제공하게 될 것이라는 전망이다. 그는 골퍼들이 마주할 변화를 세 가지로 정리했다.

• 나만의 코치: 언제나 곁에 있는 개인 코치를 갖게 된다
• 명확한 근거: 장비 선택, 연습 방향 등 막연했던 의사결정에 데이터 기반 근거가 생긴다
• 개인화된 경험: 라운드와 연습 자체가 개인별로 최적화된다

결국 AI는 골프의 진입 장벽을 낮추고 골퍼 개개인의 실력 향상 속도를 높이는 방향으로 작용할 것이라고 그는 내다봤다.

골프존은 이러한 흐름을 명확한 기회로 본다. 장 본부장은 “AI 경쟁의 본질은 결국 데이터”라며, 골프존이 골프 데이터를 가장 오래, 가장 많이 축적해온 회사라는 점을 짚었다. 인구 구조 변화나 성장 둔화 같은 산업 전체의 도전 요인이 있는 것은 사실이지만, 골프존은 이를 위기로만 보지 않는다. 오히려 축적된 데이터 자산을 AI와 결합해 고객 경험을 한 단계 끌어올릴 수 있는 중요한 시점이라는 것이다. 현재 골프존은 전사적으로 AX(AI Transformation)를 추진하며 내부 업무 효율화와 고객 경험 혁신을 동시에 준비하고 있다. 전 직원이 AX와 함께 일하며 반복적인 업무에 드는 시간을 줄이고, 그렇게 확보한 시간을 더 재미있는 서비스를 만드는 데 쓸 수 있는 조직으로 만들어가는 것이 목표다.

데이터, 골프존의 자산이자 순환 구조

해외 빅테크나 골프테크 기업들도 뛰어난 AI 기술력을 갖추고 있다. 하지만 장 본부장은 골프 AI에서 정말 중요한 것은 기술 자체가 아니라 “실제 골퍼가 반복적으로 만들어내는 양질의 데이터”라고 짚었다. 이 지점에서 골프존은 분명한 차별점을 갖는다.

그 배경에는 한국 특유의 스크린골프 문화가 있다. 스크린골프는 본질적으로 모든 샷이 디지털로 기록되는 환경이다. 필드 골프에서는 라운드를 하더라도 모든 데이터가 정밀하게 남지 않지만, 스크린골프에서는 매 샷의 구질, 클럽 스피드, 발사각, 스핀 등 다양한 정보가 자동으로 축적된다. 특히 한국에서는 스크린골프가 일상적인 여가 문화로 자리 잡으면서, 같은 골퍼가 수십, 수백 번 반복해 플레이하는 과정에서 개인의 성향과 변화 추이까지 기록된다. 양질의 라벨링된 데이터가 지속적으로 쌓이는 이상적인 환경인 셈이다.

이렇게 축적된 데이터는 크게 두 가지로 쓰인다.

• 기준선(Baseline): 핸디캡·연령·체형대별 골퍼의 통계적 스윙 패턴 기준을 만들고, 개인의 스윙을 이 기준과 비교해 또래 평균 대비 강점·약점을 객관적으로 진단한다
• AI 학습 재료: 충분한 양의 실측 데이터가 있어야 AI가 스윙과 결과의 관계를 학습하고, 신뢰할 수 있는 피드백과 추천을 내놓을 수 있다

장 본부장은 골프존의 강점을 센서 하드웨어, 대규모 사용자 기반, 누적 데이터를 동시에 보유한 수직 통합 구조로 요약했다. 측정부터 분석, 코칭, 커머스까지 하나의 생태계 안에서 연결되기 때문에, AI가 학습하고 적용되고 다시 개선되는 폐쇄 루프를 자체적으로 만들 수 있다는 것이다.

“데이터의 양과 질은 곧 AI 서비스의 정확도로 이어집니다.”

이 데이터는 “오늘 왜 안 맞는지”까지 짚어주는 수준으로 나아가고 있다. 스크린과 필드 모두에서, AI가 스윙 데이터를 기반으로 “평소보다 스윙 타이밍이 빠르다”거나 “페이스가 열린 채로 임팩트가 이뤄지고 있다”는 식으로, 그날의 구체적인 원인을 짚어주는 방향이다.

향후 5년, 가장 크게 달라질 영역은 ‘코칭과 개인화’

골프장 운영, 장비 제작, 코칭, 중계까지 AI가 적용될 수 있는 영역은 점점 넓어지고 있다. 장 본부장은 이 가운데 향후 5년 안에 가장 빠르고 크게 달라질 영역으로 ‘코칭과 개인화’를 꼽았다.

• 코칭의 대중화: 그동안 비용과 접근성 문제로 일부만 누리던 좋은 레슨을, 누구나 자신의 스윙을 객관적으로 진단받고 맞춤형 연습법을 제안받는 방식으로 대중화한다
• 데이터 기반 피팅의 표준화: 감이나 브랜드 선호가 아닌 실측 데이터를 기반으로 장비를 선택하는 방식이 일반화된다
• 피지컬 AI로의 확장: 로봇이나 카트 같은 물리적 기기에 AI가 접목돼, 필드에서도 개인별 맞춤 코칭을 받을 수 있는 시대가 온다

골프장 운영 역시 AI로 변화하겠지만, 골퍼가 가장 크게 체감할 변화는 코칭과 피팅 분야에서 나올 것이라고 그는 덧붙였다.

시뮬레이터, ‘측정하는 기계’에서 ‘골퍼를 이해하는 파트너’로

골프존이 지향하는 방향은 시뮬레이터가 단순히 공을 측정하는 기계에 머무르지 않고 골퍼를 이해하는 파트너가 되는 것이다. 이를 위해 골프존 시뮬레이터에는 세 가지 방향의 AI 기능이 순차적으로 접목될 예정이다.

• 동적 스윙 분석: 결과 수치뿐 아니라 스윙의 메커니즘 자체를 AI가 해석해 문제가 발생하는 지점을 짚어준다
• 퍼스널 코칭 콘텐츠: 분석 결과를 바탕으로 골퍼에게 필요한 연습법과 드릴을 맞춤형으로 제안한다
• 레슨 및 전문가 매칭: 데이터가 보여주는 약점과 개선 방향에 맞춰 적합한 코칭 자원을 연결한다. 골프존레인지의 RX에서는 AI가 레슨 프로를 매칭해주는 서비스를 통해 온라인과 오프라인 모두에서 레슨이 가능하고, 키오스크에서 화상으로 레슨을 받을 수 있는 기능도 개발 중이다

이러한 기능들이 순차적으로 접목되면, 측정과 분석, 개선이 하나의 흐름으로 이어지는 경험이 완성된다.

한 걸음 더 나아간 예로 NX플러스에는 AI 라운드 레포트 기능이 담긴다. 그날의 베스트 샷과 워스트 샷을 짚어주는 기존 방식을 넘어, 실제 스코어 개선에 도움이 되는 정보를 제공하는 것이 목표다. 이 기능이 로봇이나 카트에 접목되면 피지컬 AI 등을 통해 필드로도 확장될 수 있다.

골핑AI피팅, 데이터 자산이 계열사 서비스로 확장되다

이러한 데이터 자산이 계열사 서비스로 확장된 대표적인 사례가 올해 골프존커머스가 리뉴얼 출시한 ‘골핑AI피팅’ 서비스다. 이 서비스는 골프존 회원의 실측 스윙 데이터 50만 건 이상을 기반으로 작동하며, 사용자의 스윙 특성을 분석해 최적의 클럽을 추천하고 개인별 스윙 특성에 맞는 클럽 3종을 추천 근거 및 예상 개선 효과와 함께 제시한다.

기술개발본부 차원에서 가장 중요한 협업은 결국 데이터의 연결이라고 장 본부장은 말했다. 스크린에서 쌓인 샷·스윙 데이터가 신뢰할 수 있는 형태로 커머스 서비스에 전달돼야 추천의 정확도가 담보되기 때문이다. 기존 피팅 방식과 비교했을 때 가장 큰 차이는 두 가지다.

• 접근성: 매장 방문 없이도 온라인 환경에서 개인화된 추천이 가능하다. 스크린 경기 데이터가 없는 이용자도 성별, 비거리, 탄도 등 설문 입력으로 피팅 결과를 확인할 수 있다
• 경험의 확장: 제품 추천에 그치지 않고, AI가 추천 이유와 연습 방향까지 함께 제안해 구매를 넘어 실력 향상으로 이어지는 경험을 지향한다

AI 시대, 골프 산업이 풀어야 할 과제

AI 도입이 빠르게 확산되는 만큼 풀어야 할 과제도 분명하다. 장철호 본부장은 세 가지를 꼽았다.

• 데이터의 신뢰성과 일관성: 측정 환경이나 센서에 따라 데이터 품질이 달라지면 추천의 신뢰도도 흔들린다. 정확하고 일관된 측정 기반이 모든 AI 서비스의 출발점이다
• 사람을 대체하지 않는 AI: 코칭과 라운드의 즐거움처럼 데이터로 환원되지 않는 가치를 AI가 보완해야 한다
• 개인 데이터 보호와 윤리적 활용: 프라이버시와 데이터 거버넌스를 책임 있게 관리해야 한다

“기술의 속도만큼이나 신뢰를 지키는 일이 중요합니다. 이는 골프존이 앞으로도 신중하게 짊어져야 할 책임입니다.”

골프는 오랫동안 감과 경험에 의존해온 스포츠였지만, 그 감의 영역이 데이터로 하나씩 설명되기 시작했다. 골프존은 그 데이터가 쌓여 AI를 통해 고객에게 어떤 서비스로 다가올지 보여주는 좋은 사례다. 이번 골프존의 이야기를 통해, 앞으로 골퍼들이 AI와 함께 마주하게 될 골프 산업의 모습이 더욱 기대된다.