[제56차 대구스타트업 리더스포럼] IR피칭_ 주식회사 스타일봇

발표자: 주식회사 스타일봇 김소현 대표 아이템: 내 옷장과 매장을 실시간으로 연결하는 스타일링 솔루션, StyleLook ------------------------------------------------------------ Q1 POC 검증을 거친 후, 해당 브랜드에 후속으로 적용된 사례가 있는지? A1 앞에서 KPI 검증을 했던 4곳의 고객사들은 현재 저희 서비스들을 적용해서 사용 중에 있습니다 Q2 해당 홈페이지에 들어가보면 자사의 서비스가 적용이 되어 있는 건지? A2 네 그렇습니다 Q3 지금까지 7번의 투자로 성과를 거두어 왔을텐데, 현재 투자 유치 금액 및 사용 계획이 어떻게 되는지? A3 현재 저희가 7번의 투자를 받으면서 가장 집중했던 부분은 이런 스타일링을 제공하기 위해 수많은 AI와 데이터적인 RND를 했다는 부분입니다 그래서 이러한 모델을 만들고 추천을 하기까지 RND에 대부분 돈을 사용하였고, 이번에 투자를 받게되면 저희가 Pre-A 시리즈 단계에 있기 때문에 현재 10억의 투자금을 준비하고 있고 이 투자금은 서비스를 본격화시키기 위해서 국내와 글로벌로 나눈 마케팅 비용으로 반을 사용하고, 나머지는 세일즈 조직을 강화할 생각입니다 지금까지 고객사를 만들고, 대기업에 미팅을 하면서 성과를 만들어오기까지는 제가 패션 분야에 오래 있었기 때문에 형성된 네트워크를 사용했지만, 이젠 물리적으로 좀 더 확장할 가능성이 필요해서 세일즈 조직을 만들 예정입니다 Q4 매칭 서비스를 제공하기 위한 많은 데이터를 AI에게 학습시켰을 것 같은데, 데이터의 양과 원천, 의류 회사들의 옷 지적재산권 문제 및 법적 검토는 어떻게 되는지? A4 네, 데이터 관련한 부분에선 저희가 학습에 가장 최적화된 데이터들을 모아왔고 그것들을 판매용으로 사용하지 않았기 때문에 법적인 이슈가 없다는 것을 확인했습니다 저희가 이러한 엔진을 만들기 위해선 상품의 이미지를 봤을 때 이것이 어떠한 아이템인지 분류해내는 아이템 분류에 대한 부분, 그리고 그것들을 인식하고 옷들을 입었을 때는 어떻게 입혀져야 한다는 착장에 대한 데이터 그러한 것들 중 여러가지의 데이터들이 필요했는데요 예를 들면 스커트 사진을 인식기에 올렸을 때 미니 스커트, 솔리드에 레드라는 것들을 판단하기 위해서만도 패션 아이템의 데이터가 200만 개 이상 필요했고, 스타일을 착장 형태로 제공하기 위해서도 100만 개 이상의 착장 이미지 데이터가 필요했는데 이러한 것들은 저희가 다 한 사람이 가공하거나 아니면 어떠한 정제의 과정을 거치면서 만들어낸 엔진입니다 특별히 같은 블랙 자켓이라도 어떻게 스타일링이 되어야 하는지 개인의 취향이나 고객사 사이트에 따라 다양한 스타일이 제공되기 위한 스타일 추천 데이터도 20만 개 이상 확보됐고, 올해는 이것들을 여러가지 RND를 통해 현재 15만 개 이상의 데이터를 추가로 확보했습니다