민속품, 고재, 골동품의 reuse를 활성화시킨다면

전통자원(고재, 민속품, 골동품)산업

CVC

구매자 : 집을 나가서 -> 차를 타고 -> 경매장에 가서 -> 경매낙찰 -> 맘에 드는게 없으면 집에 돌아오고 -> 낙찰시 무겁게 들고 -> 차를 타고 집에 온다

판매자 : 집을 나가서 -> 무겁게 물건을 싣고 -> 차를 타고 -> 경매장에 가서 -> 경매 낙찰 -> 판매 후 집

-> 만약 낙찰 못받았을시 -> 무거운거 다시 싣고 -> 집에 돌아온다

해당 과정 중 “경매장에 가서” , “무거운걸 다시 싣고”의 부분을 디커플링 할 수 있을 것이라고 본다. 구매자와 판매자 모두 각자의 수요, 공급이 확실하지 않으며 경매 결과 또한 불확실하기 때문에 그 과정에 있어서 시간적, 체력적 소모가 크게 된다.

현재 시장은 전통자원 등에 대한 인테리어, 개인적 수집 등 수요가 크다. 특히 인테리어적인 부분에서 저런 고재들을 싸게 구매하고자 하는 수요가 있다. 판매자의 경우 현 시장에서 B급 물건이나 너무 헐어버린 제품들을 판매하지 않고 버리게 되는데 이를 인테리어 업자와 같이 퀄리티는 필요없지만 구매하고자하는 사람과 연결 시킬 수 있다면 win win 이 될 것 같다.

AI기술 적용의 경우,

AI 모델이 구매자 취향, 기록, 선호스타일들을 학습한 후

판매자의 물건의 사진&설명으로 AI가 자동 태깅하도록 만든다.(ex, 1930년 고재, 스크래치 있음, 나무결 우수)

양쪽 데이터 기반으로 AI자동 추천/매칭

혹은,

품질 자동 분류에 활용하여 팔릴만한 물건일지에 대한 평가와 함께 어디에 팔아야할지 simple한 컨설팅 제공

(ex, A급(바로판매가능), B급(인테리어 용도가능), C급(재활용/예술용) or "이 물건은 최근 인더스트리얼 인테리어에 많으 쓰이고 있습니다. 약간의 손질로 테이블로 전환할 수 있습니다")

해당 strategy 가 사용된다면 구매자와 판매자가 필요없는 시간, 체력적 소모를 안할 수 있게 된다. 또한 전통 민속품, 고재 시장의 활성화가 가능할 것 같다.

이렇듯 AI와 디커플링이 결합하게 된다면 사람들이 시간과 체력을 사용해서 해야했던 일들이 AI로 대체되어 보다 효율적인 과정이 될 것이다. 수요자는 제한적 정보가 아닌 더 풍부하고 본인에게 최적화된 정보를 제공 받아 더 효과적인 소비를 할 수 있고, 공급자는 자신이 해야할 cs 같은 기초적인 일들을 AI 에게 넘기고 소비자 타겟팅 또한 더 잘 할 수 있지 않을까 생각된다.