[인터뷰] "AI로 버려지는 가치를 되살리다"

이커머스 시장이 급성장하면서 반품 처리의 비효율성과 폐기물 증가 문제가 새로운 사회적 이슈로 떠올랐다. 리터놀은 AI를 활용해 '버려지는 가치를 되살리는' 기술로 이 문제에 도전하고 있다. 반품 상품의 검품과 재활용을 자동화하여 기업의 비용을 절감하고, 동시에 지속가능한 유통 생태계를 구축하고 있는 것이다.

데이터 스타트업을 지원하는 2025년 데이터스타즈(DATA-Stars) 사업에 10개사 중 하나로 선정된 리터놀 윤대건 대표를 만나 창업 배경과 기술 개발 과정, 그리고 ESG 시대의 유통 혁신 방향을 들어봤다.

-창업 계기와 해결하고자 했던 핵심 문제는.

▶커머스 총괄로 일하던 시절, 단순히 상품성이 약간 떨어졌다는 이유로 사용 가능한 제품이 폐기되는 모습을 매일 봤다. 버려지는 가치가 너무 크다고 느꼈고, 자동화를 결합하면 경제성과 지속가능성을 동시에 해결할 수 있다는 확신이 들었다. 이 문제의식이 리터놀의 출발점이었고, 지금은 기업이 빠르게 의사결정을 내려 재고를 현금화하도록 돕는 AI 기반 반품·검품 자동화 솔루션을 만들고 있다.

-리터놀 서비스의 핵심과 차별화된 경쟁력은.

▶리터놀은 비전 AI로 반품 이미지를 분석해 오염·훼손·실밥 풀림 등 세부 결함을 자동 분류한다. 이를 기반으로 반품 수거 → 검품 → 재판매까지 전 과정을 원스톱으로 처리하는 플랫폼을 제공한다. 기업은 기존 평균 7일 걸리던 검수를 1.5일 수준으로 단축하며 순이익율을 1~1.5% 향상시킬 수 있다. 재고는 한 달 내 신속히 현금화되고, 기존에 시즌아웃이 되어 50~90% 할인하면서 판매하던 상품을 시즌 안에 정상가로 판매할 수 있는 구조가 마련된다. 또한 시스템이 자동으로 전송하는 이미지·알림만으로 본사 직원이 판단할 수 있어 업무 효율이 크게 높아진다. 무엇보다 대량 검품 데이터를 지속적으로 학습해 AI 정확도를 고도화하는 능력이 가장 큰 경쟁력이다.

-데이터스타즈 프로그램 참여 계기와 얻은 가장 큰 변화는.

▶리터놀은 이미지·텍스트 기반 데이터가 핵심인 만큼 전문적인 데이터 정제·모델링 체계가 필요했다. 데이터스타즈는 기술기업에 최적화된 멘토링을 제공했고, 이를 통해 기술 중심 관점에서 데이터 기반 사업화 관점으로 전환할 수 있었다. 특히 지표 기반 실행·고객 문제 정의·시장 검증 방식이 체계화되며 서비스 완성도가 크게 높아졌다. 프로그램 참여 후에는 반품 데이터가 40만건 → 100만건으로 확장됐고, 지표 관리·리포팅 체계를 새로 구축하며 회사 내부의 데이터 활용 수준이 한 단계 상승했다.

-리터니즈가 ESG 측면에서 창출하는 가치는.

▶리터니즈는 원래 폐기될 뻔한 반품 상품의 약 75%를 다시 순환시키고 있다. AI 검품으로 불필요한 폐기를 줄이고, 재판매·기부를 통해 탄소 배출 감축에 기여하고 있다. 또한 장애인·청년 등 취약계층 일자리를 확대하며 '기술과 사회적 가치'를 함께 실현하고 있다.

-앞으로의 목표와 향후 비전은.

▶리터놀은 반품 검품 자동화를 넘어 반품 고객경험(CX) 전체를 혁신하는 기업으로 확장하고 있다. 2026년에는 미국 시장 진출을 본격화해 글로벌 반품 검품 솔루션을 공급할 계획이다. AI·데이터 기반 순환경제를 확립해 '버려지는 상품이 다시 제자리를 찾는 세상'을 만드는 것이 궁극적 목표다.