[AI 기획] AI 기반 개인 자산 가치 최적화 에이전트 기획
1. 프로젝트 개요
VALT (Value + Vault)는 개인 소유물을 자산으로 재정의하고, AI가 실시간 시세를 추적해 최적의 판매 시점을 알려주는 자산 가치 최적화 에이전트.
Why AI Agent?
전통적인 앱과 달리 AI 에이전트는 자율적 판단과 실행이 가능함. VALT는 단순히 시세 정보를 보여주는 것을 넘어, 사용자 대신 최적의 판매 타이밍을 분석하고 능동적으로 알림을 제공하는 ‘자산 관리 비서’ 역할 수행.
| 구분 | 전통적 앱 | AI 에이전트 (VALT) |
|---|---|---|
| 역할 | 정보 제공 | 자율적 판단 및 실행 |
| 사용자 액션 | 매번 수동 검색 필요 | 에이전트가 자동 모니터링 |
| 가치 제안 | 데이터 접근성 | 최적 타이밍 추천 + 알림 |
1.1. 기획 7단계 프레임워크
| 단계 | 질문 | 내 답변 (Final Project: VALT) |
|---|---|---|
| 1. 아이디어 | 무엇을 만들고 싶은가? | 구매 영수증이나 사진 한 장으로 내 물건의 중고 시세를 추정하고 최적의 판매 시점을 알려주는 AI 에이전트 |
| 2. 문제 정의 | 어떤 문제를 해결하나? | 소유한 물건(IT 기기, 한정판 운동화 등)의 현재 가치를 쉽게 검색하기 번거롭고, 적절한 판매 타이밍을 놓쳐 발생하는 경제적 손실 해결 |
| 3. 타겟 | 누가 이 문제를 겪나? | 한정판 컬렉팅을 즐기거나 최신 기기를 자주 교체하며 ‘리셀테크’를 선호하는 2030 ‘앱테크’ 유저 |
| 4. 현재 해결책 | 지금은 어떻게 해결하나? | 중고 거래 플랫폼(KREAM, 당근마켓 등)을 수동으로 검색하여 시세를 파악하고 액셀 등에 직접 기록함 |
| 5. 기술 | 내 솔루션이 다른 이유? | 실시간 시세 데이터(API)를 분석하여 내 소유물의 현재 총 가치를 한눈에 보여주고, 가격 급변 시 최적 판매 시점을 알림 |
| 6. 검증 방법 | 어떻게 테스트할까? | 특정 카테고리(예: 애플 기기) 유저 대상 “내 기기 시세 변동 알림” 오픈채팅방이나 랜딩 페이지를 운영하여 실제 수요 확인 |
| 7. 성공 기준 | 어떤 지표로 판단? | 서비스 가입 후 5일 이상 활용한 ‘해비 유저’의 비율이 전체 가입자의 20%를 상회할 때 |
2. 문제 정의
2.1. 핵심 페인 포인트
- IT 기기, 한정판 스니커즈 등 소유물의 현재 가치 파악 어려움
- 중고 시세 확인의 번거로움 (여러 플랫폼 반복 검색 필요)
- 판매 적기 판단 실패로 인한 경제적 손실 발생
- 정보 비대칭성: 리셀 시장의 시세 변동을 일반 소비자가 추적하기 어려움
2.2. 시장 배경
| 구분 | 내용 |
|---|---|
| 시장 규모 | 국내 중고거래 시장 연평균 20% 이상 성장 |
| 타겟 세그먼트 | 리셀테크에 능숙한 2030 앱테크 유저 |
| 핵심 트렌드 | 한정판 컬렉팅 문화, 중고 IT 기기 거래 활성화 |
3. 솔루션: VALT
3.1. 서비스 정의
개인 소유물을 ‘자산 포트폴리오’로 관리하며, AI가 실시간 시세를 추적해 최적의 판매 타이밍을 알리는 자산 가치 최적화 에이전트.
3.2. 핵심 기능 (AI 활용 포인트)
| 기능 | 설명 | AI 역할 |
|---|---|---|
| 사진/영수증 스캔 | 구매 영수증이나 제품 사진 업로드 시 자동 등록 | Vision AI로 제품명/모델명 자동 인식 |
| 실시간 시세 추적 | KREAM, 당근마켓 등 중고 거래 플랫폼 시세 데이터 수집 및 분석 | Web Scraping + 시계열 데이터 분석 |
| 자산 대시보드 | 보유 자산의 현재 총 가치 실시간 시각화 | 가격 예측 모델 기반 미래 가치 추정 |
| 판매 알림 | 최적 판매 시점 도달 시 푸시 알림 발송 | 시세 패턴 학습 후 Peak 타이밍 예측 |
| 가격 급변 알림 | 내 소유물의 시세가 특정 % 이상 변동 시 즉시 알림 | Anomaly Detection 알고리즘 |
3.3. AI 에이전트 워크플로우
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[사용자] 제품 사진 업로드
↓
[Vision AI] 제품명/모델 자동 인식
↓
[Agent] 중고 플랫폼 시세 자동 수집 (KREAM, 당근마켓 등)
↓
[Agent] 시세 변동 패턴 분석 (시계열 데이터)
↓
[Agent] 최적 판매 시점 도달 시 자동 알림
↓
[사용자] 알림 확인 후 판매 결정
3.4. 네이밍 스토리
‘마이 인벤토리’ (가제) → ‘VALT’ (확정)
- Value: 자산의 가치
- Vault: 금고, 보관소
- 의미: “내 물건의 가치를 지키는 스마트 금고”
- 발음: “발트” (짧고 명확한 발음으로 브랜드 인지도 확보)
4. 검증 전략: Lean & Agile
4.1. 가설 검증 우선순위
AI 서비스 기획에서 가장 중요한 것은 “이 문제가 정말 존재하는가?”를 빠르게 검증하는 것. 개발 전 실제 수요를 확인하기 위해 Lean 방법론 적용.
핵심 가설
- H1: 2030 세대는 자신의 소유물 시세를 정기적으로 확인하고 싶어함
- H2: 최적 판매 시점 알림이 있다면 실제로 판매 행동으로 이어짐
- H3: 애플 기기 카테고리에서 가장 높은 니즈 존재
4.2. MVP 3단계 전략
| 단계 | 실행 계획 | 검증 목표 |
|---|---|---|
| 1단계: Fake Door Test | 랜딩 페이지 + 대기자 명단 운영 | 100명 이상 사전 신청 확보 |
| 2단계: Manual MVP | 애플 기기 유저 대상 오픈채팅방에서 수동 시세 알림 발송 | 5일 이상 활성 유저 20% 달성 |
| 3단계: Automated MVP | API 연동하여 자동 시세 추적 + 푸시 알림 구현 | 주간 재방문율 40% 이상 |
4.3. 성공 지표 (North Star Metric)
Primary Metric: 주간 능동적 사용자(WAU) 중 실제 판매 전환율
- 목표: 5% 이상의 유저가 알림 받은 후 1주일 내 판매 행동 수행
Secondary Metrics
- 평균 자산 등록 개수: 3개 이상
- 알림 클릭률(CTR): 30% 이상
- 7일 리텐션: 25% 이상
5. 기술 스택 (예상)
| 영역 | 기술 |
|---|---|
| AI/ML | LLM 기반 시세 분석, 이미지 인식(영수증 스캔) |
| 데이터 수집 | Web Scraping, 중고 거래 플랫폼 API 연동 |
| 알림 | Firebase Cloud Messaging (FCM) |
| 대시보드 | Chart.js, D3.js (자산 가치 시각화) |
6. 리스크 및 대응 전략
| 리스크 | 영향도 | 대응 방안 |
|---|---|---|
| 데이터 수집 제약 | 높음 | 공식 API 우선 활용, 크롤링은 최소화 |
| 시세 예측 정확도 | 중간 | 초기에는 단순 통계 기반, 점진적 ML 모델 고도화 |
| 유저 이탈 | 높음 | 주간 리포트 발송으로 지속적 인게이지먼트 유도 |
| 경쟁 서비스 출현 | 중간 | 특정 카테고리(애플 기기) 수직 특화로 차별화 |
7. 향후 로드맵
Phase 1: 검증 (Week 1-2)
- Fake Door 랜딩 페이지 제작
- 오픈채팅방 운영하여 Manual MVP 테스트
- 유저 인터뷰 통해 핵심 페인 포인트 재검증
Phase 2: MVP 개발 (Week 3-5)
- Vision AI 기반 제품 인식 기능 구현
- 중고 플랫폼 API 연동 (KREAM, 번개장터 등)
- 푸시 알림 시스템 구축
Phase 3: 확장 (Week 6+)
- 추가 카테고리 확장 (스니커즈, 명품, 전자기기 등)
- 커뮤니티 기능 추가 (리셀 팁 공유)
- B2B 모델 검토 (중고 매장 대상 시세 정보 제공)
8. 1일차 회고
AI 에이전트 서비스 기획의 핵심은 “AI가 사람을 대신해 무엇을 자율적으로 수행할 수 있는가?”에 대한 명확한 답. VALT는 단순 정보 제공을 넘어, 사용자 대신 시세를 모니터링하고 최적 타이밍을 판단하는 ‘자산 관리 비서’ 역할 수행.
Key Takeaway
- 개발 전 가설 검증이 가장 중요 (Fake Door → Manual MVP → Automated MVP)
- AI 에이전트의 가치는 ‘자율성’과 ‘능동적 실행’에서 나옴
- North Star Metric을 명확히 정의해야 방향성 유지 가능