미국유통·이커머스2024 – 진행 중더 리얼리얼
위조 위험 품목을 분류하고 점수를 매기는 머신러닝
더 리얼리얼은 머신러닝 모델 두 개로 위험 품목을 감정 전문가에게 보내고 사진의 위조 가능성에 점수를 매긴다
문제
이 명품 중고 거래 사이트에는 하루 약 2만 점이 들어오고, 모두 진품 여부를 검수해야 한다. 감정사가 전부 확인해야 했고, 어느 품목의 위험이 더 큰지 알려 주는 자동 수단은 없었다.
접근 방식
자체 엔지니어링 팀이 머신러닝 모델 TRR Shield를 만들었다. 이 모델은 어떤 품목을 먼저 감정사에게 보낼지 정하고, 위험이 가장 큰 품목은 경력이 가장 많은 직원에게 보낸다. 팀은 품목 사진을 분석해 위조일 가능성을 예측하는 TRR Vision도 만들었다. 회사에 따르면 TRR Vision은 업로드된 핸드백의 50%에 쓰인다. 이 도구들은 기존 감정사와 카피라이터와 함께 일한다.
주요 수치
하루 약 2만 점사이트에 매일 업로드되는 품목(비즈니스 인사이더 보도)
50%TRR Vision을 쓰는 업로드 핸드백 비중(회사 발표)
20만 이상2011년 이후 감정사와 AI를 함께 써서 가려낸 위조품(회사 발표)
시사점
모델은 품목에 순위와 점수를 매기고, 진품 여부의 최종 판단은 사람이 한다. 위험 점수 덕분에 회사는 한정된 전문가 시간을 위조 가능성이 가장 높은 품목에 돌릴 수 있었다.
분류
출처
출처 요약
[1]Business Insider (republished on Yahoo Tech)2024년 5월 21일
비즈니스 인사이더는 더 리얼리얼이 TRR Shield로 감정사에게 보낼 품목의 우선순위를 정하고 TRR Vision으로 사진에서 위조 가능성을 예측하는 방식을 소개했다. 회사가 밝힌 수치는 핸드백의 50%에 TRR Vision 적용, 하루 약 2만 점 업로드, 2011년 이후 20만 점 넘는 위조품 적발이다. 모델의 정확도는 보도되지 않았다.
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등록일 2026년 11월 2일 · 수정일 2026년 11월 2일