위조상품 탐지부터 브랜드의 마켓 위험 지수까지, 마크AI로 확인할 수 있는 모든 것

글로벌 이커머스 시장이 급격히 성장하면서 IP 문제 역시 복합적으로 발생하고 있습니다. 이번 블로그 시리즈에서는 마크AI의 프로덕트가 어떤 문제를 해결하고 있는지, 그리고 앞으로 어떤 방향으로 발전하고 있는지를 기획자(PM)의 시선에서 자세히 확인해 볼 수 있습니다.

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이번 블로그 글은 마크비전 위조상품 총괄하고 계신 제이님과의 인터뷰를 바탕으로 작성되었습니다.

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인터뷰 내용에서 이런 이야기를 확인해 보세요

1. 기획 의도

2. 핵심 기능

3. 설계 과정에서의 고민과 해결 방법

4. 앞으로의 방향성

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마크AI 위조상품 대시보드 기획 의도

글로벌 이커머스 시장이 빠르게 성장하면서, 위조상품 문제도 이전보다 훨씬 복잡하고 광범위하게 나타나고 있습니다. 과거에는 주로 중국 기반 마켓플레이스에서 문제가 발생했지만, 이제는 미국, 유럽, 동남아 등 전 세계 시장으로 확산되고 있습니다. 게다가 SNS와 라이브 스트리밍 쇼핑의 확산으로 위조상품 판매 채널이 단순한 온라인 마켓을 넘어 다양한 소셜 플랫폼으로 넓어지면서 탐지와 대응은 더욱 어려워지고 있습니다.

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여기서 가장 큰 문제는 위조상품 판매 리스팅이 재생산되는 속도가 탐지와 제재 속도를 앞선다는 점입니다. 실제로 브랜드 내부에서 수동으로 제재를 진행할 경우 하나의 리스팅을 삭제하는 데 30분 이상 소요되며 삭제 직후 금세 또 다른 리스팅이 다시 등장하는 악순환이 반복되고 있습니다.

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마크AI 위조상품(Counterfeit) 기능은 이 구조적 한계를 극복하기 위해 기획되었습니다. 단순히 탐지에 머물지 않고 빠른 제재를 위한 자동화와 AI 기반 분석을 중심으로 설계되어 브랜드 실무자가 반복적인 작업에서 벗어나 보다 전략적인 대응에 집중할 수 있도록 돕습니다.

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마크AI 위조상품(Counterfeit) 대시보드 핵심 기능

Q: 고객사의 요청을 보고 “이건 꼭 해결해야겠다"라고 느끼신 경우가 있었나요, 아니면 내부에서 먼저 문제를 정의하고 시작하신 건가요?

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브랜드 담당자들이 위조상품을 제재할 때 가장 어려워하는 점 중 하나는 성과를 수치로 확인하고 전략적으로 활용하기 어렵다는 것이었습니다. 내부에서도 “브랜드에게 실제 ROI 기반의 가치를 어떻게 보여줄 수 있을까?”라는 고민을 중심으로 여러 기능을 기획하고 지속적으로 고도화해 왔습니다.

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그러한 고민의 결과물이 바로 위조상품(Counterfeit) 대시보드입니다. 마크AI 위조상품 대시보드는 브랜드가 직면한 위협을 정량화하고 이를 바탕으로 효과적인 대응 전략을 수립할 수 있도록 설계되었습니다. 실무자는 단순히 데이터를 확인하는 데 그치지 않고 전략적 의사결정까지 연결할 수 있는 기능들이 핵심 포인트입니다.

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또한 탐지된 위조상품 리스팅을 기반으로 자동 신고서가 생성되고 플랫폼에 바로 제출할 수 있는 프로세스가 마련되어 있어 대응 속도가 크게 향상되었는데요. 이전처럼 개별 리스팅을 일일이 확인하고 수작업으로 신고서를 작성할 필요가 없기 때문에 브랜드 실무자는 훨씬 효율적으로 업무를 수행할 수 있고 브랜드는 더 많은 위협을 더 빠르게 제재할 수 있게 되었습니다.

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1) AI 기반 위조상품 탐지

예전에는 리스팅 안의 상세 페이지 정보만 보고 위조상품 여부를 확인했지만 지금은 이미지 속 텍스트까지 AI가 분석해 훨씬 정밀하게 판별 가능합니다. 덕분에 놓치기 쉬운 세부 요소까지 식별할 수 있게 되었습니다.

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2) 자동 신고서 작성 (FSD)

최근에는 LLM을 활용해 자동 신고 기능을 고도화했습니다. 위조상품을 의미하는 단어, 생산지, 원료, 사이즈 등 세부 정보를 정/가품을 비교·분석해서 신고서에 바로 반영할 수 있어 사람이 직접 작성할 때보다 더 빠르고 효율적으로 대응할 수 있습니다.

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3) 제재 성과 대시보드

대시보드에서는 실시간으로 제재 성과, 제거된 리스팅 수, 환산된 경제적 가치, 셀러 분석까지 한눈에 확인 가능합니다.

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또한 국가나 플랫폼별 발생 빈도를 통해 실제 위험이 집중된 영역을 명확히 파악할 수 있는데요. 예를 들어, 담당자가 “중국에서 문제가 가장 심각할 것”이라고 예상했지만, 실제로는 동남아 플랫폼에서 더 높은 위협이 발견되는 사례도 있었습니다.

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특히 최근 도입된 마켓 위험 지수(Saturation Rate)는 단순 삭제된 건수 집계를 넘어, 브랜드가 어느 정도 위험한 환경에 노출되어 있는지를 정량적 수치와 트렌드로 시각화합니다.

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이전까지 브랜드 담당자가 파편화된 데이터를 조합해 브랜드의 위험 수준을 추정해야 했지만 이제는 마크AI 위조상품(Counterfeit) 대시보드를 통해 가장 위험한 지역·채널·셀러를 한눈에 파악할 수 있게 되었습니다.

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Q: 이런 기능을 통해 브랜드 담당자들은 어떤 변화를 느낄 수 있을까요?

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먼저, 위험이 집중된 구간을 한눈에 확인할 수 있어서, 어떤 리스팅이나 셀러부터 먼저 대응해야 할지 우선순위를 바로 설정할 수 있습니다.

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그리고 수치화된 성과 지표를 제공하기 때문에 브랜드 보호 전략이 실제로 얼마나 효과적이었는지, ROI를 명확하게 설명할 수 있습니다.

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무엇보다 반복적이고 시간이 많이 소요되던 신고서 작성과 제재 과정이 자동화되면서 실무자들의 부담이 훨씬 줄어듭니다. 이제 중요한 전략적 결정에 더 집중할 수 있게 됩니다.

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설계 과정에서의 고민과 해결 방법

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Q: 대시보드나 모니터링·제재 기능을 기획하고 구현하면서 가장 고민됐던 부분은 무엇인가요?

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가장 크게 부딪힌 고민은 두 가지였습니다.

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첫 번째는 산업별로 위조상품 피해 양상이 모두 다르다는 점이었습니다. 예를 들어 패션에서는 사이즈나 프린팅 문제가 흔하고, 주얼리 쪽은 소재·도금, 뷰티는 원료와 패키징 변형이 주요 이슈로 나타납니다. 심지어 같은 산업 안에서도 브랜드마다 겪는 문제는 조금씩 다른데요. 그래서 AI가 이런 차이를 제대로 학습할 수 있도록 각 고객사의 데이터와 피드백을 반영한 맞춤형 학습 루프를 만드는 데 공을 들였습니다.

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두 번째는 악성셀러와 소비 패턴이 워낙 빠르게 바뀐다는 점이었습니다. 예전에는 알리익스프레스나 쇼피 같은 글로벌 마켓플레이스가 주요 플랫폼이었지만 요즘은 SNS나 라이브 스트리밍으로 위조상품 판매가 확산되고 있습니다. 이 변화에 대응하기 위해 운영팀과 고객사의 피드백을 수집해 라이브 스트리밍 모니터링 기능까지 단계적으로 확장하려고 하고 있습니다.

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Q: 그렇다면 이런 문제들을 어떻게 풀어나가고 계시나요?

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아직 모든 게 완벽하게 해결된 건 아니지만 저희는 AI 모델을 학습시킬 때 고객사의 실제 데이터와 현장에서 나온 피드백을 꾸준히 반영하는 데 집중하고 있습니다. 그래야 AI 모델이 점점 더 정교해질 수 있다고 생각합니다.

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또 새로운 기능을 개발할 때는 내부와 외부의 피드백을 적극적으로 수집할 수 있는 구조를 유지하고 있습니다. 내부적으로는 운영팀이나 IP 전문가들이 먼저 새로운 악성셀러 수법을 캐치해 알려주시곤 하는데요. 예를 들어 예전에는 “사진과 가격만 올려두고 구매는 DM으로 하세요” 같은 방식이었다면 최근에는 DM 대화도 피하고 바로 외부 웹사이트 링크로 유도하거나 아예 라이브 스트리밍을 통해 판매 흔적을 남기지 않는 식으로 진화하는 고 있습니다. 이런 흐름을 빠르게 공유해 제품에 반영합니다.

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외부 고객사에서도 피드백을 많이 주시는데요. “최근 라이브 스트리밍에서 판매 정황이 보이는데 탐지가 가능할까요?” “이런 채널도 모니터링할 수 있나요?” 같은 질문이 실제 기능 업그레이드로 이어지기도 합니다. 결국 고객사와 저희가 함께 데이터와 경험을 쌓아가며, 점점 더 탄탄한 대응 체계를 만들어가고 있습니다.

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앞으로의 방향성

Q: 아직 구현되지는 않았지만, 꼭 추가하고 싶은 기능이나 고객 피드백을 반영해 개선하고 싶은 부분이 있을까요?

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마크AI 위조상품(Counterfeit) 기능은 단순히 가품을 찾아내고 삭제하는 수준을 넘어서 고객사의 비즈니스 전략에 도움이 되는 솔루션으로 발전하고 있습니다. 저희가 앞으로 집중하고자 하는 방향은 크게 세 가지인데요.

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첫 번째는 맞춤형 AI 모델입니다. 브랜드마다 겪는 IP 위협의 유형은 다 다릅니다. 패션 브랜드가 겪는 문제와 뷰티 브랜드가 겪는 문제는 전혀 다르고 같은 산업 내에서도 차이가 있습니다. 그래서 저희는 고객사의 데이터를 기반으로 각 상황에 맞는 AI 모델을 모듈화해 더 정밀하게 침해 정황을 잡아낼 수 있도록 하고 있습니다.

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그다음으로는 소비자 행동을 모방하는 탐지 방식입니다. 지금까지는 기계적으로 리스팅을 검색하고 탐지하는 데 그쳤다면 앞으로는 실제 소비자가 쇼핑하는 여정을 그대로 따라가는 AI 에이전트를 구상하고 있습니다. 예를 들어 어떤 검색어를 입력하고, 어떤 상품 설명을 클릭하고, 추천 알고리즘을 어떻게 거치는지까지 반영해서 “현실에 가까운 탐지”가 가능해지도록 하는 것이 목표입니다.

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마지막으로는 라이브 스트리밍과 맞춤형 데이터 분류입니다. 최근 고객사분들이 가장 많이 요청하시는 부분인데요. 이제는 단순히 온라인 마켓플레이스뿐 아니라 SNS, 라이브 스트리밍 같은 채널에서 가품 문제가 활발히 발생하고 있습니다. 그래서 이런 환경에서도 모니터링이 가능하도록 기능을 확장하고 있습니다. 또 단순히 ‘이건 가품이다/아니다’를 알려주는 수준을 넘어서 고객사가 원하는 기준에 맞춰 데이터를 세분화·분류해 바로 전략적 의사결정에 활용할 수 있도록 준비하고 있습니다.

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결국 저희가 지향하는 바는 분명합니다. 위조상품 대응을 비용이 아니라 투자로 전환하는 것입니다. 단순한 제재가 아니라 데이터를 기반으로 전략을 세우고 브랜드 가치를 지켜낼 수 있는 도구. 그것이 마크AI가 앞으로 그리고 있는 그림입니다.

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마크비전 그리고 위조상품으로 어려움에 직면한 브랜드에게 한마디

Q: 위조상품(Counterfeit) 대시보드와 기능을 처음 접하는 브랜드에게 꼭 전하고 싶은 이야기가 있을까요?

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위조상품 문제를 다뤄보신 분들은 아실 겁니다. 단순히 판매 리스팅 몇 개 지우는 걸로는 해결이 안 된다는걸요. 삭제하자마자 다시 올라오고 그 속도는 점점 더 빨라지고 있습니다. 그래서 이제는 리스팅 단위 대응이 아니라 셀러 단위, 네트워크 단위로 보는 시각이 정말 중요해지고 있습니다.

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마크AI가 제공하는 마켓 위험 지수, 성과 지표, 셀러 단위의 인사이트는 바로 이런 부분을 돕기 위한 솔루션입니다. 단순히 “몇 개 지웠다” 수준의 보고에서 끝나는 게 아니라 어떤 셀러 그룹이 가장 위협적인지, 어떤 시장이 지금 가장 위험한 지까지 파악할 수 있습니다. 그렇게 되면 브랜드 담당자는 더 이상 무작정 대응하는 게 아니라 우선순위를 정하고 리소스를 효율적으로 쓰는 전략적 제재가 가능해집니다.

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저희가 강조하고 싶은 건 하나인데요. 위조상품 대응은 비용이 아니라 투자라는 점입니다. 단순히 가품을 줄이는 차원을 넘어 장기적으로 브랜드의 가치를 지키고 ROI를 높이는 전략이 될 수 있습니다. 마크AI는 그런 전환을 이끌어주는 든든한 파트너로서, 앞으로도 고객사와 함께 더 정교한 IP 보호 솔루션을 만들어가겠습니다.

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