렌탈 상품은 같은 제품이라도 월 요금과 의무사용기간, 지원금, 관리 조건, 중도해지 위약금에 따라 실제 부담이 달라진다. 표면적인 월 요금만 비교하면 계약 기간에 지출하는 총비용과 자신에게 유리한 조건을 판단하기 어렵다. 계약을 승인하는 과정에서도 고객과 상품, 결제 정보를 함께 분석해야 해 상담과 심사에 많은 시간이 필요하다. 렌트리가 축적한 상품·계약 데이터를 기반으로 추천부터 설명, 계약 심사까지 연결하는 렌탈 AI 의사결정 플랫폼을 개발한다.
렌탈 플랫폼 렌트리는 중소벤처기업부가 주관하는 2026년 팁스(TIPS) R&D 딥테크트랙에 최종 선정돼 3년간 15억원의 연구개발비를 지원받는다.
렌트리, 딥테크팁스 선정 (자료 제공: 렌트리)
렌트리는 2023년 일반 팁스에 선정돼 지난해 과제를 마친 데 이어 두 번째 팁스 과제를 수행한다. 이번 딥테크 팁스에는 팁스 운영사인 퓨처플레이의 추천을 받아 선정됐다.
팁스 방식 기술개발 지원체계는 민간 투자사가 먼저 투자한 기술기업을 추천하고 정부가 기술력과 사업성을 평가해 연구개발비를 지원하는 구조다. 렌트리는 일반 팁스에서 개발한 렌탈 데이터 구조화 기술과 사업 성장 성과를 토대로 추천·심사 기술까지 연구 범위를 확장한다.
추천과 심사를 하나의 데이터 구조로 연결
이번 과제의 핵심은 요금과 지원금, 위약금 등 여러 조건을 종합해 소비자에게 적합한 상품을 추천하고 선택 근거까지 설명하는 ‘렌탈 AI 의사결정 플랫폼’이다. 소비자가 상품별 조건을 직접 찾아 비교하고 계약 기간의 비용을 계산하던 과정을 AI가 대신한다.
상품과 시장 정보를 연결한 지식그래프 기반 수요 예측 기술도 개발한다. 지식그래프는 제품과 가격, 계약 조건, 고객 수요 등 서로 다른 정보를 관계 중심으로 연결하는 구조다. 상품 조건이 바뀌거나 새로운 제품이 추가됐을 때 관련 정보를 함께 분석해 추천 결과에 반영하는 기반으로 활용할 수 있다.
렌트리는 계약 과정에서 발생할 수 있는 여러 위험 요소를 하나의 모델로 예측하는 심사 기술도 개발한다. 회사 측은 렌탈 분야에 특화된 심사 AI를 세계에서 처음 상용화하는 것을 목표로 제시했다.
관련 기술은 상담 영역에 일부 적용되고 있다. 렌트리는 축적된 상담 데이터를 학습한 AI 상담 에이전트를 운영해 야간이나 주말에도 전화와 방문 없이 상담받을 수 있도록 했다. 반복적인 문의는 AI가 처리하고 전문 상담사는 계약 조건이나 고객 상황을 세밀하게 검토해야 하는 상담에 집중하는 구조다.
기술 개발의 기반은 렌트리가 확보한 렌탈 데이터다. 회사는 10만개 이상의 정형화된 상품 데이터베이스와 수십만 건의 계약·결제 데이터, 활성 회원 40만 명, 주요 렌탈사 및 제조사와의 직계약망을 운영하고 있다.
사업 지표도 기술 평가에 반영됐다. 렌트리는 일반 팁스 과제 수행 기간 매출 성장률 640%를 기록했으며 최근 12개월 거래액은 1000억원에 달한다. 지난해에는 41억원 규모의 시리즈A 투자를 유치했다.
서현동 렌트리 대표는 “렌탈은 요금, 지원금, 위약금까지 고려하면 금융상품만큼 복잡한데 그동안 소비자와 현장 인력이 그 판단을 직접 해왔다”며 “이번 선정은 그 판단을 AI가 대신하도록 하는 기술의 가능성을 인정받은 결과”라고 말했다.
이어 “추천의 근거를 투명하게 설명하고 상담과 심사를 기다림 없이 끝내는 기술로 누구나 손해 없이 구독을 시작하는 경험을 만들겠다”고 덧붙였다.
렌트리는 이번 연구 과정에서 국내 특허 3건을 출원하고 AI 기반 렌탈 의사결정 기술을 고도화한다. 이후 가전 렌탈에서 확보한 데이터와 기술을 다른 생활 구독 서비스에 적용해 ‘생활구독 플랫폼’으로 연결할 구상이다.
렌탈 AI의 경쟁력은 추천 횟수보다 판단의 정확성과 설명 가능성에서 결정된다. 가격과 지원금, 위약금 조건이 수시로 달라지는 만큼 최신 데이터를 유지하고 잘못된 추천이나 심사 결과를 발견할 수 있는 검증 체계도 필요하다. 렌트리가 상품 비교 시간과 계약 심사 기간을 줄이는 동시에 불완전판매와 중도해지로 발생하는 소비자 비용까지 낮춘다면, 이번 기술은 상담 자동화를 넘어 렌탈 거래의 의사결정 인프라로 자리 잡을 수 있다.
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