모두의 창업
2차 신청서 정리본

중국인 관광객의 중국어 한 문장이나 SNS 스크린샷을 한국의 실제 예약·주문·결제로 연결하는 AI 실행 플랫폼 Robeot입니다.

저는 한중 비즈니스와 외국인 관광 프로젝트를 진행하면서 중국인 자유여행객(FIT)이 반복해서 겪는 한 가지 문제를 보았습니다. 샤오홍슈·더우인·씨트립 등에서 한국의 맛집, 쇼핑, 뷰티, 체험 정보는 쉽게 찾지만, 실제 이용 단계에서는 다시 막힌다는 점입니다.

가고 싶은 식당을 발견해도 정확한 지점과 메뉴, 예약 가능 여부, 호텔 배송, 한국 앱 가입, 국내 전화번호, 결제수단 등을 다시 확인해야 합니다. 즉 ‘발견’은 쉬워졌지만 ‘실행’은 여전히 어렵습니다.

Robeot은 이 마지막 단계를 해결하기 위해 시작했습니다. 사용자가 중국어로 원하는 일을 말하거나 SNS 스크린샷을 보내면 AI가 내용을 이해해 한국 현지 정보로 구조화하고, 예약·주문·결제와 실제 이행까지 이어줍니다. 가격 변경, 품절, 특별 요청처럼 AI가 확실히 처리하기 어려운 상황은 운영자가 이어받습니다.

핵심은 여행 정보를 더 많이 보여주는 것이 아니라, 관광객이 이미 발견한 ‘하고 싶은 일’을 한국에서 실제로 끝내게 만드는 것입니다. 현재 Food를 첫 검증 영역으로 고객 UI, AI Concierge, Checkout, 여행 Context, 운영자 이관, Referral 구조까지 Working MVP로 구현하고 있습니다.

기존 여행 플랫폼은 검색·추천·예약 가능한 상품 제공에 강하고, 생성형 AI는 일정 추천과 질의응답에 강합니다. 그러나 중국 관광객이 SNS에서 발견한 특정 식당·상품·서비스를 한국 현장에서 실제로 이용하려는 순간에는 언어, 한국 앱, 전화번호, 결제, 현지 운영 확인 등 여러 단계가 다시 끊깁니다.

Robeot의 차별점은 ‘Recommendation’이 아니라 ‘Execution’입니다.

첫째, 중국어 자연어뿐 아니라 샤오홍슈·더우인 등의 스크린샷 자체를 출발점으로 사용할 수 있습니다. 한국 상호명을 몰라도 AI가 게시물과 여행 Context를 해석해 실제 확인에 필요한 정보로 바꿉니다.

둘째, 답변에서 끝나지 않습니다. Food라면 지점·메뉴·가격·호텔 배송 가능 여부를 확인하고 Quote→Checkout→Payment→이행으로 연결합니다. 같은 구조를 Beauty, Shopping, Experience, Transport로 확장할 수 있습니다.

셋째, AI와 사람이 역할을 나눕니다. 반복 문의와 정보 구조화는 AI가 처리하고, 가격 변경·품절·분쟁·특별 요청은 현지 운영자가 최종 확인합니다.

넷째, 항공·호텔·일정·주문 기록을 여행 Context로 축적해 다음 요청에서 같은 설명을 반복하지 않도록 설계했습니다.

결국 Robeot은 중국 SNS의 ‘발견’과 한국 로컬 비즈니스의 ‘실제 거래’ 사이에 남아 있는 마지막 실행 단계를 연결합니다.

Robeot은 실제 거래가 발생할수록 수익이 커지는 구조를 우선합니다.

1. 거래 수수료: Food·Beauty·Shopping·Experience·Transport 등에서 Robeot을 통해 발생한 주문·예약·구매에 카테고리별 수수료를 적용합니다. 2. 파트너 구독: 한국 로컬 사업자에게 중국어 노출, 문의·예약 연결, 고객관리, 프로모션, 운영지원 기능을 월 구독 형태로 제공합니다. 3. 프리미엄 Concierge: 부모 동반 여행, VIP 요청, 복잡한 예약 등 사람의 개입 가치가 큰 요청은 별도 서비스비를 적용합니다. 4. Referral/B2B: 호텔·기사·가이드·여행사·커뮤니티의 QR·공유링크 유입을 거래까지 추적하고 성과를 정산합니다.

초기에는 모든 모델을 동시에 확대하지 않고 Food에서 주문 성공률, 결제 전환율, 객단가, 재구매율을 먼저 검증합니다. 반복 거래가 확인되면 같은 Commerce 구조를 다른 카테고리로 확장합니다.

사업화의 기준은 기능 수가 아니라 ‘실제 유료거래가 반복되는가’입니다.

1단계는 Food E2E 검증입니다. 현재 구현된 중국어 AI Concierge, 호텔 Context, 지점·메뉴 확인, Quote, Checkout, 운영자 이관을 실제 사용자에게 적용해 첫 유료 주문부터 배송·취소·환불까지 전 과정을 검증합니다.

2단계는 지역과 파트너를 좁혀 반복성을 확인합니다. 식당·호텔·기사·가이드 등 초기 파트너를 확보하고 QR·공유링크 유입부터 거래까지 측정합니다. 핵심 KPI는 주문 성공률, 결제 전환율, AI 처리율, 사람 개입률, 객단가, 재구매율입니다.

3단계는 운영 효율화입니다. 반복 업무는 AI가 처리하고 예외 상황만 운영자 Work Queue로 넘겨 한 명의 운영자가 더 많은 거래를 처리하도록 합니다. 항공·호텔·주문·일정 Context를 축적해 재방문 사용성도 높입니다.

4단계는 Food에서 검증한 공통 거래 구조를 Beauty·Shopping·Experience·Transport·Hotel로 확장합니다.

현재는 고객 UI·API·DB·운영 Console이 연결된 Working MVP 단계입니다. 다음 목표는 기능 추가보다 실제 고객과 파트너를 연결해 거래 데이터를 만들고, Robeot을 외국인 관광객과 한국 로컬 사업자를 연결하는 Korea Local Commerce 실행 인프라로 검증하는 것입니다.

현재 가장 필요한 것은 기능 아이디어보다 ‘어떤 순서로 검증해야 가장 빨리 매출과 반복 사용을 증명할 수 있는가’에 대한 사업화 검토입니다.

첫째, Food를 첫 카테고리로 선택한 것이 적절한지와 초기 고객군·지역의 범위를 점검받고 싶습니다. 둘째, 식당·호텔·기사·가이드 등 초기 파트너가 실제 계약과 거래로 이어지도록 제안 조건과 영업 메시지를 검토받고 싶습니다. 셋째, 거래 수수료·파트너 구독·프리미엄 Concierge 중 어떤 수익모델을 먼저 검증해야 하는지 조언받고 싶습니다. 넷째, 주문 성공률·결제전환·재구매·사람 개입률 등 현재 KPI가 사업성을 제대로 보여주는지 확인받고 싶습니다.

기술은 직접 빠르게 수정할 수 있습니다. 멘토링에서는 Robeot을 ‘잘 만든 데모’가 아니라 ‘유료거래가 반복되는 사업’으로 만드는 시장 검증과 사업화 우선순위에 집중하고 싶습니다.

60초 소개 영상을 YouTube에 업로드한 뒤 링크를 연결합니다. 문제→발견→AI 이해→현지 확인→주문·결제→사람 이관→기억→Local Commerce 확장의 10개 장면으로 구성합니다.

관광·여행을 우선 선택하고, 실제 선택 항목에 따라 AI·플랫폼/서비스 중 가장 가까운 분야를 함께 검토합니다.

현재 사업자입니다. (기창업자)

현재 SR International의 주된 사업은 한국과 중국 기업·기관을 연결하는 B2B 프로젝트형 사업입니다. 기업의 요구를 파악해 파트너를 발굴·매칭하고, 한중 비즈니스 컨설팅, 기업·기관 방문, MICE 및 프로젝트 실행을 직접 조율하는 형태입니다. 고객별 요구에 맞춰 사람이 프로젝트를 설계하고 수행하는 것이 핵심입니다.

이번 도전 아이디어인 Robeot은 고객, 제품, 거래 구조가 다른 신규 플랫폼 사업입니다. 주요 사용자는 한국을 방문하는 중국인 자유여행객(FIT)이며, 중국어 한 문장이나 SNS 스크린샷을 출발점으로 한국의 식당·쇼핑·뷰티·체험 등을 실제 예약·주문·결제까지 연결합니다.

즉 현재 사업이 ‘기업별 요구를 사람이 해결하는 한중 B2B 컨설팅·프로젝트 사업’이라면, Robeot은 반복되는 외국인 관광객의 문제를 AI·데이터·거래 시스템으로 표준화해 다수 사용자와 로컬 파트너가 이용할 수 있도록 만드는 B2C/B2B2C 제품형 사업입니다.

기존 사업에서 쌓은 중국 고객 이해, 언어 역량, 한국·중국 네트워크와 현장 운영 경험은 초기 사용자와 파트너 확보에 활용할 수 있습니다. 그러나 Robeot은 기존 용역의 연장이 아니라 독립적인 제품, 고객경험, 수익모델과 확장 구조를 가진 신규 창업 아이템으로 추진하고 있습니다.

1차와 2차는 같은 아이디어의 개선안이 아니라 서로 다른 프로젝트입니다.

1차에서 제안한 아이디어는 개인의 MRI DICOM 영상을 AI로 분할해 뇌 구조를 개인별 3D 모델로 만들고, STL/OBJ 데이터와 3D Printing 결과물·오브제로 연결하는 MRI 기반 개인 뇌 3D Printing 프로젝트였습니다.

1차 이후에는 ‘기술적으로 만들 수 있는가’보다 ‘실제 고객 문제를 얼마나 자주 해결하는가, 고객과 파트너에게 얼마나 빨리 접근할 수 있는가, 유료거래와 반복 사용을 얼마나 빠르게 검증할 수 있는가’를 더 엄격하게 보게 되었습니다.

그 기준으로 시장을 다시 보니, 제가 실제 한중 비즈니스와 외국인 관광 프로젝트에서 반복해서 접한 문제가 더 명확했습니다. 중국 관광객은 한국 정보를 찾는 데는 익숙하지만, 발견한 식당·상품·서비스를 실제 예약·주문·결제하는 마지막 단계에서 계속 막히고 있었습니다.

그래서 2차에는 1차 아이디어를 억지로 확장하지 않고 완전히 새로운 Robeot으로 전환했습니다. 이번에는 아이디어 제안에 그치지 않고 중국어 AI Concierge, 스크린샷 해석, 여행 Context, Food 주문·Checkout, 운영자 이관, Referral 구조까지 Working MVP로 구현했습니다.

가장 큰 개선은 아이디어 자체가 아니라 창업 아이템을 선택하고 검증하는 방식입니다. 1차가 기술에서 출발해 시장을 찾는 접근이었다면, 2차는 현장에서 반복 확인한 문제에서 출발해 실제 거래를 측정할 수 있는 제품을 만든 접근입니다.

저의 강점은 기술개발, 한중 비즈니스, 현장 실행을 한 사람이 연결할 수 있다는 점입니다.

전자공학을 전공하고 고려대학교에서 뇌공학 석사 및 박사과정을 거치며 MRI·데이터 분석·프로그래밍 기반 연구를 수행했습니다. 이후 소프트웨어와 AI를 활용한 서비스 기획·개발을 지속해 왔으며, Robeot 역시 고객 UI, AI Concierge, API, 데이터 구조, 운영 Console 등 핵심 MVP를 직접 설계하고 고도화하고 있습니다. 사용자 반응을 확인한 뒤 외부 개발 일정에 의존하지 않고 빠르게 제품을 수정할 수 있습니다.

두 번째는 중국 시장과 고객에 대한 이해입니다. 중국어·한국어·영어로 직접 소통할 수 있고, 여러 해 동안 한국과 중국 기업·기관의 컨설팅, 파트너 발굴, 방문 프로젝트와 사업 매칭을 수행해 왔습니다. 단순 번역이 아니라 중국 고객이 어떤 채널에서 정보를 찾고 한국 현장에서 어디에서 막히는지를 실제 업무에서 확인해 왔습니다.

세 번째는 실행 네트워크입니다. Robeot은 AI만으로 완성되지 않고 식당·호텔·기사·가이드·여행사·쇼핑·뷰티 사업자와 연결돼야 거래가 발생합니다. 기존 한중 사업과 관광 프로젝트에서 구축한 네트워크를 초기 파트너 확보와 실사용 검증에 활용할 수 있습니다.

저는 ‘문제를 현장에서 발견하고 → 기술로 제품화하고 → 파트너를 연결해 실제 거래로 검증하는’ 전 과정을 직접 수행할 수 있습니다. 이 역량을 바탕으로 Robeot을 단순 관광 AI가 아니라 실제 거래가 발생하는 Korea Local Commerce 플랫폼으로 사업화하겠습니다.

현재 신청 기준: 팀원 없음(1인 추진). 전담 참여 인원이 확정될 경우 제출 전 실제 인원으로 수정합니다.

중국 관광객의 “찾았다”를 “예약했다·샀다·경험했다”로 바꾸는 AI. Robeot은 한국 여행의 마지막 실행 단계를 연결합니다.