미국 패션 리테일 업계가 '조용한 킬러(silent killer)'라고 부르는 문제가 있다. 바로 반품이다. 미국 국립소매연합회(NRF)에 따르면 2025년 연간 반품 규모는 8,499억 달러(약 1,258조 원)에 달했고, 온라인 구매 반품률은 19.3%다. Z세대(18~30세)의 1인당 연평균 온라인 반품 횟수는 8건에 이른다.

더 심각한 것은 구조적 손실이다. 반품된 상품의 대부분은 다시 진열대에 오르지 못하고, 환불 처리 비용이 상품 가치를 초과하는 경우도 많다. 패션 브랜드 마진을 직접 갉아먹는 다중의 구멍인 셈이다.

AI 가상 피팅 기술의 본격 등장

이 문제에 도전하는 AI 스타트업들이 빠르게 성장하고 있다. 핵심 솔루션은 가상 피팅(virtual try-on)이다. 잠재 고객이 실제로 구매하기 전, AI가 옷의 핏과 스타일을 시각화해 주는 기술이다.

사실 이 아이디어는 2010년대부터 있었다. 그런데 왜 지금 갑자기 주목받는가? 생성형 AI의 급속한 발전이 이 기술을 '실제로 구매 결정에 영향을 미칠 수준'으로 끌어올렸기 때문이다.

Catches: 거울처럼 현실적인 디지털 피팅

AI 스타트업 Catches는 사용자가 '디지털 트윈'을 만들어 옷을 가상으로 입어볼 수 있는 플랫폼을 개발했다. 이 플랫폼의 차별점은 단순히 '예쁘게 보이는' 렌더링이 아니다. 원단의 질감, 소재가 움직이는 몸에 반응하는 방식까지 물리 시뮬레이션으로 구현한다.

LVMH의 앙투안 아르노가 투자하고 Nvidia CUDA 플랫폼 위에 구축된 Catches는 최근 럭셔리 브랜드 Amiri의 웹사이트에서 서비스를 시작했다.

CEO Ed Voyce는 반품과 장바구니 이탈의 1위 원인이 '핏에 대한 불확실성'이라고 지적한다. "지금 이 기술이 해결 가능한 시점이 된 이유는, 클라우드에서 최종 사용자를 위한 비주얼을 투자 대비 수익이 나오는 비용으로 실행할 수 있게 됐기 때문"이라고 설명했다.

반품 줄이기 vs. 구매 늘리기 — 두 마리 토끼

이 기술의 목표는 단순히 반품을 줄이는 것만이 아니다. 구매 결정 자체를 강화하는 도구이기도 하다. NRF 데이터에 따르면 소비자의 82%가 '무료 반품'을 필수 조건으로 여기지만, 이를 제공하는 비용은 점점 감당하기 어려워지고 있다.

Guggenheim의 시메온 지겔 이사는 이렇게 평가했다. "피팅 기술이 완벽하진 않지만 격차를 줄이는 방식으로 반품률을 의미 있게 낮출 것이다. 그리고 이 기술은 계속 발전할 것이다."

트럼프 관세와 맞물린 마진 압박

트럼프 행정부의 무역 관세 정책이 동남아 제조 의존도가 높은 패션 리테일에 직격탄을 날리고 있는 상황에서, AI 피팅 기술은 단순한 반품 감소 도구를 넘어 마진 보호 전략의 핵심으로 부상하고 있다. 비용은 올라가고 소비자는 가격에 민감해진 이중 압박 속에서, 반품 최소화는 생존 전략이 됐다.

가상 피팅을 넘어: 패션 이후의 확장

현재는 패션이 중심이지만, 핏 불확실성이 존재하는 모든 카테고리로 확장이 예상된다. 가구의 공간 배치, 뷰티 제품의 피부 톤 시뮬레이션, 전자제품의 공간 적합성 등이 차기 전장이 될 전망이다. 생성형 AI 품질이 계속 높아지면서, '사기 전에 확인하는 경험'의 범위는 계속 넓어질 것이다.

원문 출처: https://www.cnbc.com/2026/04/05/ai-retail-start-ups-virtual-try-on-tech-margins.html