사례연구 - 「 플리토 ( flitto ) 」 START-UP STRATEGYChapter 1. Chapter 2. 성공요인 분석 CONTENTS Chapter 3 . 향후 전략 및 과제 기업 개요기업 개요 Chapter 1.회사명 : ㈜ 플리토 설립일 : 2012. 8. 24 상장일 : 2019. 7. 17 (KOSDAQ) 매출액 : 59 억원 (2020 년 기준 ) 영업손실 : -50 억원 (2020 년 기준 ) 직원 수 : 84 명 전 세계 이용자수 : 1,030 만명 [ 회사 소개 ][ 스타트업 선도 ] [ 한국지능정보사회진흥원 선정 ‘ 국내 10 대 인공지능 스타트업 ’ ] [ 아시아 최대규모 스타트업 컨퍼런스 ‘ 2014 아이디어쇼’ 심사위원 대상 수상 ] [ 중국 스타트업 지원 기관 ‘ 테크코드 ’ MOU 체결 ]구글번역기 “ 흥해라 경기대 ” [ 요청된 언어 ] [ 사업 모델 ][ 사업 모델 ] 「 3 개 영역」 번역 서비스 제공 AI 번역 집단지성 번역 전문 번역 파파고 구글번역기 플랫폼 제공 B2B B2C요청된 언어 ( 요청자 ) 플리토 번역 가능자 ( 집단지성 ) 포인트 번역 제공 사용 요금 번역 제공 데이터 축적 [ 사업 모델 ] 핵심 서비스 : “ 집단지성 을 활용한 번역 플랫폼 ”“Study on Privacy attitude and Decision making process of information subjects ” “ 프라이버시 태도와 결정에 관한 연구 정보 주체 처리 과정 ” [ 사업 모델 ] 집단지성[ 사업 모델 ] 집단지성플리토 “ 흥해라 경기대 ” [ 요청된 언어 ] [ 사업 모델 ][ 사업 현황 ] 집단지성을 통한 언어 데이터 구축 언어데이터 전문기업 : 시장에서 검증된 집단지성 기반 언어 플랫폼 운영 자체 개발 솔루션을 통한 언어 DB 생산 , 다국어 번역 , 가공 , 정제 및 품질관리 수행 자체 플랫폼 보유 전 세계 173 개국 1,000 만명 이상 사용자 이용 DB 생산 , 정제 , 가공 , 검수까지 원스톱 서비스 구현 글로벌 인적 자원 분야별 다국적 집단지성 인력 구축 전문 번역가 인력 인프라 확보 철저한 품질 관리 자체 개발 품질 관리 솔루션 집단지성 활용 3 단계 품질 관리 다수의 언어 DB 구축 경험 국내 공공기관 및 연구기간 언어 데이터 DB 구축 사업 국내외 민간기업 언어 데이터 DB 구축 사업[ 사업 현황 ] 주요 데이터 상품 / 가공 서비스 텍스트 데이터 음성 데이터 이미지 데이터[ 사업 현황 ] 타사 대비 압도적인 경쟁력 확보 구분 언어데이터 생산방법 생산속도 가격경쟁력 생산비용 품질 종류 공급기간 Flitto 집단지성 중심 빠름 ( 다수 플랫폼 유저가 24 시간 생산 ) 높음 고정비용 외 추가비용 無 99.8 다양한 언어 조달 구축된 언어데이터 즉시 공급 가능 Appen 및 기타 소규모 통번역 업체 전문가 중심 매우 느림 ( 소수 언어 전문가 ) 낮음 전문가 통한 고비용 구조 84~98 이하 특정 지역 위주의 언어 일정기간 소요[ 사업 현황 ] 비즈니스 선순환 사이클 본격화 1 4 2 3[ 사업 현황 ] 매출액 / 영업이익 추이 [ 단위 : 억원 ][ 사업 현황 ] 최근 2 년간 주요 이력 년도 사업명 기관명 사업규모 2019~2020 인공지능 학습용 데이터 구축사업 한국지능정보사회진흥원 3 회 100 억 규모 2019~2020 음성 DB 구축사업 한국전자통신연구원 (ETRI) 6 회 4 억 규모 2020 다국어 음성 DB 구축사업 “A” IT 기업 4 회 10 억 규모 2020 다국어 병렬 코퍼스 구축사업 “C” 커머스 기업 14 회 9 억 규모 2020 다국어 음성 DB 구축사업 “B” IT 기업 3 회 7 억 규모성공요인 분석 Chapter 2.[ 성공요인 ① ] 포털 사이트 (Portal Site) 중심의 번역 서비스 불완전성 극복 플리토 : 기존 서비스 + α 개념의 서비스 제공 고급 번역 데이터 축적 → 딥러닝 소스 활용 파파고 , 구글번역기 유사 서비스 : AI 번역 서비스를 통한 기본 제공 AI 번역의 불완전성 ( 어색 / 미흡 ) : 집단지성 번역 서비스로 질 향상 B2B 중심의 전문번역 서비스 강화 수익원 다양화 , 사업제휴 / 투자유치 활용[ 성공요인 ② ] 집단지성의 손쉬운 접근 가능한 ‘ 번역의 場 ’ 제공 모바일을 활용한 플랫폼 번역 서비스 회사원〮전업주부 등 유휴인력 활용 통한 합리적 가격 형성 우수인력의 번역 시장 접근성 증대 : 시〮공간 제약 극복 여유시간을 활용한 자유로운 번역 가능 집단지성 번역 이용시 이용료 : 300 자당 $1 운임 징수 → 기존 전문번역의 20% 수준 번역 제공자에 대해 기존 대비 저렴한 반대급부 ( 포인트 ) 제공[ 성공요인 ③ ] 클린데이터 제공 저작권 문제 없는 다국어 클린 데이터 다수의 글로벌 TOP 기업과 협업을 통해 검증된 데이터 품질향후 전략 및 과제 Chapter 3.[ 신성장동력 확보 ] 전략적 제휴 및 사업영역 확장 도모 AI 번역 기술 고도화 협력 : 네이버 파파고 기업 맞춤형 AI 번역서비스 런칭 2021 년 3 월 사업제휴 체결 인공신경망 기반의 기계번역 성능 기술 향상 등 번역 품질 고도화 부분 협업 예정 ☞ AI 번역 기술 향상 도모 2021 년 3 월 신규서비스 런칭 AI+ 인간 하이브리드 기술 적용 번역 속도 , 정확도 개선 ☞ 수익성 개선 효과 ( 영업비용의 상대적 감소 )[ 수익성 향상 ] 수익구조의 취약성 개선 영업손실 지속 포인트 지급에 따른 고정 영업비용 발생 2018~2020 년 영업손실액 : -50 억 (2020) / -57 억 (2019) / -17 억 (2018) 2020 년 매출액 132% 증가 → 영업이익 14% 증가 : 수익구조의 개선 필요 사업모델 상 포인트 지급 지속 발생 불가피 : 약 14 억 발생 (2020 년 기준 / 영업비용 108 억 ) B2B 전문번역 영역 확장을 통한 안정적인 수익원 확보 필요 지속적인 투자유치를 통한 영업비용 부담 상쇄 필요감사합니다{nameOfApplication=Show}
