Data-Driven K-Beauty 2030
–맞춤형 화장품 3.0 시대의 본격적 시작
이 글은 브런치 연재 시리즈 1화인 맞춤형 화장품, 1.0세대부터 3.0세대까지 어떻게 진화했나에 이어지는 내용입니다. 1화에서는 제도에서 기술, 데이터 기반 구조로 진화한 맞춤형 화장품의 전체 흐름을 설명했죠.
이번 글에서는 “그 변화가 산업 전체에 어떤 영향을 미치고, K-뷰티에 어떤 변화를 가져올지 알아보겠습니다.
– 데이터 기반 개인화의 “전(前) 단계”였던 1.0과 2.0 세대
한국은 2020년에 세계 최초로 맞춤형 화장품 판매업을 법제화했고, 조제관리사라는 직업까지 신설할 만큼 사람 중심·조제 중심의 제도를 우선 만들었습니다.
현장에서 피부를 진단하고, 바로 혼합해 주는 즉시 조제형 모델로, AI 스캐너와 디바이스를 도입하기 시작했습니다. 즉, 초개인화가 이때부터 이미 시작되었습니다.
이 부분은 1화에서도 언급했지만, 이번 글에서 산업 관점으로 다시 보면 주요 원인은 다음 3가지로 정리됩니다.
■ 데이터가 표준화되지 못함
매장에서 진단한 데이터가 기업 내부에서만 처리되었고, 국가 차원의 피부·원료·포뮬러 데이터 연계가 부족했으며, AI가 학습하기 위한 기반 자체가 부족했습니다.
■ AI와 제조 시스템이 연결되지 않음
피부 분석은 AI가 했지만, 결과 → 원료 → 처방 → 조제가 시스템으로 이어지지 않아, 데이터가 제품이 되는 자동화 파이프라인이 없었습니다.
■ 소비자 신뢰·가격 문제
즉석 조제 제품이 더 비싼 이유를 소비자가 이해하지 못하고, 데이터 기반 처방이 아닌 매장 직원의 경험에 의존하여, 신뢰 형성이 불안정하였습니다.
요약하자면, 초기 모델은 기술보다 사람이 중심이었으며, 분석, 조제, 데이터, 제조가 따로 움직였습니다.
이제 한국은 데이터 기반 초개인화 산업으로의 재편이 시작되었고, 두 가지 변화가 핵심입니다.
한국 기업들은 AI를 피부 분석용 장비로 쓸 뿐만 아니라, 처방, 조제, 생산까지 연결하는 산업의 근간으로 변화 중입니다.
■ 로봇 조제와 AI 처방으로 다품종 소량생산의 완전 구현
아모레퍼시픽 “TONEWORK” 로봇 조제 시스템은 개인의 얼굴 톤을 분석해 AI 조색 알고리즘이 즉석에서 파운데이션을 제조합니다. 이 시스템은 CES 혁신상을 수상하여, 기술 완성도를 증명해 내었습니다.
■ IoT(사물인터넷)과 홈 디바이스가 결합하여, 생활 데이터를 조제에 반영하고 있습니다.
수면, 스트레스, 생리주기 등과 피부 변화를 연결하고, 집에서도 피부 변화를 측정하고, 데이터가 브랜드의 처방 레시피와 연결됩니다.
■ ODM/OEM도 초개인화 지원 구조로 전환되고 있습니다.
코스맥스, 한국콜마는 이미 다품종 소량생산 체제로 기술을 전환하고 있고, 이로 인해, 인디 브랜드, 소상공인도 맞춤형 제품을 쉽게 생산할 수 있는 시대가 되어 가고 있습니다.
■ 47,000개 성분 DB와 독성 예측 모델 23종
맞춤형 조제의 안전성을 AI가 예측할 수 있는 기반을 마련 중입니다.
■ 오송에 클린화장품산업지원센터 건립
유전자·피부정보 기반의 맞춤형 설계 및 글로벌 진출을 위한 국가별 피부 데이터를 연구하고,
소량생산 가능 공정 체험 및 실증 지원을 준비하고 있습니다.
■ 연간 1,000명 규모의 전문 인력 양성(국제 K-뷰티 아카데미)
2026년 7월 개관을 목표로, 조제관리사가 데이터 분석 및 원료 안전성 평가까지 포괄하는 교육 체계를 마련 중에 있습니다.
요약하면, 2024년 이후 정부는 데이터 기반 산업을 제조업이 아닌 수출 전략 산업으로 육성하고 있습니다.
제조 중심에서 데이터와 처방 중심 산업으로 전환될 것이 예상됩니다. 재고가 필요 없는 조제형 모델이 확장되고, AI가 처방하고, 사람은 상담과 안전성을 검증하는 “뷰티 솔루션 산업”을 예상합니다.
한국은 맞춤형 화장품 산업 발전이라는 명확한 목표 하에 유전자, 피부 생체 정보를 국가 주도와 기업 협력 형태로 방대하고 체계적으로 확보하여 글로벌 경쟁력의 핵심 자산으로 삼고 있으며 이는 세계적으로 유일합니다.
2011–2019년 확보(17개국, 16,000명)하여, 2030년에는 국가별 맞춤형 처방의 핵심 자산이 될 예정입니다.
예를 들어, 동남아, 중동, 유럽 국가별 전용 포뮬러 조제로 글로벌 경쟁력이 강화될 수 있습니다.
앞으로 산업은 다음 두 축으로 커질 수 있습니다.
대기업은 AI, 빅데이터 기반의 기술 및 제조로, 소상공인은 사람, 경험 기반의 컨설팅과 조제 및 리필 서비스 형태로, 서로 경쟁하지 않는 맞춤형 화장품 생태계가 될 가능성이 높습니다.
AI, 빅데이터 기반의 기술 및 제조가 안정화가 될 대기업 시스템에 비해, 첨단 시스템을 갖추기 힘든 소상공인이 이 시장에서 어떻게 살아남을 수 있을지, 고민이 많으실 것으로 보입니다.
AI 진단은 사진 기반 API(Application Programming Interface)나 디바이스와 연동형 솔루션 기기로, 유분, 수분, 모공 등 분석과 함께, 솔루션을 추천받는 시스템에, 조제관리사의 상담이 병행되는 AI-연계형 뷰티 컨설턴트로 포지셔닝합니다.
미용실, 스파, 피부관리실 등 자신의 공간이 있는 소상공인은 조제존을 구획하고, 자신의 업에 관련된 관리제품에 자신만의 원료 기준을 설정 후, 리필 시스템 도입 및 친환경, 제로웨이스트, 비건 그 이상의 철학이 담긴 맞춤형 화장품을 취급합니다.
또한, 맞춤형 화장품 도입 전 후로, 고객의 피부 변화에 대한 데이터를 쌓아, 미래의 자산으로 활용합니다.
데이터 기반 맞춤형 화장품, 정부의 인프라 지원에 기업의 기술 혁신과 소비자의 개인화 니즈 증가가 한 점에서 만나 어떤 모습으로 향후 재편될지 지켜보시기 바랍니다.
[다음에 이어질 글 내용]
-소상공인이 활용할 수 있는 AI 진단 사진 기반 API(Application Programming Interface), 디바이스 소개
-AI 피부 진단의 과학적 원리와 한계(정확도·측정 편차)
-피부 데이터가 제품 솔루션으로 이어지는 과정의 문제와 개선점
-개인화 맞춤형 화장품과 규제·안전성·윤리 이슈