모빌리티 개념 '운송수단' 넘어 확장돼
AI 의사결정으로 모빌리티 산업 혁신
수요자-공급자 상호호혜적 서비스 가능
"모빌리티 산업의 시작과 끝은 데이터"
인공지능(AI)이 모빌리티 사업 혁신을 이끌고 있다. 택시, 주차, 대리운전 등 교통서비스 분야에 AI 기술을 적용해 수요자-공급자 만족을 높이는 서비스가 이뤄지고 있다는 주장이다.
24일 ‘AI 융합 비즈니스 개발 컨퍼런스(AI Tech 2021)'에서 김건우 카카오모빌리티 수석이코노미스트는 “교통의 디지털전환”이 일어날 것이라며 “이때 강조되는 건 결국 AI다”라고 말했다.
카카오모빌리티는 교통 서비스 플랫폼인 스마트폰 앱 ‘카카오T’를 개발해 운영 중이다. 택시를 비롯한 대중교통 예약·결제 서비스 뿐 아니라 내비게이션, 주차 예약 등 개별 운전자를 위한 기능을 제공하고 있다.
이러한 교통 서비스 디지털 전환의 핵심은 ‘데이터’다. 데이터 분석으로 AI는 ‘수요자-공급자’가 동시 만족할 수 있는 비즈니스 영역을 만든다. 과거 택시를 타기 위해서는 승객이 직접 택시를 찾아야 했다. 하지만 카카오T로 소비자는 자신의 공간에 택시를 호출한다. 그동안 공급자 중심이던 택시 서비스가 소비자 중심으로 변하고 있는 모습이다.
이는 택시 기사에게도 이롭다. AI는 운행 패턴을 분석해 기사에게 효율적인 매칭 시스템을 운영한다. 목적지가 광화문인 고객에게는 광화문으로 자주 운행하는 기사를 추천해주는 식이다. ‘고객과 기사’ 모두 만족하는 맞춤형 AI 배차 시스템이 가능하다.
대리운전 시장에서도 AI는 소비자, 공급자 만족도를 동시에 이끌어 낸다. 서비스 가격이 저렴하길 원하는 고객과 더 비싼 값을 받고 싶은 기사는 목적이 충돌한다. 이에 AI는 운행 거리 정보, 선호도 등을 분석해 양쪽 모두 만족할 수 있는 ‘가격 추천’ 서비스를 제공한다. 이를 통해 카카오모빌리티는 고객이 기사를 배정받을 확률은 21% 상승하는 효과를 얻었다.
데이터 기반 AI 의사결정 시스템은 주차난도 해결한다. 백화점 등 여가형 공간은 주말 주차 수요가 높다. 하지만 기업 등 업무형 공간은 반대 양상을 갖는다. 김 수석은 “수요가 발생하는 지역들이 결코 떨어져 있지 않다”며 “주차장을 공유하면 수요 집중을 해결할 수 있다”라고 말했다.
에버랜드의 경우 주말 주차난으로 인근 도로 교통체증을 유발한다. 하지만 카카오T 주차 서비스 도입 이후 해당 구간 운행 속도가 최대 14.4km 개선되는 효과를 얻을 수 있었다.
모빌리티 산업에서 AI가 중요한 이유는 효율성이다. 김 수석은 “모빌리티 산업이 ‘사람’에서 ‘사물과 서비스’의 이동으로 확장되고 있다”라고 말한다. 코로나19로 생필품 배달이 늘어나고 자율주행 배달 로봇이 등장하는 등. 모빌리티가 운송해야 할 대상은 점점 늘어나 효율성을 제고할 AI 기반 의사결정 시스템 역할이 커지고 있다는 설명이다.
‘CASE’로 설명되는 미래 모빌리티 산업에서 AI 역할은 더 중요해진다. CASE는 연결(Connected)·자율주행(Autonomous)·공유(Shared)·전동화(Electrification)의 영단어 첫 글자를 따 만들어진 단어다.
모빌리티간 데이터 '연결'로 효율적인 교통 서비스를 마련한다. '자율주행'도 가능해지는 지점이다. 이때 모빌리티의 개념은 단순 개인의 자동차가 아닌 전동 킥보드, 자전거 등 '공유' 경제에 떠오르는 모든 모빌리티 영역으로 확장된다. 뿐만 아니라 ‘차박(차에서 숙박)’처럼 숙박과 같은 서비스가 모빌리티를 통해 '전동화'된다. 이에 모빌리티의 개념은 단순 운송수단을 넘어 그 의미가 더 넓어지고 있다.
김 수석은 이러한 미래 모빌리티 혁신의 시작과 끝은 ‘데이터’라고 말한다. “데이터가 모이면 효율적인 AI 서비스를 낼 수 있다”며 “서비스를 내면 이용자가 늘어나고 이용자로부터 데이터를 또 모으는 순환이 일어날 것”이라고 말했다.
AI타임스 장희수 기자 heehee2157@aitimes.com
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