김재순 티맵모빌리티 최고기술책임자(CTO) 부사장은 대표적인 사례로 장소 추천 서비스 ‘어디갈까’를 꼽았다.
어디갈까는 이 회사가 보유한 방대한 이동 데이터와 장소 정보(POI) 자료를 결합해 개인화된 장소 추천·검색·예약 경험을 제공하는 AI 에이전트 서비스다.
일차원적인 검색 정보가 아닌 실 주행 궤적 데이터를 포함한 ‘실제 사용자 이동 장소’가 반영된다.
김 CTO는 “(어디갈까는) 단순 장소 검색 및 안내 맥락을 넘어 사용자 여정 전반(검색, 주행, 방문)을 통합적으로 이해하고, 실시간 도로 상황과 개인 선호까지 반영해 추천을 최적화한다”며 “이런 개인별 취향을 학습해 모바일에 국한되지 않고 차량 사용 환경(IVI)까지 확장한다는 점에서 확실한 경쟁력을 가지고 있다”고 자신했다.
기존 사용자 검색어 입력 또는 후기·평점 데이터 기반 유사 서비스들과 비교하면 확실히 앞서 있다는 평가를 받는다.
김 CTO는 “(이러한 경쟁력 덕분에) 어디갈까 누적 이용자는 최근 3000만명을 돌파한 상황”이라며 “이에 힘입어 어디갈까가 포함된 '모빌리티 데이터 및 테크' 부문의 1분기 실적도 전년 동기보다 28.5% 성장했다”고 말했다.
대리운전 매칭 효율을 높이기 위해 도입한 'AI 보너스콜 자동화 프로젝트’도 성과를 내고 있다.
AI와 머신러닝(기계학습) 엔진이 새로운 콜이 생성됐을 때 실시간으로 해당 콜 배차 소요시간을 예측한다.
만약 기사 선호도가 낮아 ‘미배차 가능성이 높은 콜’이라고 식별되면, 즉시 기사 대상 보너스 포인트(추가 운행 수입)를 투입한다.
무제한 비용 투입을 방지하기 위해 최대 지급 상한을 마련해뒀다.
김 CTO는 “(이러한 시도 덕분에) 연말, 폭설 등 대리 수요가 급격히 몰리는 시점에 매칭률이 5%포인트 이상 올라가는 지표가 확인됐다”고 설명했다.
대리 서비스에는 ‘믹스패널(Mixpanel)’과 같은 데이터 분석 도구를 도입해 2년 만에 30배 성장을 달성하기도 했다.
김 CTO는 “자사 대리운전은 AI 기반 데이터와 사용자 행동을 함께 분석해 특정 시간대·지역별 대리운전 수요를 예측한다”며 “이를 통해 대리 서비스가 필요한 시점에 맞춰 추천하는 기능을 선보였고, 그 결과 실제 호출 전환율과 클릭률이 크게 개선됐다”고 말했다.
이어 “수요·공급 매칭 최적화와 가격 책정에도 AI 분석을 도입해 완료콜(성사율)을 높였다”고 덧붙였다.
아주경제=한영훈 기자 han@ajunews.com
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