[e터뷰]"AI와 빅데이터, 카카오 모빌리티 혁신 '열쇠'"

이재호 카카오모빌리티 디지털경제연구소장. (사진=카카오모빌리티)

[이데일리 한광범 기자] “해외에서 성공한 공유 모빌리티 서비스가 국내에서 성공한다는 보장은 없습니다. 우리 실정에 맞는 모빌리티 서비스를 만들어야 합니다. 모빌리티의 효율성을 높일 수 있는 것이 바로 인공지능(AI)과 빅데이터입니다.”

이재호 카카오모빌리티 디지털경제연구소장은 19일 기술을 통한 공유 모빌리티 서비스 혁신에 대해 이 같이 밝혔다. 그는 “국토교통부와 국회가 모빌리티 서비스의 법제화가 되지 않으면 택시제도의 근간이 흔들릴 수 있다고 보고 불가피하게 여객자동차 운수사업법 개정안을 통과시켰다”며 “우리도 이를 기반으로 차별화된 서비스 품질을 만들고 있다”고 말했다.

이 소장이 밝힌 카카오모빌리티의 운송시장 관련 주안점은 △서비스 혁신 △배차 효율화이다. 그는 “절대 다수의 택시기사들은 친절하고 훌륭하다. 하지만 소비자 입장에서 그 택시를 타기 전까진 어떤 기사가 있을지 전혀 예측할 수 없다”며 “택시 입장에서도 단골로 만들기 위해 서비스에 노력하는 일반 식당처럼 굳이 친절할 필요가 없다”고 지적했다. 이어 “이 같이 현재 택시는 친절한 서비스가 어려운 구조적 한계가 있다”며 “소비자 입장에서 택시 서비스질을 예견하기 어렵다는 문제를 해결한 것이 바로 카카오T블루 등 플랫폼 택시다.소비자에게 택시 품질에 대한 신뢰를 줄 수 있을 것”이라고 자신했다. 배차와 관련해선 “우리나라는 (택시 중심으로 개편된 만큼) 우버, 디디추싱, 그랩처럼 공급량이 부족한 특정시간대에 공급량을 늘리는 방식은 어렵다고 결론이 났다”며 “우리는 제한적 택시를 갖고 효율성을 높이고 있다”고 설명했다.

이 소장은 구체적으로 “데이터를 분석해보면, 택시들마다 제각각 선호하는 운행 패턴이 있다”며 “제각각인 택시들의 선호를 카카오T 플랫폼 내에서 AI와 머신러닝을 통해 확인해 선호에 맞는 손님을 우선 연결해주는 방식으로 배차 성공률을 높이고 있다”고 했다. 그는 “출퇴근 시간대나 심야 시간대의 경우 수요에 비해 공급이 절대적으로 부족할 수밖에 없다”면서도 “이 부족분을 모두 채우는 건 불가능하지만, 기술을 통해 공급을 최대한 이끌어내고 있다”고 강조했다. 이 소장은 “카카오T블루를 통해서 기존에 택시가 가진 모든 문제를 해결할 수는 없다. 다만 점진적 혁신을 하려고 하고 있다. 느리지만 하나하나 해결해 나가려고 노력하고 있다”고 했다.

카카오모빌리티는 택시 등 여객운송 외에도 다양한 모빌리티 서비스도 기술 접목으로 효율성을 높이고 있다. 그는 “우버처럼 수요와 공급에 따라 요금이 자동으로 결정되는 ‘다이내믹 프라이싱’을 고급택시인 카카오T블랙이나 대리운전 서비스에 적용하고 있다”며 “수요가 많을 때는 기사들이 수입을 더 늘릴 수 있으니 더 시장에 많이 나오게 돼, 수요를 해소시켜주게 된다”고 밝혔다. 또 “카카오내비 역시 전국 25만 택시들에 더해 대리기사들 등이 사용함으로써 방대한 양의 데이터를 수집하고 있고, 이를 기반으로 정확한 길 안내와 도착시간 예측을 하고 있다”고 설명했다.

이 소장은 다만 카카오T 플랫폼의 서비스형모빌리티(MaaS) 추진까진 아직 갈길이 멀다고 밝혔다. 그는 “카카오T 플랫폼에 모든 교통수단이 들어오기 위해선 항공사나 렌터카 회사들에게 추가 수익 등의 유인효과가 있어야 한다”며 “아직은 쉽지 않은 상태”라고 말했다.