카카오모빌리티가 국내 모빌리티 업계 최초로 택시 ‘AI 배차 시스템’의 상세 동작 원리를 전격 공개한다. AI 기술 및 플랫폼의 투명성에 대한 사회적 요구가 커지고 있는 상황인 만큼, 배차 시스템을 선제적으로 공개해 플랫폼 참여자와의 소통을 강화하고 각계의 오해와 우려를 불식한다는 취지다.
이번 택시 배차 시스템 공개는 외부 전문가로 구성된 ‘모빌리티 투명성 위원회’의 권고에 따라 진행됐으며, ‘상생 자문 위원회’의 의견 수렴을 거쳤다.
카카오모빌리티는 그동안 언론, 국회, 정부기관 자료제출 등을 통해 택시 배차에 영향을 미치는 주요 변수와 적용 사례를 설명해왔다. 양 위원회는 여기에서 한발 더 나아가, 배차 시스템에 대해 보다 구체적인 정보를 제공하고 정보 접근성을 높임으로써 택시업계와 승객의 이해를 돕고 소통의 투명성을 확대할 필요가 있다고 판단했다.
이에 따라 카카오모빌리티는 자사 홈페이지에 택시 배차 시스템 소개 페이지를 신설하고, 배차 진행 방식, 배차 시스템의 구성 요소, 고려 변수 등에 대한 정보를 공개했다. 단순히 배차 순위 결정 원칙을 설명하는 것을 넘어, 다양한 시나리오별 배차 과정, 승객의 대기 시간 단축을 위해 개발된 예측 모형을 소개하는 등 카카오 T 택시에 적용된 배차 기술 전반을 투명하게 설명했다.
카카오 T 택시 서비스는 승객의 호출 요청, 콜 카드 발송, 기사의 콜 카드 수락(배차), 승객 탑승, 운행, 결제 및 평가의 과정으로 진행된다. 이 중 콜 카드 발송 시 택시 기사에게 발송되는 ‘콜 카드’의 기준과 순서를 도출해내는 방식을 ‘배차 시스템’이라고 한다. 카카오 T 택시는 빠른 배차와 함께 기사-승객 모두의 운행 만족도를 높인다는 원칙에 기반하여 ‘AI 배차 시스템’과 ‘ETA(Estimated Time of Arrival, 도착 예정 시간) 스코어’ 기반의 ‘하이브리드 배차 방식’으로 운영하고 있다.
‘AI 배차 시스템’은 호출이 발생한 요일, 시간대, 출도착지 인근 택시 수요공급 현황, 기사의 일평균 콜 수락률, 목적지별 콜 수락률, 평균 평점, 과거 운행 패턴 등 30여 가지 변수를 머신러닝으로 분석해 기사와 승객의 매칭을 최적화하는 기술이다.
AI 배차 시스템을 통해 승객에게 빠르게 도착 가능하면서 콜을 수락할 확률도 높은 기사를 예측해낼 수 있게 됨에 따라 콜을 수락할 확률이 높은 기사에게 먼저 콜 카드를 발송해, 콜 수락률은 높이고 취소율은 낮춰, 승객의 대기시간을 줄이며 과다한 배차 요청에 따른 기사의 피로도를 줄이는 선순환 구조를 구축할 수 있게 됐다.
이는 승객과 기사의 편익 확대로도 이어져, 2019년 AI 배차 시스템 도입 이전 14.1초였던 평균 배차 대기시간이 2021년에는 8.6초로 39% 감소하는 성과로 나타났다.
배차 수락률, 평점 등과 같은 질적 요소를 배차 시스템의 변수로 고려하게 되면서 골라잡기, 단거리 기피 등과 같은 택시 시장의 고질적인 문제를 해소하는 데도 크게 기여한 것으로 보인다.
이상진 daedusj@autodiary.kr