유승일 카카오모빌리티 머신러닝 데이터랩장은 26일 “카카오모빌리티가 제공하는 모든 서비스에 인공지능(AI) 기술을 녹여 새롭고 편리한 서비스를 제공할 것”이라고 강조했다.

유 랩장은 이날 오전 서울 강남구 대치동 현대오토웨이타워 구글캠퍼스 서울에서 열린 ‘AI with Google 2018’ 콘퍼런스에서 “단순한 추천을 넘어 사람과 생활을 조금 더 빠르고 편리하게 하는 AI 기술 개발에 매진하고 있다”며 이같이 말했다.

과거 구글 AI팀에서 AI 플랫폼을 연구했던 유 랩장은 지난 2월 카카오모빌리티에 합류, AI 기술을 다양한 서비스에 녹여내는 역할을 담당하고 있다.

이날 카카오택시(카카오T)의 ‘스마트호출’ 기능을 소개한 그는 “택시 승객과 기사 간의 수요와 공급 불균형 문제를 해결하기 위해 AI 기술을 적용해 지난 4월부터 서비스하고 있다”면서 “머신러닝이 기사의 지역 선호도 등을 종합적으로 고려하고 분석하면서 배차 성공률이 크게 높아졌다”고 설명했다.

국내에서 1500만명이 이용하는 카카오택시는 출퇴근 및 심야 시간대에 수요와 공급의 심각한 불균형 문제를 안고 있다. 등록된 택시기사가 24만명에 불과해 수요에 비해 택시의 수가 턱없이 부족하기 때문이다. 이에 따라 특정 시간에는 플랫폼 내 수요가 공급 대비 10배 가까이 벌어지면서 배차가 제대로 이뤄지지 않는 데 따른 이용자의 불만도 높다. 실제 출퇴근 시간인 오전 8~9시 기준 카카오택시 승객의 택시 호출은 23만건까지 치솟지만, 배차가 가능한 기사는 2만6000여명에 불과하다.

카카오모빌리티는 승객과 기사의 패턴 및 선호도 등을 종합적으로 고려해 배차를 결정하는 스마트호출 기능을 도입하면서 이 문제를 어느 정도 해결했다고 판단하고 있다.

유 랩장은 “서울 내 택시 승객의 출발지는 강남과 홍대, 이태원, 종각 등 도심에 집중되지만, 도착지는 안양과 평촌, 수지, 분당 등까지 넓게 퍼져나가기 때문에 기사 입장에서는 이를 선호도에 따라 선택해 수락할 수밖에 없는 상황”이라면서 “배차가 되지 않는 경우를 최소화하기 위해 AI 시스템 구축해 도입하면서 배차 성공률을 높였다”고 언급했다.

이어 그는 “카카오택시 자체가 강제 배차가 아닌, 배차를 기사에게 제안하는 구조이기 때문에 아직까지 배차시스템이 승객을 100% 만족시킬 수 있는 상황은 아니다”라며 “꾸준히 쌓이는 데이터를 지속 학습하고 정제해 더욱 똑똑한 스마트호출 기능으로 개선해 나갈 것”이라고 강조했다.

마지막으로 유 랩장은 “현재 서비스 중인 카카오네비에서도 단순히 경로를 안내하는 것을 넘어 미래 교통상황까지 예측한 정보를 제공하기 위해 AI 기술을 도입했다”면서 “예를 들어 20분 뒤의 강남역 교통상황 등을 예측해 우회도로를 제안하거나 다음날 교통상황까지 고려해 안내하는 식으로, 앞으로도 다양한 예측모델을 발전시킬 계획”이라고 언급했다.