단순 배차 순위 결정 방식이 아닌 다양한 시나리오별 배차 과정, 승객의 대기 시간 단축을 위해 개발된 예측 모형 등 기술 전반이 투명하게 공개된 점이 특징이다.
'AI 배차 시스템'은 호출이 발생한 △요일 △시간대 △출도착지 인근 택시 수요 상황은 비롯해 운전기사별 △일평균 콜 수락률 △목적지별 콜 수락률 △평균 평점 △과거 운행 패턴 등 30여 가지 변수를 머신러닝으로 분석해 기사와 승객의 매칭을 최적화하는 방식으로 운영된다.
카카오모빌리티는 외부 전문가로 구성된 '모빌리티 투명성 위원회'의 권고, '상생 자문 위원회'의 의견 수렴을 거쳤고 AI기술, 플랫폼 투명성에 대한 사회적 요구가 커지고 있는 점을 고려했다고 설명했다.
AI 배차 시스템 도입 이전인 2019년에는 평균 배차 시간이 14.1초였지만, 올해는 8.6초로 감소했다고도 했다. "배차 수락률, 평점 등과 같은 질적 요소도 고려해 골라잡기나 단거리 기피 등과 같은 택시 시장의 고질적인 문제 해소에도 기여했다"고 했다.
유승일 카카오모빌리티 CTO는 "배차 시스템이 고려하는 요소들에 대해서는 꾸준히 각계와 공유해왔고, 이보다 더 상세한 동작 원리를 공개해 승객과 기사 모두 윈윈할 수 있는 선순환 구조를 만들고자 한다"며 "지속적인 기술 연구로 택시 이용 편의를 높여 새로운 수요를 창출하고, 이를 통해 기사님들께도 더 많은 편익을 제공할 수 있도록 노력하겠다"고 말했다.
KPI뉴스 / 김해욱 기자 hwk1990@kpinews.kr
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