콜 수락률, 택시수요‧공급 현황, 평점 등 분석
카카오모빌리티는 국내 모빌리티 업계 최초로 택시 인공지능(AI) 배차 시스템의 상세 동작 원리를 공개했다. 카카오모빌리티는 “AI 기술과 플랫폼의 투명성에 대한 사회적 요구가 커지고 있는 상황”이라며 “이번에 배차 시스템을 공개하면서 플랫폼 참여자와 소통을 강화하고 각계의 오해와 우려를 불식하겠다”고 밝혔다.
이어 “그 동안 카카오모빌리티는 언론, 국회, 정부기관에 자료제출 등을 통해 택시 배차에 영향을 미치는 주요 변수와 적용 사례들을 설명해왔다”며 “이번 결정은 외부 전문가로 구성된 '모빌리티 투명성 위원회' 권고로 '상생 자문 위원회'의 의견 수렴을 거쳤다”고 덧붙였다.
카카오모빌리티에 따르면 양 위원회는 배차 시스템에 대해 구체적인 정보를 제공함으로써 정보 접근성을 제고하고 택시업계와 승객의 이해를 돕고 소통의 투명성을 확대할 필요가 있다고 판단했다.
이번 결정에 따라 카카오모빌리티는 자사 홈페이지에 택시 배차 시스템을 소개하는 페이지를 신설하고 배차 진행 방식, 배차 시스템의 구성 요소, 고려 변수에 대한 정보를 공개했다. 단순히 배차 순위를 결정하는 원칙을 설명하는 수준을 넘어 다양한 시나리오별 배차 과정, 승객 대기 시간 단축을 위해 개발된 예측 모형을 소개하고 카카오 T택시에 적용된 배차 기술 전반에 대해 설명했다.
‘T택시’ 서비스는 승객의 호출 요청인 '콜 카드'의 발송, 기사의 수락과 배차, 승객 탑승과 운행, 결제, 평가의 과정으로 진행되는데 이 때 택시 기사에게 발송되는 ‘콜 카드’의 기준과 순서를 도출하는 방식을 '배차 시스템'이라고 한다.
T택시 서비스는 빠른 배차를 통해 기사와 승객 모두의 운행 만족도를 높인다는 원칙 하에 AI 배차 시스템과 도착 예정 시간(ETA) 스코어'를 고려하는 하이브리드 배차 방식으로 운영되고 있다.
AI 배차 시스템은 호출이 발생한 요일, 시간대, 출발지와 도착지 인근의 택시 수요공급 현황을 비롯해 기사의 일평균 콜 수락률·목적지별 콜 수락률·평균 평점·과거 운행 패턴 등 30여가지 변수를 기계학습으로 분석해 기사와 승객의 연결을 최적화한다.
카카오모빌리티는 “AI 배차 시스템을 통해 승객에게 빠르게 도착하면서 콜을 수락할 확률도 높은 기사를 예측해낼 수 있게 됐다”며 “콜을 수락할 확률이 높은 기사에게 먼저 콜 카드를 발송해 콜 수락률은 높이고 취소율은 낮추는 방식”이라고 설명했다.
이어 “이러한 방식을 통해 승객의 대기시간을 줄이면서도 과다한 배차 요청으로 인한 기사의 피로도도 줄이는 선순환 구조를 구축했다”며 “AI 배차 시스템 도입 이전이던 2019년 평균 배차 대기시간이 14.1초였던데 반해 2021년에는 8.6초로 39% 감소했다”고 강조했다.
유승일 카카오모빌리티 최고기술책임자(CTO)는 “배차 시스템에 반영하는 인자에 대해 꾸준히 각계와 공유해왔다”며 “이보다 더 상세한 동작 원리를 공개해 승객과 기사 모두 상생할 수 있는 선순환 구조를 만들고자 한다”고 말했다.
이어 “현행 시스템은 배차 수락률, 평점 등 서비스의 질적 요소를 배차 시스템의 변수로 고려하면서 골라잡기, 단거리 기피 같은 택시 시장의 고질적인 문제를 해소하는 데 기여했다”며 "지속적인 기술 연구로 택시 이용 편의를 높여 새로운 수요를 창출하고, 기사에게도 더 많은 편익을 제공할 수 있도록 노력하겠다"고 말했다.
