‘인공지능-로봇’ 시대에도 ‘고객’은 핵심 키워드
택시 하면 뭐가 떠오를까? 현재 10대~20대를 일컫는 ‘밀레니얼 세대(Millennial Generation)’는 ‘카카오택시’와 ‘우버’나 승객과 기사를 연결하는 알고리즘이나 디지털기술을 먼저 떠올린다. 그러나 과거 택시기사들에게 택시는 시간대별, 장소별로 승객이 몰리는 곳을 경험과 직감으로 판단하는 베테랑의 영역이었다.
때문에 택시기사의 소득은 마케팅에서 이야기하는 고객 세분화, 선별, 위치선정이라는 STP(Segmentation, Targeting, Positioning)와 같은 전략이 아니라 순전히 개인의 감에 의해 결정되었다. 여객이나 화물을 운반하는 운수업(運輸業)은 종종 하늘의 운에 의해 결정되는 운수업(運數業)으로 회자되거나, 택시기사가 승객을 많이 태워 수익이 늘어난 날은 ‘운에 의한 당첨이나 성공을 의미’하는 일본어 ‘아다리’라는 말로 표현한 것도 이 때문이다.
그러나 이제 택시회사들은 GIS, 통신, 알고리즘, AI 등 기술을 활용해 빈차와 승객을 최적으로 연결해주는 카카오, 우버 등 플랫폼 기업에게 주도권을 내어줘야 할지 모른다. 영업용 차량에게만 승객을 태울 수 있는 '운수사업법'은 택시회사들과 개인택시 기사들을 보호 중이나 ‘카카오택시’를 떠올리는 밀레니얼 세대들에게 불편하고 비효율적인 ‘택시’라는 제도가 언제까지 지속될 수 있을지 의문이다.
물론 택시업계도 할 말은 있다. 택시회사와 기사들의 소득을 높이는 최적화 기술을 마다할 이유가 없다. 그러나 중소 IT기업들도 적용하기 쉽지 않은 기술을 인력이나 예산 모두 턱없이 부족한 택시업체들이 독자적으로 플랫폼을 구축하기는 어려운 것이 현실이다.
이를 극복하기 위해 일본 토종 택시업체인 츠바메택시는 AI플랫폼을 활용한 ‘실시간 이동 수요 예측 기술’ 개발을 위해 NTT도코모와 손을 잡았다.
AI 기반 '실시간 이동 수요 예측 기술'은 개인 식별 정보를 제외한 휴대전화 기지국 연결 통계 정보, 츠바메택시 운행기록, 실적, 날씨 등의 빅데이터를 AI로 분석하여 "30분 후 택시 수요가 급증할 지역", “손님이 많을 것으로 예상되는 지역” 등의 정보 제공을 가능하게 해준다.
츠바메택시가 AI기술에 관심을 갖는 이유는 단 하나다. 자고 나면 쏟아지는 AI관련 뉴스에 “나도 한 번 해보자”는 것이 아니라 고객이 새로운 기술을 원하고 있기 때문이다. ‘인공지능로봇’ 시대에도 ‘고객’은 여전히 핵심 키워드다.
