행동 데이터 기반 추천 시스템으로
사용자 구매 전환율 40% 상승 효과
月100만건 리뷰 분석, 메뉴 선택 도와
무인 로봇 배달서도 AI가 핵심 역할

서울 강남 역삼동 일대에서 음식을 배달하고 있는 무인 자율주행 로봇 '딜리'. 주행시 발생하는 모든 정보를 AI가 학습해 최적의 운행 동선과 대응방안 등을 마련한다. /사진: 우아한형제들 제공

[대한경제=문수아 기자]  ‘배달의민족(이하 배민)’을 운영하는 우아한형제들은 2016년부터 인공지능(AI)을 도입했다. 배달 시간을 예상하는 모델로 시작해 2018년 리뷰를 감정하고 분류하는 모델, 2020년 배차 추천 등으로 다양한 서비스를 도입해 운영 중이다. △추천 배차 최적화 △배달시간 예측 △물류 최적화 △배달로봇 △주문ㆍ리뷰 등 다양한 AI 관련 팀을 구성, 전문성을 높이고 있다.

우아한형제들은 배민의 고객 서비스 만족도를 높이고자 AI 기반의 메뉴 추천 기능을 개발했다. 2020년부터 본격적으로 추천 서비스를 도입했는데, 같이 구매할 가능성이 큰 상품을 추천하는 것부터 시작해 과거 구매 패턴을 활용해 개인에 맞게 추천하는 기능까지 확대됐다. B마트는 전체 주문 상품 중 절반 이상이 AI가 추천한 상품으로 집계됐다. 이용 전날까지 사용자들로부터 수집한 정보를 활용해 추천하던 것에서 현재는 실시간 행동을 기반으로 추천하는 것도 가능해졌다. 실시간 추천으로 전환하자 사용자의 구매 전환율은 40% 상승했다.

메뉴 정보와 고객 리뷰를 AI가 분석해 음식을 주문하는 여러 상황 조건에 맞게 추천하는 '메뉴뚝딱'. /사진: 우아한형제들 제공

‘메뉴뚝딱 AI’는 생성형AI 를 활용한 서비스다. 자사 조사 결과 응답자의 절반 가량이 주문할 메뉴 종류만 결정하고 앱 이용을 시작하는데, 원하는 메뉴를 빠르게 찾고 싶다는 요구가 있었다. 맛과 수준이 좋은 가게나 메뉴를 찾고 싶은 고객들도 많았다. 서울 기준으로 한 달에 100만건 가량 쌓이는 리뷰 중에서 개인정보와 무관한 내용만 생성형 AI가 자동 분석해 메뉴를 추천한다. 시간대, 함께 먹는 사람, 상황, 맛, 식감을 분석 키워드로 설정한 후 △상황 △식감 △식재료 △곁들이는 음식 등으로 나눠 추천한다. 햄버거를 찾을 때 촉촉한지, 소스가 맛있는지, 한강 데이트 할 때 먹기 좋은지 등에 맞춰 고를 수 있다.

고객이 AI 추천을 통해 고른 음식이 배달되는데 필요한 시간을 분석하는데도 AI가 쓰인다. 배달 완료시간은 고객이 주문하기 전 확인하는 배달예상 시간과 주문 후 확인하는 고객안내 시간으로 나뉜다. 배달시간 예측모델을 활용해 △거리별 배달시간 △지역별 배달현황 △가게별 준비시간 △라이더의 운행상황 등을 분석해 두 종류의 배달 완료시간을 예측한다.

배달 예상시간은 과거에 수행한 배달 데이터를 학습해 사용자 위치에 맞는 배달 예상시간을 예측한다. 과거 배달 정보, 가게의 주문 특성 정보가 활용된다. 주문완료 후 안내되는 고객안내시간은 기상상황 변화, 주문량 현황, 라이더의 배달 수행률을 반영한다. 라이더가 배차된 이후 음식을 수령하는 시간과 이동 거리 등을 고려한 함수를 기준으로 실제 소요되는 시간을 고객에게 제공한다.

최근 서울 강남 이면도로에서 시작한 무인 로봇 배달에서도 AI 역할이 중요하다. 로봇에 적용한 AI는 도로 위 돌발상황 등 배달 중에 발생할 수 있는 여러 문제를 미리 감지하고 스스로 학습한 후 해결방법을 찾는다. 로봇이 무인 배달을 수행할수록 학습 경험이 쌓이면서 운영에 필요한 비용도 점차 줄어들게 된다.

입점한 음식점의 메뉴를 검수하는데도 AI가 쓰인다. 입점 음식점이 메뉴 사진을 올리면 AI가 배민의 메뉴 사진 기준에 맞는지 검수한 후 반려할 경우 사유를 공유한다. 최근 등록하는 이미지의 90%는 AI가 검수하고 있다.

우아한형제들 관계자는 “앞으로 AI를 활용한 리뷰 요약, 키워드 태그를 활용한 리뷰 탐색, 메뉴나 음식점 추천 이유 제공 기능을 고도화할 계획”이라고 말했다.

문수아 기자 moon@

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