"'배민'에 생성형 AI 도입하니 주문전환율 40%↑"
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"인공지능(AI)와 머신러닝, 딥러닝을 통해 '배달의민족'(배민) 플랫폼 전반의 효율을 증대시키고 있습니다. 플랫폼 내 이미지 검수하는 것에서 더 나아가 음식 추천 시스템의 데이터 처리를 고도화할 수 있었는데요. 이를 통해 컨버전노출 대비 주문전환율을 상승시켰습니다."
송 CTO는 "배민 플랫폼은 빅데이터와 머신러닝, 생성형 AI를 적극 도입·활용해서 소비자와 사장님, 라이더 관점에서 효용성을 제고하겠다"면서 "이 시대의 커머스 전반을 실시간 배달로 확장하고 구현하면서 고객들 옆에서 계속해서 희망을 써갈 수 있도록 매진하고 있다"고 자신했다.
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플랫폼 상 이미지 검수 작업에도 도입
"소비자와 점주, 라이더 부문 업무에도 시너지"
[이데일리 최연두 기자] “인공지능(AI)와 머신러닝, 딥러닝을 통해 ‘배달의민족’(배민) 플랫폼 전반의 효율을 증대시키고 있습니다. 플랫폼 내 이미지 검수하는 것에서 더 나아가 음식 추천 시스템의 데이터 처리를 고도화할 수 있었는데요. 이를 통해 컨버전노출 대비 주문전환율을 상승시켰습니다.”
송 CTO는 “추천 시스템에 실시간 데이터 처리 기술과 함께 한층 고도화된 모델을 바탕으로 실시간 반응형 시스템을 만들었다”면서 “고객들의 컨버전 노출대비 주문전환율을 40.24% 상승시켰다”고 강조했다. 실시간으로 더 나은 추천 리스트를 점수 매기는 방식을 도입했다는 설명이다.
최근 우아한형제들은 최근 생성형 AI 기술 도입을 적극 검토하고 있다. 송 CTO는 “판매자와 점주 입장에서 효용을 증진할 수 있는 생성형 AI 기능을 개발했다”면서 “음식 메뉴 사진 같은 경우는 해상도가 낮거나 상표권 저작권 침해하는 내용이 포함돼 있을 수 있는데 이를 검수하는 데에 그동안 많은 시간과 노력이 필요했다”고 말했다.
이어 “해당 사진을 일일이 검수해야 하는데 한 달에 업데이트되는 메뉴 이미지 개수가 수십만개”라며 “이를 그간 사람이 일일이 검수했었는데 여기에 생성형 AI 검수를 통해 검수 작업을 더 신속하고 정확하게 해내고 있다”고 강조했다. 이를 통해 점주가 메뉴 변경 시 판매 가능한 대기 시간을 줄여 플랫폼 효용감을 높였다는 게 그의 설명이다.
배달기사 접점에서도 생성형 AI는 시너지가 크다. 송 CTO는 “자율주행이나 로봇 등을 통한 오프라인 배달은 기능을 제대로 수행하려면 실외 환경 변수가 강하게 작용한다”면서 “이에 대응하기 위해 그간 여러 변수로 인해 환경 내 완성도가 미흡했던 부분의 한계를 극복했다”고 강조했다.
송 CTO는 “배민 플랫폼은 빅데이터와 머신러닝, 생성형 AI를 적극 도입·활용해서 소비자와 사장님, 라이더 관점에서 효용성을 제고하겠다”면서 “이 시대의 커머스 전반을 실시간 배달로 확장하고 구현하면서 고객들 옆에서 계속해서 희망을 써갈 수 있도록 매진하고 있다”고 자신했다.
그러면서 “새로운 혁명이 오고 패러다임이 변화되면 그 이전 시대에서 번창하고 가장 성공했던 플레이어들은 변화된 환경에서는 도태될 위험이 있다”면서 “모바일 시대에서 AI 시대로 넘어가면서 여기에 적응하지 못하면 앞으로 나올 서비스도 일종의 블랙홀에 녹아들어가 흔적도 남지 않고 시스템 뒷단으로 남을 가능성도 있다고 본다”고 말했다.
최연두 (yondu@edaily.co.kr)
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