“콜 경쟁 줄고 주문 취소 뚝”…AI 배차에 달라진 배달 현장

#라이더의 휴대전화에 배달 주문이 떴다. 주문을 확인한 라이더는 음식점으로 향했고 포장된 음식을 받아 배달지로 출발했다. 11일 찾은 서울 면목동에 위치한 부릉 스테이션 중랑점의 배달 현장이다. 라이더에게 전달된 주문은 인공지능(AI)이 배정한 것이다. AI는 음식점과 라이더의 위치, 픽업 요청 시각 등을 분석해 이동 동선과 예상 소요 시간을 고려한 주문을 배정한다. 기존에는 담당자가 주문을 나눠주거나 라이더가 직접 주문을 선택했다면, 이제는 AI가 배차를 맡는 방식으로 바뀌었다. ◇AI 배차 도입 후 처리 물량 두 배…40분 내 배달 비중 90%대로 중랑점은 부릉이 AI 배차를 확산하려고 마련한 본사 직영센터다. 부릉은 지난 3월 10일 이곳에 AI 배차를 도입했고, 여기서 쌓은 운영 경험을 바탕으로 위탁 지점까지 적용 범위를 넓히고 있다. 센터 측에 따르면 전체 위탁 지점 약 600곳 가운데 60~70곳이 현재 AI 배차로 전환했다. 중랑점 센터장은 가장 큰 변화로 배차 업무를 꼽았다. 그는 "이전에는 사람이 동선과 픽업 상점을 확인해 배차를 넣어줘야 했다"며 "지금은 AI가 상점의 픽업 요청 시간과 동선 효율을 고려해 주문을 배정한다"고 말했다. AI는 라이더 위치 등을 분석해 주문을 두세 건씩 묶고, 이동 순서까지 제시한다. 성과는 숫자로 나타났다. 센터 측에 따르면 월 배달 처리 물량은 도입 전 약 1만5000건에서 최근 3만 건으로 두 배가 됐다. 센터가 기준으로 정한 40분 안에 배달을 마친 비중도 70% 초반대에서 90% 초반대로 높아졌다. 센터장은 "서비스 수준이 높아지자 계약이 늘었고, 지역 상점들 사이에 입소문이 나면서 물량도 증가했다"며 "상점이 늘면 일거리가 많아지고, 라이더가 모이면 서비스 수준이 다시 올라가는 구조를 만드는 게 목표"라고 밝혔다. 시스템 고도화 작업도 이어지고 있다. 센터는 상품 특성에 따라 배송 우선순위를 달리하는 방안을 개발 부서와 논의하고 있다. 남은 과제는 라이더의 생산성과 수입을 끌어올리는 일이다. 센터 측은 당장은 프로모션과 인센티브로 수입을 보완하고 있다고 설명했다. ◇"운전 중 콜 잡기 경쟁 줄어"…배달 편의·안전성 높인 AI 배차 이날 중랑점에서 만난 배달 경력 2년의 라이더는 AI 배차 도입 이후 가장 좋아진 점으로 운행 중 주문 목록을 일일이 확인해야 하는 부담이 줄어든 것을 꼽았다. 그에 따르면 기존 '전투콜' 방식은 여러 라이더가 같은 주문 목록을 보고 원하는 주문을 먼저 잡는 구조였다. 상점 위치와 배달 목적지를 확인하는 사이 다른 라이더가 먼저 주문을 가져가는 일도 있었다. 그는 "전에는 운전하면서도 계속 휴대전화를 보고 주문을 눌러야 했다"며 "지금은 주문이 들어오면 수락하면 되니 훨씬 편해졌다"고 말했다. 배달 순서를 짜는 부담도 줄었다. 이전에는 주문을 여러 건 잡은 뒤 어느 상점에 먼저 들르고 어디에 먼저 배달할지 라이더가 직접 판단해야 했다. 지금은 AI가 제안하는 순서대로 움직인다. 그는 "전에는 주문을 잡고 어떻게 돌아야 할지 계속 생각해야 했다"며 "안내된 순서대로 가면 돼 특히 초보 라이더에게 좋을 것 같다"고 언급했다. 주문을 빨리 누르는 라이더에게 일감이 쏠리던 예전과 달리, 주문을 골고루 배정받을 수 있다는 점도 긍정적으로 평가했다. 다만 배달 순서에는 아직 아쉬움이 남아 있다고 했다. 그는 "생활용품을 먼저 갖다주고 치킨을 나중에 배달하게 될 때가 있었다"며 "이때 치킨을 먼저 배달했다면 손님이 더 따뜻한 음식을 받을 수 있었을 것"이라고 지적했다. 상품 특성에 따라 배송 순서를 달리하는 기능은 센터가 개발 부서와 검토하고 있는 과제이기도 하다. ◇라이더 도착 시간 28% 단축…"미배차로 인한 주문 취소 거의 사라져" 상점주들도 변화를 체감하고 있다. 서울 중랑구에서 24시간 과일·주스 전문점 '과일에반하다프루타 상봉점'을 운영하는 점주는 "AI 배차 도입 이후 라이더가 매장에 도착하는 시간이 이전보다 빨라졌다"고 말했다. 이 매장은 점주와 직원 1명이 꾸려간다. 매출의 90% 이상이 배달에서 나오기 때문에 라이더가 제때 배정되지 않아 주문이 취소되면 고스란히 매출 손실로 이어진다. 1년 넘게 부릉을 이용해 온 그는 "예전에는 라이더가 배정되지 않아 주문이 취소되는 경우가 있었지만, 지금은 거의 제로에 가깝다"고 했다. 데이터도 비슷한 흐름을 보인다. 부릉이 지난 7월 AI 배차를 적용한 17개 지역을 분석한 결과, 배차 후 라이더가 상점에 도착하기까지 걸린 시간은 평균 12.7분에서 9.2분으로 3.5분(약 28%) 줄었다. 점주가 꼽은 아쉬운 점도 있다. 픽업을 요청한 뒤에는 라이더가 어디쯤 오고 있는지 알 수 없어, 제시간에 도착할지 불안할 때가 있다는 것이다. 그는 "라이더의 현재 위치나 예상 도착 시간을 확인할 수 있다면 매장 운영에 더 도움이 될 것"이라고 밝혔다.