부릉, ‘AI 배차’로 적자 끊는다…내년 흑자전환 승부수

주문 데이터·SLA 기반 AI 고도화
자동배차 통해 지역 운영 표준화 속도

부릉 라이더 배송 모습을 형상화한 이미지./해당 이미지는 AI로 만들어졌습니다.

배달대행 플랫폼 부릉이 AI(인공지능) 기반 운영 체계 전환을 앞세워 적자 구조 탈피와 수익성 중심의 체질 개선에 속도를 내고 있다. 단순 물량 확대 경쟁에서 벗어나 원가 구조를 재설계하는 'AI 네이티브 플랫폼'으로 전환에 나서며 내년 연간 흑자전환을 목표로 내걸었다. 지난해 대규모 투자 유치 이후 선제적인 R&D(연구개발) 투자와 운영 구조 재정비에 집중해 온 만큼 올해는 AI 배차 전환을 통해 본격적인 사업 구조 혁신의 성과를 가시화하겠다는 전략이다.

8일 업계에 따르면 부릉은 지난해 신한투자증권으로부터 400억원 규모의 투자를 유치한 이후 단기 외형 확대보다 선순환 구조를 만들기 위한 투자에 주력해왔다. 인력 운영과 관제 구조, 지역별 운영 방식 전반을 재정비하며 고정비 부담을 낮추는 동시에 차세대 운영 시스템의 기반을 다지는 데 역량을 쏟았다. 업계에서는 이처럼 대규모 기술 투자와 운영 고도화를 동시에 추진할 수 있는 사업자는 사실상 부릉이 유일하다는 평가가 나온다.

부릉의 체질 개선은 재무 지표에서도 확인된다. 지난해 매출은 3278억원, 영업손실은 192억원을 기록했다. 적자를 이어가고 있지만 손실 규모는 전년(269억원) 대비 약 30% 줄었다. 다만 적자의 주요 원인으로는 과도한 지급수수료 구조가 꼽힌다. 바르고·생각대로 등 배달대행 업계의 경우 통상 매출의 70~90% 수준이 라이더 수수료로 지급되지만 부릉은 이 비중이 약 92%에 달하는 것으로 알려졌다.

무엇보다 부릉은 주요 프랜차이즈 고객 기반을 바탕으로 안정적인 물량을 유지하며 AI 고도화의 기반 데이터와 운영 안정성을 확보했다. 안정적으로 축적되는 주문 데이터와 SLA(서비스수준협약) 운영 경험은 AI 자동배차의 정밀도를 높이는 핵심 자산으로 작용하고 있으며 이는 향후 지역 확장과 운영 모델 표준화의 중요한 경쟁력으로 이어질 전망이다.

여기에 올해 차세대 AI 자동배차 시스템 '부릉플러스' 전환이 본격화되면 인건비와 관제 비용 절감, 지역 운영 효율 상승, SLA 기반 고객 유지율 개선이 동시에 가능할 것으로 보고 있다.

부릉이 기대하는 핵심은 AI 배차 기반 선순환 구조다. AI가 라이더 동선을 최적화하면 동일 시간 내 처리 가능한 주문 수가 늘어나 라이더 생산성과 수입이 함께 올라간다. 이는 곧 라이더 인프라 안정화로 이어지고 안정적인 공급은 SLA 달성률과 고객 신뢰를 높여 주문 밀도를 끌어올린다. 주문 밀도가 높아질수록 AI 배차의 효율은 다시 개선돼 원가 구조가 더 좋아지는 구조다.

회사는 올해 AI 배차 성공 사례를 토대로 핵심 지표를 정립한 뒤 AI 기반 관제로 전환할 계획이다. 지역 단위 운영 체계 고도화와 AI 적용 권역 확대도 병행한다. 서비스 품질 기준 역시 단계적으로 상향할 방침이다. 이를 통해 내년에는 물량과 원가를 동시에 최적화하는 선순환 구조를 기반으로 연간 흑자전환과 재무 안정성 확보는 물론 B2B(기업간거래)를 넘어 로컬시장까지 확장 가능한 기술 기반의 차별화된 플랫폼 경쟁력을 강화하겠다는 구상이다.

부릉 관계자는 "AI 배차 전환의 핵심은 단순히 주문을 더 빠르게 처리하는 것이 아니라 라이더 생산성, SLA 달성률, 지역별 주문 밀도, 운영 원가를 동시에 최적화하는 구조를 만드는 데 있다"며 "올해는 AI 배차와 AI 관제 전환을 통해 성공 운영 모델을 빠르게 확산하고 내년에는 B2B뿐 아니라 로컬시장에서도 기술 기반의 차별화된 플랫폼 경쟁력을 바탕으로 시장 내 입지를 강화해 나갈 계획"이라고 말했다.