[ep.07] 카카오 택시의 배차 알고리즘을 공개하다!

안녕하세요! PP(Product People)님!

지난 6회에서 노가리에서 흘러나온 이야기를 나눠보았습니다 :) 계정과 보험과 관련된 이야기 덕에 많은 분들이 찾아와주셨답니다! 이번 주는 카카오모빌리티에서 공개한 카카오T 택시의 배차 시스템 알고리즘을 이야기 해볼까 합니다!

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카카오 모빌리티의 택시 배차 알고리즘을 공개하다.

카카오모빌리티는 서비스 배차 알고리즘을 홈페이지에 공개했다고 해. 택시 배차 시스템 공개는 모빌리티 투명성 위원회의 권고에 따라 진행했고, 상생 자문 위원회의 의견 수렴을 거쳐 밝혔다고 해.  그렇다면 한번 확인해보도록 하자~~!

배차 시스템의 목표는 승객과 기사의 윈윈이라고 해. 카카오모빌리티의 고객은 기사님과 승객이기에 서로의 윈윈이 필요하다는 것이지.

승객: 택시 호출 시 기다림을 최소화 하고, 이동의 편안함과 만족감 제공

기사: 승객 탑승 전까지 대기시간, 이동에 따른 비용을 최소화

배차 로직에 의해서 기사님께 콜 카드(배차 선택 카드) 수락과 거절을 결정할 수 있어.(자동배차 시스템은 목적지가 미노출된다고 해) 배차는 기사님이 요청을 수락했을때 실행되는 것이라 기사의 배차 요청 수락이 결정적인 역할을 해. 그래서 콜카드를 확인한 기사의 요청 수락 여부가 성공과 직결되어 빠른 배차 성공 경험을 위해서는 카드의 수락률을 높이는 것이 중요하다고 해! 그래서 카카오 택시는 서비스 초반의 '도착 예정 시간(ETA : Estimated Time of Arrival)'을 반영하는 것으로 시작해 현재의 AI 배차 시스템에 이르기까지 개선해온 이야기를 담았어.

1) 배차 시스템의 목표

승객이 택시를 호출하면 다양한 상황이 발생하고 승객의 만족감을 저해하는 상황이 생길 수 있어. 카카오T는 다양한 상황을 고려하여 승객에게 최고의 이동 경험을 제공하고자 아래의 목표를 통해 운영하고 있다고 해

1) 대기시간의 최소화

- 기사의 배차 요청 수락 여부 : 기사는 승객의 요청을 수락할지 결정. 배차요청을 수락할 확률이 높은 기사에게 콜카드를 발송

- 출발지 도착 예정 시간 : 승객-기사님의 거리를 직선거리가 아닌 실제 이동 경로로 계산하여 도착 시간을 예측. 승객에게 빠르게 도착할 수 있는 택시를 배차하는 것이 중요

2) 운행 중 만족도 향상

- 승객이 운행 중 만족스러운 경험을 할 수 있도록 '이 기사 만나지 않기'와 같은 서비스 평가 지수를 고려

위 요소를 충족해야만 양질의 서비스를 제공할 수 있지만 상황에 따라 각 요소들이 상호 이율배반적 관계(ex. 출발지 도착예정시각은 가장 짧지만 수락할 가능성이 떨어져 배차요청이 의미 없는 경우. 서비스 평가지수는 좋지만 도착예정시간이 긴 경우)에 있을 수 있어 적절히 고려하여 배차 시스템에 적용하는 일은 매우 어렵다는 것입니다.

2) 빠른 배차 성공을 위한 과제

승객이 배차가 이루어질때 다양한 상황이 발생한다고 해.

1) 대기 시간 증가에 따른 승객의 호출 취소

호출 요청에 대한 수락이 가능한 기사가 있었지만 배차 순서상 뒤쪽에 놓여 있어 콜 카드를 받을 기회를 놓친 경우야. 배차 순서에 따라 순차적으로 콜 카드를 발송했지만 앞 순서의 기사가 호출을 거절하는 동안 승객의 대기 시간이 길어져 해당 기사에게 콜카드가 발송되기 전 호출이 취소된 상황이야. 

2) 1번의 기사 호출 거절 이후 승객의 위치로 이동하는 도중 승객이 호출을 취소하는 경우

해당 기사가 요청 수락까지도 오래걸리고 승객이 위치로 이동하는 시간 또한 길어져 승객은 원하는 서비스를 이용하지 못했어. 

3) 승객 주변에 택시가 많이 보이지만 지속적 배차에 실패하는 예시

수요가 공급보다 많고, 수익성이 낮거나 택시기사님이 콜 멈춤을 하지 않고 휴식이나 운행을 종료했을때 나타나는 상황이야.

4) 승객 주변에 많은 택시가 있음에도 모두 배회 영업을 하거나 타사 플랫폼의 호출을 수행하고 있는 예시

콜 멈춤을 하지 않더라면 콜 카드는 발송되지만 실제로 수락으로 이어지지 않는 경우라고 해.

마지막으로는 배차에 성공했지만 평점이 낮은 기사에게 콜 카드가 먼저 발송될 경우 낮은 서비스품질로 인해 승객이 불편함을 느낄 수 있다고 해.

이를 통해 배차 로직이 까다로운 문제점이 있었고 카카오T는 AI기반 배차시스템을 배차로직에 활용하고 있다고 해

3) 도착 예정 시간(ETA)과 AI 시스템 기반의 로직

다양한 변수를 좀 더 유연하게 대응하고자 AI 시스템을 도입했는데, 승객의 호출을 수락할 가능성이 높은 동시에 승객에게 가장 빠르게 도착할 수 있는 위치의 기사를 AI가 배차해주는 방식으로 동작하고 있어.

AI의 궁극적 목표는 배차 요청을 수락할 가능성이 높은 기사에게 먼저 콜카드를 발송해 승객의 대기 시간을 줄여 취소율을 낮추고 승객이 원할때 카카오 택시 서비스를 이용할 수 있도록 하는 것이야. 실제로 AI 시스템을 도입 전후를 비교했을때 승객이 택시를 호출하고 대기 시간이 15초를 경과한 이후부터 취소율을 급격하게 상승하기 시작해 초 단위로 배차 전 취소율이 10%p 증가하는 것을 확인할 수 있었어. 특히나 15초에서 18초로 넘어가는 구간에서 3초라는 짧은 시간에도 취소율이 9.8%에서 28.8%로 급증했다고 해. 

AI배차 시스템은 평소 운행정보를 기반으로 기사의 목적지 선호도를 분석하며, 이것을 고려해 호출 가능성이 높은 기사 후보군을 대상으로 콜카드를 발행한다고 해. 

AI 시스템의 상세구조는 도착 예정 시간(ETA)을 혼합한 로직을 사용한다고 해. '호출을 수락할 확률이 높고 운행 품질이 보장된 기사 후보군'을 AI로 결괏값을 내 가장 빨리 도착할 수 있는 기사 1명에게 콜 카드를 발송하게 된다고 해. 해당 콜카드를 받은 기사가 배차 거절을 할 경우 ETA 스코어를 통해 발송한다고 해. 

AI 배차 시스템이 고려하는 기준은 다음과 같다고 해.

1) 높은 배차 수락 예측 확률 => 출발지/목적지와 관련된 호출 정보와 기사의 과거 운행기록과 관련된 기사 정보를 활용해 배차 요청을 수락할 것인지 여부를 판단해. 

2) 일 평균 운행 완료 수 => 하루 평균 운행 완료 숫자가 높을수록 배차 확률이 높아진다.

3) 이 기사 만나지 않기로 지정된 횟수 => 승객이 편한한 이동을 돕는 것이 목표이기에 승객에게 양질의 서비스를 제공하는 것이 중요

4) 평점 1점 횟수 => 승객이 기사에게 가장 낮음 점수평가(1점)

5) 높은 요청 수락률 => 그동안 전달받은 콜 카드 대비 승객의 호출요청을 얼마나 수락하였는지 고려

6) 도착예정시간 => 위 5가지 모두 만족하는 기사 후보군은 매 호출 요청마다 계산되며 기준을 만족하는 기사들 중 도착예정시간(ETA)이 가장 짧은 기사 1명만을 대상으로 콜 카드를 발송합니다.

4) 그 결과 배차 시스템의 효율?

승객들의 배차 대기 시간이 약 39% 감소하였고 취소율도 낮아졌다고 해. 하루 약 25만명의 승객이 카카오T를 더 이용하게 되었다고 해. 카카오 택시는 택시기사에게도 보다 많은 편익을 제공하기 위해 힘쓰고 있고 개선하며 고도화 할 것이라고 밝혔어. 

카카오 모빌리티는 이를 공개하며 수년간 투자해온 기술 자산이 노출되고 악용(어뷰징)될 우려가 있다고 했어. 하지만 배차 시스템의 영향력이 커지고 사회적 책임에 대한 고민이 커지고 있기에 투명한 소통을 위해 배차 시스템을 공개했다고 해. 앞으로도 중요한 변화는 지속적으로 공개하고 소통해 나갈 예정이라고 밝혔어. 

노가리 PP들도 카카오T를 이용해본 적이 있었을거야. 물론 다양한 불편함도 많았지만 상생하고자 개선해나가고 있다는 점에 응원해주고 싶어. 

자세한 배차 알고리즘 이야기는 여기서 볼 수 있어
https://matching.kakaomobility.com

 PP여러분! 오늘의 이야기는 어땠나요? 이와 관하여 같이 이야기 나눠보면 좋을 것 같아요. 다음 회차에서 만나요!

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