James A. Martin | CIO
올 4월, 유나이티드 항공(UA: United Airlines)은 승객을 항공기에서 강제로 내리게 한 사건 때문에 여론의 뭇매를 맞았다. 이를 계기로 맹목적으로 절차를 따르는 관행과 탑승객의 권리, UA 고위층의 리더십에 대한 의문이 제기되었다.그리고 이와 함께 부상한 질문이 있었다. “인공지능이 이러한 사태를 미연에 방지할 수 있었을까?”라는 질문이었다.
인공지능과 머신러닝은 이미 마케팅과 같은 업무 분야는 물론 리테일을 비롯한 각종 산업계에 영향을 미치고 있다. 특히 여행업계는 “인공지능이 개입할 때가 무르익었다”라고 파람 싱 카네기 멜론 대학교 테퍼 경영대학원 비즈니스 기술 부교수는 진단했다. 챗봇에서부터 호텔 벨보이 로봇에 이르기까지 여행 및 접객 분야에서 인공지능이 가져올 7대 변화를 정리했다.
Image Credit : Getty Images Bank
2017년 4월 9일, 미국 시카고발 켄터키 주 루이빌(Louisville)행 유나이티드 익스프레스 3411편 항공기에서 탑승객 한 명이 강제로 끌어내려진 사건이 발생했다.
USA투데이 등의 보도에 따르면, 만석인 항공편에 항공사 직원용 좌석 4개를 마련하기 위해서였다.
자진해서 자리를 양보할 사람이 나타나지 않자 컴퓨터로 4명의 탑승객이 선택되었다. 선택 기준은 상용 고객 여부, 요금 종류, 연결 항공편 옵션 등이었다. 이 중 3명은 여행 상품권을 받는 조건으로 자진해서 비행기에서 내린 반면, 데이빗 다오라는 의사는 이를 거부하다가 강제로 끌어내려지는 사태에 이르렀다. 그 과정이 찍힌
동영상이 퍼지면서 본의 아니게 유명세를 타게 됐다.
애트모스피어 리서치 그룹(Atmosphere Research Group)의 대표 겸 여행업계 애널리스트인 헨리 하르테벨트에 따르면 인공지능은 이러한 소란을 여러 경로를 통해 막을 수 있었을 가능성이 크다.
최소한 이론상으로 볼 때 인공지능은 인력 배치 문제가 생길 것으로 예상되면 이에 대한 경보를 미리 항공사의 승무원의 일정 조정 또는 계획 응용프로그램으로 전송했을 것이고, 그러면 항공사는 문제 해결 시간을 더 많이 확보할 수 있었을 것이라는 설명이다.
또, 운행 당일에는 자리를 양보함으로써 불가피하게 생기는 여행 계획의 변경을 기꺼이 수긍할만한 탑승객들을 프로필 자료를 기준으로 파악할 수 있었을 것이라고 하르테벨트는 전했다. 가령, 나이가 어린 탑승객은 융통성이 많고 여행 상품권에도 관심이 많을 것이다. 반면 69세 의사인 다오는 진료를 위해 켄터키로 빨리 돌아가고자 했다.
2. 보다 개인화된 서비스 인공지능 개입은 이미 일정 부분 일어나고 있다고 싱 교수는 전했다. 예를 들면
게스트유(GuestU)와
스냅트래블(SnapTravel)과 같은 예약 챗봇,
메지(Mezi)와 같은 개인 여행 비서, 여행 계획 수립에 도움을 주는
롤라(Lola)와 같은 인공지능 도구 등이 존재한다.
싱 교수는 “현재 인공지능 개입은 대부분 머신러닝에 의한 이다. 대량의 개인 자료를 활용한 정교한 알고리즘 덕분에 사용자의 필요를 예측하고 적절한 솔루션을 추천해줄 수 있다. 사람들이 수행하는 기능을 자동화하는 것이 핵심이다”라고 설명했다.
그러나 앞으로도 차세대 응용프로그램들은 출장 여행 경험의 질을 더욱 높여줄 수 있다는 진단이다. 싱 교수는 “인지 컴퓨팅에 기반한 인공지능 개입 덕분이다. 방대한 양의 자료를 이해, 학습하고 판단한 후 인간이 스스로 제공할 수 없는 솔루션을 제공할 수 있게 된다. 여행 업계의 평범한 직원들에게는 인지적으로 불가능한 부가가치 서비스와 경험을 제공하게 될 것이다”라고 말했다.
IBM의 고성능컴퓨팅, 인공지능, 분석담당 부사장인 수미트 굽타에 따르면, 여행업계는 인공지능 및 머신러닝을 활용해 단골 고객과 손님의 습관과 선호사항을 파악함으로써 보다 개인화된 맞춤 서비스를 제공할 수 있다.
그는 “그냥 비행기 자리에 앉기만 해도 승무원이 알아서 본인의 취향에 맞는 진토닉을 가져다 주는 날이 올지도 모른다. 호텔에 가면 시각 인식 소프트웨어로 얼굴을 알아보고 이름을 부르며 맞이해 준다. 집에 돌아오면 TV에서 이미 양키스 경기 채널로 맞춰져 있다”라고 말했다.
분석 소프트웨어 개발업체 SAS의 최고데이터과학자인 웨인 톰슨은 인공지능의 도움을 받는 출장의 미래를 다음과 같이 그렸다.
“가령 L.A.에서 중요한 고객 브리핑이 있다고 하자. 항공편이 정시 운행 예정이라는 문자를 이미 받았다. 월요일 아침은 공항이 제일 붐비는 시간이라서 자연스럽게 늦어지고 있다. 꽉 찬 공항 주차장에 자리가 있을지 걱정되기 시작한다. 그런데 내비게이션 시스템이 이미지 탐지 기능을 이용해 가장 좋은 빈 자리로 안내해 준다. 컴퓨터는 컨볼루셔널 네트워크(convolutional network)를 이용해 주차장 사진을 실시간으로 분석하여 이미지를 탐지할 수 있다. 오류율은 6%로 사람의 눈보다 낫다.”
“공항 보안 검색대를 통과하고 나면 이제 시간에 여유가 있기 때문에 커피와 읽을 것을 사기로 한다. 서점으로 가는 도중에 과거 독서 이력을 기준으로 한 특별 행사에 대한 문자 메시지를 받는다. 계산대에서는 고객의 취미를 파악하고 있는 추천 시스템을 통해 발행된 원예 및 고전 자동차 잡지의 쿠폰을 받는다.”
“무슨 일인지 동료 직원이 아직 탑승 게이트에 와 있지 않다. 터미널을 잘못 찾아갔던 것이다. 그 동료직원은 해당 내용에 대한 경고 메시지와 더불어 맞는 게이트로 가는 가장 빠른 길을 안내 받는다. 위치 서비스는 비행기의 노선 안내에도 오랫동안 사용된 바 있다. 이제는 탑승객 수송을 개선하고 정시 운항을 보장하는 데에도 활용될 수 있다.”
“비행이 시작되면 비행기의 무선 통신망을 이용해 ‘랠리더햄 발 LA행 정시 출발. 아무 문제 없음. 바쁜 출장 첫날부터 엉망이 될 뻔도 했지만 다행히 잘 넘어감’과 같은 메시지를 트위터에 남길 수 있다. 개체 추출 및 감정 분석 소프트웨어를 통해 메시지 내용이 긍정적인 것으로 해석되면 항공사에서는 ‘감사합니다! 오늘 남은 시간도 역시 순조롭게 보내시길 바랍니다. 도착 시 LA 날씨는 맑고 기온은 화씨 80도로 예상됩니다’라고 응답한다.”
3. 보다 똑똑해진 앱과 챗봇 많은 개발자들은 이미 인공지능 및 머신러닝을 활용해 여행객의 경험을 향상시키고 있다. 예를 들면, 여행 정보 검색 엔진 카약(Kayak)의 경우 사용자에 대해 파악한 정보와 사용자가 앱/웹 서비스에 알려 준 내용을 기반으로 사용자가 선호하는 호텔 브랜드가 검색 결과 최상단에 표시한다.
또 만약, 파리 여행 중인데 우천 예보가 있다면 위치 및 문맥 인식 자료가 이를 알려 준다. 카약 CTO 지오르고스 자카리아는 “에펠 탑을 구경하고 싶다면 지금 가라는 메시지를 받게 된다”라고 설명했다.
2016년에 출시된 롤라 앱은 여행사에게 인공지능 기반의 챗봇 기능을 제공하고 있다. 롤라 CEO 겸 공동 창업자 폴 잉글리시는 여행 전문 정보 업체 스
키프트(Skift)와의 인터뷰에서 “당사는 일반 여행사 직원에 비해 시간 당 처리 여행 건수가 더 많은 초인적인 인공지능 여행 컨설턴트를 만들기 위해 노력 중이다. 이들의 추천 능력은 보통의 여행사 직원보다 훨씬 뛰어나다”라고 밝혔다.
이 밖에
포브스의 보도에 따르면 2016년에 영국의 래디슨 블루(Radisson Blu) 호텔 12곳에서는 ‘에드워드’(Edward) 서비스를 제공하기 시작했다. 호텔 편의시설, 찾아가는 길에 대한 고객의 질문에 답하고 고객의 피드백을 받는 단문메시지 방식의 양방향 서비스다.
