Data Product (2) AI(데이터)로 실제 운영 효율화가 가능할까?

간단 소개

쏘카의 AI 세차 도입 사례를 통해 데이터와 AI를 활용한 운영 효율화 과정과 성과, 그리고 해결해야 할 과제를 분석합니다.

AI Summary

AI 기반 세차 오퍼레이션 도입 배경
- 쏘카는 차량 유지/관리 비용 효율화와 무인 서비스 품질 향상을 위해 AI 세차 시스템을 도입했습니다.
- 딥러닝 모델을 활용해 차량 상태를 판단하고 세차 요청을 자동화하여 인력 효율성을 높였습니다.
문제 정의 및 해결 과정
- 초기에는 AI 모델의 ground truth 확보에 어려움을 겪었으며, 주관적인 '오염' 판단 기준 설정의 난제를 해결해야 했습니다.
- 다양한 판단 주체(모델, 고객 피드백, 분석가)를 기준으로 정보의 정확도를 평가하고 우선순위를 설정했습니다.
- 세차 요청 기준을 재구조화하여 AI 모델 판단, 고객 피드백, 정기 세차 필요성을 종합적으로 고려했습니다.
AI 세차 도입 후 성과 및 과제
- 대당 세차 요청 건수 감소 및 적시 수행률 개선으로 비용 절감과 고객 만족도 향상을 동시에 달성했습니다.
- 세차 요청과 수행 간의 시간차, 세차 품질의 불균일성, 고객 피드백의 편향성 등 통제 불가능한 외부 요인이 존재합니다.
- 향후 내부 사진 수집을 통한 내부 위생 상태 판단 정확도 향상, 세차 수행 최적화, 모델 성능 개선 등을 추진할 계획입니다.