티맵이 화물 운송 단가를 최적화하는 방법 - 20편 - 화물에서의 다이나믹 프라이싱(Dynamic Pricing)

간단 소개

티맵은 데이터 기반의 다이나믹 프라이싱 모델(SMTM)을 통해 화물 운송 단가를 최적화하고, 실시간 수요/공급 변화에 탄력적으로 대응한다.

AI Summary

화물 운송 시장의 다이나믹 프라이싱
- TMAP은 주선 관점에서 운송 중개 플랫폼을 구축하여 화주와 차주를 연결하고, 최적 운임 단가 산출 서비스를 제공하여 불필요한 흥정을 줄임.
- SMTM(Show Me The Money) 모델은 과거 배차 이력 데이터 기반의 기본 단가(BASE)와 실시간 배차 확률을 고려한 조정 단가(CWAL) 영역으로 구성됨.
SMTM 모델 상세 분석
- SMTM-BASE는 배차 이력 데이터로 학습하여 차량 타입, 품목, 운송 조건, 거리, 주행 정보, 수요/공급 패턴 등을 반영한 기본 단가를 산출.
- SMTM-CWAL은 배차 확률 예측(CWAL-C)과 조정 단가 예측(CWAL-P) 모델로 구성되어, 상차 시간 임박, 시장 상황 변동, 차주 학습 패턴 등을 고려하여 최적의 조정 단가를 제시.
실시간 시스템 및 향후 개선 방향
- AWS 클라우드 환경에 구축된 화물 단가 제공 시스템은 TMAP API, 실시간 수요/공급량 집계, 기상 정보 등을 활용하여 단가를 산출.
- 이상치 발생 대응, 예측 정확도 향상, 자동 재학습 파이프라인 구축 등을 통해 지속적으로 모델을 개선하고 있음.