[서울경제 포춘코리아 편집부] 인공지능 ‘머신러닝’ 기술이 배달앱에 적용되면 어떤 이득이 있을까?
월 순 방문자 수 700만 명의 ‘국민 배달앱’ 배달의민족. 한 달 1,900만 건에 달하는 음식 주문 후 고객이 하루에 올리는 업소 리뷰 수는 5~6만 건에 달한다. 다른 이용자가 메뉴를 고르고 업소를 선택하는 데 있어 유용한 정보가 되는 리뷰. 여기에 음식과는 무관한 이미지가 노출된다면 어떨까?
실제로 업소 리뷰 중에는 일부 음식이나 서비스에 대한 평가와는 무관한 이미지가 노출되기도 한다. 본인의 얼굴이나 신체 일부가 찍힌 사진, 광고성 콘텐츠는 그나마 수위가 낮은 편이다. 극소수이기는 하지만 때로는 선정적, 폭력적 장면이 담긴 이미지가 올라와 이용자의 눈살을 찌푸리게 한다.
배달앱 업계 1위 ‘배달의민족’은 이용 후기 중 이처럼 음식과는 상관없는 이미지가 포함된 경우 이를 걸러내기 위해 인공지능(AI) 머신러닝 기술을 적극 활용하고 있다. 하루 수 만 건의 리뷰를 사람이 일일이 살펴보자면 엄청난 시간과 노력이 들 작업을 ‘똑똑한 기술’로 보완하고 있는 것.
예를 들어 10명이 하루 종일 붙어있어야 했을 일을 AI가 먼저 1차로 작업하게 하고 1~2명의 인원이 이렇게 걸러진 대상만 잠시 검토하도록 하는 방식으로 자원을 크게 절약할 수 있는 것이다. 머신러닝이 고도화되면 작업의 정확도도 지속적으로 높여갈 수 있다.
배달의민족의 이미지 리뷰 필터링은 구글의 머신러닝 기술을 활용한다. 구글 AI의 사진 인식 기술에 기반해 우아한형제들이 제작한 필터링 모델은 배달의민족에 매일 올라오는 5만~6만 개의 이미지 리뷰를 효과적으로 검증하는데 최적화된 기술이라는 게 배달의민족의 설명이다.
배달의민족 관계자는 “머신러닝 기술로 리뷰 신뢰도를 높여 고객에게 더 쾌적한 이용 환경을 제공할 수 있게 됐다”며 “고객 만족도뿐 아니라 서비스의 효율적인 운영 측면에서도 도움이 되기 때문에 결과적으로 머신러닝 기술이 모두를 편리하게 하는 대표적인 사례가 될 것”이라고 말했다.
한편 배달의민족은 머신러닝, 딥러닝 등 최신 기술을 활용해 이미지 리뷰뿐만 아니라 활자화된 리뷰 텍스트에 대해서도 욕설, 비방 등 부적절한 리뷰를 정제하는 기술도 자체 제작 중이다. AI 기술과 빅데이터는 이외에도 고객에게 맞춤화된 음식 추천을 해 주는 ‘큐레이션’ 등 일부 기능에 이미 적용되고 있으며, 향후 사용자 맞춤형 음식 추천 등의 기능에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 하제헌 기자 azzuru@hmgp.co.kr
< 저작권자 ⓒ 서울경제, 무단 전재 및 재배포 금지 >
