“17억건 콜 데이터 보니 카카오T 배차 차별 없었다”

모빌리티 투명성 위원회, 카카오T 알고리즘 검증
‘콜 몰아주기’ 의혹 반박 “영업 방식·거리 차별 無”
“비가맹 택시에 콜 집중, 일반 택시는 장거리 선호”
  • 등록 2022-09-06 오후 3:26:24

    수정 2022-09-06 오후 9:40:30

[이데일리 김국배 기자] 카카오모빌리티가 발족시킨 모빌리티 투명성 위원회가 카카오T 택시의 배차 알고리즘에 대해 “택시 영업 방식이나 승객 호출 거리에 따른 차별은 없었다”는 조사 결과를 내놨다. 그간 택시 단체 등이 제기해온 ‘콜 몰아주기’ 의혹을 정면으로 반박하는 발표다. 앞서 공정거래위원회는 카카오모빌리티의 콜 몰아주기 혐의를 조사하기도 했다.

위원회는 6일 카카오T 배차 알고리즘의 차별성 여부를 검증한 결과를 공개했다. 지난 1월 출범한 위원회는 독립성을 보장하고자 대한교통학회가 추천한 교통 분야 빅데이터·인공지능(AI) 전문가 5인으로 구성됐다. 위원회 측에 따르면, 이번 검증은 카카오 블루 등 5가지 호출 옵션 중 ‘일반 호출’을 대상으로 이뤄졌다. 지난 4월 한 달간 발송된 17억건의 택시 콜 데이터를 전수 분석했다.

지난 4월 한 달간 가맹 기사에게 발송된 전체 콜 카드 발송량 중 단거리 비중은 57%, 장거리는 18%였다. 일반 기사의 경우 단거리 54%, 장거리 20%로 가맹 기사와 일반 기사 간 비중이 비슷했다. (그래픽=이데일리 문승용 기자)


이날 위원회가 밝힌 배차 알고리즘 구조는 이렇다. 콜이 발생하면 직선 거리 기준으로 가장 가까운 일반·가맹 택시 기사가 모두 검색된다. ‘후보 기사군’이 설정되는 것이다. AI는 이중 ‘수락 확률’이 높은 기사를 추천해 배차하게 된다. 만약 기사가 배차를 거절할 경우 수락이 될 때까지 예상 도착 시간(ETA) 점수순으로 가까운 거리에 있는 기사들에게 반복해서 콜카드가 발송된다.

위원회는 이런 알고리즘을 검증한 결과 “배차 과정에서 가맹 택시와 비가맹 택시를 구분하는 변수는 존재하지 않았다”고 밝혔다. 단거리·장거리 등 영업 거리에 대해서도 마찬가지다. 이 알고리즘은 위원회가 지난 7월 카카오모빌리티를 불시에 방문해 확인해 결과 실제 서버에서 운영하는 것과도 일치했다.

데이터도 근거로 제시했다. 지난 4월 한 달간 가맹 기사에게 발송된 전체 콜 카드 발송량 중 단거리 비중은 57%, 장거리는 18%였다. 일반 기사의 경우 단거리 54%, 장거리 20%다. 김현 모빌리티 투명성 위원회 위원장은 이날 기자간담회에서 “가맹 기사에게 수익성이 높은 장거리 배차 기회가 집중되고 있다는 것은 사실이 아니라는 점을 확인할 수 있었다”고 했다.

다만 성사율을 보면 가맹 기사는 콜 카드 발송 건수와 수락 비율이 거의 일치한 반면 일반 기사는 단거리 콜 대비 장거리 콜 성사 비중이 높았다. 이에 대해 김 위원장은 “가맹 기사는 소비자의 목적지가 표시되지 않아 동일한 비율을 보인다고 할 수 있다”면서 “일반 기사는 목적지가 표시되는 상황이기 때문에 장거리 콜을 선호하고 있지 않나 싶다”고 해석했다. 카카오T 구조에서 가맹 택시는 자동 배차라 목적지가 표시되지 않는 반면 일반 기사는 고객 콜을 선택할 수 있는 자유도가 높은데, 이 차이가 실적 차이로 이어지고 있다는 얘기다.

(사진=연합뉴스)


“가맹 택시에 콜이 집중될 수 있는 구조가 아니냐”는 질문에 김진희 위원(연세대 도시공학과 교수)은 “배차 수락률이라는 요소에 대해서 강제 배차가 되는 가맹 택시가 높은 점수를 받을 가능성은 충분히 있다”면서도 “다만 분석 결과에서 보여줬듯 가맹 택시는 여러 번 콜을 받을 수 있는 기회가 많지 않으며, 상대적으로 목적지를 보고 선택하는 비가맹 기사들에게 콜 카드가 굉장히 집중적으로 발송되는 구조라 그렇게 보기는 어렵다”고 했다.

실제로 현재 AI 추천 배차 방식이 전체 배차에서 차지하는 비중은 0.6% 수준이며, 나머지 99.4%는 기사의 서비스 이용 행태가 반영되지 않는 ETA 스코어 방식이다. 위원회는 지금까지 도출한 결론을 바탕으로 최종 보고서 발간 작업을 진행할 계획이다. 특히 수락률이 콜 카드 수신 기회에 영향을 미칠 수 있는 경우를 시간대·지역별로 분석해 데이터 처리 과정에서 개선점을 찾는다.

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