By Demian in ai — 2024년 11월 22일

항공 서비스에 AI가 도입된다면?

2023년 WiT Seoul에 참가해서 여러 연사분들의 얘기를 들을 기회가 있었습니다. 작년의 화두는 단연 AI 였는데요, 과연 항공 서비스에서는 미래 먹거리로 AI를 어떻게 준비하고 도입했을까요?

제 정신입니까 휴먼?

오늘은 항공 서비스에서 AI를 도입한 사례에 대해 알아보고자 합니다.

요새 각광을 받고 있는 생성형 AI와 머신러닝으로 나눠 각각의 사례를 들었습니다.

본문 세줄 요약

항공과 관련된 정보를 조회할 수 있는 챗봇 서비스를 제공하고 있으나 도입단계라 기술의 품질이 떨어진다.
항공 가격 데이터를 이용해 미래의 가격을 예측할 수 있도록 알고리즘을 만들어냈다.
하지만 아직 사람만 못하다.

생성형 인공 지능 (Generative AI)

먼저 우리나라는 대부분 상담 및 예약을 위한 ‘챗봇 서비스’에 AI를 주로 활용하는 모습입니다.

AI 기술을 활용한 챗봇은 사용자의 여행 패턴과 선호도를 분석하여 맞춤형 여행 정보와 항공권을 추천할 수 있습니다. 구글의 ‘제미나이’는 이러한 기능을 통해 사용자가 원하는 여행 날짜, 출발지, 목적지를 입력하면 최적의 항공권을 실시간으로 검색하고 비교해 주는 것을 목표로 하고 있습니다.

하지만 챗봇 서비스의 품질은 사람과 비교했을 때 아직 부족한 점이 많다는 평입니다. 우리나라 항공사들에서 챗봇 서비스를 하고 있는 내용은 아래와 같습니다.

대한항공

AI 챗봇 서비스 ‘대한이’를 통해 항공권 예매, 예약 확인 등 서비스를 제공하고 있다. 그러나 이는 질문에 대해 질문에 대해 단순 키워드 중심 답변을 제공하는 방식으로, 챗GPT 등 생성형 AI 수준의 자연스러운 대화는 제공하지 않는다.

아시아나항공

AI 챗봇’아론(Aaron)’을 통해 항공권 예약, 결제, 여행지 추천 등의 서비스를 제공합니다. 이 챗봇은 마이크로소프트의 클라우드 플랫폼과 자연어 처리 서비스를 활용하여 사용자와의 대화를 지원합니다

진에어

진에어는 구글 어시스턴트를 통해 항공편 출도착 정보, 스케줄 조회, 수하물 규정 등 다양한 문의에 대한 실시간 고객 상담 서비스를 제공합니다. 이는 AI 기반 가상 비서를 활용하여 고객의 질문에 답변하는 방식입니다.

기계 학습 (Machine learning)

한편, AI의 하위 개념인 ML(Machine learning)을 이용한 기술도 있습니다.

ML은 인공지능을 만들기 위해 기계를 학습시키는 다양한 방법에 대한 학문인데요, 쉽게 얘기하자면f(x)=y 라는 식에서 우리는 공식은 알 수 없으나 꽤나 많은(Big Data) x값과 이에 대응하는 y값을 이미 알고 있다면 이를 통해 함수의 공식(알고리즘)을 유추해내는 것을 머신러닝이라 부릅니다. 예를 들어, 어떤 상품의 가격이 100원일 때 100개를 팔았고, 200원일 때 50개를 팔았을 때, 우리가 가격을 300원으로 올리면 몇 개를 팔 수 있을까? 에 대한 답을 구할 수 있다는 것이죠. 이는 수 많은 머신러닝 방법론 중 이해를 돕기 위해 회귀 분석 방법론을 이용해 아주 간단하게 예시를 들어봤습니다.

최근 항공 시세가 변하는 것을 추적하는 것을 머신러닝을 통해 선보이는 기업들이 생겨나고 있습니다. 빅데이터를 활용하여 항공권의 가격 변동을 실시간으로 추적하고, 최적의 구매 시점을 예측하여 사용자에게 안내할 수 있죠.

아래는 머신러닝 기술로 유명한 Hopper와 ‘신경망’을 통해 인공지능을 만드는 머신러닝인 딥러닝 기술로 유명한 Flyr의 기술을 간단하게 알아보시죠.

Hopper의 가격 예측 방법

1. 빅데이터 활용

Hopper는 과거와 실시간 데이터를 수집하여 분석합니다. 이를 통해 특정 항공편의 가격 변동 패턴을 파악하고, 사용자가 항공권을 검색할 때 최적의 구매 시점을 제안합니다.

2. 머신러닝 알고리즘

머신러닝 알고리즘을 사용하여 항공권 가격이 언제 가장 저렴할지를 예측합니다. 이 알고리즘은 다양한 변수와 데이터를 고려하여 높은 정확도로 사용자에게 구매 시점을 추천합니다.

3. 사용자 맞춤형 알림

사용자가 관심 있는 항공권의 가격이 하락하면 푸시 알림을 통해 알려줍니다. 이러한 알림은 사용자가 최적의 시점에 항공권을 구매할 수 있도록 돕습니다.

Hopper는 이러한 기술을 통해 사용자에게 95%의 정확도로 최적의 구매 시점을 알려주며, 이를 통해 사용자가 평균적으로 10-15% 저렴하게 항공권을 구매할 수 있도록 지원합니다.

Flyr의 유연한 요금 시스템 작동 방식

1. 데이터 통합 및 분석

Flyr는 다양한 데이터를 통합하여 분석합니다. 여기에는 과거의 가격 및 수요 데이터, 예약 및 회계 데이터, 검색 패턴, 수용 인원 정보, 날씨 및 프로모션 정보 등이 포함됩니다.

2. 딥러닝 기반 예측

Flyr는 딥러닝 알고리즘을 활용하여 항공료를 예측하고, 기존 수익 관리 시스템(RMS)보다 더 높은 정확도로 수익을 창출할 수 있도록 지원합니다. 이 기술은 특히 매진 위험과 과거 가격 정보를 포함한 상황별 분석을 제공하여 항공사가 좌석 및 부가 상품에 대한 가격 탄력성과 수요를 더 정확히 예측할 수 있게 합니다.

3. SaaS 모델 제공

Flyr의 Cirrus 수익 운영 시스템은 SaaS(Software as a Service) 모델로 제공되며, 이는 클라우드 기반으로 쉽게 접근할 수 있는 디지털 서비스입니다. 이 시스템은 항공사의 가격 책정 자동화와 수익 증대를 돕습니다.

4. 비즈니스 인텔리전스 툴킷

Flyr는 비즈니스 인텔리전스(BI) 툴킷과 대시보드를 통해 항공사의 수익 관리 분석가와 경영진이 더 나은 의사 결정을 할 수 있도록 지원합니다. 이는 AI가 제공하는 예측을 검토하고 이해할 수 있도록 돕는 기능을 포함합니다.

이러한 시스템은 항공사들이 예기치 못한 상황이나 데이터 부족 문제를 극복할 수 있도록 설계되어 있으며, AI와 인간 전문가의 협력을 통해 보다 효율적인 의사 결정이 가능하도록 합니다.

AI는 과연 사람을 대체하게 될까?

여러 언론에서 AI가 많은 직장과 직장인을 대체할 수 있다고 주장합니다. 어쩌면 맞는 얘기일 수 있지만 저는 조금 다르게 생각해 보고자 합니다. 자동차가 처음 세상에 나왔을 때 런던의 마차꾼들은 자신들의 직업을 잃게 되었다고 기겁을 했었습니다. 하지만 그들은 곧 자동차를 타고 다니는 택시 드라이버가 되었죠.

마차나 자동차는 기사가 사람을 태우고 이동해 돈을 벌 수 있는 ‘수단’ 이었다는 것 입니다. 저는 그래서 AI도 ‘아직은’ 사람을 대체한다기 보다는 업무의 효율을 올리기 위한 ‘수단’으로써 활용될 것으로 생각합니다. 마치 주판의 시대가 끝나고 엑셀의 시대가 온 것처럼 말이죠.

언젠가는 AI가 인간처럼 능동적으로, 창의적인 업무를 할 수 있게 될 날이 올지도 모르죠.

하지만 오늘은 아닙니다.

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자료의 출처

항공 서비스에 AI가 도입된다면?

생성형 인공 지능 (Generative AI)