래티브, 매장 운영 이어 배송 현장까지 AI 심는다

래티브가 실제 배송 현장에서 축적한 주문·배차·이동·배송 데이터를 기반으로 자체 개발한 인공지능(AI) 자동배차 시스템 'AI라이더매치'를 출시했다. 15일 회사에 따르면, 래티브의 기업부설연구소 '라스트마일 Lab'이 자체 개발한 AI라이더매치는 단순히 주문과 가까운 라이더를 연결하는 방식에서 벗어나 지역별 운영 기준과 라이더가 설정한 수행 조건, 현재 배송 상황 등을 종합적으로 분석해 적합한 오더를 자동으로 매칭하는 시스템이다. 래티브는 외부 범용 배차 솔루션을 도입하는 대신 자사 배송 네트워크에서 축적한 데이터를 바탕으로 자체 배차 엔진을 구축했다. 해당 시스템의 핵심은 플랫폼이 일률적으로 정한 기준에 따라 주문을 배정하는 것이 아니라, 각 지역의 실제 운영 환경과 라이더별 수행 조건을 배차 과정에 함께 반영한다는 점이다. 같은 거리의 주문이라도 시간대와 지역 상황, 라이더가 이미 수행 중인 배송 등에 따라 실제 이동시간과 수행 효율에 차이가 발생할 수 있기 때문이다. AI라이더매치는 이런 현장 조건을 분석해 각 라이더에게 적합한 오더를 자동으로 제시함으로써, 라이더가 오더를 직접 탐색하는 시간을 줄이고 배차 과정의 효율성을 높인다. 최종 주문 수락 여부는 라이더가 결정하며, 강제 배정이나 자동 수락 방식을 배제했다. 아울러 라이더별 동시 수행 주문 수를 설정해 무리한 다중배차를 막고 과부하를 선제적으로 관리하는 기능도 적용했다. 회사는 향후 AI라이더매치를 통해 축적되는 주문·배송 데이터를 지속적으로 학습해 지역별 주문 흐름과 라이더 이동 패턴, 배송 수행 결과 등을 더욱 정교하게 분석할 계획이다. 이를 통해 배차시간·배송시간·라이더 이동거리·주문 수행률 등 실제 운영 지표를 기반으로 AI 배차 모델을 단계적으로 고도화할 방침이다. 앞서 매장 주문·배송 운영을 지원하는 매장 운영 AI '래티브온'을 선보인 래티브는 이번 신규 시스템 출시로 매장 운영부터 배차·배송 수행 영역까지 자체 AI 기술의 적용 범위를 대폭 확대하게 됐다. 김주일 래티브 최고기술책임자는 “배차는 배송 품질과 라이더 생산성을 동시에 좌우하는 라스트마일 운영의 핵심 영역”이라면서 “래티브가 전국 배송 현장에서 직접 축적한 데이터를 기반으로 실제 운영 환경에서 작동하는 AI를 개발하는 데 집중했다”고 말했다. 이어 “AI가 현장의 기준을 일방적으로 결정하는 것이 아니라 지역 운영자와 라이더가 설정한 기준을 바탕으로 더 빠르고 정확하게 주문과 라이더를 연결하는 것이 AI라이더매치의 방향”이라며 “앞으로 주문부터 배차, 배송까지 라스트마일 전 과정의 운영 효율을 높이는 AI 기술을 지속적으로 고도화해 나가겠다”고 밝혔다.