위치, 동선, 조리 시간, 지역 물동량 흐름까지 동시 분석
40분내 완료 기준 15%p 개선, SLA 달성율 98%까지
부릉은 차세대 인공지능(AI) 자동배차 시스템 '부릉플러스'를 통해 배달대행 산업의 구조를 바꾸는 데 집중하고 있다. 단순히 주문을 빠르게 연결하는 수준이 아니라, 지역 전체의 운영 흐름을 분석하고 최적화하는 방식으로 접근하고 있다.
기존 배달대행 업계에선 라이더가 선호하는 주문을 직접 선택하는 '전투배차' 방식이 일반적이었다. 이 방식은 특정 주문이 반복적으로 기피되거나, 비숙련 라이더의 생산성이 낮아지는 등 구조적인 비효율을 만들었다. 주요 주문 플랫폼들이 AI 배차 시스템을 도입했지만, 대부분 주문 발생 시점에서 가장 가까운 라이더를 찾는 '단건 처리' 중심에 그쳤다.
부릉플러스는 다양한 데이터를 기반으로 AI가 여러 주문을 가장 효율적으로 묶고 최적의 경로를 설계한다. 주문 픽업 위치와 배송지, 라이더의 현재 위치뿐 아니라 이동 동선, 상점 조리 시간, 시간대별 주문 밀집도, 지역별 물동량 흐름까지 동시에 분석한다.
현재의 배차 결정이 1시간 뒤, 나아가 하루 전채 배송 품질에 어떤 영향을 미칠지를 계산하는 예측형 운영 방식을 구현했다. 주문이 몰릴 가능성이 높은 지역에는 라이더를 선제적으로 배치하고, 특정 시간대 병목이 예상되면 사전에 동선을 조정해 운영 리스크를 줄인다.
이를 통해 단순한 자동화를 넘어 지역 단위 운영을 최적화한다. 라이더는 불필요한 이동을 줄여 생산성을 높이고, 고객은 더욱 안정적인 배송 경험을 얻는다. 본사는 운영 역량을 시스템화해 수익성과 기업가치를 동시에 확보할 수 있다.
실제 성과도 나타나고 있다. 회사 측에 따르면 서울 중랑구 실증 운영 결과 40분 내 배달 완료율은 도입 전보다 15%포인트(P) 개선됐다. 법인 고객 대상 서비스수준협약(SLA) 달성률은 98% 수준까지 증가했다. 빠른 배송뿐 아니라 약속한 시간 안에 안정적으로 배송하는 것이 중요한 점을 고려할 때, 품질 관리 측면에서 의미 있는 성과를 입증한 것으로 분석된다.
부릉은 현재 현장 운영 전문가의 경험과 데이터를 반영해 AI 배차를 운영하고 있다. 향후에는 운영 데이터를 스스로 학습해 판단 기준 자체를 자동 고도화하는 자가학습형 시스템까지 확대할 계획이다. 이는 AI가 반복적으로 최적의 답안을 찾아가며 생산성과 수익성을 동시에 높이는 구조다.
부릉 관계자는 “배달대행의 경쟁력은 이제 단순 물량 확보가 아니라 SLA 달성률과 라이더 생산성, 지역별 운영 효율을 얼마나 정밀하게 관리하느냐에 달려 있다”면서 “부릉플러스를 통해 물동량 예측부터 라이더 동선 최적화, 본사 통합 운영까지 데이터 기반으로 표준화해 생활물류 시장의 새로운 기술 기준을 만들어 가겠다”고 말했다.
현대인 기자 modernman@etnews.com
