한국재난안전뉴스 유예지 기자 | 코로나19 장기화로 인해 집안 거주 생활 시간이 늘어나면서 마트에 직접 방문하기 보다 택배로 필요한 생활용품, 옷 등의 주문량이 증가하고 있다. 또한 각종 명절, 휴가철에 택배 주문량이 증가해 휴일 없이 택배기사 및 물류회사는 끊임없이 움직이며 고객 만족도를 높이기 위해 최선을 다하고 있다.
최근 미국 산업안전위생뉴스(Industrial Safety&Hygiene News, ISHN)에 따르면 택배기업들이 배송업무에 AI와 자동화시스템을 도입한다면 이러한 물류대량유입 사태를 해결할 수 있다고 밝혔다.
인공지능의 예측 및 분석기능은 특히 배송작업에 유용한데, 협업 로봇을 같이 사용하여 배송 프로세스 단계를 자동화, 창고와 주문처리센터를 통해 물건이 최대한 효율적으로 이동할 수 있도록 도운다. 또한, 휴일 배송 및 택배 범죄에도 도움을 주고 있다. 아래 4가지는 인공지능과 자동화시스템이 배송시스템에 어떤 영향을 끼치고 있지 알 수 있다.
자동화 포장 시스템(Autonomous pick-and-pack)
택배를 안전하게 배송하기 위해서는 물리적 포장을 거치는데 ‘코봇(cobots)’이라고 불리는 자동화 로봇은 배송 과정 중 한 부분을 자동화해 보다 효율적으로 주문이 처리될 수 있도록 돕는다. 실제로, 전문가들은 자동화 시스템은 생산성을 2-3배 높이는 동시에 보안을 강화하고 근로자들의 일거리를 줄일 수 있다고 말했다.
자동화 시스템은 상자포장, RFID 태그를 활용한 주문처리 센터 주변 물품 배송 등에 도움을 주어 근로자의 시간과 에너지를 절약할 수 있도록 하며, 해당 전략은 빠른 배송의 표준으로 불리는 아마존이 현재 사용하고 있다. 해당 전략은 아마존 외 다른 기업에게도 필요한 기술이다.
인공지능 물류계획(AI logistics planning)
휴가철 택배 배송은 교통체증, 날씨, 집 근처 마트 휴가 등과 같은 예측불가한 일 때문에 주문이 몰리면서 일이 복잡해지기 마련이다. 인공지능은 이런 불상사를 막기 위해 운송 경로에 대한 최적화된 계획을 세우며 이에 대한 빅데이터를 생성해 다음번 운송경로를 예측한다. 물류 시뮬레이션(Logistics simulations)과 디지털트윈(digital twins)이 대표 상업 도구이다.
해당 기술은 공급망, 창고, 주문처리센터, 배송 등 시스템 모의 복사본을 만들어 물류 및 안전 담당자에게 제공, 전략 시뮬레이션을 참가할 수 있도록 도운다. 이 외에도 교통체증, 날씨 등의 예측불가한 일도 시뮬레이션을 실시해 해당 데이터를 바탕으로 인력수요, 출하율, 기상 비상 계획 등을 수립한다. 인공지능 시뮬레이션을 통해 배송과정을 최적화해 휴가철에 최대 효율로 가동하게 만든다.
인공지능 고객 서비스(AI customer service)
밀려드는 고객 서비스 요청도 인공지능의 도움을 받을 수 있다. 흔히 사용하는 챗봇은 키워드에 대한 입력을 스맨해 미리 프로그래밍된 응답을 반환하는 방식으로 작동하며 일반적으로 고객사의 통화로 유도하는 방식이다.
반면, 인공지능 고객서비스는 언어처리 및 머신러닝을 활용해 서비스를 지원한다. 인공지능이 고객의 말을 이해하고 논리적으로 답변할 수 있도록 하며, 머신러닝은 고객 상호작용을 분석해 무엇이 효과가 있는지 알아내 성능이 향상될 수 있도록 돕는다.
인공지능 거래보안(AI transaction security)
쇼핑하는 고객이 많아지는 만큼 사이버 범죄율도 증가하는 편이다. 고객이 자신의 신용카드나 체크카드로 거래를 할 때 사이버 범죄자들이 이를 해킹해 추가적 거래를 하는 사례가 늘어나고 있으며 이를 대비해 인공지능은 고객보호 솔루션을 가능하게 한다.
인공지능은 고급패턴인식을 통해 카드주인의 휴일 구매 습관을 분석, 비정상적 지출을 인식해 고객의 주문상태를 식별한다. 해당 기능은 배송되는 온라인 거래가 고객의 실제 구매인지 확인해 사이버 범죄를 예방한다.
보다 안전하고 스마트해진 휴일 배송(Safer, smarter holiday shipping)
택배량이 예전보다 증가하고 빨라진만큼 인공지능과 자동화시스템의 도움은 확실히 일의 효율을 높여준다. 휴일배송을 위해 온라인쇼핑몰에 접속하는 고객들이 늘어나는 요즘 이와 같은 기술 도입은 물품을 배송하는 기업, 근로자와 필요한 물품을 전달받는 고객 등 모두에게 이득이 될 수 있을 것이다.
