고령화 문제는 사회적으로 점점 심화되고 있다. 화물 트럭 운송 시장도 예외가 아니다. ‘우버 프레이트(Uber freight)’는 기술로 이 문제를 풀어내고 있다. 수많은 데이터를 바탕으로 고객에게 물건을 보내는 회사와 트럭 운전자 혹은 운송업체를 연결해준다. 우버 프레이트에서 수요와 공급의 최적화 기술을 담당하는 곳이 데이터 사이언스팀이다. 이 팀을 이끌고 있는 이민지(39) 디렉터(임원)는 최근 한국을 찾아 건국대에서 특강을 진행했다. 그는 인터뷰에서 “미국에서 1993년 대부분 트럭 운전자가 30대였지만, 2013년에는 50대, 2023년은 60대에 근접했다”며 “트럭 운전자 공급 부족 문제를 외부감사법인 데이터로 해결할 수 있다”고 말했다. 화물 트럭 운송 시장은 구조적 문제도 심각하다. 이 디렉터는 “시장의 99% 이상이 영세한 트럭 운송업자”라며 “기술과 자본이 부족하다”고 했다. 우버 프레이트는 머신러닝과 최적화 모델로 자동으로 가격을 책정하는 시스템을 적용하고 있다. 트럭 종류와 경로, 계절, 운전자 이력 등을 반영해 실시간으로 가 연체된 격을 결정하는 것이다. 또 트럭 기사의 위치, 선호 노선 등을 분석해 맞춤형으로 화물을 추천하고, 이동하는 경로에서 여러 개의 화물 업무를 묶어 제안하는 ‘번들(Bundle·묶음)’ 기능도 있다. 이 디렉터는 “전체 주행 거리 중 20~30%는 빈 차 운행인데, 이를 줄이기 위한 최적 경로 및 매칭 전략도 머신러닝으로 지원하고 있다”며 “환경 문제에도 도움 광주한국주택공사 이 될 수 있다”고 말했다. 서울대 경영학과를 졸업한 이 디렉터는 대학 시절 국제기구에 들어가는 것이 꿈이었다. 결국 세계은행에 들어갔지만, 그는 “내가 하는 일이 빈곤 구제에 도움이 되는지 확신이 없었다”고 했다. 다시 학교로 돌아와 MIT 박사 학위 과정을 밟던 중 “연구는 나랑 맞지 않는다”는 생각에 실리콘밸리로 향했다. 2015년 학자금대출 지급신청 방법 우버에서 데이터 사이언티스트로 일을 시작해 여러 스타트업을 거쳐 2020년 현재 팀에 합류했다. 그는 “앞으로도 사회 문제를 해결할 수 있는, 새로운 기술들을 만들고 싶다”고 했다.
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