딜리버리랩 “오더히어로의 다음 승부수는 AX…식자재 유통의 AI 운영체제 만든다” [스타트업-ing]

[IT동아 김예지 기자] 외식업 사장님에게 식자재 발주는 매일 반복되는 업무다. 매번 필요한 품목과 수량을 확인하고, 거래처별로 시시각각 변하는 가격을 비교해야 한다. 주문을 마쳐도 품절이 생기면 대체상품을 찾아 다시 발품을 팔아야 하고, 배송 지연이나 오배송이라도 발생하면 당일 영업 준비에 차질이 생길 수 있다. ‘고객이 원하는 것을, 원하는 만큼, 제때’ 공급해야 하는 식자재 유통 시장에 인공지능(AI) 기술이 요구되는 이유다.

B2B 식자재 유통 플랫폼 ‘오더히어로(OrderHero)’를 운영하는 딜리버리랩은 AI 기술로 복잡한 식자재 유통 과정을 해결하는 데 집중하고 있다. AI 전환(AX)을 통해 사내 업무를 자동화하는 수준을 넘어, 외식업 사장님의 발주, 공급사의 상품·가격 정보, 도심형 초소형 물류센터(MFC) 기반 물류, 배송 사진, 고객 응대(CS) 이력까지 전 과정의 데이터를 통합함으로써 식자재 유통의 ‘AI 운영체제(OS)’를 구축한다는 구상이다.

이를 위해 딜리버리랩은 ‘AX 기술본부’를 중심으로 영업, 고객 응대, 운영, 물류 등 전사적인 데이터를 하나의 흐름으로 연결하고 있다. AX 기술본부는 제품 개발뿐만 아니라 현장의 방대한 업무 데이터를 AI가 활용할 수 있는 최적의 구조로 바꾸는 역할을 맡는다.

영업 CRM에서 지역 상권 데이터 인프라로 확장

딜리버리랩의 AX 기술본부를 이끄는 김영훈 리드는 에듀테크, 헬스케어, 핀테크 등 19년간 다양한 도메인에서 CTO를 역임한 IT 전문가다. 그는 “AX 기술본부가 가장 먼저 구축한 CRM(고객관계관리) 시스템은 단순한 영업일지 앱이 아니”라고 말한다. 영업사원이 현장에서 입력한 업장 정보, 메뉴, 방문 결과, 주문 가능성, 지역별 밀집도 등 데이터가 향후 신규 MFC 입지 선정과 상권별 수요 예측에 활용될 수 있는 핵심 인프라가 된다는 설명이다.

이어 “기존에는 영업사원이 지도 앱, 엑셀, 내부 DB를 따로 확인해야 했지만, 이제는 오더히어로 DB와 네이버 플레이스 정보, 주문 이력, 가입 여부를 한 화면에서 직관적으로 확인한다”며, “현장의 영업 데이터가 곧 플랫폼의 확장 동력이 되는 구조를 완성한 셈”이라고 말했다.

배송 정확도·가격 경쟁력·CS 품질 높이는 AI 자동화

딜리버리랩은 내부 효율화를 꾀하는 동시에 고객이 체감할 수 있는 서비스 품질 개선 사례를 지속적으로 만들고 있다. 대표적으로 비전 AI를 활용한 ‘배송 사진 검수 시스템’은 직원의 확인 업무를 줄이는 데 그치지 않는다. 식자재가 지정된 위치에 정확히 입고됐는지, 냉장·냉동 상품이 적절히 배송됐는지, 오배송 가능성이 있는지를 사전에 확인해 고객 클레임을 원천 차단하는 품질 관리 장치로 작동한다.

상품 관리 영역의 ‘가격 데이터 분석 시스템’ 역시 내부 운영 효율화를 넘어 고객 혜택으로 직결된다. 공급사별 가격과 시장 데이터를 실시간으로 비교해 외식업 사장님에게 더 경쟁력 있는 상품을 제안하는 방식이다. 나아가, 품절이나 가격 급등이 발생했을 경우 최적의 대체상품을 추천하는 기능도 제공한다.

CS 영역에서는 파편화되어 있던 상담 이력과 클레임 데이터를 자산화했다. 반복되는 문제를 AI가 자동 분류하고, 원인을 분석하는 구조를 마련함으로써 상담사의 업무 부담을 줄이고, 고객 응대 속도와 품질을 높일 기반을 구축했다.

한편, 딜리버리랩은 보안 체계를 최고 수준으로 구축할 예정이다. 김영훈 리드는 “ISMS(정보보호 관리체계) 인증 취득을 추진하는 동시에, 자체 인프라 내 데이터 통제와 비식별 처리 의무화 등 기술·제도·문화 모두를 갖춘 데이터 보안 거버넌스를 구축하고 있다”고 말했다. 또한 딜리버리랩은 부산대학교와 산학 협력을 통해 수요 예측과 물류 최적화 연구를 진행하고 있다.

“내일 아침 늘 시키던 거 보내줘”…다가올 AI 쇼핑 에이전트

딜리버리랩은 향후 AI 에이전트를 기반으로 발주 패러다임의 전환을 목표한다. 오더히어로 고객이 평소처럼 문자나 카카오톡으로 “내일 아침에 늘 시키던 거 2박스만 보내줘”와 같이 식자재 발주 메시지를 보내면, AI 에이전트가 고객의 과거 거래 이력, 현재 시장 재고, 예상 수요를 파악해 주문부터 결제까지 원스톱으로 처리하는 ‘AI 쇼핑 에이전트’ 구상이 대표적이다.

마지막으로 김영훈 리드는 “딜리버리랩은 전사 데이터를 유기적으로 연결해 전체 밸류체인의 속도와 정확도를 높이는 AI 운영체제를 만들고 있다”며, “이를 통해 식자재 유통 분야의 난제들을 해결하고, 딜리버리랩만의 기술 자산을 쌓아나가겠다"고 강조했다.

IT동아 김예지 기자 (yj@itdonga.com)