[세미나 참석] 쏘카 Data Meeup 참석 후기 / 요약

0. 참석

 - 쏘카에서 진행하는 Data Meetup 에 뽑혀서 참석

 - 쏘카 건물에서 진행

1. 발표 내용 요약

 1) 현재 쏘카 데이터 본부는 50명, 9개 팀으로 이루어져 있음

  - 데분, 데엔, 데싸, iot 등으로 이루어져 있는데 그럼에도 불구하고 굉장히 인원이 많다고 느낌.

  - 커머스 플랫폼과는 달리 플랫폼보다 쏘카라는 서비스에 대한 문제 및 최적화를 풀기 위하여 이렇게 조직이 큰 거 같음.

   (자사에서 보유한 차량을 최적화 하고, 문제가 되는 부분(기름 도둑 잡기 등) 을 해결)

  - 프로덕트(앱)에 대한 발표는 하나도 없었음

 2) 비즈니스 데이터 팀

  - 수기로 할 수 있는 것들 이상으로 비즈니스 성장 극대화 목표

  - 쏘카는 보유한 2만대의 차량으로 운영을 해야 하는데, 7, 8월의 성수기와 겨울의 비수기를 동일한 가격으로 책정하면 차가 남기에 손실이 생길수 밖에 없음

  - 이를 존(대여 위치) 별 분석을 진행했고, 다이나믹 프라이싱 적용 및 A/B 테스트를 통해 개선

 3) 데이터 사이언스팀

  - 데이터 기반으로 고객 경험 개선 목표

  - 프로덕트(앱) 이야기는 하나도 없길래 나중에 질문 했는데, 이 팀에서 제품 개선도 한다고 함.(데싸팀이 한다니 신기하다 했더니, 데싸 이름을 버릴 순 없었다고...)

  - 부정 주유 적발(말통으로 차량의 기름 빼는 사람들 적발, 부정 주유) 등을 연구하고 있고, 이 때 주유비 등을 계산하기 위해 쏘카에서 보유한 데이터와 외부의 주유소 데이터를 매핑해야 하는데 이름 등으로 매핑하면 맞지 않기에 차량 주유시 정차한 위경도 값을 불러와서 주유소의 위치를 찾아 매핑했다고 함.

  - 그 밖에 차량의 움직임으로 인하여 기름량이 변하기에 단순히 한 시점을 가지고 판단하지 않고, 전 후의 시퀀스도 본다고 함.

  - ML 도 사용해 보았으나 이게 실제로 적용되면 유저들에게 설명을 해야 하는데, 유저들에게 모델이 이랬으니까 너가 범인... 이라는 것은 위험할 수 있기에 ML 은 사용하지 않고 진행한 것으로 보임.

 4) Value Discovery

  - 쏘카 비즈니스에서 임팩트를 낼 수 있는 데이터 프로젝트를 발굴

  - 분석배차 효율을 개선하기 위한 테트리스 프로젝트를 진행하고 있다고 함.

  - 예를 들면 예약자가 세명이고 차량이 두대일때 예약자1 : 오후 1 ~ 3시 사용예약자2 : 오후 6 ~ 7시 사용예약자3 : 오후1 ~ 10시 사용예약자 1, 2 에 차량을 한 대씩 배차하면 예약자3은 차량을 배차할 수 없기에 예약자 1, 2 를 하나로 묶고 예약자 3에 하나를 배차

  - 가상 예약건의 예약 가능성... 이라는 것을 사용하여 문제를 풀고 있다고 함.

  - 안전운전 스코어링 모델 개인의 운전 특성에 따른 면책 금액 부여단순 운전 경력이 아닌(장롱면허도 있기에) 운전자의 주행 능력에 따라 정차 특성이 다를 것이다... 라는 가설로 데이터를 수집하여 진행을 하였다고 함.

  - 쏘카 내의 iot 개발자 분들이 연관된 센서 등을 만들고 데이터를 수집하여 진행을 하였다고 함.

 5) AI 팀

  - 2만대의 차량을 AI 로 관리세차해야하는 차량 찾기

  - 과거 로직은 휴리스틱 룰 기반(며칠 지나면 세차를 해야 된다 등)으로 되어있기에 데이터에 공백이 생겼다고 함.

  - 쏘카는 하루에 30 ~ 40만 장의 이미지 데이터가 쌓이고 있고 현재 차량을 운영하는 매니저 분들은 10분이기에 다 챙길수가 없다고 함.

  - 따라서 SOFAR(CIFAR 이미지 셋에서 이름만 변경) 데이터 셋(차량의 14개 부위에 대한 이미지)을 구축하여 학습을 진행하여 문제를 개선하고 있다고 함.

  - 현재 Alpha-go, Alpha-star, Alpha-fold 에 이은 Alpha-car 프로젝트를 진행하고 있다고 하며, 현재는 이미지와 랭귀지(상담 데이터를 이용하여 간단한 후처리나 오퍼레이션은 ai 로 풀 계획) 를 연구하고 있고 추후에는 센서 데이터와 유저 데이터 등도 연구할 예정이라 함.

2. 사은품

 - 한정판 쏘카 레고(아직 못 맞춤)