마이리얼트립 여행 상품 하나를 등록하기까지, AI는 어디까지 자동화할 수 있을까?
국내 대표 여행 플랫폼 마이리얼트립에는 매일 전 세계 여러 공급사에서 새로운 여행 상품이 들어옵니다.
하지만 새로운 상품이 들어온다고 바로 판매할 수 있는 건 아닙니다.
공급사마다 제각각인 상품 정보를 마이리얼트립의 기준에 맞게 정리하고, 수많은 카테고리 중 알맞은 곳에 분류하고, 외국어로 된 내용을 번역해 실제 판매에 필요한 정보로 만들어야 합니다.
상품이 늘어날수록 이 작업도 함께 늘어났습니다. 담당자가 하나씩 확인하고 등록하다 보니 인기 도시의 상품은 빠르게 채워지는 반면, 상대적으로 덜 알려진 도시까지 충분한 상품을 확보하기에는 한계가 있었습니다.
AICX는 마이리얼트립과 함께 이 과정을 살펴보고, 사람이 반복해서 하던 상품 등록 업무를 AI가 처리하는 자동화 파이프라인을 만들었습니다. 이 글에서는 공급사마다 다른 데이터를 정리하고, 카테고리 분류와 번역까지 AI에게 맡기는 과정에서 어떤 문제를 마주했고 어떻게 해결했는지 소개합니다.
마이리얼트립에서 상품 하나를 등록하려면
새로운 여행 상품이 들어오면 크게 세 가지 작업이 필요했습니다.
기존에는 각 단계마다 담당자의 확인과 작업이 필요했습니다. 그래서 새로운 상품 하나가 실제로 등록되기까지 짧게는 반나절, 길게는 며칠이 걸리기도 했습니다.
AICX는 이 과정을 하나의 흐름으로 연결했습니다. 반복적이고 기준이 명확한 작업은 AI가 처리하고, 사람의 확인이 필요한 예외적인 상품만 담당자가 확인하는 구조로 바꿨습니다.
가장 큰 문제는 AI가 아니라 데이터였습니다
자동화를 시작하면서 가장 먼저 마주한 문제는 공급사마다 상품 데이터를 주는 방식이 다르다는 점이었습니다.
예를 들어 같은 여행 상품의 위치도 어떤 공급사는 위도·경도로, 다른 공급사는 도시명으로 전달했습니다. 상품 설명이나 이용 안내 역시 공급사마다 서로 다른 항목에 들어 있었습니다.
이대로라면 AI가 상품을 처리할 때마다 "이 공급사에서는 어디를 봐야 하지?"부터 다시 판단해야 했습니다.
그래서 AICX는 공급사가 어떤 형식으로 데이터를 보내더라도, 마이리얼트립에서는 같은 형태로 받아볼 수 있도록 공통된 상품 데이터 형식을 만들었습니다.
예를 들어 공급사에서 37.5, 127.0처럼 위도·경도가 들어오면 마이리얼트립에서 사용하는 도시 정보로 변환하고, 서로 다른 곳에 흩어져 있던 상품 설명과 이용 안내도 각각 정해진 항목에 맞춰 정리하는 방식입니다.
이렇게 먼저 데이터의 형태를 맞춰두니, 새로운 공급사가 추가되어도 AI는 공급사별 데이터 구조를 일일이 이해할 필요 없이 같은 기준으로 상품을 처리할 수 있게 됐습니다.
1,213개 카테고리 중 어디에 넣을지도 AI가 판단합니다
마이리얼트립에는 약 1,213개의 상품 카테고리가 있습니다.
기존에는 새로운 상품이 들어올 때마다 담당자가 상품 내용을 보고 가장 적합한 카테고리를 직접 선택했습니다.
상품이 많아질수록 시간이 오래 걸릴 뿐 아니라, 이름이 비슷한 카테고리 사이에서 사람마다 판단이 조금씩 달라질 수도 있었습니다.
AICX는 이 과정을 AI에게 맡기기 위해 여러 방식을 테스트했습니다.
처음에는 대분류를 먼저 고르고 소분류를 선택하게 했지만, AI가 전체 카테고리 구조를 충분히 고려하지 못해 정확도가 떨어졌습니다.
반대로 소분류만 바로 보여주자 이름이 비슷한 카테고리를 혼동하는 문제가 생겼습니다.
여러 방식을 테스트한 끝에 대분류와 소분류 전체 구조를 함께 제공하고, 상품의 맥락을 기준으로 가장 적합한 카테고리를 선택하게 하는 방식을 적용했습니다.
그 결과, 담당자가 수많은 카테고리를 일일이 찾아보는 대신 AI가 상품 하나당 약 30~40초 만에 적합한 카테고리를 찾아 분류할 수 있게 됐습니다.
번역보다 더 중요했던 건 '없는 정보를 만들지 않는 것'
카테고리 분류 다음에는 외국어로 된 상품 정보를 한국어로 번역하고, 마이리얼트립에서 판매할 수 있는 형태로 정리해야 했습니다.
여기서는 속도보다 정확성이 더 중요했습니다.
공급사 데이터에는 만남 장소, 이용 시간, 유의사항 같은 정보가 여러 필드에 섞여 있는 경우가 많았습니다.
AI에게 단순히 상품 정보를 정리해달라고 맡기면 원본에는 없는 내용을 그럴듯하게 만들어내는 경우도 있었습니다.
그래서 AICX는 AI가 어디에서 정보를 찾고, 어떤 기준으로 정리해야 하는지 업무 범위를 더 구체적으로 정했습니다.
예를 들어 유의사항을 찾을 때는 전체 상품 정보를 막연하게 확인하게 하는 대신, 실제로 관련 정보가 들어 있는 특정 필드만 확인하도록 범위를 제한했습니다.
원본 데이터에 없는 내용은 생성하지 않는다는 규칙도 함께 적용했습니다.
여러 설정과 프롬프트를 반복해서 테스트하면서 필요한 정보는 충분히 가져오되, 없는 내용을 만들어내지 않도록 정확도를 높였습니다.
이 과정에서 얻은 결론은 단순했습니다.
실제 운영에서는 AI에게 더 많은 정보를 주는 것보다 '판단해도 되는 범위'를 명확하게 설계하는 것이 중요했습니다. AI가 얼마나 많은 정보를 아는지가 아니라, 정해진 근거 안에서 일관되게 판단하도록 만드는 것이 정확도를 좌우했습니다.
사람이 모든 상품을 보지 않아도 되도록
이번 프로젝트의 목표는 카테고리 분류를 빠르게 하거나 번역 한 단계를 자동화하는 것만이 아니었습니다.
마이리얼트립에서 실제 상품 하나가 판매되기까지 필요한
공급사 데이터 정리 → 카테고리 분류 → 번역·정보 정리 → 시스템 등록
과정을 하나의 자동화 흐름으로 연결하는 것이 목표였습니다.
그 결과 사람이 모든 상품을 처음부터 끝까지 확인하는 대신, AI가 처리하기 어려운 예외적인 상품에 집중할 수 있는 구조를 만들었습니다.
AICX는 AI 기능 하나를 추가하는 데 그치지 않고, 실제 업무 흐름과 기존 시스템을 연결해 AI가 끝까지 일할 수 있는 자동화 구조를 만들고 있습니다.
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