UPS, 택배 도난 막는 AI '딜리버리디펜스' 본격 도입

현관 앞에 놓인 택배를 가로채는 이른바 '문앞 해적(Porch Piracy)'이 미국에서 기승을 부리고 있습니다. 한 연구에 따르면 감시 카메라를 보고 얼굴을 가리려는 절도범은 5%에 불과할 정도로, 도어벨 카메라는 더 이상 예방책이 되지 못하고 있습니다.

이에 대형 물류 기업 UPS는 배송을 시작하기 전에 AI로 도난 위험을 미리 예측하는 해법을 내놓았습니다.

배송 주소마다 1000점 만점 안전 점수 부여

UPS 캐피털이 선보인 '딜리버리디펜스(DeliveryDefense)'는 머신러닝 알고리즘으로 배송 위험을 사전 진단하는 기술입니다.

미국 내 2년간 수십억 건의 실제 배송 데이터를 바탕으로 각 배송지 주소에 1점에서 1000점 사이의 '배송 신뢰도 점수'를 매깁니다.

1000점에 가까우면 도난 없이 안전하게 배송될 확률이 매우 높고, 100점 근처라면 분실 위험이 극도로 높은 주소라는 뜻입니다. UPS는 개인 신원 데이터가 아니라 잠금장치가 있는 우편실 유무 등 배송 환경 특성만을 분석한다고 설명합니다.

저위험 배송으로 우회시키는 사업자용 도구

이 서비스는 온라인 쇼핑몰 등 판매자를 겨냥합니다. 대형 유통업체를 위한 API 연동 비용은 월 3000달러부터 시작하며, 코스트코와 콜로라도에서 시범 운영을 거쳤습니다. 중소상공인을 위한 웹 버전도 홀리데이 쇼핑 시즌에 맞춰 월 99달러 구독형으로 출시됐습니다.

특정 고객 주소의 점수가 낮게 나오면, 판매자는 고객에게 제휴 매장(CVS 등) 방문 수령을 유도하거나 서명 배송, 배송 보험 등을 선택해 위험을 사전에 차단할 수 있습니다.

아마존이 차고 배송과 카메라에 집중하고 DHL이 대면 서명을 고수하는 것과 달리, 배송 전 예측 데이터로 손실을 줄이려는 시도는 UPS가 처음입니다.

왜 중요한가

도어벨 카메라가 무력화된 상황에서 물리적 단속 대신 데이터 기반의 사전 차단을 택한 UPS의 전략은 매우 실용적이라고 봅니다.

고가 전자제품이나 명품을 취급하는 셀러 입장에서는 월 99달러로 분실 사고와 고객 분쟁을 미리 막을 수 있어 도입 가치가 충분합니다.

하지만 소비자 입장에서는 달갑지 않은 면이 큽니다. 치안이 불안하거나 경비실이 없는 공동주택에 산다는 이유로 주소지 점수가 깎이면, 문앞 배송 혜택을 잃고 직접 픽업 매장까지 가야 하는 불편을 겪게 됩니다.

나아가 특정 주거 지역 전체가 저평가될 경우 발생할 수 있는 알고리즘 차별 논란은 UPS가 앞으로 풀어야 할 가장 큰 과제입니다.