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하나투어 AI 혁신 보고서: 차세대 여행 경험을 위한 로드맵

심층 리포트 2025년 06월 10일
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목차

  1. 요약
  2. 서론
  3. 하나투어의 AI 기반 고객 경험 혁신 로드맵
  4. 운영 효율성 극대화 및 메타버스 체험 플랫폼
  5. 윤리적 거버넌스 및 직원 역량 강화
  6. 글로벌 생태계 파트너십 강화 및 실행 로드맵
  7. 결론

1. 요약

  • 본 보고서는 하나투어의 AI 기반 고객 경험 혁신 로드맵을 제시하며, 에이전틱 AI 기반 H-AI 서비스, 데이터 기반 개인화 추천, 메타버스 체험 플랫폼, 윤리적 거버넌스 구축, 직원 역량 강화, 글로벌 파트너십 강화를 핵심 전략으로 제시합니다. 2025년 3월 AWS 유니콘 데이에서 발표된 H-AI 서비스는 고객 상담 및 여행 일정 설계 자동화를 통해 혁신적인 고객 경험을 제공하고 있습니다.

  • 하나투어는 데이터 기반 개인화 추천 정확도 향상, NLP 기반 콘텐츠 맞춤화, 지역별 문화별 선호도 반영, 편향 완화 전략을 통해 고객 만족도를 극대화하고, 예측 알고리즘을 통한 항공 좌석 매칭 및 호텔 배정 최적화, 취소 위험 사전 식별 및 대체 상품 제안을 통해 운영 효율성을 극대화할 것입니다. 또한 윤리 위원회 및 엣지 팀 운영, 개인정보 보호 설계 적용, 하이브리드 커리큘럼 설계 및 O-Learning 방법론을 통해 윤리적 거버넌스를 강화하고 직원 역량을 향상시킬 것입니다. AWS, 앤트로픽, 메가존클라우드와의 협력을 통해 글로벌 생태계 파트너십을 강화하고 AI 솔루션 포털을 구축하여 지속 가능한 성장 기반을 마련할 것입니다.

2. 서론

  • 여행 산업은 인공지능(AI) 기술의 급속한 발전과 함께 혁신적인 변화를 맞이하고 있습니다. 특히, 개인 맞춤형 여행 상품 추천, 실시간 고객 응대, 가상현실(VR) 기반 체험 서비스 등 AI 기술을 활용한 다양한 시도가 이루어지고 있으며, 이는 고객 경험을 획기적으로 향상시키고 있습니다. 하나투어는 이러한 시대적 흐름에 발맞춰 AI 기술을 적극적으로 도입하고, 차세대 여행 경험을 제공하기 위한 혁신 로드맵을 수립하고자 합니다.

  • 본 보고서는 하나투어가 AI 기술을 통해 고객 가치를 극대화하고, 운영 효율성을 향상시키며, 윤리적 책임을 다하는 지속 가능한 성장 기반을 마련하기 위한 전략을 제시합니다. 에이전틱 AI 기반 H-AI 서비스, 데이터 기반 개인화 추천, 메타버스 체험 플랫폼, 윤리적 거버넌스 구축, 직원 역량 강화, 글로벌 파트너십 강화 등 6가지 핵심 전략을 중심으로 하나투어의 AI 혁신 여정을 상세히 분석하고, 구체적인 실행 방안과 기대 효과를 제시할 것입니다. 또한 각 전략의 성공적인 실행을 위한 단계별 로드맵과 핵심 성공 지표(KPI)를 제시하여, 하나투어가 AI 혁신을 통해 글로벌 여행 시장에서 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 지원할 것입니다.

  • 본 보고서는 하나투어의 경영진, 기술 전문가, HR 담당자 등 다양한 이해관계자들에게 AI 혁신에 대한 명확한 비전과 구체적인 실행 계획을 제공하는 것을 목표로 합니다. AI 기술의 도입과 활용에 대한 이해를 높이고, AI 혁신을 위한 의사 결정을 지원하며, AI 기반 여행 서비스의 성공적인 구축과 운영을 위한 지침을 제공할 것입니다.

3. 하나투어의 AI 기반 고객 경험 혁신 로드맵

  • 3-1. 에이전틱 AI 기반 H-AI 서비스 현황 및 글로벌 파트너십

  • 본 서브섹션에서는 하나투어의 AI 기반 고객 경험 혁신 로드맵의 첫 단계로, 에이전틱 AI를 기반으로 하는 H-AI 서비스의 현재 성과와 글로벌 파트너십 현황을 분석하여 기술적 기반을 확립한다. 이를 통해 개인화 추천 및 예측 분석의 기반을 마련하고, 향후 지역별·문화별 선호도 반영 및 편향 완화 전략의 토대를 구축한다.

H-AI 서비스, 메가존클라우드와 AWS 협력으로 상담 자동화

  • 하나투어는 메가존클라우드 및 AWS와의 협력을 통해 에이전틱 AI를 도입한 H-AI 서비스를 운영하며 고객 상담 및 여행 일정 설계 자동화를 추진하고 있다. H-AI는 고객이 직접 질문하지 않아도 고객의 관심사와 최근 본 상품을 분석하여 원하는 정보를 제안할 수 있도록 설계되었으며, 여행 정보 탐색부터 예약 후 상담까지 하나의 창구에서 해결할 수 있는 원스톱 서비스를 제공한다.

  • H-AI의 핵심 기술은 여러 대규모언어모델(LLM)을 조합하고, 독립적인 특성을 갖는 AI 에이전트를 멀티로 구성하게 설계한 것이다. 고객의 문의 맥락을 분석해 최적화된 LLM 모델(오픈AI GPT 계열 모델 또는 AWS 클로드 모델)을 선택해 맞춤형 답변을 제공한다. 특히, AWS 클로드 기반 거대언어모델(LLM)과 오픈서치를 연동해 흩어져 있던 내부 패키지 상품 정보와 외부 트렌드를 통합 분석하고, 이 컨텍스트를 바탕으로 일정을 설계하는 데 활용된다.

  • 하나투어는 2025년 3월 'AWS 유니콘 데이 2025'에서 생성형 AI 활용 사례로 H-AI 서비스를 발표하며 기술력을 입증했다. 또한, 앤트로픽 및 메가존클라우드와의 파트너십을 통해 글로벌 생태계 확장을 추진하고 있다. 특히, AWS 파트너십 아래 클라우드 API 활용 범위를 확대하고 앤트로픽의 최신 모델 업데이트 정보를 공동 연구 형태로 받아들이며 메가존클라우드와 함께 국내 중소형 여행사들에게 AI 솔루션 포털을 구축하는 방안을 모색하고 있다.

H-AI 월간 활성 사용자 수(MAU) 증대를 위한 전략적 접근

  • H-AI 서비스의 성공적인 시장 안착을 위해서는 월간 활성 사용자 수(MAU) 증대가 필수적이다. 2025년 6월 현재, H-AI 서비스의 MAU는 초기 단계에 머무르고 있으며, 경쟁 서비스 대비 낮은 수준이다. 이는 H-AI 서비스의 인지도 부족, 사용자 인터페이스(UI)의 복잡성, 개인 맞춤형 추천의 부족 등 다양한 요인에 기인한다.

  • 하나투어는 H-AI 서비스의 MAU 증대를 위해 다음과 같은 전략적 접근을 고려해야 한다. 첫째, H-AI 서비스의 인지도를 높이기 위한 적극적인 마케팅 활동을 전개해야 한다. 둘째, 사용자 인터페이스(UI)를 개선하여 사용 편의성을 높여야 한다. 손을 흔드는 모양과 음성 파형을 형상화한 UI를 하나투어 모바일 앱의 GNB 영역에 배치해 고객이 어느 화면에서든 즉시 호출할 수 있도록 접근성을 높이는 것도 중요하다. 셋째, 개인 맞춤형 추천 정확도를 높이기 위해 데이터 기반 개인화 추천 및 예측 분석 시스템을 강화해야 한다.

  • 특히, 카카오의 2024년 1분기 MAU는 3270만 명으로, 유저당 월 거래금액은 2만3600원으로 나타났다. 이러한 데이터를 벤치마킹하여 H-AI 서비스의 MAU 목표를 설정하고, 유저당 거래금액을 높이기 위한 전략을 수립해야 한다. 이를 위해 H-AI 서비스를 통해 예약 및 결제를 완료하는 사용자에게 추가적인 혜택을 제공하거나, H-AI 서비스를 통해 예약한 상품에 대한 만족도 설문조사를 실시하여 서비스 개선에 반영하는 방안을 고려할 수 있다.

글로벌 파트너십 계약 건수 확대 및 협력 모델 다각화

  • 하나투어의 글로벌 파트너십은 AWS, 앤트로픽, 메가존클라우드 등 일부 기업에 집중되어 있으며, 계약 건수 또한 제한적인 수준이다. 이는 하나투어의 AI 기술 혁신 및 서비스 확장에 제약 요인으로 작용할 수 있다. 따라서, 글로벌 파트너십 계약 건수를 확대하고 협력 모델을 다각화하는 것이 중요하다.

  • 하나투어는 글로벌 파트너십 확대를 위해 다음과 같은 방안을 고려해야 한다. 첫째, AI 기술 분야의 선도 기업과의 협력을 강화해야 한다. 둘째, 여행 상품 및 서비스 분야의 글로벌 기업과의 제휴를 확대해야 한다. 셋째, 스타트업 및 연구기관과의 협력을 통해 혁신적인 기술 및 서비스를 발굴해야 한다.

  • 특히, 2025년 2월 케이시스는 미국 지사 설립, 하반기 일본 지사 설립을 통해 해외 시장을 본격적으로 공략한다는 계획을 밝힌 바 있다. 하나투어 또한 미국 FCC인증, UL인증 등 다양한 인증 절차를 철저히 준비하고, 'InfoComm'과 'ISE' 같은 글로벌 전시회에 참여하여 해외 바이어 초청 및 제품 시연을 통해 글로벌 파트너십을 확대해야 한다.

  • H-AI 서비스의 기술적 기반과 글로벌 파트너십 현황을 분석한 결과, MAU 증대 및 글로벌 파트너십 확대를 위한 전략적 접근이 필요함을 확인했다. 다음 서브섹션에서는 데이터 기반 개인화 추천 및 예측 분석 시스템을 강화하여 고객 만족도를 높이고, H-AI 서비스의 경쟁력을 강화하는 방안을 모색한다.

  • 3-2. 데이터 기반 개인화 추천 및 예측 분석

  • 본 서브섹션에서는 하나투어의 AI 기반 고객 경험 혁신 로드맵의 핵심 요소인 데이터 기반 개인화 추천 및 예측 분석 시스템 구축 전략을 상세히 다룬다. 기존 H-AI 서비스의 기술적 기반을 토대로, 여행 특화 데이터셋을 활용한 AI 모델 재학습 전략을 통해 개인화 추천 정확도를 극대화하고, 궁극적으로 고객 만족도 향상 및 매출 증대에 기여하는 방안을 제시한다. 이를 통해 지역별·문화별 선호도 반영 및 편향 완화 전략의 실질적인 토대를 마련한다.

상품-고객 행동 데이터 기반 개인화 추천 정확도 향상

  • 하나투어는 여행 상품 판매 데이터와 고객 행동 데이터를 통합 분석하여 AI 모델을 지속적으로 재학습함으로써 개인화 추천 정확도를 획기적으로 향상시킬 수 있다. 단순히 인기 상품을 추천하는 것을 넘어, 고객의 과거 여행 기록, 검색 패턴, 선호하는 숙박 시설 및 액티비티 유형 등을 종합적으로 고려하여 고객 맞춤형 여행 상품을 추천하는 것이 핵심이다.

  • 예를 들어, 2024년 1월부터 6월까지의 하나투어 고객 데이터를 분석한 결과, 특정 고객이 과거 동남아 지역의 해변 리조트 상품을 여러 차례 구매한 이력이 있다면, 다음 여행 상품 추천 시 동남아 지역의 럭셔리 해변 리조트나 요트 투어와 같은 관련 상품을 우선적으로 추천할 수 있다. 또한, 고객이 특정 기간 동안 특정 키워드를 검색하거나 특정 여행지에 대한 정보를 자주 열람했다면, 해당 키워드나 여행지와 관련된 맞춤형 광고나 프로모션을 제공하여 고객의 구매 전환율을 높일 수 있다.

  • 개인화 추천 정확도 개선을 위해서는 데이터 전처리 및 모델링 과정에서 다양한 기법을 활용해야 한다. 예를 들어, 고객 데이터를 정제하고 이상치를 제거하는 데이터 클리닝 과정을 거친 후, 고객 행동 데이터를 기반으로 협업 필터링(Collaborative Filtering) 또는 콘텐츠 기반 필터링(Content-based Filtering) 알고리즘을 적용하여 개인화된 추천 모델을 구축할 수 있다. 또한, 딥러닝 기반의 추천 모델을 활용하여 고객의 숨겨진 선호도를 파악하고, 더욱 정교한 개인화 추천을 제공할 수 있다.

  • 하나투어는 개인화 추천 정확도 향상을 위해 다음과 같은 실행 방안을 고려해야 한다. 첫째, 데이터 분석 전문가를 확보하고, 데이터 분석 인프라를 구축해야 한다. 둘째, 다양한 추천 알고리즘을 테스트하고, 최적의 알고리즘을 선택해야 한다. 셋째, 개인화 추천 모델의 성능을 지속적으로 모니터링하고, 개선해야 한다.

중국-동남아 시장 인플루언서 협업 NLP 기반 콘텐츠 맞춤화

  • 하나투어는 중국 및 동남아시아 시장에서 현지 인플루언서와 협력하여 여행 콘텐츠를 수집하고, 자연어 처리(NLP) 기술을 통해 번역 및 맞춤화함으로써 현지 고객의 선호도에 맞는 최적의 여행 상품을 추천할 수 있다. 특히, 중국 시장에서는 샤오홍슈(小红书)나 도우인(抖音)과 같은 소셜 미디어 플랫폼에서 활동하는 인플루언서들과 협력하여 생생한 여행 후기나 추천 콘텐츠를 확보하고, NLP 기술을 활용하여 해당 콘텐츠를 분석하고 번역하여 현지 고객에게 맞춤형 정보를 제공하는 것이 중요하다.

  • 예를 들어, 태국 방콕을 방문한 중국인 인플루언서가 특정 루프탑 바의 분위기나 메뉴에 대한 긍정적인 후기를 남겼다면, 해당 콘텐츠를 NLP 기술로 분석하여 '방콕', '루프탑 바', '분위기', '야경' 등의 키워드를 추출하고, 해당 키워드와 관련된 여행 상품이나 광고를 중국인 고객에게 우선적으로 노출시킬 수 있다. 또한, NLP 기술을 활용하여 인플루언서의 콘텐츠를 중국어 간체나 번체로 번역하고, 현지 고객의 언어 습관이나 선호도에 맞게 표현을 수정하여 콘텐츠의 효과를 극대화할 수 있다.

  • NLP 기반 콘텐츠 맞춤화를 위해서는 다음과 같은 기술적 요소들이 필요하다. 첫째, 다국어 번역 및 텍스트 분석을 위한 고성능 NLP 엔진을 구축해야 한다. 둘째, 현지 언어 및 문화적 맥락을 고려한 맞춤형 사전 학습 데이터를 확보해야 한다. 셋째, 인플루언서 콘텐츠의 진위 여부를 판별하고, 허위 정보나 과장 광고를 필터링하는 시스템을 구축해야 한다.

  • 하나투어는 중국 및 동남아시아 시장에서 NLP 기반 콘텐츠 맞춤화를 통해 다음과 같은 효과를 기대할 수 있다. 첫째, 현지 고객의 선호도에 맞는 맞춤형 여행 상품 추천을 통해 고객 만족도를 높일 수 있다. 둘째, 인플루언서 마케팅 효과를 극대화하여 브랜드 인지도를 높일 수 있다. 셋째, 경쟁사 대비 차별화된 콘텐츠 마케팅 전략을 구축하여 시장 경쟁력을 강화할 수 있다.

  • 데이터 기반 개인화 추천 및 예측 분석 시스템 구축을 통해 고객 만족도를 높이고, H-AI 서비스의 경쟁력을 강화하는 방안을 모색한 결과, 개인화 추천 정확도 향상 및 NLP 기반 콘텐츠 맞춤화가 핵심 요소임을 확인했다. 다음 서브섹션에서는 모델 학습 시 지역별 샘플링 비중을 조정하고 현지 직원이 참여하는 검증 절차를 통해 편향성을 줄이는 방법, 즉, 지역별·문화별 선호도 반영 및 편향 완화 전략을 상세히 논의한다.

  • 3-3. 지역별·문화별 선호도 반영 및 편향 완화

  • 본 서브섹션에서는 하나투어의 AI 기반 고객 경험 혁신 로드맵의 중요한 축인 지역별·문화별 선호도 반영 및 편향 완화 전략을 상세히 다룬다. 데이터 기반 개인화 추천의 고도화를 위해서는 지역 및 문화적 특성을 고려한 맞춤형 AI 모델 개발이 필수적이며, 모델의 편향성을 최소화하여 공정하고 신뢰성 있는 서비스를 제공하는 것이 목표이다. 이를 통해 하나투어는 고객 만족도를 극대화하고 글로벌 시장 경쟁력을 강화할 수 있다.

AI 모델, 서구 중심 콘텐츠 편향 및 문화적 오해 발생

  • 현재 AI 모델은 서구 중심의 콘텐츠에 과도하게 의존하여 개발되고 있으며, 이는 루마니아와 같은 특정 시장의 현실과 맞지 않는 예측을 초래할 수 있다. Business의 2025년 5월 20일 보고서에 따르면, AI가 글로벌 콘텐츠에 지나치게 의존하는 경향은 문화적 다양성이 높은 시장에서 전략적 오류를 유발할 수 있다.

  • 특히, Gen Z 세대의 여행 행동을 정확하게 파악하는 데 어려움을 겪을 수 있다. AI 모델은 고급 여행 플랫폼이나 인플루언서의 콘텐츠를 증폭시켜 경제적으로 제약받거나 문화적으로 구별되는 인구 통계의 실제 선호도를 왜곡할 수 있다. 예를 들어, 특정 지역의 전통 음식이나 축제에 대한 정보가 부족하거나, 현지인들이 선호하는 교통수단이나 숙박 시설에 대한 이해가 부족할 수 있다.

  • 따라서 하나투어는 AI 모델을 신중하게 사용하고, 현지화된 데이터와 직접적인 소비자 참여를 통합해야 한다. 맹목적인 AI 의존은 전략적 실패로 이어질 수 있으며, 특히 문화적 변동성이 높거나 개발 인프라가 부족한 시장에서는 더욱 그렇다. AI는 인간 연구를 보완하여 더 넓은 분석 레이어를 제공하는 데 가장 적합하게 사용되어야 하며, 경험적 현지 조사와 AI 기반 글로벌 벤치마크를 결합하여 확장 가능하고 상황에 맞는 균형 잡힌 시각을 확보해야 한다.

  • 하나투어는 AI 모델 학습 시 지역별 샘플링 비중을 조정하고, 현지 직원이 참여하는 검증 절차를 통해 편향성을 줄이는 방안을 적극적으로 도입해야 한다. 또한, 모델 학습에 사용되는 데이터를 투명하게 공개하고, 사용자가 AI 모델의 추천 결과를 비판적으로 평가할 수 있도록 지원해야 한다.

지역별 샘플링 비중 조정, 현지 검증으로 문화적 편향 해소

  • 하나투어는 AI 모델 학습 시 지역별 샘플링 비중을 조정하고 현지 직원이 참여하는 검증 절차를 통해 편향성을 줄이는 데 힘써야 한다. 모델 학습 데이터에 특정 지역의 데이터가 과도하게 포함될 경우, 해당 지역의 특성이 AI 모델에 과도하게 반영되어 다른 지역의 고객에게 부적절한 추천을 제공할 수 있다. 따라서 각 지역의 여행 트렌드, 선호하는 액티비티, 숙박 시설 등을 균형 있게 학습하도록 샘플링 비중을 조정해야 한다.

  • 또한, AI 모델의 추천 결과가 실제로 현지 문화와 고객의 니즈에 부합하는지 검증하기 위해 현지 직원이 참여하는 검증 절차를 마련해야 한다. 현지 직원은 AI 모델이 간과할 수 있는 미묘한 문화적 차이나 선호도를 파악하고, 부적절한 추천 사례를 식별할 수 있다. 예를 들어, 특정 국가에서는 특정 색깔이나 숫자가 불길하게 여겨질 수 있으며, AI 모델이 이러한 요소를 고려하지 않고 상품을 추천할 경우 고객에게 불쾌감을 줄 수 있다.

  • UN Women과 UNODC가 2023년에 공동 발표한 보고서에 따르면, 2022년에 약 48,800명의 여성과 소녀가 친밀한 파트너나 다른 가족 구성원의 손에 목숨을 잃었다. 이는 매일 133명 이상의 여성이나 소녀가 가족 구성원에 의해 살해당하는 것과 같다. 하나투어는 젠더 기반 폭력과 관련된 데이터를 수집하고 분석하여, AI 모델이 성별 고정관념을 강화하거나 차별적인 결과를 초래하지 않도록 주의해야 한다.

  • 하나투어는 모델 학습 시 지역별 샘플링 비중을 조정하고 현지 직원이 참여하는 검증 절차를 통해 편향성을 줄이는 것 외에도, 민감한 인구통계 변수를 제거하거나 합성 데이터를 보강하는 방법을 통해 공정성과 정확성을 동시에 확보해야 한다. 또한, AI 모델의 예측 결과에 대한 설명 가능성을 높여, 사용자가 AI 모델의 판단 근거를 이해하고 신뢰할 수 있도록 해야 한다.

민감 정보 제거 및 합성 데이터 보강, 공정성과 정확성 확보

  • 하나투어는 AI 모델 학습 시 민감한 인구통계 변수를 제거하거나 합성 데이터를 보강하는 방법을 통해 공정성과 정확성을 동시에 확보해야 한다. AI 모델이 성별, 인종, 종교, 정치적 견해 등 민감한 정보를 학습할 경우, 차별적인 결과를 초래할 수 있다. 따라서 AI 모델 학습 시 이러한 변수를 제거하거나, 익명화된 데이터를 사용해야 한다.

  • 또한, 특정 지역이나 계층의 데이터가 부족할 경우, 합성 데이터를 보강하여 AI 모델의 예측 정확도를 높일 수 있다. 합성 데이터는 실제 데이터의 통계적 속성을 유지하면서 인위적으로 생성된 데이터로, 데이터 부족 문제를 해결하고 AI 모델의 일반화 성능을 향상시키는 데 도움이 될 수 있다. 예를 들어, 특정 국가의 여행 데이터가 부족할 경우, 해당 국가의 인구 통계, 기후, 문화적 특성 등을 고려하여 합성 데이터를 생성하고 AI 모델 학습에 활용할 수 있다.

  • GLG의 AI 비즈니스 전략 보고서에 따르면, 응답자들은 보안, 구축 비용, 결과의 신뢰성, 모델 및 학습 데이터와 관련된 편향 완화 능력에 대한 인사이트가 부족하다고 답했다. 하나투어는 AI 모델의 편향성을 완화하기 위해 데이터 전처리, 데이터 증강, 재샘플링, 공정성 제약 조건 사용 등 다양한 기술을 적용해야 한다.

  • 하나투어는 민감 정보 제거 및 합성 데이터 보강 외에도, AI 모델의 공정성을 평가하기 위한 정량적 지표를 개발하고, 지속적으로 모니터링해야 한다. 또한, AI 모델의 예측 결과에 대한 설명 가능성을 높여, 사용자가 AI 모델의 판단 근거를 이해하고 신뢰할 수 있도록 해야 한다.

  • AI 모델의 지역별·문화별 선호도 반영 및 편향 완화 전략을 통해 고객 만족도를 높이고, 글로벌 시장 경쟁력을 강화하는 방안을 모색한 결과, 지역별 샘플링 비중 조정, 현지 검증, 민감 정보 제거 및 합성 데이터 보강이 핵심 요소임을 확인했다. 다음 서브섹션에서는 이러한 전략을 실행하기 위한 구체적인 실행 계획 및 로드맵을 제시한다.

4. 운영 효율성 극대화 및 메타버스 체험 플랫폼

  • 4-1. 항공 좌석 매칭 및 호텔 배정 최적화

  • 본 서브섹션에서는 예측 알고리즘을 활용하여 항공 좌석 매칭과 호텔 배정을 최적화함으로써 하나투어의 수익 관리 RPM을 극대화하는 방안을 구체적으로 분석하고, 고객 만족도 향상에 기여할 수 있는 전략을 제시합니다. 이는 AI 기술을 활용한 운영 효율성 극대화의 핵심적인 부분입니다.

수요 예측 기반 실시간 항공 좌석 가격 책정 조정

  • 하나투어는 항공 좌석 가짓수와 이용률 데이터를 실시간으로 분석하여 가격 책정 조정안을 제안하는 AI 시스템을 구축해야 합니다. 과거 데이터, 계절적 요인, 거시 경제 지표 등을 고려하여 좌석 수요를 예측하고, 이에 따라 가격을 동적으로 조정하여 수익을 극대화해야 합니다. 예를 들어, 특정 노선의 좌석 수요가 급증할 것으로 예상되는 경우, 가격을 인상하여 추가 수익을 확보할 수 있습니다. 반대로, 수요가 저조한 경우에는 가격을 낮추어 좌석 점유율을 높일 수 있습니다.

  • 이를 위해 실시간 데이터 처리 및 분석 기술이 필요하며, 머신러닝 알고리즘을 활용하여 예측 정확도를 높여야 합니다. 과거 항공편 운항 데이터와 날씨 정보를 학습하여 취소 위험을 사전에 식별하고 대체 상품을 제안하여 고객 불만을 줄이는 예측 모델을 구축할 수 있습니다. Allegiant Travel Company의 사례처럼 과거 데이터에 대한 정확한 분석은 수익성을 개선하는 데 필수적입니다. 2024년 8월, Allegiant는 좌석 적재율이 1.5%p 감소했음에도 불구하고, 데이터 기반의 예측을 통해 수익 감소를 최소화했습니다. 이러한 사례는 하나투어가 AI 기반 실시간 가격 책정을 통해 경쟁력을 확보할 수 있음을 시사합니다.

  • 하나투어는 항공 좌석 가짓수와 이용률 데이터를 기반으로 실시간 가격 책정 조정안을 제안하는 AI 시스템을 구축해야 합니다. 과거 데이터, 계절적 요인, 거시 경제 지표 등을 고려하여 좌석 수요를 예측하고, 이에 따라 가격을 동적으로 조정하여 수익을 극대화해야 합니다. 예를 들어, 특정 노선의 좌석 수요가 급증할 것으로 예상되는 경우, 가격을 인상하여 추가 수익을 확보할 수 있습니다. 반대로, 수요가 저조한 경우에는 가격을 낮추어 좌석 점유율을 높일 수 있습니다.

  • 전략적 실행 방안으로는 첫째, 실시간 데이터 분석 및 머신러닝 기반 예측 모델 개발에 투자해야 합니다. 둘째, 항공 좌석 가격 책정 전문가와 AI 개발자가 협력하여 최적의 가격 결정 알고리즘을 설계해야 합니다. 셋째, 경쟁사의 가격 전략을 실시간으로 모니터링하고, 이에 대응하는 자동 가격 조정 시스템을 구축해야 합니다. 넷째, 가격 변화에 따른 고객 반응을 분석하고, 이를 바탕으로 지속적인 모델 개선을 수행해야 합니다.

고객 만족도 극대화를 위한 숙박지 우선 추천

  • 하나투어는 고객 평점과 객실 상태 데이터를 학습하여 만족도가 높은 숙박지를 우선 추천하는 AI 시스템을 구축해야 합니다. 고객의 과거 여행 기록, 선호도, 예산 등을 고려하여 개인 맞춤형 숙박 추천을 제공함으로써 고객 만족도를 극대화해야 합니다. 예를 들어, 가족 단위 여행객에게는 키즈 클럽이나 수영장 등의 부대시설을 갖춘 호텔을 우선 추천하고, 비즈니스 여행객에게는 업무 공간이나 회의실 등의 편의시설을 제공하는 호텔을 추천할 수 있습니다.

  • 이러한 시스템은 고객의 리뷰 데이터를 분석하여 숙박 시설의 장단점을 파악하고, 이를 추천 알고리즘에 반영해야 합니다. 긍정적인 리뷰가 많은 숙박 시설은 높은 점수를 부여하고, 부정적인 리뷰가 많은 숙박 시설은 낮은 점수를 부여하여 추천 순위를 조정할 수 있습니다. 또한, 객실 상태 데이터를 실시간으로 모니터링하여 청결도, 시설 노후도 등을 평가하고, 이를 추천 알고리즘에 반영해야 합니다.

  • 예를 들어, 고객이 '깨끗하고 조용한' 숙소를 선호하는 경우, 청결도 점수가 높고 소음 발생 빈도가 낮은 숙소를 우선 추천할 수 있습니다. 또는, 고객이 '가성비 좋은' 숙소를 선호하는 경우, 가격 대비 평점이 높은 숙소를 우선 추천할 수 있습니다. 이러한 개인 맞춤형 추천은 고객의 만족도를 높이고, 재방문율을 높이는 데 기여할 수 있습니다.

  • 구체적인 실행 방안으로는 첫째, 고객 리뷰 데이터 분석 시스템을 구축하고, 텍스트 마이닝 기술을 활용하여 리뷰 내용을 분석해야 합니다. 둘째, 객실 상태 데이터 모니터링 시스템을 구축하고, IoT 센서 등을 활용하여 실시간으로 데이터를 수집해야 합니다. 셋째, 개인 맞춤형 추천 알고리즘을 개발하고, 고객의 선호도 데이터를 학습하여 추천 정확도를 높여야 합니다. 넷째, 추천 결과에 대한 고객 피드백을 수집하고, 이를 바탕으로 지속적인 모델 개선을 수행해야 합니다.

  • 다음 서브섹션에서는 항공편 운항 데이터와 날씨 정보를 학습하여 취소 위험을 사전에 식별하고 대체 상품을 제안하여 고객 불만을 줄이는 방안을 상세히 분석합니다. 이는 예측 분석을 통해 고객 경험을 개선하고, 운영 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다.

  • 4-2. 취소 위험 사전 식별 및 대체 상품 제안

  • 본 서브섹션에서는 항공편 운항 데이터와 날씨 정보를 학습하여 취소 위험을 사전에 식별하고 대체 상품을 제안함으로써 고객 불만을 줄이고, 수익성을 개선하는 구체적인 방안을 제시합니다. 예측 모델의 성능 검증과 대체 상품 제안 효과 분석을 통해 실질적인 성과를 도출하는 데 중점을 둡니다.

강우/강풍 기반 항공편 취소 예측 모델 고도화

  • 하나투어는 과거 항공편 운항 데이터와 실시간 기상 데이터를 통합 분석하여 항공편 취소 위험을 예측하는 AI 모델을 고도화해야 합니다. 기존의 단순 통계 기반 예측에서 벗어나, 딥러닝 알고리즘을 적용하여 예측 정확도를 높여야 합니다. 특히, 기상청의 상세 기상 관측 자료와 자체 수집한 운항 데이터를 결합하여 강우, 강풍, 결빙 등 다양한 기상 요인이 항공편 운항에 미치는 영향을 정밀하게 분석해야 합니다.

  • 이를 위해 과거 기상 데이터와 항공편 결항 이력 간의 상관관계를 학습하고, 실시간 기상 특보 및 예보 정보를 반영하여 예측 모델을 지속적으로 업데이트해야 합니다. 예를 들어, 특정 공항에 강풍 특보가 발효되면 해당 공항에서 출발 또는 도착하는 항공편의 취소 가능성을 높게 예측하고, 고객에게 사전에 알림을 제공할 수 있습니다. 또한, 2023년 인천국제공항의 항공기 지연 및 결항 원인 분석 결과에 따르면 기상 문제가 기술 정비 문제보다 더 큰 요인으로 작용했음을 고려할 때, 기상 예측 정확도 향상은 매우 중요한 과제입니다. 취소 예측 모델의 성능을 평가하기 위해 과거 데이터를 활용한 백테스팅을 수행하고, 예측 정확도, 재현율, F1-score 등의 지표를 측정하여 모델 성능을 정량적으로 평가해야 합니다.

  • 구체적인 실행 방안으로는 첫째, 기상청과의 데이터 협력을 강화하여 고품질의 기상 데이터를 확보해야 합니다. 둘째, 딥러닝 기반 예측 모델 개발에 투자하고, 기상 전문가와 데이터 과학자가 협력하여 최적의 모델을 설계해야 합니다. 셋째, 실시간 기상 모니터링 시스템을 구축하고, 예측 결과를 즉시 항공편 운항 관리 시스템에 반영해야 합니다. 넷째, 예측 모델의 성능을 지속적으로 평가하고, 필요에 따라 모델을 개선해야 합니다.

취소 가능성 높은 항공편 대체 상품 선제안

  • 하나투어는 항공편 취소 위험이 높은 경우, 고객에게 대체 상품을 선제적으로 제안하는 시스템을 구축해야 합니다. AI 기반 예측 모델을 통해 취소 가능성이 높은 항공편을 식별하고, 해당 고객에게 이메일, 문자 메시지, 앱 푸시 알림 등 다양한 채널을 통해 대체 항공편, 숙박 시설, 여행 일정 등을 제안할 수 있습니다. 이때, 고객의 선호도, 예산, 여행 목적 등을 고려하여 개인 맞춤형 대체 상품을 추천해야 합니다.

  • 예를 들어, 고객이 부산행 항공편을 예약했는데, 기상 악화로 인해 해당 항공편의 취소 가능성이 높게 예측되면, 고객에게 김포-부산 KTX, 인근 도시(울산, 창원)행 항공편, 숙박 시설 변경 옵션 등을 제안할 수 있습니다. 대체 상품 제안 시, 원래 일정과 비슷한 예산 범위 내에서 선택지를 제공하고, 필요시 추가 비용 지원 또는 할인 혜택을 제공하여 고객의 불만을 최소화해야 합니다. 또한, 대체 상품 예약 절차를 간소화하고, 고객이 쉽게 변경할 수 있도록 지원해야 합니다.

  • 구체적인 실행 방안으로는 첫째, 대체 상품 추천 알고리즘을 개발하고, 고객의 선호도 데이터를 학습하여 추천 정확도를 높여야 합니다. 둘째, 대체 상품 예약 시스템을 구축하고, 고객이 편리하게 변경할 수 있도록 인터페이스를 설계해야 합니다. 셋째, 고객에게 대체 상품 제안 시, 추가 비용 지원 또는 할인 혜택을 제공하여 고객 만족도를 높여야 합니다. 넷째, 대체 상품 제안 후 고객 반응을 분석하고, 이를 바탕으로 지속적인 시스템 개선을 수행해야 합니다.

고객 불만 최소화 위한 보상 정책 및 소통 강화

  • 하나투어는 항공편 취소로 인해 고객이 겪는 불편을 최소화하기 위해 보상 정책을 강화하고, 고객과의 소통을 강화해야 합니다. 항공편 취소 시, 고객에게 신속하게 상황을 알리고, 대체 상품 예약, 환불 절차 등을 안내해야 합니다. 또한, 고객의 문의에 신속하고 정확하게 응대할 수 있도록 고객센터 직원의 전문성을 강화하고, AI 챗봇 등 비대면 소통 채널을 활용하여 24시간 고객 지원 시스템을 구축해야 합니다.

  • 보상 정책으로는 항공권 전액 환불, 대체 항공편 제공, 숙박 시설 제공, 식사 쿠폰 제공, 여행자 보험 제공 등 다양한 옵션을 제공할 수 있습니다. 또한, 고객의 불만을 해소하고, 신뢰를 회복하기 위해 추가적인 보상 혜택을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 항공편 취소로 인해 여행 일정에 차질이 생긴 고객에게는 다음 여행 시 사용할 수 있는 할인 쿠폰을 제공하거나, VIP 고객에게는 특별한 선물을 제공할 수 있습니다.

  • 구체적인 실행 방안으로는 첫째, 항공편 취소 시 고객에게 제공할 보상 정책을 명확하게 정의하고, 고객에게 투명하게 공개해야 합니다. 둘째, 고객센터 직원의 전문성을 강화하고, AI 챗봇 등 비대면 소통 채널을 활용하여 24시간 고객 지원 시스템을 구축해야 합니다. 셋째, 고객의 불만 사항을 경청하고, 신속하게 해결하기 위해 노력해야 합니다. 넷째, 고객 만족도 조사를 실시하고, 결과를 바탕으로 지속적인 서비스 개선을 수행해야 합니다.

  • 다음 서브섹션에서는 메타버스 공간에서 목적지 체험 콘텐츠를 제작하고 다국어 지원을 통해 가상 여행 경험을 창출하는 방안을 상세히 분석합니다. 이는 새로운 고객 경험을 제공하고, 하나투어의 경쟁력을 강화하는 데 기여할 것입니다.

  • 4-3. 메타버스 체험 콘텐츠 제작 및 다국어 지원

  • 본 서브섹션에서는 하나투어가 메타버스 공간에서 차별화된 여행 경험을 제공하기 위해 고품질 VR 콘텐츠 제작과 실시간 다국어 지원 시스템 구축 방안을 분석합니다. 특히, VR 콘텐츠의 성능 최적화와 다국어 지원의 정확성 확보를 통해 사용자 만족도를 극대화하는 전략을 제시합니다.

NVIDIA 협력, 고해상도 VR 콘텐츠 제작과 사용자 편의성 증대

  • 하나투어는 NVIDIA와의 협력을 통해 메타버스 기반 가상 여행 경험을 혁신적으로 개선해야 합니다. NVIDIA의 최첨단 GPU 기술을 활용하여 고해상도 VR 콘텐츠를 제작하고, 사용자들은 실제와 유사한 몰입감 넘치는 가상 여행을 경험할 수 있습니다. NVIDIA는 2023년 3월 Microsoft Azure 클라우드 및 AI 기능을 통해 산업용 메타버스 솔루션을 개발하고 제공하기 위해 협력한 바 있습니다. 이러한 협력 모델을 벤치마킹하여 하나투어는 Azure 클라우드 환경에서 NVIDIA DGX Cloud와 Omniverse Cloud를 활용하여 3D 가상 세계를 운영하고 구축할 수 있습니다.

  • VR 콘텐츠 제작 과정에서 NVIDIA Omniverse 플랫폼을 도입하여 개발 효율성을 극대화하고, 실시간 렌더링 기술을 통해 사용자 인터랙션에 즉각적으로 반응하는 환경을 구축해야 합니다. 예를 들어, 사용자가 가상 환경에서 특정 유적지를 선택하면, 해당 유적지의 역사적 정보, 관련 문화 콘텐츠, 주변 관광 명소 정보 등이 즉시 제공되는 인터랙티브 콘텐츠를 구현할 수 있습니다. 또한, NVIDIA AI 에이전트를 메타버스 내에 배치하여 사용자 문의에 실시간으로 응답하고, 여행 관련 정보를 제공하며, 예약 변경 등의 서비스를 지원해야 합니다.

  • 이를 위해 하나투어는 NVIDIA의 기술 지원 및 교육 프로그램을 적극 활용하고, 메타버스 콘텐츠 개발 전문 인력을 양성해야 합니다. 또한, NVIDIA의 GPU 기술을 활용하여 VR 콘텐츠의 렌더링 속도를 최적화하고, 네트워크 지연 시간을 최소화하여 사용자 경험을 향상시켜야 합니다. 특히, 무선 VR 환경에서의 사용성을 고려하여 5G MEC(Mobile Edge Computing) 기술을 도입하고, 사용자에게 최적화된 VR 콘텐츠를 제공해야 합니다.

문화 전문가 협업, 사실적 콘텐츠와 몰입감 극대화 전략

  • 하나투어는 메타버스 여행 콘텐츠의 사실성과 몰입감을 높이기 위해 현지 문화 전문가와의 협업을 강화해야 합니다. 각 지역의 역사, 문화, 예술, 풍습 등에 대한 깊이 있는 이해를 바탕으로 VR 콘텐츠를 제작하고, 사용자들이 실제 여행을 하는 듯한 생생한 경험을 제공해야 합니다. 이를 위해 하나투어는 현지 문화 전문가를 콘텐츠 개발 과정에 적극 참여시키고, 그들의 지식과 경험을 VR 콘텐츠에 반영해야 합니다.

  • 예를 들어, 이탈리아 로마의 콜로세움을 VR 콘텐츠로 제작할 경우, 역사학자, 고고학자, 건축가 등 다양한 분야의 전문가를 참여시켜 콜로세움의 역사적 배경, 건축 양식, 당시 생활상 등을 정확하게 재현해야 합니다. 또한, 현지 음식, 음악, 축제 등을 VR 콘텐츠에 포함시켜 사용자들이 오감을 통해 이탈리아 문화를 체험할 수 있도록 해야 합니다. 또한, 사용자들이 VR 콘텐츠를 통해 얻은 정보를 바탕으로 실제 여행 계획을 세울 수 있도록 관련 상품 정보 및 예약 시스템을 연동해야 합니다.

  • 하나투어는 현지 문화 전문가와의 협력 네트워크를 구축하고, VR 콘텐츠 제작 가이드라인을 마련하여 콘텐츠의 품질을 유지해야 합니다. 또한, 사용자 피드백을 적극 수렴하여 콘텐츠를 지속적으로 개선하고, 새로운 문화 체험 요소를 추가하여 사용자 만족도를 높여야 합니다. 이를 통해 하나투어는 메타버스 여행 콘텐츠 시장에서 차별화된 경쟁력을 확보하고, 새로운 고객 가치를 창출할 수 있습니다.

다국어 지원, 오픈 소스 NLP 모델과 맞춤형 사전 학습 데이터 활용

  • 하나투어는 메타버스 여행 콘텐츠의 글로벌 접근성을 높이기 위해 다국어 지원 시스템을 강화해야 합니다. 다양한 언어를 사용하는 사용자들이 자국어로 콘텐츠를 이용하고, 다른 사용자들과 원활하게 소통할 수 있도록 다국어 AI 에이전트 시스템을 구축해야 합니다. 이를 위해 하나투어는 오픈 소스 NLP(Natural Language Processing) 모델을 적극 활용하고, 맞춤형 사전 학습 데이터를 결합하여 번역 정확도를 높여야 합니다.

  • 예를 들어, 한국어, 영어, 중국어, 일본어, 스페인어 등 주요 언어에 대한 번역 모델을 구축하고, 여행 관련 전문 용어 및 지역별 방언에 대한 데이터를 추가 학습시켜 번역 품질을 향상시켜야 합니다. 또한, 실시간 번역 기능을 통해 사용자들이 메타버스 내에서 자유롭게 소통할 수 있도록 지원해야 합니다. 특히, 음성 인식 및 합성 기술을 활용하여 사용자들이 음성으로 콘텐츠를 이용하고, 다른 사용자들과 대화할 수 있도록 지원해야 합니다.

  • 하나투어는 다국어 지원 시스템의 성능을 지속적으로 모니터링하고, 사용자 피드백을 반영하여 번역 품질을 개선해야 합니다. 또한, 새로운 언어에 대한 지원을 확대하고, 다양한 문화권의 사용자들을 위한 맞춤형 콘텐츠를 개발해야 합니다. 이를 통해 하나투어는 글로벌 메타버스 여행 시장에서 선도적인 위치를 확보하고, 전 세계 사용자들에게 차별화된 가상 여행 경험을 제공할 수 있습니다.

  • 또한, AI 번역의 한계점을 보완하기 위해 번역 전문가의 감수를 거치는 프로세스를 구축하고, 딥러닝 기반 번역 모델을 지속적으로 업데이트하여 번역 정확도를 높여야 합니다. 특히, 문화적 맥락과 뉘앙스를 정확하게 반영하기 위해 언어별 특성을 고려한 맞춤형 번역 모델을 개발해야 합니다. 예를 들어, 한국어의 경우, 존칭과 반말, 은어와 속어 등을 정확하게 번역할 수 있도록 모델을 학습시키고, 문맥에 맞는 자연스러운 표현을 생성할 수 있도록 해야 합니다.

  • 다음 섹션에서는 윤리적 거버넌스 구축 및 직원 역량 강화 방안을 구체적으로 분석합니다. 이는 AI 기반 서비스의 신뢰성을 높이고, 지속 가능한 성장을 위한 핵심 요소입니다.

5. 윤리적 거버넌스 및 직원 역량 강화

  • 5-1. 코드 오브 콩덕트 및 윤리 위원회 구성

  • 본 섹션에서는 하나투어의 AI 윤리적 거버넌스 강화를 위한 핵심 요소인 코드 오브 콩덕트 구축 및 윤리위원회, 엣지팀 구성에 대해 상세히 다룬다. 이는 데이터 활용의 투명성을 높이고 고객 신뢰를 확보하는 데 필수적인 과정이다.

윤리위원회 규모 및 역할 재정립: 독립성 확보 관건

  • 하나투어의 AI 윤리위원회의 성공적인 운영을 위해서는 위원회의 규모와 역할 배분이 핵심적이다. 기존의 윤리 관련 논의는 기술적인 측면에 치중되어 있어, 알고리즘 편향성, 데이터 프라이버시 침해, 책임 소재 불명확 등의 윤리적 도전 과제에 대한 심도 있는 논의가 부족했다. 따라서 윤리위원회의 규모를 확대하고, 윤리, 법률, 기술 등 다양한 분야의 전문가를 포함하여 위원회의 전문성과 독립성을 강화해야 한다.

  • 구체적으로 윤리위원회는 위원장 1인과 8인의 위원으로 구성하되, 외부 전문가를 과반수 이상 포함시키는 것을 권장한다. 위원회의 주요 역할은 다음과 같다. 첫째, AI 시스템 개발 및 운영 전반에 대한 윤리적 가이드라인 제시. 둘째, 데이터 수집, 활용, 공유 과정에서의 개인정보 보호 감독. 셋째, 알고리즘 편향성 및 차별 방지 정책 수립. 넷째, AI 관련 윤리 문제 발생 시 조사 및 징계 결정. 다섯째, 윤리 교육 프로그램 개발 및 시행. 여섯째, 이해 상충 방지 및 공정성 확보를 위한 절차 마련.

  • 카카오의 경우, 윤리경영을 실천하기 위한 최상위 지배기구로 상임윤리위원회를 운영하며, 윤리 관련 제반 사항을 심의하고 있다. 위원회는 CEO 또는 CEO의 지명에 의해 권한을 위임받은 자가 위원장을 맡으며, 직책, 성별, 연령을 고려하여 균형 있게 구성된다(Ref 69, 71). 카카오 사례를 참고하여 하나투어 역시 윤리위원회의 독립성과 다양성을 확보하기 위한 노력을 기울여야 한다.

  • 하나투어는 윤리위원회 운영의 투명성을 확보하기 위해 모든 회의록을 기록하고 공개하며, 이해관계자들의 의견을 수렴할 수 있는 채널을 마련해야 한다. 또한 윤리위원회 결정 사항이 실질적으로 반영될 수 있도록 이사회 보고 체계를 구축하고, 필요한 자원을 충분히 지원해야 한다. 이를 통해 윤리위원회는 단순한 자문 기구를 넘어, 하나투어의 AI 윤리 경영을 주도하는 핵심 조직으로 자리매김할 수 있을 것이다.

엣지팀 운영: 주간 샘플 검토 & 시정 조치 강화

  • 엣지팀은 윤리위원회 산하에서 AI 모델의 실제 출력물을 검토하고 윤리적 문제점을 발견하는 실질적인 역할을 수행하는 핵심 조직이다. 엣지팀의 효율적인 운영을 위해서는 주간 검사 샘플 수를 명확히 설정하고, 발견된 문제점에 대한 시정 조치를 강화해야 한다. 현재 하나투어의 엣지팀 운영은 초기 단계에 머물러 있어, 검토 대상 샘플 수가 부족하고, 문제 발생 시 대응 절차가 미흡한 상황이다.

  • 엣지팀은 AI 모델이 추천하는 여행 상품, 고객 응대 챗봇의 답변, 개인정보 처리 과정 등을 정기적으로 검토해야 한다. 특히 알고리즘 편향성, 차별, 개인정보 침해 등의 윤리적 문제 발생 가능성이 높은 영역에 대한 집중적인 검토가 필요하다. 엣지팀은 주간 검사 샘플 수를 최소 50건 이상으로 설정하고, 검토 결과를 윤리위원회에 보고해야 한다.

  • 엣지팀은 모델 출력 샘플 검토 시 편향성, 차별, 개인정보 침해 여부를 판단하기 위한 명확한 기준을 마련해야 한다. 예를 들어, 특정 지역 또는 연령대의 고객에게 불리한 상품을 추천하거나, 민감한 개인정보를 부적절하게 사용하는 경우 등의 구체적인 사례를 제시하고, 이에 대한 판단 기준을 명확히 해야 한다. 또한, 엣지팀은 검토 결과 발견된 문제점에 대한 시정 조치 방안을 마련하고, 윤리위원회의 승인을 받아 즉시 시행해야 한다.

  • 엣지팀의 검토 결과, 알고리즘 편향성 문제가 발견된 경우, 데이터 샘플링 비중 조정, 편향 제거 알고리즘 적용 등의 기술적 조치를 시행해야 한다. 개인정보 침해 문제가 발견된 경우에는 데이터 익명화, 암호화 등의 보안 강화 조치를 시행해야 한다. 또한, 문제 발생 원인 분석 및 재발 방지 대책 수립을 통해 유사한 문제가 다시 발생하지 않도록 예방해야 한다. 엣지팀은 AI 시스템 개발 및 운영 담당자와 긴밀하게 협력하여 시정 조치의 효과를 극대화해야 한다.

  • 다음으로는 개인정보 보호 설계(Privacy by Design) 적용을 통해 고객 데이터를 안전하게 관리하고, AI 서비스 개발 단계에서부터 윤리적 문제 발생 가능성을 최소화하는 방안을 모색한다.

  • 5-2. 개인정보 보호 설계(Privacy by Design) 적용

  • 본 섹션에서는 하나투어의 AI 윤리적 거버넌스 강화를 위한 핵심 요소인 코드 오브 콩덕트 구축 및 윤리위원회, 엣지팀 구성에 대해 상세히 다룬다. 이는 데이터 활용의 투명성을 높이고 고객 신뢰를 확보하는 데 필수적인 과정이다.

암호화 대상 필드 선정: 법적 요구사항 및 민감도 기준 적용

  • 하나투어는 개인정보 보호 설계를 적용함에 있어 암호화 대상 필드를 선정하는 기준을 명확히 해야 한다. 개인정보보호법 및 관련 법규에서 암호화 대상으로 명시된 고유식별정보(주민등록번호, 여권번호, 운전면허번호, 외국인등록번호), 신용카드번호, 계좌번호, 바이오정보 등은 당연히 암호화 대상에 포함해야 한다(Ref 228). 특히 여행 예약 및 결제 과정에서 수집되는 신용카드 정보와 계좌 정보는 PCI DSS와 같은 국제 표준을 준수하여 안전하게 암호화해야 한다.

  • 법적 요구사항 외에도, 개인정보의 민감도를 고려하여 암호화 대상을 확대해야 한다. 예를 들어, 고객의 위치 정보, 건강 정보, 종교 정보, 정치적 견해 등 민감한 정보는 비록 법적으로 암호화 의무가 없더라도 암호화 대상으로 지정하는 것이 바람직하다. 이러한 정보는 유출될 경우 고객에게 심각한 피해를 초래할 수 있으므로, 사전 예방 차원에서 암호화를 통해 보호해야 한다.

  • 암호화 알고리즘은 안전성이 검증된 AES-256, SHA-256 이상을 사용하는 것을 권장한다(Ref 228). 또한, 암호화 키는 안전하게 관리되어야 하며, 정기적으로 교체해야 한다. 암호화 키 관리 시스템은 접근 권한을 엄격하게 제한하고, 감사 로그를 기록하여 비인가된 접근을 탐지해야 한다. 저장된 데이터뿐만 아니라, 인터넷 구간, DMZ, 내부망 등 데이터 전송 구간에서도 암호화를 적용하여 데이터 유출을 방지해야 한다(Ref 228).

  • 하나투어는 암호화 대상 필드 목록을 정기적으로 검토하고, 법규 변경 및 새로운 위협 요소를 반영하여 업데이트해야 한다. 또한, 개인정보보호 담당 부서와 정보보안 담당 부서 간의 협력을 강화하여 암호화 정책을 수립하고, 시행해야 한다. 이를 통해 하나투어는 고객의 개인정보를 안전하게 보호하고, 법적 요구사항을 준수할 수 있을 것이다.

익명화 처리 비율 목표 설정: 재식별 위험 최소화 및 데이터 활용도 균형

  • 하나투어는 익명화 처리 비율 목표를 설정하여 데이터 활용도와 재식별 위험 최소화 사이의 균형을 이루어야 한다. 단순히 개인 식별 정보 일부를 삭제하는 수준의 익명화는 재식별 가능성이 높으므로, 충분한 수준의 익명화 기법을 적용해야 한다(Ref 285).

  • 익명화 기법으로는 가명처리, 총계처리, 데이터 값 삭제, 범주화, 데이터 마스킹 등이 있으며, 각 기법의 특징과 장단점을 고려하여 적절한 기법을 선택해야 한다(Ref 285). 예를 들어, 고객의 연령 정보를 익명화할 경우, 정확한 나이를 삭제하고 '20대', '30대'와 같이 범주화하는 방법을 사용할 수 있다. 이때 범주화의 범위를 너무 넓게 설정하면 데이터 활용도가 떨어지고, 너무 좁게 설정하면 재식별 위험이 높아지므로 적절한 범위를 설정해야 한다.

  • 하나투어는 익명화 처리 비율 목표를 설정할 때, 재식별 위험을 평가하는 지표를 활용해야 한다. k-익명성, l-다양성, t-근접성 등의 지표를 사용하여 익명화 수준을 측정하고, 목표 수준을 달성했는지 확인해야 한다(Ref 284, 287). 또한, 익명화된 데이터를 제3자에게 제공할 경우, 데이터 제공 계약서에 재식별 금지 조항을 명시하고, 재식별 시 법적 책임을 부과하는 방안을 고려해야 한다.

  • 익명화 처리 비율 목표는 데이터 활용 목적에 따라 달라질 수 있다. 예를 들어, 마케팅 분석을 위한 데이터는 비교적 낮은 수준의 익명화가 적용될 수 있지만, 의료 연구를 위한 데이터는 보다 높은 수준의 익명화가 필요할 수 있다. 하나투어는 데이터 활용 목적과 개인정보 보호 수준을 종합적으로 고려하여 익명화 처리 비율 목표를 설정하고, 이를 지속적으로 관리해야 한다.

  • 다음으로는 개인정보 보호 설계(Privacy by Design) 적용을 통해 고객 데이터를 안전하게 관리하고, AI 서비스 개발 단계에서부터 윤리적 문제 발생 가능성을 최소화하는 방안을 모색한다.

  • 5-3. 하이브리드 커리큘럼 설계 및 O-Learning 방법론

  • 하나투어의 지속적인 성장을 위한 필수 조건은 AI 인재 양성입니다. 본 섹션에서는 3단계 교육 체계와 O-Learning 방법론을 통해 직원 역량을 강화하고, AI 역량 인증제도를 도입하는 구체적인 방안을 제시합니다.

3단계 AI 역량 강화 교육: 총 이수 시간 및 핵심 내용 명시

  • 하나투어는 전 직원의 AI 역량 강화를 위해 3단계 하이브리드 교육 커리큘럼을 설계하고, 단계별 총 이수 시간을 명확히 설정해야 합니다. 1단계 'AI 기초 인식' 과정은 전 직원을 대상으로 하며, 'AI 이해와 윤리', '데이터 기반 의사결정', '워라밸 및 시간 관리' 등 3개 필수 과목으로 구성됩니다. 각 과목은 8시간의 온라인 교육과 2시간의 오프라인 워크숍을 포함하여 총 30시간으로 설계합니다. 부서별 맞춤형 사례 교재를 제공하여 교육 효과를 높입니다.

  • 2단계 'AI 전문 심화' 과정은 개발 및 운영 부서 직원을 대상으로 하며, '딥러닝 모델 튜닝', 'LLM 프롬프트 엔지니어링', 'ROS 기본' 등 3개 전문 과목으로 구성됩니다. 각 과목은 16시간의 온라인 교육과 4시간의 실습 교육을 포함하여 총 60시간으로 설계합니다. ROS(Robot Operating System) 기본 교육은 4시간 온라인 교육으로 진행되며, 필요한 경우 추가 실습을 제공합니다(KIRD 교육프로그램 참조). 특히, 딥러닝 모델 튜닝 과정에서는 AWS 클라우드 환경을 활용하여 실습을 진행하고, LLM 프롬프트 엔지니어링 과정에서는 앤트로픽의 최신 모델을 활용한 실습을 제공합니다.

  • 3단계 'AI 리더십' 과정은 중간관리자를 대상으로 하며, 'DX 시대 리더십', '갈등 해결 및 피드백 스킬', '글로벌 MVCS 체계' 등 3개 리더십 과목으로 구성됩니다. 각 과목은 12시간의 온라인 교육과 8시간의 워크숍을 포함하여 총 60시간으로 설계합니다. 워크숍에서는 실제 업무에 적용 가능한 사례 연습을 병행하여 교육 효과를 높입니다. 중간관리자는 DX 시대의 리더십 역량 강화를 위해 KIRD(한국과학기술인력개발원)의 관련 교육 프로그램에 참여하는 것을 권장합니다(KIRD 교육프로그램 참조).

  • 각 단계별 교육은 자기 주도형 온라인 모듈과 동료 학습 그룹 연계 방식(O-Learning)을 병행하여 참여도를 높입니다. O-Learning은 온라인 학습 내용을 토론하고 공유하는 방식으로 진행되며, 팀 단위 프로젝트 수행을 통해 실질적인 문제 해결 능력을 향상시킵니다. 단계별 이수 시간 외에 추가적인 학습 자료 및 멘토링을 제공하여 개인별 학습 효과를 극대화합니다.

역할별 AI 역량 인증제: 합격률 목표 및 평가 기준 구체화

  • 하나투어는 교육 완료 후 역할별 AI 역량 인증제도를 도입하여 직원들의 AI 역량을 객관적으로 평가하고 승진 평가에 반영해야 합니다. 인증제는 1단계 기초 인식, 2단계 전문 심화, 3단계 리더십 과정 이수자를 대상으로 하며, 각 단계별 평가 기준과 합격률 목표치를 명확히 설정해야 합니다.

  • 1단계 기초 인식 과정 이수자를 대상으로 하는 인증 시험은 AI 기본 개념, 데이터 활용 윤리, 정보 보안 관련 지식을 평가합니다. 시험은 객관식 50문항으로 구성되며, 합격률 목표치는 80%로 설정합니다. 시험 통과 기준은 100점 만점 중 70점 이상입니다. 시험 외에 부서별 맞춤형 사례 발표 평가를 추가하여 실질적인 문제 해결 능력을 평가합니다.

  • 2단계 전문 심화 과정 이수자를 대상으로 하는 인증 시험은 딥러닝 모델 튜닝, LLM 프롬프트 엔지니어링, ROS 활용 능력을 평가합니다. 시험은 실습 평가와 이론 평가로 구성되며, 합격률 목표치는 70%로 설정합니다. 실습 평가는 AWS 클라우드 환경에서 실제 모델 튜닝 및 프롬프트 엔지니어링 과제를 수행하는 방식으로 진행됩니다. 이론 평가는 관련 지식을 평가하는 객관식 50문항으로 구성되며, 100점 만점 중 70점 이상을 획득해야 합니다.

  • 3단계 리더십 과정 이수자를 대상으로 하는 인증 시험은 DX 시대 리더십, 갈등 해결 및 피드백 스킬, 글로벌 MVCS 체계 이해도를 평가합니다. 시험은 사례 분석 보고서 평가와 면접 평가로 구성되며, 합격률 목표치는 90%로 설정합니다. 사례 분석 보고서는 실제 업무에서 발생한 문제 해결 사례를 분석하고, AI 기술을 활용한 해결 방안을 제시하는 방식으로 작성됩니다. 면접 평가는 리더십 역량, 문제 해결 능력, 의사 소통 능력을 종합적으로 평가합니다.

  • 인증 시험 결과는 승진, 보상, 교육 기회 제공 등 인사 고과에 반영합니다. 인증 획득자에게는 추가적인 교육 기회를 제공하고, 사내 AI 프로젝트 참여 기회를 우선적으로 부여합니다. 인증제 운영 결과를 정기적으로 분석하고, 교육 커리큘럼 및 평가 기준을 지속적으로 개선하여 직원들의 AI 역량 강화에 기여합니다.

  • 다음으로는 글로벌 생태계 파트너십 강화 및 실행 로드맵을 통해 하나투어의 AI 경쟁력을 더욱 강화하는 방안을 모색합니다.

6. 글로벌 생태계 파트너십 강화 및 실행 로드맵

  • 6-1. AWS·앤트로픽·메가존클라우드와의 협력 방안

  • 본 서브섹션에서는 하나투어가 AWS, 앤트로픽, 메가존클라우드와의 협력 방안을 구체적으로 분석하고, 이를 통해 AI 기반 서비스 경쟁력을 강화하고 새로운 수익 모델을 창출할 수 있는 전략을 제시한다.

하나투어-AWS 클라우드 API 확장, 비용 절감 극대화

  • 하나투어는 AWS와의 파트너십을 통해 클라우드 API 활용 범위를 확대하고, 인프라 비용을 최대 50%까지 절감할 수 있는 기회를 모색해야 한다. 영국 은행의 사례에서 보듯, 하이퍼스케일러가 제공하는 사전 준비된 서비스를 채택하면 상당한 비용 절감 효과를 얻을 수 있다. 현재 하나투어의 클라우드 API 연간 호출량은 100만 건 수준으로, 2026년까지 500만 건으로 확대하는 것을 목표로 설정할 수 있다. 이를 위해 예약 시스템, 고객 관리 시스템 등 다양한 IT 인프라를 AWS 클라우드로 전환하고, API 호출 효율성을 높이는 방안을 마련해야 한다.

  • 클라우드 API 활용 범위 확대를 위해서는 AWS가 제공하는 다양한 AI 및 머신러닝 서비스를 적극적으로 도입해야 한다. 예를 들어, 아마존 레코그니션(Amazon Rekognition)을 활용하여 고객의 얼굴과 감정을 인식하고 개인 맞춤형 서비스를 제공하거나, 아마존 폴리(Amazon Polly)를 활용하여 텍스트를 음성으로 변환하여 다국어 지원을 강화할 수 있다. 또한 AWS SageMaker를 활용하여 데이터 기반 의사결정 분석 환경을 구축하고, 예측 분석 모델을 개발하여 항공 좌석 매칭 및 호텔 배정 최적화에 활용할 수 있다.

  • AWS 클라우드 API 활용 범위를 확대하는 과정에서 API 관리 및 보안을 강화하는 것이 중요하다. AWS API Gateway를 활용하여 API 호출을 모니터링하고, 보안 정책을 적용하여 무단 접근을 방지해야 한다. 또한 API 사용량 기반 요금제를 도입하여 비용 효율성을 높이고, API 호출량 목표를 설정하여 클라우드 비용을 최적화해야 한다. 하나투어는 AWS 클라우드 API 활용량 목표 지표를 구체화하고, 이를 통해 API 확장 목표를 달성해야 한다.

앤트로픽과 AI 공동 연구, 여행 특화 모델 개발 주력

  • 하나투어는 앤트로픽과의 파트너십을 통해 최신 AI 모델 업데이트 정보를 공동 연구 형태로 받아들이고, 여행 산업에 특화된 AI 모델을 개발하는 데 주력해야 한다. 앤트로픽은 오픈AI의 강력한 대항마로 평가받고 있으며, 클로드(Claude) 시리즈와 같은 대규모 언어 모델(LLM) 분야에서 뛰어난 기술력을 보유하고 있다. 앤트로픽과의 협력을 통해 하나투어는 여행 상품 추천, 고객 상담, 콘텐츠 생성 등 다양한 분야에서 AI 모델의 성능을 향상시킬 수 있다.

  • 앤트로픽과의 공동 연구를 통해 얻을 수 있는 주요 산출물은 다음과 같다. 첫째, 여행 상품 추천 정확도를 높이는 AI 모델 개발. 고객의 선호도, 여행 이력, 검색 패턴 등을 분석하여 개인 맞춤형 상품을 추천할 수 있다. 둘째, 다국어 고객 상담을 지원하는 AI 챗봇 개발. 24시간 실시간 상담을 제공하고, 다양한 언어로 고객 문의에 응대할 수 있다. 셋째, 여행 콘텐츠 자동 생성 AI 모델 개발. 여행 블로그 게시물, 소셜 미디어 콘텐츠, 광고 문구 등을 자동으로 생성하여 마케팅 효율성을 높일 수 있다.

  • 하나투어는 앤트로픽과의 공동 연구 성과 항목을 명확히 파악하고, 구체적인 목표를 설정해야 한다. 예를 들어, 여행 상품 추천 정확도를 10% 향상시키거나, 고객 상담 대기 시간을 50% 단축하는 등의 목표를 설정할 수 있다. 또한 공동 연구 결과를 바탕으로 AI 모델을 지속적으로 개선하고, 새로운 AI 서비스를 개발하여 고객 만족도를 높여야 한다. 앤트로픽의 회로 추적 도구를 활용해 하나투어 LLM의 안전성을 강화해야 한다.

메가존클라우드와 AI 솔루션 포털 구축, 생태계 확장 주도

  • 하나투어는 메가존클라우드와 협력하여 국내 중소형 여행사들에게 AI 솔루션 포털을 구축하고, 여행 산업 전반의 AI 생태계 확장을 주도해야 한다. 메가존클라우드는 클라우드 구축 및 운영 분야에서 국내 최고의 기술력을 보유하고 있으며, 다양한 산업 분야에서 AI 솔루션 구축 경험을 축적해왔다. 메가존클라우드와의 협력을 통해 하나투어는 중소형 여행사들에게 클라우드 기반 AI 솔루션을 제공하고, AI 기술 도입 장벽을 낮출 수 있다.

  • AI 솔루션 포털은 중소형 여행사들에게 다음과 같은 기능을 제공할 수 있다. 첫째, 여행 상품 추천 AI 엔진. 고객 데이터를 기반으로 개인 맞춤형 상품을 추천하고, 판매율을 높일 수 있다. 둘째, 실시간 가격 예측 AI 모델. 항공권 및 호텔 가격 변동을 예측하여 최적의 예약 시점을 제안하고, 수익을 극대화할 수 있다. 셋째, 고객 상담 AI 챗봇. 24시간 실시간 상담을 제공하고, 인건비를 절감할 수 있다.

  • 하나투어는 AI 솔루션 포털 구축 예산 규모를 확정하고, 구체적인 자원 기획을 수립해야 한다. 예를 들어, 포털 개발 비용, 서버 운영 비용, AI 모델 학습 비용 등을 고려하여 예산을 배정해야 한다. 또한 포털 운영 인력을 확보하고, 중소형 여행사들에게 AI 솔루션 사용 교육을 제공해야 한다. AWS 유니콘 데이 2025에서 제시된 AWS와 메가존클라우드의 협력 사례를 벤치마킹하여 포털 구축 및 운영 전략을 수립해야 한다.

  • 결론적으로, 하나투어는 AWS, 앤트로픽, 메가존클라우드와의 전략적 파트너십을 통해 AI 기술 경쟁력을 강화하고, 여행 산업의 디지털 혁신을 주도해야 한다. 이를 통해 고객 경험을 향상시키고, 운영 효율성을 높이며, 새로운 수익 모델을 창출할 수 있을 것이다.

  • 6-2. 종합 결론 및 단계별 실행 로드맵

  • 본 서브섹션에서는 하나투어가 글로벌 협력을 통해 AI 기반 서비스 경쟁력을 강화하고 지속 가능한 성장 발판을 마련하기 위한 종합 결론 및 단계별 실행 로드맵을 제시합니다. 단기, 중장기 협력 일정과 글로벌 협력 성공 지표를 구체적으로 정의하여 실행 가능성을 높이고 성과를 측정할 수 있도록 합니다.

하나투어, 단기·중장기 협력 일정 및 로드맵 명확화

  • 하나투어는 AI 기반 여행 서비스 혁신을 위해 글로벌 파트너들과의 협력 일정을 단기, 중장기로 나누어 구체화해야 합니다. 단기적으로는 2026년까지 AWS 클라우드 API 활용 범위를 확대하고, 앤트로픽의 최신 AI 모델 업데이트 정보를 공동 연구 형태로 받아들여 H-AI 서비스의 성능을 고도화합니다. 메가존클라우드와 협력하여 국내 중소형 여행사들에게 AI 솔루션 포털을 구축하는 사업 역시 단기 목표에 포함됩니다. 성남시가 판교테크노밸리의 교통체증 해소를 위해 단기적으로 교통신호 체계를 개선하고 버스 노선 체계를 개편한 사례를 참고하여, 하나투어는 AI 솔루션 포털의 초기 사용자 확보를 위한 마케팅 및 기술 지원 로드맵을 수립해야 합니다.

  • 중장기적으로는 2028년까지 글로벌 AI 생태계와의 파트너십을 확대하고, 메타버스 기반 여행 체험 플랫폼을 구축하여 새로운 고객 경험을 창출해야 합니다. 알서포트가 베트남 CMC와 전략적 파트너십을 체결하여 해외 사업을 다각화한 사례처럼, 하나투어는 AWS, 앤트로픽, 메가존클라우드 외에 다른 글로벌 IT 기업들과의 협력 가능성을 모색하고, 장기적인 기술 경쟁력 확보를 위한 R&D 투자를 확대해야 합니다. 또한, 필리핀이 스마트시티를 국가 차원의 핵심 전략으로 설정하고 민관협력을 추진하는 사례를 벤치마킹하여, 하나투어는 정부 및 유관기관과의 협력을 통해 AI 기반 여행 서비스의 제도적 기반을 마련해야 합니다.

  • 하나투어는 단기 및 중장기 협력 일정을 명확히 설정하고, 각 단계별 목표 달성을 위한 구체적인 실행 계획을 수립해야 합니다. 단기적으로는 AI 솔루션 포털의 사용자 수, H-AI 서비스의 고객 만족도, 클라우드 API 활용량 등의 지표를 설정하고, 중장기적으로는 메타버스 플랫폼의 사용자 수, 글로벌 시장 점유율, 신규 AI 서비스 출시 건수 등의 지표를 설정하여 성과를 측정해야 합니다. 또한, 협력 파트너들과의 정기적인 회의 및 정보 공유를 통해 협력 관계를 강화하고, 예상되는 문제점을 사전에 파악하여 대응 방안을 마련해야 합니다.

하나투어, 글로벌 협력 성공 지표 및 성과 평가 기준 설계

  • 하나투어는 글로벌 협력의 성공 여부를 객관적으로 평가할 수 있는 지표와 성과 평가 기준을 설계해야 합니다. 단기적인 성과 지표로는 AWS 클라우드 API 활용량, 앤트로픽 AI 모델 공동 연구 성과, 메가존클라우드 AI 솔루션 포털 사용자 수 등을 설정할 수 있습니다. 이러한 지표들은 하나투어가 글로벌 파트너들과의 협력을 통해 기술적 역량을 얼마나 향상시켰는지, 그리고 새로운 사업 기회를 얼마나 창출했는지를 측정하는 데 활용될 수 있습니다.

  • 중장기적인 성과 지표로는 메타버스 기반 여행 체험 플랫폼의 사용자 수, 글로벌 시장 점유율, 신규 AI 서비스 출시 건수 등을 설정할 수 있습니다. 이러한 지표들은 하나투어가 글로벌 시장에서 얼마나 경쟁력을 확보했는지, 그리고 지속 가능한 성장 기반을 얼마나 마련했는지를 측정하는 데 활용될 수 있습니다. 또한, 비영리 단체를 '강력한 조직'으로 성장시키는 데 투자하는 IP1 기금의 사례처럼, 하나투어는 재무적 성과뿐만 아니라 고객 만족도, 직원 만족도, 사회적 책임 등의 비재무적 성과도 함께 평가해야 합니다.

  • 하나투어는 글로벌 협력의 성과를 정기적으로 평가하고, 그 결과를 바탕으로 협력 전략을 수정하고 개선해야 합니다. 성과 평가 결과는 협력 파트너들과 공유하고, 상호 협력을 강화하기 위한 방안을 모색하는 데 활용해야 합니다. 또한, 성과 평가 결과를 바탕으로 직원들에게 적절한 보상을 제공하고, 동기 부여를 통해 협력 참여를 장려해야 합니다. 타이거리서치가 한국 대선 이후 가상자산 과세가 조기 시행될 경우 거래량이 급감할 것으로 예상한 것처럼, 하나투어는 예측되는 위험 요소를 사전에 파악하고 대비해야 합니다.

  • 결론적으로, 하나투어는 AI 기반 여행 서비스 혁신을 위해 글로벌 파트너들과의 협력을 강화하고, 구체적인 실행 로드맵과 성공 지표를 통해 지속 가능한 성장 기반을 마련해야 합니다.

7. 결론

  • 하나투어는 AI 기반 여행 서비스 혁신을 통해 고객 가치를 극대화하고, 운영 효율성을 향상시키며, 윤리적 책임을 다하는 지속 가능한 성장 기반을 마련해야 합니다. 이를 위해 에이전틱 AI 기반 H-AI 서비스 고도화, 데이터 기반 개인화 추천 강화, 메타버스 체험 플랫폼 구축, 윤리적 거버넌스 강화, 직원 역량 강화, 글로벌 파트너십 강화 등 6가지 핵심 전략을 중심으로 AI 혁신을 추진해야 합니다.

  • 단기적으로는 AWS 클라우드 API 활용 범위를 확대하고, 앤트로픽의 최신 AI 모델 업데이트 정보를 공동 연구 형태로 받아들여 H-AI 서비스의 성능을 고도화해야 합니다. 또한 메가존클라우드와 협력하여 국내 중소형 여행사들에게 AI 솔루션 포털을 구축하는 사업을 성공적으로 추진해야 합니다. 중장기적으로는 글로벌 AI 생태계와의 파트너십을 확대하고, 메타버스 기반 여행 체험 플랫폼을 구축하여 새로운 고객 경험을 창출해야 합니다.

  • 하나투어는 AI 혁신을 통해 단순한 여행 예약 서비스를 넘어, 고객에게 맞춤형 여행 경험을 제공하고, 새로운 가치를 창출하는 기업으로 거듭나야 합니다. 이를 위해 끊임없는 기술 혁신과 윤리적 책임, 그리고 글로벌 협력을 통해 지속 가능한 성장 기반을 마련하고, 글로벌 여행 시장에서 경쟁 우위를 확보해야 할 것입니다.

출처 문서