차량 데이터의 무궁무진한 활용 가능성

지난번 컬럼인 '승차 공유 비즈니스의 발전 방향을 바라보며...'를 통해 결국 승차 공유 서비스를 둘러싼 경쟁은, 차량에서 발생하는 모든 데이터를 수집하고 이를 바탕으로 부가 가치를 창출해 내는 또 다른 형태의 포털을 열고자 하는 것이라고 주장한 바 있다. 이 경쟁을 둘러싼 시장의 미래 가치가 매우 크다고도 언급하였는데, 과연 해당 시장이란 무엇을 의미하는지를 본 컬럼에서 이어서 살펴보고자 한다.



특히 승차 공유 비즈니스를 포함한 커넥티드 카 등 차량과 관련된 데이터와 여기에서 발생 가능한 부가 서비스로 그 범주를 확장해서 해석해 보고자 한다.



차량 본연의 서비스 개선에 활용


가장 먼저는 차량 자체와 관련된 본연의 서비스를 개선하는데 이러한 데이터가 활용될 것으로 예상된다. 여기에는 완성차 판매 혹은 차량의 부품과 관련된 데이터 등을 기록함으로써 차량의 유통 등 공급망을 효율적으로 관리하는 개념이 포함된다.



이러한 점에서는 특히 블록체인 기술을 기반으로 차량의 수리 이력 등을 투명하게 기록하고, 추후 중고 차량 거래 시에도 신뢰도 높은 정보에 기반하여 거래할 수 있는 장점이 있다. 실제로 Renault의 경우, Microsoft 및 컨설팅 업체인 VISEO와 함께 디지털 차량 관리 북(Digital Car Maintenance Book) 프로토타입을 공개하고 차량 수리 정보를 안전하게 보관할 수 있는 시스템 개발에 나서고 있다.





 



이렇게 생성된 Maintenance Book에는 차량 수리점이나 딜러샵에서 차량을 수리하는 등 유지 보수 히스토리가 보관되고, 차량 구매에서부터 수리와 관련한 모든 내역이 블록체인 기반 시스템에 저장되어 안전하게 관리된다. Renault 측에서는 권한을 인정받은 소비자가 해당 정보에 접근하여 데이터의 진위 여부를 확인할 수 있도록 하고자 한다.



최근 Ford의 경우에는 차량을 통해 수집된 데이터에 보다 쉽게 접근할 수 있도록 하는 데이터 서비스 제품 두 가지를 출시하기도 했다. 첫 번째 제품은 상업용 차량을 대상으로 하는 제품으로, 기업용 차량이나 텔레매틱스 서비스를 제공하는 업체 및 차량 관리 (Fleet Management) 회사를 위한 서비스이다. 해당 서비스에는 차량의 위치를 파악하는 것은 물론, 주행 거리나 연료 사용 데이터, 차량 상태에 대한 알림이나, 운전자의 주행 습관 등 행동 데이터에 액세스 할 수 있다. 이 때 차량 데이터는 별도의 하드웨어나 관리, 혹은 설치에 대한 이슈 없이 바로 클라우드로 전송되는 체계이며, API를 통해 차량 운영 회사의 IT 시스템이나 텔레매틱스 공급자에게 바로 전달될 수도 있다.



 


차량 보험이나 대출 등 금융 상품에 활용


이미 주행 거리나 주행 습관 등에 따라 차량 보험의 가격이 차등적으로 부과되는 서비스들이 등장하고 있으며, 위에서 언급한 Renault의 블록체인 기반 시스템의 경우에도 보험이나 대출 등 금융 상품과 연계되어 활용될 가능성이 있다. 예를 들어 기존에는 차량 관련 데이터가 판매점과 수리점, 보험사 등에 파편화되어 보관되었으나, 이러한 시스템이 실제로 구현되는 경우 한 곳에서 필요한 데이터를 모두 모아서 볼 수 있게 된다.



특히 보험에 가입하거나 중고 차량을 거래하는 경우 차량 이력과 관련한 데이터의 신뢰성이 문제가 되는 경우가 많은데, 바로 이러한 시스템을 통해 문제를 해결해 나갈 수 있을 것으로 기대되고 있다.



 


공공 기관 지원에 활용


Ford에서 출시한 데이터 서비스 제품 중 두 번째가 바로 공공 기관 지원에 데이터가 활용되는 케이스라고 할 수 있다. 바로 법 집행 기관을 지원하기 위해 설계된 서비스로 차량의 연료 사용량이나 이산화 탄소 배출량, 차량 상태 및 운전자의 안전 벨트 사용 여부와 같은 디테일한 데이터가 활용될 수 있다. 또한 이러한 데이터에 기반하여 경찰 차량을 효율적으로 배치하거나 운전자의 행동 개선에 도움이 되는 정보를 제공하는 등 공공 목적으로 데이터를 활용할 수 있게 된다.



Ford의 경우 올해 초 Autonomic Technologies 인수를 통해 데이터 서비스 관련 역량을 확보한 것으로도 알려지고 있다. Ford는 Autonomic의 기술을 기반으로 TMC(Transportation Mobility Cloud)를 개발하여 제공하고 있으며, 이는 Ford 차량에 탑재된 모뎀에서 안전하게 데이터를 전송하여 관리할 수 있도록 하는 오픈 플랫폼으로 알려져 있다.


Ford가 올해 초 인수한 Autonomic Technologies의 TMC와 아키텍처





출처: Autonomic Technologies


 


음식 배송이나 상품 판매 등 커머스 서비스에 활용


차량 데이터는 커머스나 모바일 On-demand 서비스와도 밀접한 연관성을 가지고 있다. 예를 들어 올해 9월 말 Founders Fund로부터 2,250만 달러의 투자를 유치하며 화제가 된 Cargo의 경우 매우 가까운 사례를 보여주고 있다. Cargo는 2016년부터 뉴욕을 중심으로 승차 공유 서비스를 이용하는 승객에게 브랜드 사업자와 제휴한 상품을 판매해 온 바 있다. 제휴 상품에는 제과나 소형 전자 제품, 화장품 등 다양한 카테고리가 포함되어 있으며, 올해 7월 Uber와의 공식 파트너십을 얻은 것은 물론, 동남아 Grab과의 라이선스 계약을 통해 Grab&Go라는 서비스를 출시하기도 했다. 현재까지 약 12,000명의 드라이버가 Cargo의 서비스를 이용하고 있는 것으로 알려져 있다.



드라이버들은 유료 판매가 이뤄지는 것에 대해 25%의 수수료를 받을 수 있으며, Cargo에서 주문한 모든 승객에 대해 1달러의 기본 수수료를 추가로 받을 수 있다. 현재 Cargo 서비스를 이용하는 드라이버들이 평균적으로 월 130달러의 추가 수익을 얻고 있다고 한다.



결국 차량이 말 그대로 움직이는 미니 편의점과 같은 역할을 수행할 수 있다는 점인데, 최근 Amazon을 비롯한 온라인 사업자들이 오프라인에서의 소비자 구매 데이터를 얻고자 하는 활동이 차량 내 까지 확대될 수 있는 가능성을 보여준다.


 차량 내에서의 Cargo 상품 구매 장면


출처: Cargo


 



음식 배송의 경우에는 UberEats 서비스 등이 보여주고 있는 것처럼 차량 이동과 관련하여 매우 큰 결합 가능성을 가지고 있다. Uber의 코어 비즈니스 보다 UberEats가 오히려 고성장 비즈니스로서 주목을 받고 있는 상황이기도 하다. UberEats의 경쟁력은 바로 전세계적으로 3백만 명이 넘는 드라이버의 수이며, 이들이 승객을 태우는 것 뿐만 아니라 음식을 배달하기 위한 목적으로 Uber를 활용하고 있다는 점에 주목해 볼 필요가 있다. Uber는 심지어 UberEats를 활용 중인 레스토랑에게 제공하기 위한 목적의 데이터 분석 플랫폼을 제공한 바 있으며, 레스토랑은 자사 메뉴에서 고객들이 좋아하는 것과 싫어하는 것이 무엇인지에 대한 데이터 분석 내용을 확인할 수 있다. 이는 시즌 별로 특정 메뉴에 대한 수요 예측은 물론, 재고 효율 향상 등 레스토랑 경영과 관련한 의사 결정에 큰 영향을 주게 될 수 있다.



차량 데이터의 무궁무진한 활용 가능성에 주목


위에서 언급한 사례들은 차량 데이터가 가져올 무궁무진한 기회의 극히 일부에 해당한다. 중요한 사실은 이러한 기회들이 아주 먼 미래에 다가오는 것이 아니라 바로 지금 현재 진행형으로 전개되고 있다는 점이다. 또한 글로벌 주요 기업들이 이번 기회가 자사에 유리한 방향으로 전개되도록 하기 위해 다방면으로 애쓰고 있다는 점에도 주목할 필요가 있다.



위에서 언급했듯이 Ford가 데이터 기반 오픈 플랫폼을 구축하기 위해 관련 업체를 인수하며 역량을 확보하는 것은 물론, 다양한 자동차 OEM 및 Tier 업체들이 해당 시장에서의 선두 자리를 차지하기 위해 나서고 있다. 특히 단일한 움직임이 아니라 Renault-Nissan-Mitsubishi와 같이 연합체계를 구축하여 시장에서의 영향력을 확대해 나가는 움직임에도 주의를 기울여야 한다. 이들 연합체는 차량 판매 기준 측면에서 세계 최대의 자동차 연합을 형성하고 있는데, 올해 9월 Google과 제휴를 통해 Android 기반 차량 인포테인먼트 시스템을 탑재하며 시장을 놀라게 하기도 했다. 사실상 자동차 제조사가 잠재적으로 유저 데이터에 대한 권한 일부를 Google에게 넘겨주게 된다는 점에서 시장 참여자들이 모두 주목하는 결정일 수 밖에 없다.



 

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특히 승차 공유 비즈니스를 포함한 커넥티드 카 등 차량과 관련된 데이터와 여기에서 발생 가능한 부가 서비스로 그 범주를 확장해서 해석해 보고자 한다.



차량 본연의 서비스 개선에 활용


가장 먼저는 차량 자체와 관련된 본연의 서비스를 개선하는데 이러한 데이터가 활용될 것으로 예상된다. 여기에는 완성차 판매 혹은 차량의 부품과 관련된 데이터 등을 기록함으로써 차량의 유통 등 공급망을 효율적으로 관리하는 개념이 포함된다.



이러한 점에서는 특히 블록체인 기술을 기반으로 차량의 수리 이력 등을 투명하게 기록하고, 추후 중고 차량 거래 시에도 신뢰도 높은 정보에 기반하여 거래할 수 있는 장점이 있다. 실제로 Renault의 경우, Microsoft 및 컨설팅 업체인 VISEO와 함께 디지털 차량 관리 북(Digital Car Maintenance Book) 프로토타입을 공개하고 차량 수리 정보를 안전하게 보관할 수 있는 시스템 개발에 나서고 있다.





 



이렇게 생성된 Maintenance Book에는 차량 수리점이나 딜러샵에서 차량을 수리하는 등 유지 보수 히스토리가 보관되고, 차량 구매에서부터 수리와 관련한 모든 내역이 블록체인 기반 시스템에 저장되어 안전하게 관리된다. Renault 측에서는 권한을 인정받은 소비자가 해당 정보에 접근하여 데이터의 진위 여부를 확인할 수 있도록 하고자 한다.



최근 Ford의 경우에는 차량을 통해 수집된 데이터에 보다 쉽게 접근할 수 있도록 하는 데이터 서비스 제품 두 가지를 출시하기도 했다. 첫 번째 제품은 상업용 차량을 대상으로 하는 제품으로, 기업용 차량이나 텔레매틱스 서비스를 제공하는 업체 및 차량 관리 (Fleet Management) 회사를 위한 서비스이다. 해당 서비스에는 차량의 위치를 파악하는 것은 물론, 주행 거리나 연료 사용 데이터, 차량 상태에 대한 알림이나, 운전자의 주행 습관 등 행동 데이터에 액세스 할 수 있다. 이 때 차량 데이터는 별도의 하드웨어나 관리, 혹은 설치에 대한 이슈 없이 바로 클라우드로 전송되는 체계이며, API를 통해 차량 운영 회사의 IT 시스템이나 텔레매틱스 공급자에게 바로 전달될 수도 있다.



 


차량 보험이나 대출 등 금융 상품에 활용


이미 주행 거리나 주행 습관 등에 따라 차량 보험의 가격이 차등적으로 부과되는 서비스들이 등장하고 있으며, 위에서 언급한 Renault의 블록체인 기반 시스템의 경우에도 보험이나 대출 등 금융 상품과 연계되어 활용될 가능성이 있다. 예를 들어 기존에는 차량 관련 데이터가 판매점과 수리점, 보험사 등에 파편화되어 보관되었으나, 이러한 시스템이 실제로 구현되는 경우 한 곳에서 필요한 데이터를 모두 모아서 볼 수 있게 된다.



특히 보험에 가입하거나 중고 차량을 거래하는 경우 차량 이력과 관련한 데이터의 신뢰성이 문제가 되는 경우가 많은데, 바로 이러한 시스템을 통해 문제를 해결해 나갈 수 있을 것으로 기대되고 있다.



 


공공 기관 지원에 활용


Ford에서 출시한 데이터 서비스 제품 중 두 번째가 바로 공공 기관 지원에 데이터가 활용되는 케이스라고 할 수 있다. 바로 법 집행 기관을 지원하기 위해 설계된 서비스로 차량의 연료 사용량이나 이산화 탄소 배출량, 차량 상태 및 운전자의 안전 벨트 사용 여부와 같은 디테일한 데이터가 활용될 수 있다. 또한 이러한 데이터에 기반하여 경찰 차량을 효율적으로 배치하거나 운전자의 행동 개선에 도움이 되는 정보를 제공하는 등 공공 목적으로 데이터를 활용할 수 있게 된다.



Ford의 경우 올해 초 Autonomic Technologies 인수를 통해 데이터 서비스 관련 역량을 확보한 것으로도 알려지고 있다. Ford는 Autonomic의 기술을 기반으로 TMC(Transportation Mobility Cloud)를 개발하여 제공하고 있으며, 이는 Ford 차량에 탑재된 모뎀에서 안전하게 데이터를 전송하여 관리할 수 있도록 하는 오픈 플랫폼으로 알려져 있다.


Ford가 올해 초 인수한 Autonomic Technologies의 TMC와 아키텍처





출처: Autonomic Technologies


 


음식 배송이나 상품 판매 등 커머스 서비스에 활용


차량 데이터는 커머스나 모바일 On-demand 서비스와도 밀접한 연관성을 가지고 있다. 예를 들어 올해 9월 말 Founders Fund로부터 2,250만 달러의 투자를 유치하며 화제가 된 Cargo의 경우 매우 가까운 사례를 보여주고 있다. Cargo는 2016년부터 뉴욕을 중심으로 승차 공유 서비스를 이용하는 승객에게 브랜드 사업자와 제휴한 상품을 판매해 온 바 있다. 제휴 상품에는 제과나 소형 전자 제품, 화장품 등 다양한 카테고리가 포함되어 있으며, 올해 7월 Uber와의 공식 파트너십을 얻은 것은 물론, 동남아 Grab과의 라이선스 계약을 통해 Grab&Go라는 서비스를 출시하기도 했다. 현재까지 약 12,000명의 드라이버가 Cargo의 서비스를 이용하고 있는 것으로 알려져 있다.



드라이버들은 유료 판매가 이뤄지는 것에 대해 25%의 수수료를 받을 수 있으며, Cargo에서 주문한 모든 승객에 대해 1달러의 기본 수수료를 추가로 받을 수 있다. 현재 Cargo 서비스를 이용하는 드라이버들이 평균적으로 월 130달러의 추가 수익을 얻고 있다고 한다.



결국 차량이 말 그대로 움직이는 미니 편의점과 같은 역할을 수행할 수 있다는 점인데, 최근 Amazon을 비롯한 온라인 사업자들이 오프라인에서의 소비자 구매 데이터를 얻고자 하는 활동이 차량 내 까지 확대될 수 있는 가능성을 보여준다.


 차량 내에서의 Cargo 상품 구매 장면


출처: Cargo


 



음식 배송의 경우에는 UberEats 서비스 등이 보여주고 있는 것처럼 차량 이동과 관련하여 매우 큰 결합 가능성을 가지고 있다. Uber의 코어 비즈니스 보다 UberEats가 오히려 고성장 비즈니스로서 주목을 받고 있는 상황이기도 하다. UberEats의 경쟁력은 바로 전세계적으로 3백만 명이 넘는 드라이버의 수이며, 이들이 승객을 태우는 것 뿐만 아니라 음식을 배달하기 위한 목적으로 Uber를 활용하고 있다는 점에 주목해 볼 필요가 있다. Uber는 심지어 UberEats를 활용 중인 레스토랑에게 제공하기 위한 목적의 데이터 분석 플랫폼을 제공한 바 있으며, 레스토랑은 자사 메뉴에서 고객들이 좋아하는 것과 싫어하는 것이 무엇인지에 대한 데이터 분석 내용을 확인할 수 있다. 이는 시즌 별로 특정 메뉴에 대한 수요 예측은 물론, 재고 효율 향상 등 레스토랑 경영과 관련한 의사 결정에 큰 영향을 주게 될 수 있다.



차량 데이터의 무궁무진한 활용 가능성에 주목


위에서 언급한 사례들은 차량 데이터가 가져올 무궁무진한 기회의 극히 일부에 해당한다. 중요한 사실은 이러한 기회들이 아주 먼 미래에 다가오는 것이 아니라 바로 지금 현재 진행형으로 전개되고 있다는 점이다. 또한 글로벌 주요 기업들이 이번 기회가 자사에 유리한 방향으로 전개되도록 하기 위해 다방면으로 애쓰고 있다는 점에도 주목할 필요가 있다.



위에서 언급했듯이 Ford가 데이터 기반 오픈 플랫폼을 구축하기 위해 관련 업체를 인수하며 역량을 확보하는 것은 물론, 다양한 자동차 OEM 및 Tier 업체들이 해당 시장에서의 선두 자리를 차지하기 위해 나서고 있다. 특히 단일한 움직임이 아니라 Renault-Nissan-Mitsubishi와 같이 연합체계를 구축하여 시장에서의 영향력을 확대해 나가는 움직임에도 주의를 기울여야 한다. 이들 연합체는 차량 판매 기준 측면에서 세계 최대의 자동차 연합을 형성하고 있는데, 올해 9월 Google과 제휴를 통해 Android 기반 차량 인포테인먼트 시스템을 탑재하며 시장을 놀라게 하기도 했다. 사실상 자동차 제조사가 잠재적으로 유저 데이터에 대한 권한 일부를 Google에게 넘겨주게 된다는 점에서 시장 참여자들이 모두 주목하는 결정일 수 밖에 없다.



 

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