AI 가 정말로 자동차 보험료를 낮춰줄 수 있을까요?

0:00 MOTER 테크놀로지스 및 CES 2026 소개

오늘 ‘ The Garage ’에서는 CES 2026 현장에서 생방송으로 녹화된 에피소드를 통해 마이클 오셰이(Michael O’Shea) 씨를 게스트로 모셨습니다. 마이클 씨는 주행 거리 기반 보험 분야의 선도 기업인 MOTER의 최고기술책임자(CTO) 겸 최고운영책임자(COO)입니다. 오늘 대화에서는 MOTER의 기술이 무엇인지, 차량에 탑재되어 어떻게 작동하며, 운전자와 자동차 제조사(OEM) 모두에게 어떤 이점을 제공하는지에 대해 이야기합니다. 또한 자동차 산업의 ‘ AI ’로의 전환과, MOTER와의 협력을 통해 차량에 기술을 더욱 손쉽게 적용할 수 있는 방법에 대해서도 논의합니다. 정말 흥미진진한 대화가 될 것입니다. 그럼 시작해 보겠습니다.

0:45 마이클 오셰이를 만나보세요

The Garage 에 오신 것을 환영합니다. 저는 Sonatus 의 최고 마케팅 책임자(CMO)인 존 하인라인입니다. 오늘 팟캐스트에는 사용량 기반 보험 분야의 선두 기업인 MOTER에서 게스트를 모셨습니다. 마이클 오셰이 씨를 팟캐스트에 모시게 되어 기쁩니다. 마이클 씨, 오늘 함께해 주셔서 정말 반갑습니다.

먼저 본인에 대해 소개해 주시는 건 어떨까요?

네, 존. 네. ‘ The Garage ’에 저희를 포함시켜 주셔서 대단히 감사합니다. 제 이름은 마이클 오셰이입니다. 저는 MOTER Technologies의 COO 겸 CTO입니다.

1:10 마이클의 자동차 업계 경력

저는 자동차 업계에서 30년 넘게 경력을 쌓아온 베테랑입니다. 경력 대부분을 자동차 소프트웨어 분야에서 보냈으며, 특히 커넥티드 카와 소프트웨어 정의 차량(SDV) 분야에 중점을 두고 일해 왔습니다. 1990년대 초반 알파인 일렉트로닉스(Alpine Electronics)에서 경력을 시작하여 오디오 시스템을 개발했고, 이후 해당 회사에서 내비게이션 시스템도 개발했습니다. 그중에는 혼다와 함께 미국 시장에 최초로 양산 차량에 탑재된 내비게이션 시스템도 포함되어 있습니다. 오랜 세월이 지난 지금도 그 회사는 여전히 제 파트너사입니다.

그 후, 저는 미국으로 건너가 당시 ‘네비게이션 테크놀로지스(Navigation Technologies)’로 알려졌던 회사에서 근무했습니다. 현재 이 회사는 지도 서비스 기업인 ‘HERE’로 이름을 바꾸었습니다. 그곳에서 저는 자동차 생태계 파트너사, OEM 업체, 공급업체들과 협력하며 위치 기반 서비스와 솔루션을 개발했습니다.

그리고 나서 저는 제 회사를 창업했습니다. 거의 20년 동안 저는 ‘아발타 테크놀로지스(Abalta Technologies)’라는 회사를 운영하며 자동차 업계에 소프트웨어 서비스와 소프트웨어 제품을 제공했습니다.

저는 2018년에 그 회사를 매각했습니다. MOTER에 합류하기 직전에는 AWS에서 커넥티드 모빌리티와 소프트웨어 정의 차량(SDV) 분야를 주로 담당하며 근무했습니다. 그러다가 보험과 자동차 산업이 교차하는 지점에 위치한 매우 흥미로운 기업인 MOTER Technologies에서 일하게 되었습니다.

2:30 재미있는 사실과 개인적인 이야기

MOTER에 대해서는 잠시 후에 이야기해 보죠. 먼저 여러분에 대한 재미있는 일화를 하나 들려주세요.

알겠어요. 재미있는 사실 하나 알려드릴게요. 제 억양에서 짐작하셨겠지만, 저는 아일랜드에서 자랐거든요.

그리고 대학을 졸업하고 나서, 저는 일본으로 이주했습니다.

그렇게 하세요.

그럴 수도 있겠네요. 1991년은 참 흥미로운 시기였죠. 그 당시에는 일본으로 이주하는 사람이 많지 않았거든요. 하지만 아일랜드에는 대학원 졸업생인 공학도들을 약 4~5년에 걸쳐 일본의 여러 기업에 배치하는 정부 프로그램이 있었어요.

그리고 저는 일본에 정착하게 된 수백 명의 아일랜드인 중 한 명이었습니다. 그중 일부는 지금도 그곳에서 살고 있습니다. 사실, 그들 중 꽤 많은 수가 자동차 업계에 종사하고 있습니다. 그러니 아일랜드 억양이 들린다면, 아마 그 프로그램 출신일 가능성이 높습니다.

정말 놀라운 이야기네요. 제 쪽에서 하나 재미있는 사실을 알려드리자면, 저는 약 20년 전 일본에서 6개월 정도 살았던 적이 있습니다. 정말 멋진 경험이었죠. 그 전부터도 아주 오랫동안 일본과 함께 일해 왔는데, 그때 잠시 그곳에서 업무를 수행할 기회가 생겼습니다. 그리고 일본 고객들과는 15년에서 20년 정도 함께 일해 왔습니다.

정말 멋진 경험이에요. 게다가 도쿄에는 아일랜드 펍이 셀 수 없이 많아요. 맞아요. 아시다시피, 어쩌면 그게 이유일지도 모르겠네요.

이제 그 이유를 알겠네요.

그 이유는 바로 이것입니다.

3:42 MOTER 테크놀로지 개요

정말 반갑습니다. MOTER에 대해 잘 모르시는 청취자분들을 위해 MOTER에 대해 소개해 주시겠어요?

네.

그건 그렇고, MOTER Technologies에서는 MOTER의 철자가 M-O-T-E-R라는 점을 말씀드리고 싶습니다. 왜냐하면 누구나 당연히 ‘모터(motor)’를 떠올리기 때문이죠.

네.

그리고 사실 이건 철자 오류가 아닙니다. ‘실시간 엣지 모빌리티(Mobility on the Edge in Real Time)’를 뜻하는 표현입니다. 왜 이런 이름을 붙였는지는 나중에 설명해 드리겠습니다. 하지만 기본적으로, 제가 앞서 말씀드렸듯이 자동차 업계와 보험 업계 사이에 위치해 있는 회사입니다.

이 회사는 MS&AD 보험 그룹의 일원인 일본의 초대형 보험사 아오이 닛세이 도와 보험에서 분사된 기업으로, 해당 그룹이 주요 후원자 역할을 하고 있습니다. MOTER의 설립으로 이어진 핵심 통찰은 현대 차량에 수많은 센서, 카메라, 레이더, 심지어 라이다(LiDAR)까지 탑재되어 있다는 점입니다. 그리고 이러한 센서에서 수집되는 데이터는 보험사에게 매우 귀중한 자산이 될 수 있습니다. 전통적으로 보험사들은 동글 형태의 장치나 스마트폰과 같은 OBD(차량 진단 시스템)에 의존해 가속, 제동, 코너링, 과속 등 기본적인 주행 정보(ABC)를 수집해 왔습니다.

즉, 이것들은 일종의 위험 지표라고 할 수 있습니다. 하지만 맥락을 제대로 이해한다면, 위험을 훨씬 더 정확하게 측정하고 공정하게 원인을 규명할 수 있습니다.

예를 들어, 누군가가 갑자기 차 앞으로 뛰어들어 급브레이크를 밟았다고 해도, 그 때문에 불이익을 받아서는 안 되겠죠? 그게 바로 우리의 발상입니다. 그리고 우리의 목표는 차량에 소프트웨어를 탑재해 해당 데이터에 로컬로 접근하고, 개인정보 보호를 위해 데이터를 차량 내에 보관하며, 비용을 절감하기 위해 백엔드로 전송하는 데이터 양을 제한하는 것입니다. 따라서 ‘실시간 엣지 모빌리티’를 실현하는 것이죠. 우리는 엣지 환경에서 운영되기를 원합니다. 일부 클라우드 통합도 수행하지만, 기본적으로 엣지 환경에서 통합되어 운영됩니다.

5:27 주행 거리 기반 보험에 대한 혁신적인 접근 방식

괜찮아요. 그럼 그걸 더블 클릭해 볼까요? 차량에 UBI나 이러한 운전자 점수 산정 시스템을 도입하는 데 있어 귀사의 접근 방식이 기존 방식과 어떻게 다른지 설명해 주시겠어요? 그럼 다음 단계의 세부 사항으로 넘어가 보죠.

네. 제 생각에 기존의 방식은, 역사적으로 보면 20여 년 전 차량에 꽂아 사용하는 동글 장치에서 시작되었습니다. 이 방식은 그다지 신뢰할 수 없습니다. 차량에 따라 각기 다른 문제가 발생할 수 있습니다.

그리고 때때로 고객들이 이 기능을 장난삼아 사용하기도 합니다. 예를 들어 로스앤젤레스에서 CES 행사장으로 빠르게 운전해 가려는 경우, 충전 케이블을 뽑아버리기도 하죠. 따라서 이 방법은 데이터를 수집하는 데 있어 가장 신뢰할 수 있는 방법은 아닙니다. 게다가 비용도 많이 듭니다.

고객에게 동글을 배포하고, 사용 후 회수하는 등의 운영상 어려움이 있었습니다. 그러던 중 스마트폰이 등장했습니다. 보험사들은 “좋아, 스마트폰은 어디에나 있으니, 스마트폰을 기반으로 사용량 기반 보험 애플리케이션을 개발할 수 있지 않을까?”라고 생각했습니다.

실제로 오늘날에도 많은 서비스가 그렇게 하고 있습니다. 하지만 여기에도 여러 가지 문제가 있습니다. 데이터의 정확성, 사용자가 권한을 변경할 수 있는지 여부 등 여러 가지 문제로 인해 만족스러운 점수를 얻지 못하고 있습니다.

이 모든 것들… 예를 들어, 누가 운전하고 있는지 아는 것 같은 거요.

또한 누가 운전하고 있는지 파악하는 것 역시 매우 중요한 문제입니다. 따라서 이러한 방식에는 몇 가지 한계가 있습니다. 그리고 물론, 차량에 탑재된 풍부한 데이터 전체에 접근하지 못하기 때문에, 위험 점수를 더 정확하게 산출하고 운전자에 대한 공정성을 확보할 수 있는 방식으로 이를 실제로 수행할 수 있는 맥락 정보를 얻지 못하고 있습니다.

6:58 데이터 사용 시 개인정보 보호 문제 해결

음, 그런 작업을 수행하는 동안, 즉 모니터링을 통해 운전자의 행동을 관찰하고 분석하는 과정에서 개인정보 보호 문제가 우려될 수밖에 없겠지요. 그렇다면 이러한 문제를 완화하고 개인정보 보호에 대한 우려를 해소할 수 있는 방법은 무엇이 있을까요?

네, 개인정보 보호는 저희에게 정말 가장 중요한 문제이며, 당연히 OEM 고객사와 그 고객인 운전자들에게도 마찬가지입니다.

이 분야에는 여러 가지 문제가 있습니다. 특히 보험사가 데이터를 어떻게 활용하는지와 관련해 논란이 몇 차례 있었습니다. 따라서 어떤 고객도 자신의 데이터가 보험사로 유출되어, 본인의 지식이나 동의 없이 보험료 산정에 영향을 미치고 있다는 사실을 알게 되기를 원치 않습니다. 따라서 저희에게 있어 동의는 매우 중요합니다.

저희가 수행하는 모든 활동은 고객의 동의를 바탕으로 이루어집니다. 이에 대해서는 매우 투명하게 공개하고 있습니다. 동의는 언제든지 철회할 수 있으며, 고객이 원할 경우 해당 데이터를 삭제할 수 있습니다.

따라서 이는 첫날부터 기본적으로 내장되어 있습니다. 또한 이는 ‘프라이버시 바이 디자인(Privacy by Design)’의 원칙이기도 합니다. 그리고 당사의 에지 컴퓨팅 중심 접근 방식은 데이터 개인정보 보호 문제 해결에 도움이 되는데, 그 이유는 애초에 차량에서 데이터를 가져오지 않기 때문입니다. 당사는 차량 내에서 점수를 산출한 뒤, 고객의 동의를 얻어 이를 백엔드를 통해 보험사에 전송함으로써, 보험사가 고객에게 더 나은 보험료를 제시할 수 있도록 돕고 있습니다.

정말 훌륭하네요. 그리고 저희 Sonatus 도 개인정보 보호에 대해 동일한 접근 방식을 취하고 있습니다. 저희는 이 문제를 매우 중요하게 생각합니다. 사실, 저희 OEM 고객사들은 — 귀사가 하고 계신 방식과 유사하게 — 저희 제품의 설정 유연성을 활용하여 운전자와 고객의 ‘동의(opt-in)’ 및 ‘거부(opt-out)’ 선호 사항을 확실히 존중하고 있습니다. 정말 훌륭한 접근 방식이라고 생각합니다. 물론 운전자가 안전 운전을 한다는 전제 하에, 이 접근 방식을 통해 더 높은 점수를 받아 혜택을 얻을 수 있다는 점은 분명합니다. 하지만 OEM이나 가치 사슬의 다른 구성원들도 얻을 수 있는 혜택에는 어떤 것들이 있을까요?

8:37 OEM 및 자동차 생태계에 주는 이점

네, 특히 이번 경우는 제대로만 진행된다면 모두가 혜택을 볼 수 있는 드문 사례 중 하나입니다. 따라서 OEM 업체들은 운전자의 안전 운전을 장려함으로써 사망자 제로 목표를 달성하기 위해 모두 전력을 다하고 있습니다. 우리가 그들을 그 길로 한 걸음 더 나아가도록 이끌 수 있습니다.

하지만 여기에는 수익 창출의 기회도 많이 있습니다. 그래서 저희는 OEM 파트너사를 위해 맞춤형 보험 상품을 제공하고 있습니다. 대표적인 예로, ‘ Sonatus ’의 자회사인 Afeela가 있습니다. 저희는 Afeela를 위해 화이트 라벨 방식으로 운영되는 보험사입니다.

그리고 그런 기업의 경우, 맞춤형 보험 상품을 제공할 수 있을 뿐만 아니라 해당 분야에서 발생하는 수익의 일부를 공유할 수도 있습니다. 보험사들은 우수하고 위험도가 낮은 운전자를 유치하는 데 큰 관심을 가지고 있습니다. 보험사들은 보험금 청구 데이터에 관심이 많으며, 이를 얻기 위해 비용을 지불할 의향이 있습니다. 따라서 우리는 OEM 업체들과 수익을 공유합니다.

다시 말해, 소비자가 동의하는 경우, 당사는 보험사에 판매하는 해당 데이터 분석 결과를 통해 발생한 수익을 소비자와 공유할 것입니다.

정말 환상적이네요. 제 경력을 돌아보면, 제 업무의 상당 부분이 파트너십 구축과 상생 방안을 모색하는 데 초점이 맞춰져 왔다고 생각합니다. 그래서 여러 측면에서 이점이 있는 기회를 발견할 때면 언제나 설레죠. 모두가 함께 전진하며, 모두가 승리하기를 간절히 바라는 마음이 듭니다.

9:58 기술을 통한 브랜드 충성도 강화

네. 그리고 이는 OEM에 있어 단순히 그러한 직접적인 통찰력을 수익화하는 차원을 훨씬 뛰어넘는 것입니다. 저희는 생태계에 많은 가치를 환원하고 있습니다. 사람들은 어떻게 그게 가능하냐고 궁금해하죠.

저희는 맞춤형 혜택 프로그램을 마련하고 있습니다. 차량에 문제가 생겨 부품 교체가 필요한 경우, OEM 순정 부품을 보장해 드림으로써 고객을 대리점으로 다시 유치합니다. 차량이 전손된 경우, OEM 순정 차량을 구매하시면 자기부담금을 면제해 드릴 수도 있습니다. 이처럼 OEM 업체의 생태계에는 다양한 부가가치가 창출됩니다.

이 모든 것을 합쳐 보면 사실 매우 중요한 의미가 있습니다.

네, 이번 주 전시회에서 저희는 기술과 적절한 기술 협력이 어떻게 브랜드 충성도를 높일 수 있는지 보여주는 다양한 시연을 진행하고 있습니다. 업셀링이든 브랜드 충성도 강화든, 혹은 다양한 방식으로 고객을 브랜드 서비스 센터로 유도하는 것이든 말이죠. 그리고 제 생각에 소프트웨어 정의 차량(SDV)과 우리가 추진 중인 이러한 활동들이 주는 이점 중 실제로 종종 과소평가되는 부분은, 제대로만 실행한다면 OEM에 대한 고객들의 친밀도가 줄어들기는커녕 오히려 더 높아질 수 있다는 점입니다.

11:02 ‘ Sonatus ’ 및 ‘ AI ’ 감독과의 협업

전적으로 동의합니다. 사실, 많은 OEM 파트너사들에게 가장 큰 문제 중 하나는 바로 총 소유 비용입니다. 차량 구매 가격도 있지만, 보험 비용도 고려해야 하죠. 그리고 대개 보험료가 두 번째로 큰 지출 항목입니다. 따라서 우리가 그 비용을 낮추는 데 도움을 줄 수 있다면, 소비자들은 이를 높이 평가할 것입니다. 그리고 오늘 논의하고 있는 이러한 프로그램들을 통해 이를 실현할 수 있습니다.

자, 우리 협업에 대해 함께 이야기해 봐야겠네요. 당신은 정말 훌륭한 파트너였습니다. 그리고 바로 이 팟캐스트 부스 바로 밖에서, CES 현장에서 진행 중인 저희의 공동 시연을 보실 수 있습니다. 이곳에서는 저희 ‘ Sonatus ’AI Director 인프라를 활용해 귀사의 모델을 ECU에 배포한 모습을 선보이고 있습니다. 간단히 말해, AI Director는 모든 유형과 규모의 타사 AI 모델을 엣지나 클라우드가 아닌, 차량 내부에 직접 배포할 수 있게 해줍니다. 귀사의 실제 경험은 어떠셨는지, 그리고 이 인프라가 저희 협업에 어떤 도움을 주었는지 들어보고 싶습니다.

네. 정말 흥미로운 이야기네요. MOTER의 경우, 근본적으로 저희가 하고 있는 일은 앞서 말씀드린 데이터를 활용해 향후 충돌 발생 가능성을 예측하는 점수를 산출하는 모델을 구축하는 것입니다. 그런데 이러한 모델을 개발하는 데는 막대한 비용과 복잡한 과정이 필요합니다.

이것들은 데이터 과학자와 보험계리학자들이 개발했습니다.

또한 당사가 사업을 영위하는 모든 주의 정부 규제 당국의 승인을 받아야 합니다.

아, 그래요?

네. 정말 꽤 복잡한 과정이에요. 그래서 이건 그저 첫 단계일 뿐이에요. 자, 모델들은 준비되어 있고요.

이 기술은 모든 주에서 승인을 받았습니다. 이제 보험사들은 이를 보험 인수 심사 목적으로 활용할 수 있게 되었습니다. 하지만 다음 단계는 이 기술을 차량에 실제로 적용하는 것입니다. 그리고 바로 그 과정에서 우리가 난관에 부딪혔습니다.

OEM 업체별로 하나씩 작업하다 보면 모든 것이 맞춤형으로 진행되기 때문에, 우리에게는 매우 길고 느린 과정이 됩니다. 또한 때로는 필요한 방대한 데이터에 접근하기가 어렵기도 합니다. 그래서 ‘ AI Director’는 우리에게 정말 훌륭한 발견이었습니다. 이를 통해 ‘ AI Director’를 이용해 표준화된 방식으로 모델을 배포할 수 있었으며, 데이터에 대한 일관된 인터페이스와 필요한 컴퓨팅 리소스를 확보할 수 있었습니다. 컴퓨팅 리소스 요구량은 많지 않지만, 어느 정도는 확실히 필요합니다.

즉, 차량 에지에 우리 소프트웨어를 배포할 수 있는 매우 간편한 방식입니다. 따라서 우리와 같은 기업에게는 정말 훌륭한 솔루션이죠.

네, 그 점과 관련해 몇 가지 언급할 부분이 있는데, 바로 저희가 매우 기대하고 있으며 이번 전시회에서 선보이고 있는 내용 중 하나입니다. 바로 저희가 제공하는 인프라를 통해, OEM 업체가 해당 인프라를 도입하기로 결정한다면 귀사의 모델이나 다른 모델과 같은 새로운 모델을 매우 쉽게 배포할 수 있다는 점입니다. 반면, 출시되는 모든 개별 모델마다 처음부터 다시 시작해야 한다면 통합 비용이 많이 들 수 있습니다. 두 번째는 데이터에 관한 내용인데요, 데이터는 Sonatus 의 생명선과도 같습니다. 저희는 데이터 센터 분야의 배경과 전문성을 바탕으로 하고 있습니다. 현재 저희가 진행 중인 작업 중 하나는, 차량 내 다양한 ECU에서 수집된 데이터를 귀사에 제공하고 지원할 수 있는 프레임워크 계층을 구축하는 것입니다. 따라서 ADAS 시스템, 운전자 모니터링 시스템, 소나 시스템 등과 별도로 맞춤형 통합을 진행할 필요가 없습니다. 이러한 시스템들을 더 재사용 가능한 방식으로 활용할 수 있습니다.

14:12 MOTER-Sonatus 사례 연구 및 시연 분석

네, 우리 같은 회사에게는 정말 큰 이점입니다. 우리도 ADAS 도메인 컨트롤러 등에서 ASIL이나 엄격한 ASIL 요구 사항을 다루고 싶지는 않습니다. 해당 데이터에 접근할 수 있고 규정을 준수하는 방식으로 운영할 수 있는 중앙 집중식 플랫폼을 찾을 수 있다면, 우리에게는 정말 좋은 일입니다.

그래서 최근 Sonatus 와 함께 이 기술의 장점과 간편한 도입 방법을 보여주는 사례 연구도 진행하셨군요. 청취자분들이 클릭하여 직접 확인하실 수 있도록 쇼 노트에 해당 내용을 포함하겠습니다. 또한 이 데모가 어떻게 작동하는지 보여주는 동영상 클립도 함께 제공하겠습니다. 방금 언급하신 대로 이 모델은 매우 경량화되어 있습니다. 하지만 많은 분들이 차량 내 AI 를 자율 주행이나 ADAS와 같은, 상당한 연산 부하가 필요한 기능에만 국한된 것으로 오해하는 경우가 많습니다. 이 모델을 실행하는 데는 다양한 벤더의 단일 Arm CPU 성능의 몇 퍼센트만으로도 충분하며, 이는 미미한 수준입니다. 또한 저희는 Director를 통해 이러한 ‘볼링 레인 제한’을 제공할 수 있다는 점을 자랑스럽게 생각합니다. 즉, 모델이 특정 메모리 용량과 특정 CPU 성능 범위 내에서 작동하도록 제한할 수 있다는 뜻입니다.

따라서 이는 동일한 ECU에서 동시에 수행되는 다른 연산 작업에 영향을 미치지 않을 것이라는 또 다른 확신입니다.

그 말이 완전히 맞습니다. 그리고 아시다시피, 저희가 컴퓨터 비전에 크게 의존하고 있다는 점 때문에 흔히 겪는 오해 중 하나는, 마치 저희가 모델 내에서 어떤 종류의 컴퓨터 비전 프로세스를 실행하고 있는 것처럼 여기는 것입니다. 사실 우리는 그런 작업을 직접 수행하지 않습니다. 우리가 하는 일은 차량에 이미 내장된 컴퓨터 비전 시스템들의 출력값을 가져오는 것입니다. 즉, 해당 시스템에서 발생하는 이벤트들을 감지한 뒤, 이를 바탕으로 몇 가지 계산을 수행합니다. 따라서 모델 자체는 매우 간결하지만, 차량 내에서 이미 진행되고 있는 처리 과정을 통해 엄청난 이점을 얻을 수 있습니다.

정말 중요한 지적입니다. 그리고 이번 전시회에서 방문객들에게 하나같이 설명해 온 바와 같이, 우리는 이미 존재하는 기술을 다시 발명하는 것이 아닙니다. 예를 들어, ADAS 시스템은 법적으로 자동 긴급 제동 기능에 대비해야 하기 때문에, 차량 간 거리가 너무 가까운지 여부를 이미 파악하고 있습니다.

따라서 이미 존재하는 데이터를 모델에 제공함으로써, 해야 할 작업량은 훨씬 줄어들면서도 가치를 창출할 수 있습니다.

맞아요.

그러니까 파병을 다녀오셨군요. 소니 아필라에 대해 언급하셨는데, 그 외에 어디로 파병을 다녀오셨나요?

그래서 저희는 토요타와 매우 긴밀하게 협력하고 있으며, 이에 대한 추가 소식이 올해 중 발표될 예정입니다. 아필라(Afeela)의 소니-혼다 모빌리티(Sony-Honda Mobility)도 있고요…. 또한, 계약을 체결한 또 다른 OEM 업체가 있는데, 이에 대해서는 향후 몇 주 내로 발표할 예정이며, 그 외에도 더 많은 소식이 있을 것입니다. 따라서 꽤 많은 일이 진행 중입니다. 또한, 저희는 이번 CES에서 새로운 DriveSage™ 코칭 애플리케이션을 선보이고 있습니다.

16:45 ‘Drive Sage’ 코칭 애플리케이션 소개

자신의 위험도와 점수를 측정하는 것도 중요하지만, 저희는 운전자가 어떤 운전 습관이 위험을 초래하고, 이로 인해 낮은 점수가 나오며, 결국 높은 보험료로 이어지는지 이해할 수 있도록 정보를 제공하는 데 진정으로 주력하고 있습니다. 따라서 그 정보를 재미있고 흥미로운 방식으로 전달할 수 있다면, 운전자의 행동에 실질적인 변화를 이끌어낼 수 있을 것으로 기대합니다. 이것이 바로 DriveSage이며, 안드로이드 오토모티브 OS 앱 스토어를 통해 제공하는 추가 서비스입니다.

정말 영리한 방식이에요. 저는 전기차를 운전하고 있습니다. 벌써 12년, 15년째 전기차를 타고 있죠. 운전 시 에너지 소비량을 보여주는 모니터를 켜보면 금방 깨닫게 되죠. ‘아, 이런, 가속을 좀 더 천천히 했더라면 에너지를 절약할 수 있었을 텐데’라고요. 마찬가지로, 예를 들어 안전하게 운전하고 싶어 하는 운전자에게 피드백을 제공하는 기능도 있죠. 물론 모든 사람이 안전하게 운전하고 싶어 하는 건 아니겠지만요. 하지만 고객들은 아마도 안전하게 운전하고 싶어 할 거라고 상상해 보세요. 고객들이 어떻게 하면 더 안전하게 운전할 수 있는지 이해하도록 돕는 기능은 모두에게 윈윈이 되는 일입니다.

17:41 데이터 공유를 통한 젊은 운전자층의 참여 유도

물론이죠. 그리고 사람들이 감시받는 것에 대해 종종 잊어버리는 점이 하나 있는데, 많은 사람들이 처음에는 회의적인 태도를 보인다는 점이에요. 솔직히 말해서 그런 사람들 대부분은 제 또래잖아요? 그들은 와서 “난 이런 건 안 할 거야”라고 말하죠. 하지만 젊은 운전자들을 생각해 보세요.

그들의 보험 비용은 엄청나게 비쌉니다.

매우 높습니다.

게다가 대가로 어떤 가치를 얻을 수 있다면, 사람들은 데이터 공유에 훨씬 더 익숙해집니다. 매우 개방적이고 투명하며 통제된 방식으로 진행된다면, 사람들은 기꺼이 데이터를 공유할 것입니다. 이는 그들에게도 큰 이점이 됩니다. 또한 그들이 도로에서 더 안전하게 다닌다면 우리 모두에게 이익이 됩니다.

18:13 투명성을 통한 신뢰 구축

물론이죠. 투명성이 핵심입니다. 우리 업계가 하는 모든 일, 이 방송에서 여러 번 이야기했듯이, 우리가 하는 모든 일에 대해 투명하게 공개한다면 신뢰를 쌓을 수 있을 거라고 생각합니다. 그리고 사람들이 그로부터 혜택을 얻고 있으며, 그 혜택이 어떻게 활용되는지 알게 된다면 기술 채택도 늘어날 것입니다. 맞아요. 그럼 지금 행사장을 돌아다니시면서, 거의 모든 분들과 만나고 계신 걸로 알고 있습니다. 이번 주에 눈에 띄는 트렌드는 무엇인가요? 아니면 어떤 생각이 드시나요?

네. 솔직히 말하면, 전시회 시간 대부분을 바로 몇 부스 아래에 있는 우리 파트너사인 야자키(Yazaki)의 부스에서 서서 보냈어요. 그래서 여기저기 둘러볼 시간이 별로 없었죠. 하지만 올해는 ‘ AI ’, ‘agent-based’ AI, 즉 로봇공학이 대세라는 건 꽤 분명해 보입니다.

AI 어디에나 있습니다. 우리도 그 일부이고, 여러분도 그 일부입니다. 그러니 우리가 꽤 트렌디하다고 생각해요.

18:56 마무리 소감 및 향후 논의

음, 이렇게 이야기 나눌 수 있어서 정말 기쁩니다. 우리 서로 오랫동안 알고 지냈죠. 그리고 매번 뵐 때마다 항상 즐겁게 대화를 나누곤 하는데, 선생님께서는 언제나 통찰력 있는 말씀을 해주십니다. 청중분들과 그 내용을 공유해 주셔서 정말 기쁩니다. 와주셔서 감사합니다.

네. 감사합니다.

이번 에피소드가 마음에 드셨다면, ‘좋아요’를 누르고 채널을 구독해 주세요. 앞으로 더 많은 비슷한 콘텐츠를 만나보실 수 있습니다. 저희는 CES 현장에서뿐만 아니라 전 세계 다양한 전시회와 본사 스튜디오에서도 에피소드를 제작하고 있습니다. 조만간 팟캐스트의 다음 에피소드에서 다시 뵙기를 기대합니다.