야놀자클라우드, ‘버티컬 AI’로 글로벌 여행 시장 혁신 가속
야놀자클라우드, ‘버티컬 AI’로 글로벌 여행 시장 혁신 가속
‘2024 글로벌 서밋’ 성료…글로벌 사업 전략 및 ‘버티컬 AI’ 여행 솔루션 고도화 집중
  • 이윤성 기자 dhns9114@naver.com
  • 승인 2024.10.14 11:47
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[대한뉴스=이윤성 기자] 인공지능(AI) 기반의 글로벌 여행 솔루션 기업 야놀자클라우드가 독보적인 ‘버티컬 AI’를 통해 여행 시장 혁신을 가속화한다.

ⓒ야놀자클라우드
ⓒ야놀자클라우드

 

야놀자클라우드는 지난 9일부터 3일간 야놀자 서울 본사에서 야놀자클라우드솔루션(YCS), 고글로벌트래블(GGT), 산하정보기술, 데이블, 마이즈 등 야놀자클라우드 국내외 멤버사를 대상으로 ‘2024 글로벌 서밋’을 개최했다.

이번 행사에는 각 멤버사의 글로벌 경영진 50여 명이 한자리에 모여 각 사업 부문별 현안을 공유하고, 내년도 글로벌 사업 전략과 영업 및 개발 목표 수립을 위한 심도 있는 토론을 진행했다. 특히, 야놀자클라우드가 주력하고 있는 버티컬 AI 여행 솔루션 사업의 고도화를 위해 멤버사 간 솔루션 연계와 시너지 전략을 중점적으로 논의했다.

야놀자클라우드는 전세계 28개국 69개 오피스를 운영하며 200 여개국에 133만 개 이상의 여행 서비스 공급자와 1만7천 개 이상의 판매 채널을 연결하는 글로벌 밸류 체인 네트워크를 구축해왔다. 또한, 독자적인 데이터 레이크에 축적된 글로벌 여행 데이터를 기반으로 여행관련 기업들에게 인벤토리 가격 최적화 (Dynamic Pricing), 객실 맵핑 (Room Mapping) 등 글로벌 최고 수준의 AI 서비스를 제공 중이다. 이를 통해 고객사의 영업 효율화 및 매출 증대에 기여하고 있으며, '여행 산업의 AI = 야놀자'라는 공식을 확립하는 데 역량을 집중하고 있다.

이와 함께, 야놀자클라우드는 수익성과 성장성을 갖춘 ‘버티컬 AI’를 통해 글로벌 시장을 선도해 나갈 계획이다.

야놀자클라우드는 전세계 고객에 보다 편리한 여행 경험을 제공하고자 솔루션 기술의 혁신을 지속해왔다. 여행의 밸류 체인을 연결하고, 모든 과정을 초개인화ㆍ완전자동화 할 수 있는 인공지능 기반 솔루션으로 구현해 나가고 있다. 특히, 기존 거대언어모델(LLM)이 광범위한 데이터와 솔루션을 제공하는 반면, 야놀자클라우드는 여행 산업에 집중된 데이터 학습을 통해 여행 서비스 공급자와 수요자에 최적화한 소형언어모델(sLLM)로 자체 ‘버티컬 AI’를 구현함으로써 보다 효율적인 솔루션을 선보이는 데 집중하고 있다.

야놀자클라우드는 글로벌 여행 밸류 체인에서 거래되는 방대한 양의 트렌드 데이터를 솔루션을 통해 지속적으로 축적해왔다. 데이터 확보의 지표가 되는 통합 거래액(Total TTV)은 지난 2분기 전년 동기비 247% 급증한 7.2조 원을 돌파하며 매 분기 최고치를 경신 중이며, 통합 거래액의 급속한 증가세와 AI 기술 고도화로 성장세를 더욱 가속화할 것으로 보인다. 대다수 AI 기업이 아직 자체 AI 기술 및 데이터 확보를 위한 투자 단계에 머물러 있는 반면, 야놀자클라우드는 글로벌 데이터 인프라를 기반으로 전 세계 10만여 고객사와 연동된 데이터 레이크를 이미 확보해 성장성과 수익성 측면에서 여타 AI 기업 대비 높은 경쟁력을 확보했다는 평을 받고 있다.

AI 기반 데이터 솔루션으로 사업 구조 역시 빠르게 재편 중이다. 지난 2분기 야놀자클라우드 전체 매출 중 데이터 솔루션의 비중은 직전 분기 대비 10%P 이상 증가한 26.8%로 가장 높은 성장세를 보였다. 지속 확장 중인 자체 데이터 레이크와 연결한 ‘버티컬 AI’ 서비스 모델을 구축함으로써, 여행업계의 생산성을 보다 효과적으로 개선하고 초개인화 등 혁신 기술도 빠르게 확산시켜 나갈 것으로 보인다.

야놀자클라우드 관계자는 “이번 글로벌 서밋은 야놀자클라우드 리더십 간 버티컬 AI 사업에 대한 인사이트와 전략을 교류하고, 글로벌 AI 여행 서비스의 새로운 지평을 여는 중요한 자리였다”라며, “야놀자클라우드의 모든 글로벌 멤버사가 긴밀한 협력을 지속해 전 세계 고객에 혁신적인 경험을 선사할 것”이라고 말했다.

 

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