생성형 AI 기반 시장 모델이 항공사의 복잡한 운임·재고·수익관리 결정을 실시간으로 분석하고 조정하는 수단으로 부상하고 있다. 항공사는 수요와 계절, 시간대, 국제 정세, 글로벌 시장, 경쟁사 운항 등 수백 가지 변수를 반영해 여정별 가격을 정해야 한다.
MIT 테크놀로지 리뷰(MIT Technology Review)는 8월 20일 페처러(Fetcherr)와 협력해 제작한 콘텐츠에서 시장 모델의 활용 사례를 소개했다. 이 콘텐츠는 MIT 테크놀로지 리뷰 편집부가 작성한 아니라, 맞춤형 콘텐츠 부문인 인사이트가 조사·설계·집필한 자료라고 설명했다.
시장 모델은 고해상도 수치 데이터를 학습한 딥러닝 모델로, 복잡한 금융·시장 역학을 분석하고 시뮬레이션하며 예측하도록 설계됐다. 과거 추세나 고정된 규칙에만 의존하는 대신 여러 데이터를 통합해 다양한 시장 환경을 모의하고, 가격 책정과 재고 운용, 수익관리 같은 상업적 결정을 동적으로 지원한다는 것이다.
버진 애틀랜틱(Virgin Atlantic)은 일부 시장에서 생성형 AI 기반 가격 책정 엔진을 운영하는 데 시장 모델을 활용하고 있다. 도미닉 케네디(Dominic Kennedy) 버진 애틀랜틱 수익관리·영업·전자상거래 담당 수석부사장은 이 모델이 더 나은 상업적 결정을 더 빠르고 세밀하게 내리는 데 도움을 준다고 말했다.
케네디 수석부사장은 모델이 수요와 공급 능력, 예약 현황 등 여러 입력값을 실시간으로 고려한다고 설명했다. 또 경쟁사와 비교한 자사의 위치, 시장 상황 등 수요 형성에 영향을 주는 다양한 요인을 정교하게 평가한다고 덧붙였다.
항공사의 여객 운송은 수백 편의 항공편과 수만명의 승객을 대상으로 이뤄지며, 승객이 여러 차례 환승하는 경우도 많다. 이에 따라 단순한 출발지·도착지별 가격 책정만으로는 충분하지 않으며, 시장 상황에 따라 계속 변하는 변수를 실시간으로 반영하는 체계가 필요하다는 것이 콘텐츠의 설명이다. 이번 자료는 시장 모델이 이런 복잡한 상업적 판단을 지원하는 방식에 초점을 맞췄다.