운송사는 넘쳐나는데, 왜 믿고 맡길 곳은 없을까요?

미들마일 운송 시장에 떠도는 아주 오래된 질문입니다. 전화와 엑셀로 돌아가는 현장, 재위탁이 반복되는 불투명한 구조, 운임이 왜 이렇게 나왔는지 알 수 없는 불신.

최갑주 그룹장은 그 한가운데서 30년을 보냈습니다. 2016년 운송 플랫폼 '헬로'로 그 고질병을 타파하려 했지만, 아쉬움을 남기고 뒤안길로 사라졌습니다. 그리고 2026년, 더 운반으로 돌아왔습니다. 이번에는 다릅니다. 기술이 내재화됐고, 조직이 통합됐고, 데이터가 쌓이고 있다고 하는데요. 그가 말하는 변화의 본질, 그리고 더 운반이 만들어가려는 운송의 새로운 기준에 대해 이야기를 나누었습니다.

실패에서 배운 것들

2016년 운송 플랫폼 '헬로'를 시작하셨습니다. 무엇을 바꾸려 했고, 어디서 한계를 느끼셨나요?

운송을 시스템으로 관리하고 싶었습니다. 당시에는 전화와 경험에 의존하는 운송이 전부였으니까요. 화주 입장에서는 내 물건이 지금 어디쯤 있는지 담당자의 답변을 기다려야만 했고, 운임 산정 기준도 투명하지 않았습니다. 그 과정에서 고객은 시간, 운임, 리소스 측면에서 보이지 않는 손실을 반복적으로 겪고 있었습니다. 그래서 주문부터 실시간 위치 확인, 자동 정산까지 단절 없이 이어지는 흐름을 만들고 싶었습니다. 나아가 데이터로 물류의 자생력을 만드는 지능형 플랫폼이 목표였습니다. 한계는 속도였습니다. 시장은 빨랐지만 우리가 따라가지 못했습니다. 외주 개발 구조에서는 작은 수정에도 시간이 필요했고, 개발과 영업, 운영 조직 간의 소통도 즉각적이지 않았습니다. 현장의 요구가 기술에 실시간으로 반영되기 어려운 구조였죠. 당시에는 데이터 기반 운송에 대한 시장의 공감도 지금처럼 선명하지 않았습니다.

"시장은 빨랐지만 우리가 따라가지 못했습니다. 기술이 외부에 있으면 변화 대응에 한계가 있다는 것, 그때 분명히 배웠습니다."

10년이 지난 지금, 더 운반은 헬로와 무엇이 다른가요?

기술 내재화와 조직 통합입니다. 10년 전, 데이터의 진가를 발휘하려면 기술 인력이 내재화되어 있어야 한다는 점을 뼈아프게 배웠습니다. 그래서 더 운반은 물류에 기반을 둔 AI·빅데이터 전문가를 인하우스로 채용했고, 모빌리티 스타트업 출신 전문 인력도 직접 영입했습니다. 레거시의 영향을 최대한 받지 않도록 운송 플랫폼 조직도 독립적으로 운영하고 있습니다. 영업 구조도 달라졌습니다. 기술팀이 영업, 운영팀과 함께 계약 단계부터 해결 방법을 함께 논의합니다. 이제 고객을 만나면 현장의 요구가 곧바로 개발로 이어집니다. 의사결정이 빨라졌고, 개선 주기도 짧아졌습니다. 가장 큰 차이는 결국 속도입니다.

데이터가 현장을 바꾸는 방식

95년 현장 노하우를 AI에 어떻게 녹여내고 있나요? 빅테크들도 미들마일에 진입하는 지금, 더 운반의 출발점이 다른 이유가 여기에 있겠지요.

CJ대한통운은 이 나라의 물자가 어디서 어디로 흐르는지, 어떤 변수가 생기는지 오랜 시간 직접 겪어왔습니다. 실제 운행 이력과 전국 단위 물동량 데이터를 AI 모델로 학습해 시즌, 수요, 구간별 특성을 반영한 운임 최적화를 구현하고 있습니다. 추천 알고리즘은 기사 수락 확률까지 예측합니다. 특정 화물과 차주의 궁합, 시간대별 노선 특성 - 현장을 누빈 베테랑만이 아는 감각을 알고리즘 설계에 반영했습니다. 현장을 알고 기술을 설계하는 것은 출발이 다릅니다. 빅테크가 갖기 어려운 부분이 바로 이것입니다.

더 운반이 생각하는 미들마일 시장의 ‘기준’이란 무엇인가요?

파편화된 시장을 하나로 묶는 공통의 언어를 정립하는 것입니다. 그동안 미들마일은 운영자의 경험과 인맥에 의존해왔습니다. 더 운반은 데이터와 기술을 통해 이 모호한 시장에 네 가지 기준을 세우고자 합니다.

첫째, 서비스의 표준화입니다. 정시성(OTIF)이나 배송 품질 같은 핵심 지표를 정의하고, 화주가 신뢰할 수 있는 서비스 수준을 유지하는 문화를 만듭니다.

둘째, 비용의 투명성입니다. 노선과 차량 톤급, 서비스 레벨에 따른 합리적인 운임 체계를 제시합니다. 연료할증이나 부대비용 같은 복잡한 항목들이 표준화된 기준 안에서 관리되어, 누구나 같은 기준으로 비용을 설계할 수 있습니다.

셋째, 운영의 가시화입니다. 운송의 전 과정을 데이터로 연결합니다. 블랙박스 같던 미들마일 구간을 실시간 분석과 관제가 가능한 영역으로 끌어올립니다.

넷째, 건강한 파트너십입니다. 개인이나 상황에 휘둘리는 계약이 아니라, 사전에 합의된 룰과 데이터를 바탕으로 성과를 측정하는 구조를 만듭니다. 이를 통해 화주와 운송사가 공동의 효율을 고민하는 생태계가 만들어집니다. 100년 가까이 축적된 데이터와 경험, 내재화된 기술력이 있기에 가능한 일입니다.

밀크런, 복화 운송처럼 데이터 기반 운영 모델 실험도 이어가고 있습니다. 이 시도의 의미는 무엇인가요?

"데이터가 쌓일수록 우리가 할 수 있는 일의 범위가 달라집니다. 경험과 엑셀로는 여기까지가 한계입니다. 더 운반은 데이터 기반 운송 실험을 계속 할 예정입니다"

물류는 생물입니다. 살아남으려면 계속 구조를 고도화해야 합니다. 서울 - 부산 왕복에서 상행이 공차라면 고정비는 한쪽에 전가됩니다. 복화 물량을 설계하면 동일한 왕복이 두세 건의 매출 구조로 재구성됩니다. 데이터가 축적될수록 복화·경유·합짐 조합을 통해 공차와 불필요한 왕복을 줄이는 최적 설계가 가능해집니다.

이런 실험이 운송 사업 전체에 주는 의미는 세 가지입니다.

첫째, 시장의 경쟁 축이 운영 실력으로 이동합니다. 운임 구조가 투명해지면 정보 비대칭을 이용해 중간 마진을 챙기던 불투명한 관행이 사라지고, 실질적인 능력을 갖춘 플레이어가 정당한 보상을 받는 생태계가 만들어집니다.

둘째, 시장의 예측 가능성이 높아집니다. 유가, 시즌, 수요 등 방대한 데이터를 학습한 플랫폼이 보급되면 화주와 운송사 모두 중장기 투자와 운영 계획을 세울 수 있는 기반이 마련됩니다.

셋째, 산업 전반의 자원 낭비를 줄이는 선순환 구조가 만들어집니다. 도로 위의 공차를 줄이고 적재율을 높이면 물리적인 탄소 배출까지 줄이는 ESG 경영의 실현이기도 합니다. 다만 이런 모델은 충분한 물량과 학습 데이터가 전제되어야 합니다. 지금은 그 데이터를 쌓아가는 단계입니다.

더 운반이 만드는 운송 시장의 표준

"95년간 고객이 우리를 선택해온 이유는 화려한 말이 아니라 약속을 지켜왔기 때문입니다.
기술이 바뀌어도 이 원칙은 변하지 않습니다."

화주 입장에서 더 운반과 함께한다는 것은 구체적으로 어떤 변화인가요?

운송이 통제 가능해집니다. 주문부터 배차, 운행, 정산까지 하나의 시스템 안에서 관리되고, ERP와 연동해 자사 시스템처럼 활용할 수 있습니다. 운임 구조와 부대비용이 투명하게 정리되면서 실제 데이터를 바탕으로 예산을 설계하고 시나리오를 비교할 수 있습니다. 더 운반 운임과 자사 이력을 함께 보면서 현재 견적과 경로가 효율적인지 즉각 판단할 수 있고, 신규 채널을 열거나 거점을 조정할 때도 데이터를 통해 과거보다 빠르고 정교하게 비즈니스를 설계할 수 있습니다.

“더 운반한테 맡기면 최적의 제안이 나오겠지” - 화주가 이런 확신을 갖게 되는 것이 더 운반의 목표입니다.

더 운반이 끝까지 지켜야 할 단 하나의 가치를 꼽는다면요?

진정성입니다. 95년간 고객이 우리를 선택해온 이유는 화려한 말이 아니라 약속을 지켜왔기 때문입니다. 기술이 바뀌고 시장이 바뀌어도 이 원칙은 변하지 않습니다. 데이터도, AI도, 책임 배차도 결국 고객과의 약속을 지키기 위한 수단입니다.

언제든, 어디서든, 무엇이든 - 이 약속을 끝까지 지키는 이름이 되겠습니다.

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