싸우지 않게 만드는 규칙

매칭과 중재는 누가 하는가

화물 한 건이 들어왔습니다. 서울 종로에서 인천 남동까지, 냉동 두부 팔레트 8개, 운임 기준 12만 원. 화주는 1시간 안에, 기사는 일당 얼마 이상일 때. 그런데 같은 시간대에 기사 여섯 명이 손을 들었어요. 누가 실어갈까요. 또 실어간 뒤, 냉동차가 고장 나서 배송이 두 시간 늦었다면. 그 손해는 누구 몫일까요.

지금까지의 앱이라면 알고리즘이라고 부르는 것이 "가장 가까운 기사", "별점 높은 기사" 같은 규칙으로 한 명을 추천하고, 분쟁이 나면 콜센터 상담사가 통화로 중재했어요. 기계의 손, 사람의 손이 섞여 있었습니다. 크라우니 오토는 그걸 명확히 갈라놓습니다. 매칭은 규칙엔진이 하고, 분쟁 중재도 규칙엔진이 한다. 왜냐하면 그 둘 다 "누가 정의인가"를 묻는 일이고, 정의를 판단하는 것은 기계만 일관될 수 있기 때문입니다.

규칙엔진(셀코어)이 주체다

크라우니 오토의 심장은 셀코어라는 규칙엔진입니다. 이것은 LLM이 아닙니다. 인공지능의 유행 이전부터 있던 규칙 기반 시스템인데, 우리는 이걸 4상균형3진법으로 다시 지었습니다. 매칭 규칙을 들어보면 이렇습니다: "기사 A는 지난 50건 중 42건을 제시간에 했고, 고객 평가는 4.8점이다. 기사 B는 38건, 4.2점이다. 냉동차 필요, A가 냉동차를 소유한다. 그러면 A를 배치한다." 단순하죠. 하지만 이 단순함이 강합니다.

분쟁 중재 규칙도 마찬가지입니다. "기사가 배송을 1시간 늦췄습니다. 사유는 차량 고장입니다. 고장은 기사의 책임이 아닙니다. 따라서 손해는 플랫폼이 보전합니다." 이 규칙을 컴퓨터에 저장하면, 매번 같은 상황에 같은 결정이 나옵니다. 인간관계도 깨지지 않고, 판단이 흔들리지도 않습니다. 크라우니 오토는 기사와 화주 사이의 분쟁을 규칙엔진이 일관되게 중재함으로써 신뢰를 만듭니다.

집사(LLM)는 윤활유로만

그렇다면 크라우니집사(LLM)는 뭘 하나요. 우리는 집사를 "윤활유"라고 부릅니다. 규칙엔진이 판단한 결과가 기사와 화주의 마음에 어떻게 닿을지, 그 과정을 부드럽게 만드는 역할입니다.

예를 들어, 규칙엔진이 "기사 책임 아님, 플랫폼 보전"이라고 판단했다면, 집사는 그걸 어떻게 말할지를 정합니다. 기사한테는 "고장은 예측 불가능한 일이고, 당신은 고장 난 직후 곧바로 우리에게 알려주셨으니 책임이 아닙니다"라고 따뜻하게, 화주한테는 "냉동 물품의 손상이 우려되시겠네요. 우리가 그 손상분을 전액 보전하고, 재배송도 우리 비용으로 준비하겠습니다"라고 신뢰 있게. 같은 판단을 두 귀에 들릴 때, 한쪽은 존중받는 기분으로, 다른 한쪽은 보호받는 기분으로 받게 하는 것. 그게 집사입니다.

모르는 것만 사람에게로

하지만 규칙엔진도 모르는 순간이 있습니다. "기사가 배송을 늦췄는데, 고장인지 기사의 나태인지 확실하지 않다"면 어떻게 할까요. 또는 "화주가 운임은 12만 원이라고 했는데, 기사는 15만 원을 요구한다"는 합의 불일치가 일어났다면요.

이런 순간, 규칙엔진은 자신의 한계를 인정하고 사람에게 넘깁니다. "판단할 정보가 부족합니다"라고 명확히 말하고, 기사와 화주 중 누가 더 정직했는지, 누가 더 정당한 주장을 했는지를 판단할 전담 중재자에게 연결합니다. 이 단계에서도 집사는 윤활유입니다. 중재자는 셀코어의 룰을 읽고, 당사자들의 증거를 수집하고, 판단한 뒤, 그 결과를 집사가 다시 부드러운 말로 전합니다.

규칙이 주체라는 것은 무책임이 아니라, 책임을 명확히 한다는 뜻입니다. 매칭에 불만이 있으면 "이 규칙을 보세요"라고 가리킬 수 있고, 분쟁에 불만이 있으면 "이 규칙이 틀렸어요"라고 조직에 건의할 수 있습니다. 그 건의가 쌓이면 규칙을 개선합니다. 인간관계의 온정이 아니라, 투명한 규칙이 갈등을 없애는 가장 빠른 길입니다.

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이제 모든 분쟁은 네 개의 칸 중 하나로 떨어집니다. 규칙엔진이 명확한 판단을 내리는 경우, 규칙엔진이 정보 부족으로 사람에게 넘기는 경우, 규칙에 이의를 제기하는 경우, 그리고 규칙을 개선하자고 제안하는 경우. 그 네 칸이 갈등을 가르는 체계입니다.