부킹홀딩스, LLM 유입 객실 숙박 1% 밑돌아

부킹홀딩스($BKNG)는 고객센터 비용 감소와 AI 도구를 활용한 코드 변경 요청 증가를 공개했으며, LLM에서 유입된 유·무료 트래픽은 객실 숙박 건수의 1%를 크게 밑돈다고 밝혔다.

이워트 스틴버겐(Ewout Steenbergen) 부킹홀딩스 최고재무책임자(CFO)는 뉴욕증권거래소에서 열린 포춘(Fortune) AIQ 서밋에서 “가정과 불확실성이 있어도 뒤처지지 않는 것이 중요하다”는 취지로 말했다. 포춘은 하이퍼스케일러도 AI 투자수익률(ROI)을 확신하기 어렵다는 취지의 발언을 전했다.

스틴버겐 CFO는 AI 비용을 통제하려면 업무 과정을 다시 설계해야 한다고 설명했다. 직접 모델을 개발하는 기업보다 기존 모델을 활용하는 기업의 비용 부담이 낮을 수 있지만, AI를 업무에 적용하는 방식과 비용을 함께 관리해야 한다는 것이다.

부킹홀딩스가 공개한 초기 성과는 고객센터와 소프트웨어 개발 부문에 집중됐다. 회사는 예약이 한 자릿수 후반대 비율로 늘어나는 동안 고객센터 비용은 소폭 줄었고, 예약 한 건당 비용도 크게 감소했다고 밝혔다. 고객 만족도도 개선됐다는 설명이다.

스틴버겐 CFO는 엔지니어 약 9000명이 AI 도구를 활용한다고 밝혔다. 테스트와 품질 관리를 거쳐 실제 제품에 반영된 코드 변경 요청이 약 30% 늘었다고 말했다.

부킹홀딩스는 간단한 작업에는 기본 모델이나 오픈소스 모델을 쓰고, 복잡한 작업에는 비용이 더 드는 모델을 배정한다. 엔지니어링 팀은 인력 비용과 AI 토큰 비용을 합산한 코드 변경 요청당 IT 비용으로 평가받는다.

고객 유입 수치는 아직 작다. 부킹홀딩스의 2026년 2분기 실적 자료에 따르면 객실 숙박 건수는 3억2500만 건으로 전년 동기보다 5% 늘었다. 회사는 8월 실적 발표에서 LLM을 통한 유·무료 트래픽이 객실 숙박 건수의 1%를 크게 밑돌며 최근 몇 달 또는 분기 동안 큰 변화가 없었다고 밝혔다.

이 비중은 LLM에서 부킹홀딩스 플랫폼으로 유입된 예약을 가리킨다. AI로 여행 정보를 찾은 뒤 호텔 등에 직접 예약한 경우까지 포함하는지는 스틴버겐 CFO의 발언에 나오지 않았다.

부킹홀딩스는 AI가 여행 자체보다 일정 계획과 예약 경험을 바꿀 수 있다고 봤다. 스틴버겐 CFO는 일정 변경이나 항공편 지연 뒤 후속 예약 조정을 제안하는 활용 방안을 언급했지만, 실제 이용 규모나 수익 기여도에 관한 수치는 제시하지 않았다.

여행 검색과 예약 과정에서 AI가 맡는 역할은 플랫폼의 고객 접점과도 맞닿아 있다. 구글이 AI 모드에서 호텔 검색을 예약 파트너로 연결하는 기능을 제공하고 있다는 본지 보도도 여행 예약의 검색·비교 단계에 AI가 들어오는 사례를 다뤘다.

스틴버겐 CFO는 이사회 발표와 전략 계획, 실적 발표 준비를 돕는 AI 에이전트를 개인적으로 사용한다고 밝혔다. 그는 자신도 배우는 중이며 모두가 배워야 한다는 취지로 AI 활용을 공개적으로 이야기한다고 설명했다.