부킹, AI를 중심으로 서비스와 엔지니어링 재구축 — 예약당 비용 감소 (인터뷰)

2026년 10월 1일 Fortune의 AIQ 서밋에서 그리고 Fortune과의 인터뷰에서 부킹 홀딩스 CFO 에바우트 스틴버겐은 회사의 AI 도입 첫 2년은 실험에 관한 것이었고, 다음 단계는 프로세스를 '백지에서부터' 재구축하는 것을 의미한다고 말했다. 고객 서비스가 가장 먼저 시작됐다.

그가 설명한 결과는 내부적이며 자기 보고에 기반한다: 예약은 높은 한 자릿수 비율로 증가하는 반면 고객 서비스 비용은 소폭 감소하여 예약당 비용이 '크게' 떨어졌고, 동시에 고객 만족도는 상승했다.

엔지니어링 부문에서는 부킹의 약 9,000명의 엔지니어가 약 30% 더 많은 코드를 프로덕션에 배포하고 있으며, 이는 테스트와 품질 관리를 통과한 병합 요청만 집계한 수치다. AI 지출을 억제하기 위해 부킹은 그가 '효과적 모델 비용 라우팅'이라고 부르는 방식을 사용한다 — 기본 및 오픈소스 모델이 단순한 작업을 처리하고, 고비용 모델이 복잡한 작업을 맡는다 — 그리고 엔지니어링 팀은 인적 비용과 AI 토큰 비용을 합산한 병합 요청당 총 IT 비용으로 평가받는다.

그는 고객 대면 측면은 아직 작다고 경고했다: LLM 추천은 2분기 실적 발표 기준 객실 숙박일수의 1% 미만이었으며, 부킹은 고객의 약 3분의 1을 유입시키는 유료 채널에 연간 80~90억 달러를 지출하는 반면, 자체 AI 도구는 더 빠른 예약, 소폭 높은 전환율, 적은 취소 등 완만한 성과를 보이고 있다. 그가 인용한 2분기 수치: Booking.com에서 커넥티드 트립 거래는 낮은 두 자릿수로 성장했고, 상인 예약은 총 예약의 약 73%에 달했으며, Genius 레벨 2 및 3 회원이 활성 고객의 30% 이상을 차지했다.

9,000명의 엔지니어에 걸쳐 프로덕션 코드 30% 증가; 예약이 높은 한 자릿수로 증가하는 가운데 예약당 서비스 비용 '크게' 감소 (자기 보고)

고객 서비스가 가장 먼저 시작된 것은 가장 명확한 엔드투엔드 재설계였고, 측정 가능한 비용 및 만족도 개선을 만들어냈기 때문이다.

엔지니어링 처리량은 테스트와 품질 관리를 통과한 병합 요청만 집계되므로, 30% 증가는 원시 산출량이 아니라 품질 검증을 거친 수치다.

비용 라우팅은 토큰 지출이 가치를 앞지르지 않도록 한다: 팀은 인적 비용과 AI 비용을 합산한 병합 요청당 총 IT 비용으로 평가받는다.

고객 측 AI는 여전히 작다 — LLM 추천은 객실 숙박일수의 1% 미만 — 따라서 오늘날 지출을 정당화하는 것은 내부 프로세스 개선이다.

실험은 저렴한 단계이며, 수익은 프로세스를 엔드투엔드로 재구축할 때 발생한다 — 그리고 토큰을 다른 단위 비용처럼 계량할 때만 가능하다.

스틴버겐은 투자자들에게 AI가 여행 계획을 더 쉽게 만들고 마케팅을 더 저렴하게 만들 것이라고 말하면서도, 호텔, 항공사, 렌터카는 그대로 유지된다고 강조했다; 더 큰 기회는 트랜잭션 기반 플랫폼을 장애 상황에서의 사전적 여행 관리(proactive trip management)를 통해 더 높은 빈도의 플랫폼으로 전환하는 것이다. 그는 또한 개인적으로 두 개의 AI 에이전트를 운영한다고 공개했다 — 이사회 자료용 '전략적 사고 파트너'와 실적 발표 준비용 '비판적 주식 리서치 에이전트' — 그리고 회사 내부에서 자신의 'AI 코치'에 대해 공개적으로 이야기한다. 모든 수치는 인터뷰와 부킹의 2026년 2분기 실적 발표에서 나온 CFO 본인의 것이다.