초기 견적과 다른 이사 비용을 청구받는 것은 주택 소유주와 세입자를 불문하고 당황스럽기 마련이다.
이사 비용이 예상보다 커지는 가장 흔한 이유는 부정확한 견적 산정이다. 지역 내 이사는 작업 시간에 따라 비용이 책정되지만, 타주 이동 등 장거리 이사는 주로 화물 무게가 기준이 되기 때문이다.
같은 규모의 집이라도 이사 비용은 크게 달라질 수 있다. 이동 서비스 업체 무빙닷컴에 따르면 2~3베드룸 주택의 지역 내 평균 이사 비용은 약 1250달러 수준이지만, 장거리 이사는 평균 4890달러에 달한다. 일부 조사에서는 평균 이사 비용이 1만7000달러에 이른다는 결과도 나왔다.
특히 유리 가구, 피아노, 대형 가전제품 등 무겁거나 파손 위험이 있는 물품들은 이사 당일 비용이 추가되는 경우도 잦다.
이 같은 문제를 해결하기 위해 인공지능(AI)을 활용한 이사 견적 플랫폼이 출시돼 이목을 끌고 있다.
아고유 무빙(Agoyu Moving.사진)은 사용자가 스마트폰으로 집 내부를 촬영하면 AI로 영상을 분석해 가구와 물품을 자동으로 식별하고 목록을 작성한다. 동시에 각 물품의 예상 무게를 계산해 ‘디지털 인벤토리’를 구축한다.
아고유의 빌 멀홀랜드 최고경영자(CEO)는 “AI가 집 안의 물건을 자동으로 인식하고 무게를 추정해 보다 정확한 견적 산정이 가능하다”고 말했다.
시스템은 수집된 데이터를 기반으로 여러 이사업체의 가격 산정 시스템과 연동해 사용자에게 실시간 견적을 제공한다. 이용자는 약 3분 안에 최대 25개의 견적을 비교할 수 있다.
특히 AI는 추가 비용이 발생할 수 있는 품목을 사전에 식별한다. 예를 들어 유리 상판 테이블이 감지되면 특별 포장이나 운반 비용이 필요한지 여부를 확인하고, 관련 비용을 견적에 미리 반영한다.
특정 물품의 운송 비용이 지나치게 높다고 판단할 경우 디지털 목록에서 해당 물품을 삭제해 즉시 비용 변화를 확인할 수도 있다. 이를 통해 가져갈 물건과 처분할 물건을 보다 합리적으로 결정할 수 있다.
아고유는 정확한 물품 목록이 이사업체에도 도움이 된다고 강조했다. 업체들은 화물량을 보다 정확하게 예측할 수 있어 물류 운영 효율을 높일 수 있으며, 이를 통해 절감된 비용으로 고객에게 서비스를 제공할 수 있다는 것. 회사 측은 해당 시스템을 이용할 경우 평균 이사 비용이 약 28% 절감된다고 주장했다.
한편 이를 통해 기록된 디지털 인벤토리는 이사 후에도 활용 가치가 있다. 전미이사보호기구(U.S. Moving Protection Organization)에 따르면 이사 과정에서 발생한 물품 파손 및 분실 관련 민원이 전체 불만의 약 35%를 차지한다.
물건의 흠집이나 손상에 대한 책임을 두고 분쟁이 발생하는 경우, 영상과 사진으로 기록된 디지털 인벤토리를 물품 상태를 입증하는 자료로 활용할 수 있다는 설명이다.