수요 예측 분야의 AI : 개요, 사용 사례, 이점

기업은 내부 및 외부의 다양한 데이터에 AI를 적용해 제품과 서비스의 수요를 더 정확히 예측할 수 있습니다. 이는 예산, 생산 일정, 재고 수준, 출하 우선순위 등의 핵심 요소들을 조정하고 비용을 절감하는 데 도움을 줍니다. 본 문서는 AI 기반 수요 예측의 작동 방식, 적용 중인 분야, AI 기반 수요 예측을 시작한 기업이 누릴 수 있는 이점 등을 살펴봅니다.

수요 예측 AI란 무엇인가요?

AI 기반 수요 예측은 머신러닝과 예측 분석을 활용해 제품 또는 서비스의 미래 수요를 더 정확하게 추정하는 활동입니다. 과거 매출, 판매 파이프라인, 소비자 행동, 인구통계, 경쟁사 활동, 계절 및 시장 트렌드, 기상 이벤트, 휴일 일정, 경제 상황에 더해 웹사이트 트래픽과 소셜 미디어 참여도 등의 실시간 데이터까지 폭넓게 분석합니다.

수요 예측에 AI를 도입하면 AI 기반 분석을 활용해 기존 시스템이 찾지 못하던 패턴과 연관성을 발견함으로써 제품 및 재고 수준을 실제 수요와 더 정확히 일치시킬 수 있습니다. 또한 수작업 위주의 비효율적인 수요 예측 프로세스를 줄이는 데에도 도움이 됩니다. McKinsey & Company의 연구에 따르면, 공급망 관리를 위한 AI 기반 예측은 오류를 20%~50% 줄이고 제품이 품절되는 상황을 최대 65%까지 감소시킬 수 있습니다.

핵심 요점

• 수요 계획은 생산 현장부터 영업 부서까지 비즈니스의 모든 영역을 포괄합니다. 따라서 각 팀은 예측 정확성을 확보하기 위해 분석용으로 제공하는 데이터에 대한 책임을 져야만 합니다.
• AI의 강점은 방대한 데이터를 신속히 처리하는 능력입니다. 따라서 수요 예측 전문가는 결과 해석 및 전달에 더 집중할 수 있습니다.
• 수요 예측 담당자는 기상 이벤트, 경쟁사 활동, 소비자 트렌드 등의 외부 데이터를 도입해 비즈니스 환경을 더 정밀하게 조망할 수 있게 되었습니다.

수요 예측 AI 알아보기

모든 기업에는 개인 소비자 및 기업이 무엇을, 얼마나 구매할지에 대한 인사이트가 필요합니다. 지출, 투자, 재고 수준, 제품 계획, 인력, 마케팅 프로모션을 더 잘 관리할 수 있기 때문입니다. 정확한 최신 정보에 기반한 가시성을 확보하면 비즈니스의 향방이 바뀔 수도 있습니다.

AI 기반 수요 예측 애플리케이션은 방대한 데이터를 기존의 도구보다 훨씬 빠르고 정밀하게 처리할 수 있습니다. 과거 수작업으로 느리게 이뤄지던 예측 프로세스를 고도로 자동화된 실시간 활동으로 바꾸어 비즈니스 리더에게 변화하는 고객 요구 사항을 충족하고 나아가 선제적으로 대응하기 위해 필요한 인사이트를 제공합니다.

효과적인 수요 계획을 위해서는 영업, 마케팅, 재무, 공급망, 생산 등 다양한 부서 간의 협력이 필요합니다. 주요 목표 중 하나는 올바른 재고 균형을 유지하는 것입니다. 즉, 고객 수요를 충족할 만큼 충분하되 불필요한 재고 보유 비용, 대폭 할인해 처리해야 하는 과잉 재고 등으로 인한 문제를 겪지 않을 만큼의 재고를 보유하는 것입니다.

PwC는 리테일 분야에서 AI 활용 잠재력이 가장 큰 세 영역 중 하나로 고객 수요를 예측하는 능력을 꼽았습니다. 리테일 업체들이 고객 주문을 예측하기 위해 딥러닝(신경망으로 의사결정을 학습하는 AI)을 활용하기 시작했기 때문입니다.

수요 예측 AI의 작동 방식은 무엇인가요?

먼저 자사의 ERP에 저장된 과거 매출 데이터를 마케팅 캠페인 및 프로모션 성과 데이터와 결합하고, 소비자 트렌드, 경제 상황, 기상 패턴, 경쟁사 활동 등의 외부 데이터를 함께 통합합니다. 다음 단계로 이 방대한 데이터 세트를 예측 모델에 입력해 수요를 예측할 수 있습니다.

예를 들어, 중동의 한 제약사는 AI 기반 하이퍼파라미터 튜닝(하이퍼파라미터 : 머신러닝 훈련을 제어하는 변수)을 활용해 향후 의약품 수요, 최적의 재고 및 생산 수준을 더 잘 예측할 수 있게 되었습니다. 해당 기업은 다양한 파라미터 조합을 실험해 보며 여러 시나리오에 기반한 수요 예측을 수행합니다.

AI 기반 수요 예측과 기존 예측 비교해 보기

기존 예측 방식을 사용하는 분석 담당자는 주로 과거 매출과 현재 주문 데이터를 활용해 향후 생산 수요를 예측하고 이상치를 제거합니다. 이는 판매량이 일정한 안정적 시장에서는 유용하지만, 사람이 직접 처리할 수 있는 데이터 소스들의 양에는 한계가 있으므로 급성장하거나 변동성이 큰 시장에서는 정확도가 떨어지는 경향이 있습니다.

AI 기반 수요 예측은 머신러닝과 생성형 AI를 활용해 앞서 언급한 수많은 내부 및 외부 데이터 소스를 신속히 분석합니다. 새로운 데이터 입력이나 변화에 따라 쉽게 업데이트할 수 있고 더욱 포괄적인 예측이 가능합니다. AI 기반 예측은 장기 예측에도 상대적인 강점을 보입니다.

수요 예측 AI의 이점

수요 예측에 AI를 도입하면 다양한 이점을 누릴 수 있으며 기술이 발전할수록 그 이점은 더욱 커질 것입니다. 가장 큰 이점들은 다음과 같습니다.

• 계획 수립 개선. 기업은 내부 및 외부의 방대한 데이터 세트에 AI를 적용해 복잡한 패턴을 식별하고, 더 포괄적이며 정확한 예측을 수행해 계획 수립을 개선할 수 있습니다.
• 실시간 인사이트 제공. AI는 방대한 데이터 세트의 신속하고 자율적인 분석을 지속적으로 수행해 실시간에 가까운 인사이트를 제공하고, 사용자가 최신 시장 상황 등의 조건에 맞춰 기존 계획을 조정하는 과정을 지원합니다.
• 확장성 향상. 기업은 수요 예측 수요 및 관련 데이터 소스가 늘어나더라도 인력을 증원하는 대신 AI를 적용해 규모 및 복잡성 증가량을 처리할 수 있습니다.
• 재고 최적화. 정확하고 최신 정보에 기반한 AI 기반 수요 예측을 활용하면 과도한 재고 부담을 지지 않으면서도 예측 수요를 충족할 수 있는 적정 재고를 유지할 수 있습니다.
• 매출 증대. 다른 모든 조건이 동일한 경우, 재고 수준 최적화, 고객 만족도 향상, 오류 감소 등 AI 기반 수요 예측으로 인한 누적 효과는 매출 증가로 이어질 수 있습니다.

수요 예측 AI 사용 사례

AI 기반 수요 예측을 사용해 다음과 같이 다양한 산업 분야의 프로세스들을 개선할 수 있습니다.

공급망 계획

경제 및 정치적 변화, 자연 재해, 시장 트렌드, 소비자 행동 변화 등의 여러 요인의 영향을 정확히 모델링할 수 있는 AI 기반 수요 예측은 공급망 계획 담당자가 수요 충족에 필요한 적정 조달량을 산정하는 과정에 기여합니다. 예측 결과는 새로운 생산 라인에 투자하거나 가치가 낮은 라인을 중단하기 위한 의사결정에 관한 조언을 제공해야 하는 계획 담당자에게 필요한 정보를 제공합니다. 각 생산 라인별 적정 인력 수준을 제안하는 데도 활용될 수 있습니다.

• 운송 예측. 정확한 AI 기반 수요 예측은 기업이 자사 제품의 트럭, 철도, 항공, 해상 등을 통한 운송 용량 요건을 계획하기 위한 필수 요소입니다. 예를 들어 운송 관리자는 수요 예측을 바탕으로 트럭이나 컨테이너 공간 등의 운송 관련 요구 사항을 사전에 예약해 운송 시간을 단축하고 비용을 절감할 수 있습니다.
• 역(逆)공급망 예측. 제품 수요 예측과 마찬가지로 과거 및 현재의 데이터를 활용해 반품 물량 및 관련 비용을 예측하는 데에도 AI를 활용할 수 있습니다.
• 운송 물류. 기업은 AI 기반 수요 예측을 통해 매출을 더 정확히 예측할 뿐 아니라, 지역 매장, 개별 소비자, 또는 수출 규정이 적용되는 국경 간 배송 등의 다양한 채널별 출하 수요와 납기 관리도 함께 개선할 수 있습니다. 공급망 관리자가 조립 라인 관리자에게 필요한 자재를 제때 제공하기 위한 적정 원자재 수입량을 산정하는 데 필요한 데이터를 확보하는 데에도 수요 예측을 활용할 수 있습니다.
• 창고 최적화. 제조업체 및 리테일 업체는 AI 기반 수요 예측으로 마케팅, 생산 라인, POS 및 외부 데이터로부터 수요 신호를 분석해 필요한 창고 용량을 파악하고 그에 맞춰 운영을 조정할 수 있습니다.

제조

제조업체는 수요 예측 AI 도구로 생산 능력을 조정하고 창고 공간을 고객 수요에 맞게 최적화하고 있습니다. 관련 도구들은 과거 매출, 현재 프로모션, 소비자 트렌드, 경쟁사 동향, 반복 이벤트 영향 등의 데이터를 활용합니다.

• 제품 수요 예측. AI 기반 제품 수요 예측 도구는 머신러닝으로 기존 제품 수요를 예측하고 신제품 수요를 선제적으로 파악합니다. 고급 예측 도구는 미래 매출 인사이트뿐 아니라 반품 물량도 추정할 수 있습니다.
• 계절성 분석. 제조업체는 AI를 활용해 날씨, 구매자 선호도 변화, 명절 지출, 비성수기 판매율 하락 등의 세부적인 계절별 트렌드에 영향을 미치는 요인을 분석합니다. 분석이 완료되면 분석 결과를 바탕으로 소비자 수요 변동을 예측합니다.
• 폐기물 감소. 제조업체는 AI를 사용하여 수요 변화를 예측하고 대응함으로써 과도한 생산, 관련 자원 및 시간 낭비를 방지할 수 있습니다.

재무

재무 책임자에게는 자사의 현금 예측과 유동성 수준에 대한 신뢰할 수 있는 데이터가 필요합니다. 적절한 수요 계획 도구를 선택하면 데이터를 바탕으로 더 정확한 예산을 수립하고, 현금 흐름을 개선하고, 내부 이해관계자와의 협업을 강화할 수 있습니다.

• 시장 예측. 재무 부서는 과거 및 트렌드 데이터에 AI 기반 예측 분석을 적용해 상관 관계 및 인과 관계를 파악하고 미래 시장 상황 예측에 반영할 수 있습니다. AI 기반 예측은 신규 데이터에 맞춰 재보정되고 정확도가 향상됩니다. 많은 기업이 새로운 수요 예측 도구에 내장된 생성형 AI를 활용해 예측 결과를 설명하고 핵심 요인을 강조하기 위한 해설을 생성하고 있습니다.
• 위험 평가. 재무팀은 AI 기반 예측 도구를 활용해 급격한 수요 하락 또는 공급 부족의 영향, 재무상태표의 정확성 및 신뢰성에 악영향을 미쳐 감사까지 이어질 수도 있는 잠재적인 문제 등의 비즈니스 및 감사 위험을 식별할 수 있습니다.

헬스케어

헬스케어 분야에서는 AI 수요 예측 도구의 패턴 인식 및 분석 기능을 활용해 운영 수요 예측, 자원 배분 개선, 환자 치료 성과 예측 등을 수행합니다.

• 병원 자원 배분. 환자, 지역 보건, 계절 보건 트렌드 데이터에 기반한 AI 예측 분석은 의료 기관의 의약품, 인력, 공간 수요 예측을 지원합니다. 공급망 관리자는 그와 같은 데이터를 참고해 과잉 재고를 보유해서는 안 되는 신선 물자 또는 희소한 물자를 적정량 주문하고, 각 팀의 리더들은 데이터를 바탕으로 응급 진료 및 사전 예약 진료 인원을 균형 있게 배치할 수 있습니다.
• 의약품 수요. 의료 기관의 약국에서 의약품 수요를 예측하기 위해서는 각 약품의 중요도, 과거 사용량, 의사의 처방 가능성, 외부 요인(계절, 백신 접종률, 지역 유병률 등)이 수요에 미치는 영향을 이해해야 합니다.
• 맞춤형 치료 계획. 의료 기관은 AI 분석으로 각 환자의 회복 시간과 잠재적인 합병증을 예측하고, 예측 결과를 바탕으로 치료 경과에 따라 조정되는 맞춤형 회복 계획을 수립할 수 있습니다.

자동차

자동차 제조업체 및 대규모 딜러업체는 예측 분석을 활용해 소비자 패턴 및 트렌드와 경쟁사 행동을 분석합니다. 일부 제조업체는 AI 예측 도구와 소셜 미디어 감성 분석을 결합해 고객 선호, 품질 문제, 최적 가격에 대한 인사이트를 확보합니다. 미래의 공장은 다양한 데이터 소스를 활용해 수요를 자율적으로 파악하고, 생산 계획을 수립하고, 제조에 필요한 자산을 조립하고, 실시간 피드백에 기반해 학습 및 적응할 수 있게 될 것입니다.

• 딜러업체 재고 관리. AI 수요 예측 도구는 과거 매출, 시장 트렌드, 고객 감성 데이터를 바탕으로 최적의 재고 수준 유지를 지원합니다. 딜러업체는 AI 분석 결과를 바탕으로 보유 비용을 줄이고 시장 상황에 따른 가격 전략을 수립할 수 있습니다.
• 예측 유지 보수. AI 기반 스마트 제조 도구는 조립 라인의 설비 고장 징후를 식별하고 관련 알림을 제공함으로써 생산 라인이 중단되기에 앞서 선제적으로 조치할 수 있도록 지원합니다.
• 린(Lean) 제조. 자동화되고 상호 연결된 수요 예측 도구는 자동차 제조업체가 수요부터 납품까지의 과정 실행을 최적화하고 시장 변화와 고객 수요에 효과적으로 대응할 수 있도록 지원합니다. 미래 수요에 대한 예측은 전 세계에서 부품을 조달하는 제조업체가 핵심 부품을 적시에 확보할 수 있도록 함으로써 린 제조를 지원합니다.

리테일

리테일 업체는 POS 시스템, 웹사이트, 고객 로열티 프로그램 등의 내부 데이터, 날씨, 명절 및 계절적 트렌드, 소비자 지출 패턴 등 수요에 영향을 주는 외부 데이터를 대규모로 수집할 수 있습니다. 수집한 데이터의 분석 과정에 AI를 활용하면 수요를 더 정확히 예측할 수 있습니다.

• 트랜드 분석. AI 기반 트렌드 데이터 분석은 정확한 수요 계획을 위한 중요한 요소입니다. 관련 데이터로는 식품 영양 및 패션 트렌드, 소비 패턴, 기상 예보 등이 있습니다.
• 실시간 재고 관리. 계획 담당자는 중앙 상품관리 시스템의 판매 및 반품 데이터를 AI 기반 분석 도구로 분석해 실시간으로 재고를 조정하고, 머천다이징 기회를 최적화하고, 과잉 재고(특히 유통기한이 짧은 제품)를 방지할 수 있습니다.
• 페르소나 개발. 리테일 수요 예측 담당자는 POS, 로열티 프로그램, 설문조사 등으로 수집한 고객 데이터를 활용해 특정 핵심 고객 유형의 행동 및 요구 사항을 더 잘 이해하기 위한 고객 페르소나를 구축할 수 있습니다. AI로 구축한 데이터를 분석해 점포별 재고 수준을 최적화하고 해당하는 고객에게 더욱 어필할 수 있는 상품을 구성할 수 있습니다.
• 가격 최적화. 마진율이 낮은 리테일 산업의 경우 이익을 극대화하기 위한 가격 설정이 매우 중요합니다. 그러나 최신 판매 데이터 및 가격 변화가 향후 매출에 미칠 수 있는 영향을 정밀하게 분석하지 않고 가격을 책정할 경우 수익성을 해치고 고객 이탈을 초래할 수 있습니다.

호스피탈리티

호텔업체는 보유 자산의 과거 데이터와 시장 트렌드, 경쟁사 활동, 계절별 수요 변동 등의 영향을 AI로 분석해 성수기 및 비수기를 더 정확히 예측할 수 있습니다. 분석 결과를 바탕으로 가격, 인력, 마케팅 전략을 최적화해 이익을 극대화할 수 있습니다.

• 예약 및 일정 관리. 객실, 레스토랑 테이블 및 기타 예약 가능한 품목(예 : 스파 트리트먼트 및 스포츠 시설 사용)에 대한 예약을 관리하는 프로세스입니다. 호텔은 해당하는 과거 예약 데이터 및 시장 트렌드, 소비자 취향, 경쟁사 활동 데이터를 AI로 분석해 서비스 수요를 예측할 수 있습니다.
• 계절적 예측. 호텔 업체는 기간별 수익성 및 성과 지표를 추적해 계절적 패턴을 식별할 수 있습니다. AI 기반 수요 예측 소프트웨어를 활용해 성수기에는 이익을 극대화하고, 비수기에는 인력 축소, 상품 단순화, 일부 객실 운영 중단을 통한 냉난방비 최소화 등을 통해 비용을 절감함으로써 영향을 최소화할 수 있습니다.
• 컨시어지 및 고객 서비스. 호텔업체는 자체 고객 데이터 및 설문조사, 경쟁사 분석, 시장 통계 등의 최신 데이터를 분석해 투숙객들의 요구 사항을 더 정확히 예측하고 개인화된 서비스를 제공할 수 있습니다. AI 도구는 수요 예측 외에도 투숙객의 선호도 및 요구 사항에 부합하는 객실 배정, 레스토랑 예약, 호텔 편의시설, 주변 관광지 등에 관한 맞춤형 제안 등을 함께 지원합니다.

수요 예측 AI를 구현하는 11가지 단계

수요 예측은 여러 팀이 관여하는 복잡한 프로세스입니다. 수요 예측 AI를 구현하는 주요 단계는 다음과 같습니다.

1. 목표 수립. 기존의 수요 예측 프로세스를 개편하기에 앞서 전사적 우선순위를 식별하고, 가장 시급한 과제를 해결할 전략을 수립하고, 로드맵을 구축합니다.
2. 주요 데이터 소스에서 데이터 수집. 수요 계획은 영업, 마케팅, 운영, 공급망, 재무 등 비즈니스의 여러 부문에 걸쳐 이루어집니다. 정확한 예측을 위해 어떤 내부 및 외부 데이터를 수집하고 분석할지에 대해서는 범부서적 팀원들 간의 합의가 필요합니다.
3. 데이터 전처리. 적절한 데이터를 식별했다면 임시저장 장소에 모두 모아 분석 담당자가 검토하고, 필요한 경우 조정하고, 관련 없는 데이터를 정리할 수 있도록 합니다. 어떤 유형의 과거 데이터를 사용할지, 최적의 기간 범위는 무엇일지 결정합니다.
4. 모델 선택. AI 기반 수요 예측에는 다양한 모델을 사용할 수 있습니다. 널리 사용되는 수요 예측 도구 중 하나는 업계 표준 및 독자적인 15종의 통계 모델을 제공합니다. 어떤 모델 또는 방법을 선택할지는 매출, 시장 기회, 외부 이벤트, 수요 패턴, 전형적 제품 수명주기 등 필요한 입력 변수에 따라 달라집니다. 선택된 모델은 급격한 내부 또는 외부적 변화에 따라 수정될 수 있습니다. 예측 모델에는 선형 및 비선형 회귀 모델이 있습니다. 선형 모델은 변수 간의 직선적 관계를 가정하는 반면, 비선형 모델은 더 복잡합니다. 지수 평활 모델의 다양한 변형 모델들은 최신 데이터에 더 높은 가중치를 부여해 미래 수요를 예측합니다.
5. 모델 훈련. AI 수요 예측 모델 훈련 과정은 데이터 선정 및 수집, 전처리, 적절한 알고리즘 선택, 예측 정확도 평가 등으로 구성되어 있습니다.
6. 기존 IT 인프라와 통합. 통합 수요 계획 시스템은 영업, 마케팅, 제조, 공급망, 운송 관리 시스템 등 다양한 소스로부터 데이터를 수집할 수 있습니다. 서로 연동되도록 구축된 클라우드 기반 시스템은 기업의 전 부문의 데이터에 신속히 접근해야 하는 수요 기획 담장자의 업무를 수월하게 만들어 줍니다. 수요 기획 시스템이 서로 단절되어 있는 경우 중요한 데이터가 누락되고, 부정확하거나 오래된 데이터에 기반한 예측이 수행될 가능성이 있습니다.
7. 모델 성능 검증, 평가, 적응. AI 모델은 과거 데이터 및 사용자의 지속적인 피드백을 통해 학습합니다. 모델은 이러한 지식을 바탕으로 최적의 방안을 제시합니다. 예를 들어, 특정 제품의 수요 하락을 예측하고 생산량을 줄이거나 다른 제품으로 전환하는 등의 조치를 제안할 수 있습니다.
8. 인사이트 및 예측 생성. 수요 계획 담당자는 AI 및 머신러닝 기반 예측 소프트웨어로 방대한 데이터를 처리하고 사람이 알아채기 어려운 패턴을 식별합니다. 수요 계획 담당자는 AI로 식별한 패턴에 기반해 원자재 가격 상승, 고객 감성 변화, 계절적 수요 변화 등의 영향을 예측하고, 경영진은 예측 결과를 활용해 더 정교한 전략을 세울 수 있습니다.
9. 실시간 업데이트 제공. 수요 예측 담당자는 AI 도구를 사용해 운영 중단, 외부 이벤트 등 수요에 영향을 미칠 수 있는 변경 사항을 즉시 발견할 수 있습니다. 최신 수요 패턴 변화를 반영해 경영진을 위한 실시간 예측을 수행할 수 있습니다.
10. 실용적 제안 제공. AI 알고리즘은 데이터를 공급받으며 지속적으로 학습해 경영진이 생산 라인, 공급망, 마케팅 캠페인 등 핵심적인 분야별 조정에 활용할 수 있는 더 정확한 수요 예측을 제공합니다.
11. 지속적, 반복적 모델 개선. 기업이 수요 예측 모델을 선택하면 관련 팀은 해당 모델을 검토, 재분석, 개선해야 합니다. 예를 들어, 수요 예측 담당자는 전체 예측 결과를 왜곡시킬 수 있는 이상치를 제거하거나, 주요 이해 관계자들의 요구 사항을 더 잘 충족하기 위한 새로운 데이터 입력을 추가할 수 있습니다.

정확한 예측을 위한 고려 사항

AI 모델을 사용해 신뢰할 수 있는 수요 예측 시스템을 구축하는 것은 어려운 작업입니다. 정확한 예측을 수행하기 위한 핵심적인 고려 사항은 다음과 같습니다.

• 데이터 품질. AI 모델 학습에 사용되는 데이터의 품질과 범위는 예측 정확도에 직접적인 영향을 미칩니다. 불충분한 데이터, 저품질 데이터, 불균형한 데이터(전체 솔루션 중 특정 일면에 과도하게 치우친 데이터)는 수요 예측의 가치를 저하하는 AI의 '환각'을 유발할 수 있습니다.
• 과거 데이터의 정확성. 마찬가지로 선택한 AI 모델의 훈련에 사용된 데이터의 정확성은 수요 예측의 정밀도에 영향을 줍니다. 정확성을 향상시키기에 충분한 만큼의 데이터를 사용하되, 관련성이 낮은 데이터로 모델을 과부하시키지 않을 수 있는 균형 감각을 갖춰야 합니다.
• 모델 복잡성. 기업은 수요 예측 중 일부 요소에는 사전 구축된 머신러닝 모델을 수정해 사용할 수도 있지만, 최대의 이점을 얻기 위해서는 자사 데이터로 모델을 훈련해야 합니다. 고품질 데이터 세트를 준비하는 과정은 과거 데이터의 수집, 검증, 변환, 정제 등으로 구성되며 이는 연산 집약적인 과정입니다. 예측 시스템 운영은 그보다 적은 컴퓨팅 성능만으로도 가능하지만 지속적으로 진행되는 과정입니다. 클라우드는 기업의 수요 증가에 맞춰 확장할 수 있는 핵심 요소입니다. 많은 기업이 클라우드 기반 솔루션을 활용해 경제적인 비용으로 AI 기반 수요 예측을 도입하고 있습니다.
• 실시간 데이터 무결성. 실시간으로 수집, 분석된 데이터가 누락되거나 불일치할 경우 부정확한 예측으로 이어질 수 있습니다. 데이터가 정밀하고 관련성이 높을수록 예측 품질도 향상됩니다.
• 인적 오류. 다른 모든 새로운 시스템을 도입할 때와 마찬가지로 AI 기반 수요 예측 소프트웨어를 성공적으로 도입하고 기존의 공급망 관리 시스템에 통합하기 위해서는 그와 관련된 교육이 필요하고, 관계자들이 모범 사례를 학습하고 변화에 수반되는 어려움을 극복하기 위한 일정 수준의 다운타임을 사전에 계획해야 합니다. 가장 빠르게 핵심 내용을 전달할 수 있는 고품질의 교육 프로그램을 제공하는 소프트웨어 공급업체, 통합업체와 협력하는 것이 좋습니다. 애플리케이션 내에 후속 교육 프로그램이 내장된 소프트웨어도 도움이 됩니다.
• 모델 정교화. 수요 예측 담당자는 새로운 운영 데이터의 지속적 학습을 통해 모델을 정교화하고 미래에 대한 더 정확한 인사이트를 확보할 수 있습니다.

효과적인 예측 시스템 구축 팁

일부 기업의 경우 수요 예측이 영업, 마케팅, 재무, 공급망 관리 등 여러 부서에 분산되어 있습니다. 어떤 기업에서든 수요 예측을 담당하는 팀은 영업 및 마케팅과 긴밀히 연계되어야 합니다. 기존 예측 시스템의 본질적인 변화를 시작하기에 앞서 진행해야 하는 작업들은 다음과 같습니다.

• 사용자 이해하기. 수요 계획 팀원들의 책임을 명확히 해야 합니다. 예를 들어, 공급망 조직과 연계된 수요 계획 담당자는 적합한 제품을 생산할 원자재의 적시 확보를 책임져야 합니다. 다른 계획 담당자는 마케팅 부서와 긴밀히 협력해 향후 매출에 긍정적인 영향을 줄 프로모션 활동에 대한 인사이트를 확보할 수 있습니다.
• 성과 벤치마크 수립. 예측 시스템에는 경영진이 수요 예측 프로세스 성과를 평가할 수 있는 벤치마크가 필요합니다. 관련 벤치마크로는 예측 편향(예측과 실제 결과 사이에 일관된 격차가 있을 때 발생) 및 오류율의 영향을 받는 예측 정확도 등이 있습니다.
• 작게 시작하되 확장 가능하도록 설계. 단 하나의 현대화 이니셔티브로 수요 예측의 모든 요소를 한 번에 개편하는 것은 불가능합니다. 먼저 소규모로 시작하고, 우선순위를 선정하고, 초기 단계의 가장 큰 도전 과제를 해결하기 위한 장기 전략을 수립하세요. 각 프로젝트는 다음 프로젝트의 토대가 되어 성장하는 기업의 수요를 충족할 수 있는 확장 가능한 예측 시스템으로 이어져야 합니다.
• 모델 편향 식별 및 제거. AI 모델 훈련에 불균형한 데이터를 사용하는 것은 예측 정확성을 저해하는 주요 원인 중 하나입니다. 대부분의 머신러닝 알고리즘은 기본 학습 데이터가 전체 데이터 스키마의 상대적 중요성에 따라 분산되어 있다고 가정하기 때문입니다.
• 관련 표준 준수. 식품, 자동차 등 제품의 품질 및 구성에 대한 규제가 엄격한 산업의 경우 규제 요구사항에 대한 정보를 공급해 수요 계획 담당자가 관련 표준을 준수하는 예측을 수행하도록 지원할 수 있습니다.
  
  예를 들어, 예측 담당자는 영업팀의 신선 식품 수요 급증 관련 데이터와 재고 관리팀의 변질 및 폐기 위험 없이 보유 가능한 신선 식품 재고 수량 데이터를 모두 참고해 균형있게 반영할 수 있습니다. 예측 담당자는 이러한 조정을 통해 영업, 공급망, 물류 부문의 관리자들이 적절한 수준의 생산 및 재고를 계획하는 데 사용할 수 있는 구체적인 예측을 수행할 수 있습니다.
• 보안 위험 평가 및 대응. 방대한 데이터 분석에는 데이터 보안 위험이 수반됩니다. 대체로 클라우드 기반 수요 예측 도구에서 분석되는 데이터가 온프레미스 시스템의 데이터보다 안전합니다.
• 반복 및 적응. 수요 계획 담당자는 전략 변화, 기후 재난, 파업 등 내부 및 외부적 변화에 따라 적절한 데이터를 사용해 예측을 반복, 조정해야 합니다.
• 사용자 교육에 투자하기. 이상적인 수요 계획 담당자는 통계 분석 및 예측 모델 관련 경험을 갖추고 있습니다. 복잡한 데이터 세트를 해석하고 다른 부서가, 특히 경영진이 이해할 수 있는 언어로 결과를 전달할 수 있어야 합니다. 사용자를 위한 가장 효과적인 교육은 분석 및 커뮤니케이션 역량, 정성적 및 정량적 연구 역량에 집중합니다.
• 이해관계자와의 선제적 소통. 예측 담당자는 전사적으로 관련 있는 데이터를 두루 수집해 협업에 기반한 예측을 수행하고 정확한 최신 데이터 세트를 제공함으로써 이해관계자들에게 선제적인 가이드를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 다수의 수요 계획 시스템은 부서별 요구 사항 및 우선순위에 맞춘 대시보드 구성을 지원합니다. 각 부서의 관리자들은 대시보드에서 모든 주요 지표를 확인하고 전체 수요를 분석해 최적의 대응 방안을 신속히 파악할 수 있습니다.
• 신뢰 구축 및 우려 사항 해결. 예측 계획 담당자는 AI 도입의 이점을 확신하지 못하는 경영진을 상대해야 할 수도 있습니다. 계획자는 AI 수요 예측이 기본 소프트웨어를 능가하는 구체적인 사례를 제시하고 수익 증대로 이어지는 맥락을 제공함으로써 경영진의 우려를 해소할 수 있습니다.

Oracle Supply Chain Planning으로 더 정확한 예측 수행하기

수요 계획팀은 Oracle Supply Chain Planning에 내장된 AI 기능을 활용해 더 정확한 예측을 수행하고 생산, 주문 이행, 재고 관리 전략을 더 잘 구현할 수 있습니다.

수요 예측 AI FAQ

수요 예측에 AI를 사용하는 방법은 무엇인가요?
기업은 AI 도구로 내부 및 외부 데이터 세트를 함께 분석해 사람이 포착하기 어려운 패턴을 식별함으로써 보다 정확한 수요 예측을 수행할 수 있습니다.

AI 예측과 기존 예측 방식의 차이점은 무엇인가요?
기존 예측은 수작업으로 수행되며 많은 경우 과거 데이터에 기반한 부분적인 잠재 수요만을 파악할 수 있습니다. 반면 AI 기반 예측은 시장 트렌드, 소비자 행동, 경제 지표, 경쟁사 활동 등의 실시간 데이터가 포함된 훨씬 다양한 데이터 소스를 분석합니다.

기업이 수요 예측에 머신러닝을 적용하는 방법은 무엇인가요?
기업은 머신러닝 모델로 'What if?' 분석을 수행해 서로 다른 변수가 미래 수요에 미치는 영향을 시뮬레이션할 수 있습니다.

AI 예측은 유용한가요?
예. AI 예측은 다양한 소스의 복잡한 대규모 데이터 세트를 분석하여 보다 포괄적이고 정확한 예측을 가능케 합니다. 또 다른 이점은 신규 데이터를 학습하고 그에 맞춰 예측을 조정할 수 있다는 점입니다.

AI가 매출 예측에 기여하는 방법은 무엇인가요?
AI는 과거 매출, 업계 데이터, 현재 영업 파이프라인 등의 데이터를 활용해 사람이 쉽게 파악하기 어려운 트렌드, 패턴, 결과를 신속히 식별함으로써 정확한 미래 매출 예측에 기여합니다.