AI 수요 예측이란 무엇인가요?

AI 도구 및 기타 기술 기능(머신러닝 알고리즘 , 예측 분석 및 자동화 포함)은 예측 작업의 정확성과 효과를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 기업은 AI 기반 수요 예측을 활용하여 재고 수준을 최적화하고, 공급망을 개선하거나 생산, 가격 책정 및 전략적 계획에 대한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

수요 계획에 대한 이러한 접근 방식은 방대한 데이터 세트와 더욱 발전된 분석을 활용하여 변화하는 시장 상황과 소비자 행동에 적응함으로써 기존 예측 방법을 넘어섭니다. 이를 통해 조직은 중단에 신속하게 대응하고, 재고 부족을 최소화하고, 과잉 재고를 줄이고 경쟁 우위를 유지할 수 있습니다.

수요 예측은 데이터 분석 및 패턴을 기반으로 고객 수요를 예측합니다. 기업은 이를 기반으로 미래 수요를 예측하여 제품 가용성, 구매 및 유통을 시장 동향에 맞출 수 있습니다.

정확한 수요 예측이 없으면 조직은 자본을 초과 재고에 묶이게 하는 과잉 재고 또는 부족으로 인한 매출 손실로 이어질 수 있는 재고 부족의 위험을 감수해야 합니다. 정확한 수요 예측을 통해 고객이 원하는 시간과 장소에서 원하는 제품을 사용할 수 있도록 하여 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

기본적인 데이터 분석에 의존하는 전통적인 예측 방법은 예상치 못한 시장 변화나 혼란으로 인해 어려움을 겪을 수 있습니다. 또한 아직 판매 이력이 없는 신제품에 관한 문제를 해결하지 못할 수도 있습니다. 조직은 AI 모델과 머신 러닝 알고리즘을 통합함으로써 사물인터넷 (IoT) 장치의 실시간 데이터, 소셜 미디어, 경제 지표 및 일기 예보를 비롯한 광범위한 데이터 소스를 사용할 수 있습니다.

AI 기반 수요 예측 솔루션은 많은 경우 더 빠르고 효율적입니다. 예를 들어, Idaho Forest Group은 AI 기반 개선을 통해 예측 시간을 80시간 이상에서 15시간 미만으로 단축했습니다. 인공 지능 솔루션과 능력은 전반적인 예측 정확도를 개선하는 데에도 탁월합니다. 한 연구에 따르면 AI는 예측 오류를 최대 50%까지 줄이는 데 도움이 되었습니다.¹  또한 AI 솔루션은 확장가능해서 증가하는 비즈니스 요구 사항에 적응하는 데 도움이 됩니다.

인공 지능은 다양한 방식으로 예측과 데이터 기반 의사 결정을 지원할 수 있습니다. AI를 통해 기업은 더 광범위한 데이터 소스를 통합하고, 미묘한 트렌드를 파악하고, 변화하는 상황에 빠르게 적응할 수 있습니다. 다음은 AI의 몇 가지 주요 적용 예입니다.

AI는 신경망 및 딥 러닝과 같은 고급 모델을 배포하여 복잡하고 비선형적인 수요의 원인을 포착합니다. 이러한 모델은 신제품 출시 또는 익숙하지 않은 시장 진입과 같이 과거 데이터가 제한적인 상황에서 유용합니다. '예측할 수 없는 것을 예측'하는 이러한 능력은 AI를 일반적으로 긴 데이터 기록 없이는 흔들리는 기존 예측 방법과 차별화합니다.

기존의 예측 방법은 일반적으로 과거 판매 데이터, 재고 기록 및 소수의 경제 지표에 중점을 둡니다. AI는 이 범위를 획기적으로 확장합니다. 거래 내역, 고객 충성도 데이터, 웹사이트 트래픽, 제품 후기, 소셜 미디어 대화, 일기 예보, 배송 지연, 지정학적 발전 등 광범위한 정형 및 비정형 소스의 외부 데이터를 흡수하고 통합할 수 있습니다.

AI는 이 모든 것을 연결함으로써 수요 패턴을 형성하는 힘을 더욱 포괄적으로 파악합니다.

AI 기반 예측 시스템은 정적 통계 모델과 달리 동적으로 학습하므로 반복적이고 지속적으로 개선됩니다. 머신 러닝 알고리즘은 기존 예측 방법으로는 포착하기 너무 복잡하거나 비선형적인 데이터 내 관계를 식별합니다.

예를 들어, 순식간에 변하는 온라인 감정과 비정상적인 날씨 패턴을 통해 특정 제품 카테고리의 급증을 확실하게 예측할 수 있음을 발견할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 모델은 지속적인 피드백을 통해 개선되고 새로운 데이터가 유입됨에 따라 자체적으로 업데이트됩니다.

AI 기반의 예측 분석은 단순한 추세 예측 그 이상입니다. 이러한 모델은 계절성, 경쟁사 활동, 가격 변동 및 마케팅 캠페인을 고려하지만 경제적 불확실성 또는 공급망 변동성처럼 덜 명확한 요인도 통합합니다. 이를 통해 조직은 사후 대응 계획(" 작년에 무슨 일이 있었나요?")에서 벗어나 선제적 의사 결정(“다음에 일어날 가능성이 높은 일과 그 이유는?")으로 나아갈 수 있습니다.

수요 계획에 대한 전통적인 접근 방식에서는 데이터 수집과 의사 결정 사이에 지연이 있습니다. AI는 이러한 지연을 줄일 수 있습니다. 기업은 실시간으로 정보를 처리함으로써 갑작스러운 수요 변동을 발견하고 판촉 전략 조정, 재고 재배치 또는 물류 경로 변경 등을 통해 즉시 대응할 수 있습니다. 이러한 민첩성은 패션, 전자 제품 및 전자상거래와 같이 빠르게 변화하는 시장에서 유용합니다.

AI 기반 수요 예측은 다음과 같은 수많은 이점을 제공합니다.

예측 정확도 향상으로 재고 과잉 또는 재고 부족의 위험이 감소합니다. 정확도가 높아지면 기업은 전략적 계획과 데이터 기반의 의사 결정을 더 잘 지원할 수 있는 실행 가능 한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

AI 시스템은 시장의 변화와 혼란에 빠르게 적응하여 기업이 경쟁력을 유지하고 변화하는 수요에 효과적으로 대응할 수 있도록 돕습니다.

AI는 재고를 최소화하고 자원 할당을 최적화함으로써 운영 비용을 절감하고 전반적인 재무 효율성을 향상시킵니다.

고객이 원할 때 제품을 쉽게 이용할 수 있으면 고객 경험이 향상되고 충성도가 높아집니다.

AI는 패턴과 추세를 파악하여 기업이 실행 가능한 통찰력을 기반으로 정보에 입각한 전략적 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

AI는 공급망 및 재고 프로세스를 간소화하여 반복적인 작업을 자동화하고 시간과 노력을 절약합니다.

AI 기반 수요 예측은 그 잠재력에도 불구하고 어려움이 없지 않습니다.

부정확하거나 불완전한 역사적인 판매 데이터는 가장 진보된 AI 모델도 훼손할 수 있습니다. 또한 소셜 미디어 감정과 같은 외부 데이터에 의존하면 데이터 소스의 신뢰도가 떨어지거나 편향된 경우 문제가 발생할 수 있습니다.

AI 솔루션을 채택하고 이를 비즈니스의 기존 부분과 통합하는 것은 복잡할 수 있으며, 기술 및 전문 지식에 대한 상당한 투자가 필요할 수 있습니다.

AI를 도입하는 기업은 데이터 프라이버시 및 보안을 어떻게 보호할 것이며 진화하는 데이터 규정을 어떻게 준수할 것인지에 관한 주요 질문을 고려해야 합니다.

이러한 과제에도 불구하고 AI 기술의 발전으로 이러한 한계가 지속적으로 해결되면서 AI 기반 수요 예측의 접근성과 신뢰성이 점점 더 높아지고 있습니다.

소매업체 임원의 88% 가량은 수요 예측이 AI를 통해 개선될 수 있는 핵심 분야라고 응답했습니다. 소매업체는 AI 예측 도구를 사용하여 고객 수요를 예측하고 재고 수준을 최적화하며 마케팅 캠페인을 계획합니다. 예를 들어, Walmart는 날씨, 지역 이벤트, 고객 구매 추세를 분석하기 위해 AI 기반 수요 감지 기술을 도입하여 수요 감지 정확도를 높였습니다.² 또한 AI 알고리즘은 주요 소매업체가 온라인 및 매장 내 판매의 실시간 데이터를 통합하여 재고를 동적으로 조정하는 데 도움이 되었습니다.

에너지 공급업체는 AI 시스템을 통해 시장 역학, 날씨 패턴 및 소비자 행동을 고려하여 전기 및 연료 수요를 예측합니다. 이러한 예측은 수요와 공급의 균형을 맞추고 가동 중단을 방지하며 최대 사용량 기간을 계획하는 데 도움이 됩니다.

레스토랑과 식품 제조업체는 AI 모델을 사용하여 계절별 수요를 예측하고 부패하기 쉬운 품목의 과잉 재고를 방지합니다. 패스트푸드 체인점과 식료품 소매업체는 AI 예측을 사용하여 스포츠 이벤트, 휴일, 심지어 소셜 미디어 기반 식품 트렌드와 관련된 수요 변화를 모델링합니다.³

병원과 제약회사는 AI를 사용하여 의료 용품의 수요를 예측하고. 응급 상황이나 계절에 따른 수요 급증에 대비하여 적절한 재고를 확보합니다. 코로나19 팬데믹 기간 동안 예측 분석 플랫폼은 개인 보호 장비 수요와 백신 배포 수요를 예측하여 중요 지역의 부족을 줄이고 의료기관이 대중과 더 효과적으로 소통하는 데 도움이 되었습니다.

제조업체는 AI 기반 예측을 활용하여 생산 일정을 미래 수요에 맞게 조정하여 낭비를 줄이고 효율성을 개선합니다. 예를 들어, 포장 제조업체인 Novolex는 AI 기반 지원을 통해 재고를 16% 줄이고 계획 주기를 몇 주에서 단 며칠로 단축했습니다. 제조업체는 과거 판매 데이터, 공급망 데이터 및 외부 시장 지표를 통합함으로써 중단이 발생한 후 대응하는 대신 수요 변화에 선제적으로 대응할 수 있습니다.

AI 예측 모델은 수요, 공급 및 전반적인 시장 상황에 관한 실시간 인사이트를 제공하여 공급망의 이해관계자가 중단에 대처할 수 있도록 지원합니다. 결과적으로 공급망 리더는 항구에서의 지연이나 공급 부족과 같은 외부 요인으로 인해 일정이 중단되는 경우에도 서비스 수준을 유지할 수 있습니다.

항공사와 호텔은 AI 기반 예측을 사용하여 가격 전략을 최적화하고 인력을 관리하며 리소스를 할당합니다. 예를 들어, 호텔 그룹은 AI 도구를 활용하여 대규모 컨퍼런스나 관광 시즌 동안 발생하는 수요 급증에 맞춰 객실 가용성과 가격을 조정하고, 이를 통해 점유율과 수익을 늘립니다.

AI는 시장 변화에 앞서 나가고 경쟁사를 따라잡으려는 기업의 수요 계획 프로세스에서 필수적인 부분입니다. IBM이 진행한 설문 조사에 따르면 임원의 90%가 2026년까지 공급망 워크플로에 AI 비서와 자동화가 포함될 것으로 예상했습니다.

AI 기반 수요 예측을 성공적으로 구현하려면 기업이 다음을 수행해야 합니다.

1. 비즈니스 요구 사항 평가: 목표를 정의하고 AI 솔루션이 해결할 수 있는 구체적인 목표나 과제를 식별합니다.
2. 올바른 공급자 선택: 조직의 요구 사항에 맞는 AI 도구 및 공급자를 선택합니다.
3. 고품질 데이터 사용: 견고한 데이터 수집 및 정리 프로세스에 투자하여 예측 정확도를 높입니다.
4. 이해관계자 참여: AI 시스템의 이점과 사용 방법에 대해 모든 관계자를 교육합니다. 우수한 거버넌스를 위해 데이터 프라이버시, 공정성 및 편향성 완화 관행을 확립합니다.
5. 시간이 지남에 따라 모니터링 및 반복: 변화하는 시장 상황에 적응할 수 있도록 AI 모델을 지속적으로 평가하고 개선합니다.