조달 분야의 AI

조달은 기업이 비즈니스 운영에 필요한 상품과 서비스를 얻는 방법을 말합니다. 따라서 효과적인 조달 전략이 필수적입니다.

AI는 최근에야 조달 분야에 적용되었으며 오늘날 기업의 비즈니스 운영 방식을 혁신할 수 있습니다. 조달에는 내부 및 외부적으로 엄청난 양의 데이터가 필요하므로 AI 툴은 조직이 더 정보에 입각한 조달 결정과 비용 최적화를 위한 새로운 도구를 분석하고 개발하는 데 있어 핵심적인 역할을 할 수 있습니다.

지속적인 개선을 보장하려면 내부 기술 현대화가 필수적일 수 있으며, 이는 조달뿐만 아니라 재무, 회계 및 공급망 운영자에게도 도움이 됩니다. 구매팀은 데이터에 능숙해지면 보다 정확한 예측 분석과 예측 모델을 만들 수 있습니다.

경제에서 경쟁력을 유지하고자 하는 기업은 기존의 정형 데이터 소스에 대한 깊은 인사이트를 확보해야 합니다. 컴퓨팅 파워와 AI 기술의 발전은 바로 그 일을 할 수 있으며, 조직이 송장이나 요금표와 같은 비정형 소스의 데이터와 함께 기존의 정형 데이터를 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.

정보를 추출하는 AI의 고급 기능은 소싱 및 조달 부서를 차별화하는 요소이며 전체 조직에 풍부한 가치를 창출할 수 있습니다.

조직 규모에 따라 최고 구매 책임자(CPO)와 같은 조달 전문가 또는 해당 부서가 비용 절감, 위험 완화, 규정 준수 표준 등을 제공하는 업무를 담당합니다.

조직이 데이터의 가치에 투자하고 우리가 살고 있는 기술 중심의 세상을 수용하는 것이 그 어느 때보다 중요해졌습니다. AI 기술은 다른 방법으로는 볼 수 없었던 데이터에 대한 운영 인사이트를 제공하고 조직이 효과적으로 운영할 수 있는 적절한 리소스를 확보할 수 있도록 지원합니다.

AI 기반 도구와 발전은 전 세계적으로 계속해서 성장할 것입니다. 지속적인 성장을 보여주고자 하는 기업은 조달 프로세스에 AI를 통합하는 것을 고려해야 합니다. 이러한 변화는 조달 전문가가 일상적인 업무에서 벗어나 전략적 의사 결정과 혁신 추진에 집중할 수 있도록 지원합니다. AI 기술은 인간 인력을 보완하고 실무 전문가가 조직에서 설정한 목표를 달성할 수 있도록 지원합니다.

AI의 중요성과 AI가 오늘날 전문가들의 생활, 업무 및 비즈니스 방식에 미칠 영향을 인식하는 것이 중요합니다. 지속 가능한 AI 혁신을 실현하려면 조직은 AI가 무엇인지, AI가 소싱 및 조달 프로세스에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 배우고 이해해야 합니다.

AI는 여러 가지 방법으로 조달에 사용될 수 있으며, 가장 일반적인 방법은 다음과 같습니다.

• 머신 러닝(ML)
  
• 자연어 처리(NLP)
• 로보틱 프로세스 자동화(RPA)

머신 러닝 알고리즘은 대규모 데이터 세트에서 패턴을 감지하는 데 사용되며 의사 결정 프로세스를 지원할 수 있습니다. 머신 러닝 알고리즘은 인간의 두뇌가 현명한 비즈니스 의사 결정을 내리는 데 필요한 패턴이나 관계를 분석하고 인식할 수 있는 수준을 뛰어넘을 수 있습니다.

머신 러닝 모델은 과거 구매 데이터, 공급업체 성과 지표, 시장 동향 등을 살펴볼 수 있습니다. 이러한 모든 측정 가능한 데이터 포인트는 더 많은 데이터 기반 의사 결정과 더 정확한 수요 예측으로 이어질 수 있습니다. ML은 미지급금 자동화에 더 많이 사용됩니다.

자연어 처리(NLP) 알고리즘은 인간의 언어를 해석, 변환 및 생성하도록 설계되었습니다. 또한 서면 또는 음성 언어를 이해하고 이를 추가로 분석하여 수집된 텍스트 데이터에서 인사이트를 얻을 수 있습니다.

NLP 모델은 챗봇 또는 가상 어시스턴트와의 커뮤니케이션을 용이하게 하여 사용자가 기업의 조달 팀과 직접 상호 작용할 수 있게 해줍니다. 또한 NLP 알고리즘은 고객 피드백, 제안 요청 등에서 관련 정보를 자동으로 분류하고 해당 정보를 가능한 가장 효율적인 방식으로 사용하여 작동합니다.

로보틱 프로세스 자동화(RPA) 알고리즘은 반복적이거나 규칙 기반 작업과 같은 인간의 작업을 모방하도록 구축되어 시간이 많이 소요되는 작업을 자동화 및 간소화하고 대신 빠르고 효율적으로 처리할 수 있습니다.

RPA는 일반적으로 AI의 한 형태로 간주되지 않지만 생산성과 관련하여 상당한 이점을 제공합니다. 조달 분야의 RPA의 몇 가지 예로는 인보이스 자동화와 인보이스 생성이 있습니다. RPA는 과거 데이터를 사용하고 인적 오류가 발생할 가능성을 줄임으로써 오류를 줄일 수 있습니다.

생성형 AI는 이전의 어떤 도구와도 비교할 수 없을 정도로 프로세스를 간소화하고 조달 리더의 운영 방식을 변화시킴으로써 오늘날 조달 조직의 운영 방식을 변화시키고 있습니다.

생성형 AI는 흔히 gen AI라고 줄여서 부르는데, 이는 사용자의 프롬프트에 응답하여 텍스트나 이미지와 같은 독창적인 콘텐츠를 만들 수 있는 AI의 한 유형입니다. 생성형 AI의 사용은 주요 기능 중 일부는 구매 주문서를 작성하고 제안 요청서(RFP) 및 계약서와 같은 문서를 분석하는 것이기 때문에 조달에 상당한 영향을 미칠 것입니다.

조달 분야의 생성형 AI는 반복적인 작업을 자동화하고 방대한 양의 데이터를 분석하는 등 조달 기능을 간소화할 수 있습니다. 이 새로운 기술은 지출 분석을 생성하고 현금 흐름과 지출 관리를 최적화할 수 있습니다. 또한 문서를 요약하고 실시간으로 가격 및 지출 데이터를 분석하여 운영 효율성을 크게 높일 수 있습니다.

마지막으로, 생성형 AI는 조달 팀, 내부 이해관계자 및 공급업체 간의 상호 작용을 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 생성형 AI를 사용하면 팀은 인간이 말하는 것과 같은 대화를 만들고 사용자에게 유용한 맞춤형 응답을 제공할 수 있습니다. 조달 분야는 생성형 AI를 통해 혁신될 수 있지만, 이는 AI 모델을 조정하려는 조직의 능력과 의지에 달려 있습니다.

최근 IBM 기업가치연구소(IBV) 보고서에 따르면 최고 구매 책임자(CPO)의 59%가 예측 지출 및 소싱 분석에 생성형 AI를 적용하는 것이 중요하다고 생각하는 것으로 나타났습니다. 그러나 첫 번째 과제는 새로운 기술을 지지하도록 설득하는 것이며, 이를 위해서는 CPO에게 AI로 가능한 일과 극복할 수 있는 과제를 보여줘야 합니다.

최고 공급망 책임자(CSCO)와 최고 운영 책임자(COO)는 지속가능성과 관련하여 생성형 AI와 조달에서 기회를 보고 있습니다.

IBV 보고서 '생성형 AI에 대한 CEO 가이드'에 따르면 CSCO와 COO의 77%가 생성형 AI가 잠재적인 지정학적 및 기후 위험을 식별하고 사전 예방적 위험 완화를 권장할 수 있다고 답했습니다. 또한 4명 중 3명은 생성형 AI가 에코시스템 전반에서 더 나은 가시성, 인사이트 및 의사 결정을 가능하게 하며, 이는 지속가능성과 규정 준수에 매우 중요하다고 말합니다.

강력한 데이터 기반과 개방적인 마인드를 갖춘 생성형 AI는 조직 전체에 더 많은 개선의 여지를 제공하고 CEO가 혼란을 탐색하고 위험을 신속하게 완화할 수 있도록 지원합니다.

인텔리전트 소싱은 공급업체의 데이터베이스를 분석하고 과거 데이터를 관리하기 위해 구축된 AI 기반 조달 플랫폼입니다. 목표는 시장 동향 정보를 제공하고 조직이 특정 조달 요구 사항에 맞는 올바른 공급업체를 찾고 더 강력한 공급업체 관계를 구축하도록 돕는 것입니다.

오류 감지 기능은 AI를 사용하여 오류가 발생하기 전에 자동으로 감지하여 빠른 속도로 워크플로 중단을 방지할 수 있습니다. AI는 공급망 라이프사이클 전반에 걸쳐 사기, 규정 준수 불규칙성, 잠재적 위험 등을 탐지할 수 있습니다.

예측 분석은 과거 판매 데이터와 시장 동향을 수집하고 이를 분석하여 수요 예측을 생성하는 AI 알고리즘입니다. 예측 분석은 분석의 일부로 기상 조건이나 경제 지표와 같은 외부 요인을 분석할 수도 있습니다.

자동 계약 분석은 계약을 자동으로 분석하고 가장 중요한 사실과 정보를 실시간으로 추출할 수 있는 AI 기반 계약 관리 도구입니다. 자동 계약 분석 툴은 잠재적 위험 및 규정 미준수 문제가 사용자에게 도달하기 전에 이를 알려줍니다.

자동 구매 주문 처리는 구매자와 판매자 간의 계약을 공식화하고 생성 및 관리 프로세스를 자동화하는 중요한 문서인 구매 주문서에서 정보를 추출하는 AI 기반 도구입니다.

공급업체 위험 관리는 AI를 사용하여 문제가 발생하기 전에 공급업체에 대한 정보를 자동화하고 분석합니다. AI 공급업체 위험 관리는 숨겨진 패턴과 이상 징후를 감지할 수 있으며 조직이 조달 운영을 지연시킬 수 있는 잠재적 위험을 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

인보이스 데이터 추출은 미지급금 팀에서 AI를 사용하여 자동화된 프로세스를 통해 몇 초 만에 인보이스에서 데이터를 추출하는 것을 말합니다. 조달-지불 시스템이나 기타 고급 기술을 사용하지 않는 조직에서는 이 방법이 좋은 옵션이 될 수 있습니다.

재고 관리나 계약 관리 등 AI가 영향을 미칠 수 있는 운영상의 구체적인 문제점을 파악하는 것부터 시작하세요. 인보이스 처리 자동화, 지출 분석 최적화 등 뚜렷한 AI 사용 사례가 있는 경우라면 어떤 것이든 AI 구현에 도움이 될 수 있습니다.

AI 조달 전략을 구현하는 것은 한 부서만의 노력이 아니며 IT 및 재무와 같은 다른 부서 간의 교차 협업이 이루어져야 합니다. 커뮤니케이션 라인을 열린 상태로 유지함으로써 조직은 목표를 더 잘 조정하고 전체적인 접근 방식을 취할 수 있습니다.

AI 구현에 도움을 줄 수 있는 숙련된 AI 솔루션 제공업체 또는 컨설턴트를 찾아보세요. 전문가와의 협업을 통해 조직은 비즈니스 요구 사항에 맞는 올바른 AI 기술과 맞춤형 솔루션을 개발할 수 있습니다.

AI 알고리즘은 데이터를 기반으로 실행되며 고품질 데이터에서 가장 잘 작동합니다. 따라서 조직의 데이터를 오류 없이 깨끗하고 유효하게 유지하는 것이 중요합니다. 또한 기업은 데이터 무결성을 더욱 유지하기 위해 데이터 거버넌스 툴에 투자하는 것을 고려할 수 있습니다.

AI 기술을 도입하고 AI를 구현하는 것은 복잡한 프로세스일 수 있으며, 조달 운영 전문가는 AI 도구를 올바르게 사용하는 방법을 배워야 합니다. 조달 AI와 관련하여 이해관계자가 가질 수 있는 모든 우려 사항을 해결하기 위해 이해관계자와 지속적으로 소통합니다.

조달 AI의 구현은 첫 번째 단계에 불과합니다. 조달 AI 툴은 성과를 지속적으로 검토하고 평가해야 합니다. 이해관계자와 사용자는 정기적으로 피드백을 제공하여 개선이 이루어지고 새로운 반복이 이루어질 수 있도록 해야 합니다.