신기술 기반의 지능형 구매 혁신

2025-06-13 주현택

제조 산업에서의 AI 기반 디지털 구매 혁신 - SRM 전략 및 사례

김형범 엠로 그룹장 (hb5.kim@emro.co.kr)

제조 산업에 속한 많은 기업은 ‘공급망 리스크’라는 거대한 파도 앞에 서 있습니다. 미-중 무역 갈등, 보호무역주의의 부상, 기후 변화로 인한 생산 차질, ESG(환경·사회·지배구조) 규제 강화 등 외생 변수들이 기업의 조달과 구매 전략에 직접적인 영향을 미치고 있습니다. 복잡한 환경 속에서 전통적인 구매 방식으로는 효율성 증대와 비용 절감에 한계가 있을 수밖에 없습니다. 이에 AI, 빅데이터와 같은 디지털 신기술을 구매 프로세스에 접목하여 데이터 기반의 의사결정을 지원하고 자동화를 구현하는 디지털 구매 혁신이 필수적인 요소로 부상하고 있습니다. 본 칼럼에서는 제조 산업에서 디지털 신기술 기반의 ‘구매 혁신’ 방향과 기업 적용을 위한 방안을 살펴보겠습니다.

공급망관리 데이터 기반 ‘지능화’로 발전하다

구매 공급망관리는 기업의 경쟁력과 비용 효율성을 좌우하는 핵심 영역입니다. 최근 공급망은 데이터와 AI 등 첨단 기술을 기반으로 빠르게 진화하고 있습니다. 이 발전 과정을 네 단계로 이해할 수 있겠습니다. 1) 수작업 중심 단순 업무 처리, 2) 시스템 기반 업무 자동화, 3) 공급사 협업 네트워크 구축, 4) 데이터 기반 지능화 등입니다. 이 중에서 4번째 단계인 ‘지능화’ 단계는 공급망 전반의 현장 데이터를 기반으로 인공지능 및 실시간 분석 기술을 기반으로 적시 의사결정을 지원하고, 트렌드를 예측하여 구매 활동을 선제적으로 수행하며, 사전에 구매 리스크를 감지하여 대응하는 체계를 갖추어 나가는 것이라 하겠습니다. [1] [2] 디지털 혁신 과정의 관점에서 단계별 특징과 구성요소를 살펴보겠습니다.

[그림 1] 공급망관리 발전 과정 (출처: 저자)

1 단계: 수작업 중심 단순 업무 처리

초기 단계의 구매 공급망관리는 주로 수작업에 의존합니다. 엑셀, 이메일, 전화 등 비정형적이고 반복적인 방식으로 업무가 진행되며, 업무의 효율성과 투명성에 한계가 있습니다.

수작업 데이터 입력 및 관리
개인 역량에 의존한 업무 처리
문서 기반(종이, 이메일 등) 승인 및 기록
정보의 분산 및 실시간 공유의 어려움
오류 및 중복 발생 가능성

2 단계: 시스템 기반 업무 자동화

이 단계에서는 ERP, SCM 시스템 등 IT 솔루션이 도입되어 업무 프로세스가 표준화되고 자동화됩니다. 반복적이고 단순한 업무는 시스템이 처리하며, 투명성과 업무 효율성이 향상됩니다.

구매 및 발주 프로세스의 표준화
전자 결재, 자동 알림 등 시스템 기반 자동화
데이터 통합 및 중앙 집중화
업무 이력 및 실적 관리의 체계화
오류 및 누락 감소, 업무 속도 향상

3 단계: 공급사 협업 네트워크

공급사와의 협업이 네트워크 기반으로 확장되는 단계입니다. 구매자와 공급사가 단일 플랫폼에서 실시간으로 정보를 공유하고, 주문, 재고, 품질, 납기 등 다양한 업무를 디지털로 협업합니다. 이를 통해 공급망의 민첩성, 투명성, 회복탄력성이 크게 높아집니다.

다수 공급사, 협력사와의 실시간 데이터 공유
네트워크 기반 협업 플랫폼 운영
주문, 재고, 품질, 물류 등 전 과정의 디지털 협업
공급망 가시성 및 리스크 관리 강화
대시보드, 경보 시스템 등 문제 조기 인지 및 대응

4 단계: 데이터 기반 지능화

최신 단계에서는 AI, 빅데이터, 클라우드 등 첨단 기술을 활용해 구매 공급망관리가 지능화됩니다. 방대한 데이터를 실시간으로 분석해 최적의 의사결정을 지원하며, 반복 업무는 AI가 자동화합니다. 수요 예측, 가격 최적화, 품목 데이터 정비 등 고부가가치 영역에 집중할 수 있습니다.

AI 기반 데이터 자동 정비 및 품목 분류
수요 및 가격 예측, 최적화 추천(AI 예측 모델링)
데이터 품질 관리 자동화
협력사 견적 분석 및 최적 가격 추천
실시간 데이터 분석 및 인사이트 도출
전사적 비용 가시성 및 분석
디지털 신기술(AI, 클라우드 등) 도입을 통한 혁신

구매 업무, AI 기술 활용에 주목하다

AI는 구매 업무의 다양한 영역에서 혁신적인 변화를 이끌고 있습니다. 마스터데이터 관리와 공급업체 선정 등 대표적인 업무 영역을 중심으로 AI 기술이 어떻게 활용될 수 있는지, 그리고 이를 통한 가치 창출 효과를 생각해 봅니다. 참고로, 국내 SRM(공급자관계관리) 소프트웨어 시장 1위, 25년간 1,600여 프로젝트 경험을 가진 삼성SDS 자회사 엠로(Emro)는 Item Master(자재 마스터) 품질관리, BOM 유사도 분석 및 검색, 협력사 견적가 적정성 분석, 시황성 자재 단가 트렌드 분석, 지능형 비용 분류 및 Spend 분석, 지능형 비용 분류 및 Spend 분석 등 다수 영역에서 AI 기술이 적용된 솔루션을 제공하고 있습니다.

● 마스터데이터 관리(MDM)

인공지능 기술을 활용해 대량의 마스터데이터(품목, 공급사, 계약 등)를 대상으로 자동 정합성 검증, 중복 제거, 표준화, 실시간 업데이트할 수 있습니다. 기업들은 AI 기반 MDM 솔루션을 도입해 데이터 출처와 맥락을 명확히 하여, AI가 데이터를 올바르게 해석하고 활용할 수 있도록 기반을 마련하고 있습니다. 예를 들어, Item Master(자재 마스터) 품질관리 기능은 품목의 유사성을 확인하고 중복·유사 품목이 불필요하게 등록되지 않도록 사전에 차단함으로써 기준정보 데이터 신뢰도를 향상하는 것뿐만 아니라 구매 실적 집계 정확도를 향상하도록 합니다.

● 공급업체 소싱 및 선정

AI는 방대한 공급업체 데이터를 분석해 최적의 후보를 자동 추천하고, 공급업체의 과거 실적, 평판, 리스크 요인 등을 평가할 수 있습니다. 시장 동향과 가격 변동, 공급 안정성 등 다양한 요소를 종합적으로 고려합니다. AI를 활용한 소싱은 소싱 속도 향상, 공급업체 선정의 객관성·투명성 강화 효과를 기대할 수 있습니다. 한편, 시황성 자재 단가 트렌드 분석 기능은 품목의 시장가 변동 및 환율 변동 등을 모니터하고 AI 예측 모델을 기반으로 구매 시점을 최적화함으로써 구매 비용 절감에 기여할 수 있습니다. 또한, 협력사 견적가 적정성 분석 기능에 AI 기술을 적용하면 축적된 데이터를 기반으로 전체 견적서 구성항목을 세분화하여 비교 검증함으로써 검토 과정을 자동화할 수 있습니다.

● 가격 협상

AI 챗봇 및 자동화 시스템이 과거 거래 내역, 시장 가격, 경쟁사 동향, 수요 예측 등을 분석해 최적의 가격 협상안을 도출합니다. 계약 조건, 납기, 품질 등 다양한 변수도 고려할 수 있습니다. 유통업체인 월마트는 AI를 활용해 공급업체의 거래 데이터를 분석, 주문량과 협상 전략을 자동 수립하고 있는 것으로 잘 알려져 있습니다. 월마트는 Pactum AI 챗봇을 도입해 공급업체와의 가격 및 계약 조건 협상을 자동화했습니다. AI는 시장 가격보다 낮은 가격, 빠른 납기 등 구체적인 조건을 제시하며, 실제로 64%의 협상 성사율과 평균 1.5%의 비용 절감 효과를 거뒀습니다. [3] [4] AI 기술은 구매 협상 효율성을 증대시키고, 구매 비용 절감 및 인력 운영 부담 감소, 협상 전략의 객관성 및 일관성 확보 등에 기여할 것으로 예상됩니다.

● 구매 리스크 관리

AI 기술을 활용하여 실시간으로 공급망 리스크(납기 지연, 품질 문제, 공급사 파산 등)를 모니터링하고, 이상 징후를 조기에 탐지할 수 있습니다. 머신러닝 기반 예측 모델로 잠재적 위협을 사전에 예측·경고합니다. 삼성SDS의 물류 서비스 분야에서 글로벌 공급망에서 발생하는 다양한 리스크(지정학적 위기, 기후 변화, 물류 지연 등)를 실시간으로 감지하고, 신속하게 대응 전략을 수립하는데, AI 기술을 활용하는 것과 일맥상통한다고 볼 수 있겠습니다. AI 기술은 공급망 운영의 안정성을 강화하고, 리스크 대응 속도를 향상하는 데 기여할 수 있습니다.

● 공급업체 관리

AI 기술을 활용하여 공급업체의 성과, 계약 이행, 품질 이슈, 지속가능성 등 다양한 데이터를 실시간 분석하고 공급업체를 체계적으로 평가·관리할 수 있습니다. 또한, 공급업체와의 커뮤니케이션 자동화, 맞춤형 피드백 제공 등도 지원할 수 있습니다. AI 협업 솔루션은 미래 판매량 예측을 통해 공급업체와의 협업 전략을 제안하기도 합니다. AI 기술은 공급업체 관리 업무를 효율화하고, 공급업체 협업 성과를 기반으로 한 인센티브 설계, 공급망 운영 최적화 등을 지원할 것입니다.

[그림 2] 구매에서 AI의 혁신적 역할 (출처: 저자)

혁신, 전략적으로 준비하라

디지털 신기술 기반의 구매 혁신은 선택이 아닌 필수라고 할 수 있습니다. AI와 데이터, 클라우드, 생성형 AI 등 디지털 기술은 구매 업무의 효율성을 극대화하고, 공급망 리스크에 선제적으로 대응할 수 있는 역량을 기업에 제공할 것입니다. 앞으로의 구매 혁신은 분석과 판단, 예측을 넘어, 초지능형 시스템이 ‘정답’을 제시하는 시대로 진입할 것으로 생각됩니다. 성공적인 디지털 구매 혁신을 추진하는 데 있어 다음을 강조하고자 합니다.