구매조달에서의 인공지능이란?

간단히 말해서 인공 지능은 인간 지능의 특정 측면을 모방하고 작업을 수행하는 기계 또는 컴퓨터 프로그램의 능력을 말합니다. AI 시스템은 학습하고, 문제를 해결하고, 인간의 언어를 이해하고, 추론하며, 심지어 자신의 환경을 '볼' 수 있습니다. 구매조달에서의 AI는 이러한 첨단 기술을 사용하여 계약 관리 및 전략적 소싱과 같은 조직의 주요 구매조달 프로세스를 자동화하고 개선하는 것입니다. 구매조달 팀은 새로운 비즈니스 요구와 시장 과제를 해결하면서 효율성을 높이고, 비용을 절감하고, 위험을 완화하고, 의사결정을 개선하기 위해 AI를 점점 더 많이 사용하고 있습니다.

구매조달 AI의 유형

오늘날 구매조달에 사용되는 AI에는 크게 5가지 유형이 있습니다.

1. 인공 지능(AI): "스마트"한 것으로 간주될 수 있는 모든 소프트웨어 또는 알고리즘을 포괄하는 용어입니다.
2. 머신 러닝(ML): AI의 하위 집합으로, 머신 러닝 알고리즘은 데이터 세트의 패턴을 인식하고 이를 사용하여 의사결정, 예측 또는 예측을 내릴 수 있습니다.
3. 로봇 프로세스 자동화(RPA): 사람의 행동을 모방하여 반복적인 작업을 수행하는 알고리즘입니다. RPA는 기술적으로 AI의 한 유형으로 간주되지는 않지만, AI를 통해 구동될 수 있습니다.
4. 자연어 처리(NLP): 챗봇, 코파일럿, 가상 비서 등 인간의 언어를 이해, 해석, 생성할 수 있는 알고리즘입니다.
5. OCR(광학 문자 인식): 종이 송장과 같은 이미지와 스캔한 문서에서 텍스트를 인식하고 추출할 수 있는 알고리즘입니다.

구매조달 분야의 생성형 AI

2022년 말 ChatGPT가 출시된 이후 생성형 AI는 전 세계 회의실의 뜨거운 화두가 되었습니다. 심플한 사용자 인터페이스를 통해 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 생성형 AI는 비즈니스는 물론 산업 전반을 혁신할 준비가 되어 있습니다. 일부 미래지향적인 구매조달 팀에서는 이를 사용하여 RFP 문서를 생성하고, 완전히 새로운 프로세스를 만들고, 공급업체를 자율적으로 최종 후보 목록에 올리기 시작했습니다. 구매조달 분야의 생성형 AI는 아직 초기 단계에 있지만 그 잠재력은 엄청납니다.

구매조달 분야에서의 AI 사용 사례

구매조달은 비용 절감, 위험 완화, 지속가능성 개선, 비즈니스에서 보다 전략적인 역할을 수행해야 한다는 강한 압박을 받고 있습니다. 이러한 목표를 달성하고 빠른 변화의 속도에 발맞추기 위해 팀은 놀라울 정도로 민첩해야 하며, 모든 업무에서 사후 대응을 줄이고 사전 예방적인 태도를 갖춰야 합니다. AI는 구매조달의 다음의 몇 가지 주요 영역에서 도움을 주고 있습니다.

• 지출 분류 및 분석: 지출 분류 알고리즘은 지출 항목을 빠르게 검색하고 키워드를 강조 표시하여 거의 완벽에 가까운 정확도로 지출 범주에 연결할 수 있습니다. 또한 AI 기반 지출 분석은 팀이 비용 절감 기회를 선제적으로 파악하고 더 나은 소싱, 범주 및 지출 관리 전략의 기반을 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 글로벌 소싱 전략: 머신 러닝 알고리즘은 대규모 글로벌 데이터 세트를 분석하여 공급 동향의 변화를 파악하고 향후 상황을 예측하며 글로벌 소싱 전략을 수립하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
• 가이드 구매: AI 지원 품목 추천은 구매조달 정책을 통합하여 사용자가 원하는 제품을 쉽게 찾고, 불필요한 비용을 피하기 위해 회사 카탈로그 내에서 지출을 장려하며, 구매조달 부서에서 맞춤형 지원을 제공할 수 있도록 합니다. 또한 유용한 가드레일을 통합하는 동시에 선호하는 공급업체를 빠르게 찾을 수 있게 돕습니다.
• 지능형 소싱 및 공급업체 관리: AI 기반 소프트웨어는 공급업체 데이터베이스, 시장 동향, 과거 데이터, ESG 리포트 및 기타 요소를 분석하여 특정 요구사항에 가장 적합한 공급업체를 추천할 수 있습니다. 또한 회사의 공급 기반에 대한 포괄적인 인사이트를 제공하여 공급업체의 성과를 개선하고 전략적 우선순위를 발전시키는 데 도움을 줄 수 있습니다.
• RFX 생성: 생성형 AI는 공급업체 목록 개발부터 주요 질문 초안 작성에 이르기까지 제안요청서(RFP), 견적요청서(RFQ) 및 기타 RF 문서를 자동으로 생성할 수 있습니다.
• 공급업체 리스크 관리: AI 알고리즘은 공급업체 또는 벤더의 갑작스러운 변화를 빠르게 감지하고 해당 변화가 리스크에 미치는 영향을 평가할 수 있습니다. 또한 수백만 개의 다양한 데이터 소스를 마이닝하여 공급망 전반의 잠재적 위험을 회사에 알릴 수 있습니다.
• 규정 준수: AI를 사용하여 계약서, 송장, PO 데이터를 구조화함으로써 기업은 자동으로 결제 조건을 비교하고 중복을 제거하며 규정 미준수를 식별할 수 있습니다.
• 데이터 추출: 자연어 처리는 송장과 계약서에서 데이터를 추출하여 위험과 사기를 식별하고, 비즈니스 지출에 대한 인사이트를 제공하며, 엔드투엔드 프로세스 속도를 높일 수 있습니다. 또한 NLP는 시장 지수, 회사 신용 등급, 소셜 미디어, 공급업체에 대한 공개 정보 등 외부 데이터 소스에서 데이터를 캡처하여 기회와 리스크를 파악할 수 있습니다.
• 계약 수명 주기 관리: AI 기반 툴은 계약서 초안을 자동으로 생성하고 협상을 지원하며 계약 언어에 잠재적 위험을 표시할 수 있습니다. 또한 계약 조건과 기한을 모니터링하여 규정 준수를 보장할 수 있습니다.
• AP 자동화: 지능형 RPA는 매출채권 프로세스에서 수작업을 제거하여 송장 처리 및 승인 속도를 높이고 정확성을 개선하며 규정 준수를 보장할 수 있습니다. 광학 문자 인식은 종이 송장에서 주요 정보를 판독하여 프로세스를 개선하고 문서를 디지털화할 수 있습니다.

소싱 및 구매조달에서 AI의 이점

소싱 및 구매조달 관련 프로세스에 AI를 통합하면 다음과 같은 많은 이점을 얻을 수 있습니다.

• 더 스마트한 의사결정: AI는 대량의 데이터를 빠르고 정확하게 분석할 수 있습니다. 이러한 데이터 중심 접근법은 구매조달 전문가에게 지출 패턴, 공급자 성과 및 시장 동향에 대한 실행 가능한 인사이트를 제공합니다. AI 기반 예측 분석 및 시나리오 분석은 팀이 옵션을 평가하고 위험을 완화하며 더 나은 소싱 및 지출 의사결정을 내리는 데 도움이 될 수도 있습니다.
• 효율성 및 자동화: 데이터 입력 및 송장 처리와 같이 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업을 AI 기반으로 자동화하면 효율성이 향상되고 구매조달 전문가는 보다 전략적인 업무에 집중할 수 있습니다.
• 비용 절감: AI를 통해 조직은 공급업체 선택을 개선하고, 더 나은 거래를 협상하고, 수요를 더 정확하게 예측하여 상당한 비용을 절감할 수 있습니다. 또한 지출 패턴을 분석하여 비용을 절감할 수 있는 추가 기회를 파악하고 이를 실행에 옮길 수 있습니다.
• 리스크 완화: AI 툴은 공급업체, 시장 상황 및 규제 변화와 관련된 리스크를 사전에 식별하고 평가할 수 있으므로 구매조달 팀은 공급망 중단이 발생하기 전에 이를 완화할 수 있습니다.
• 공급업체와의 관계 개선: 제안 요청서에 요구사항과 기대치를 명확하게 명시하고 공급업체 성과를 모니터링 및 평가함으로써 AI는 더욱 강력하고 신뢰할 수 있는 공급업체 관계를 발전시키는 데 기여할 수 있습니다.

구매조달에 AI를 구현할 때의 과제

구매조달 프로세스에 AI를 구현하면 상당한 이점을 얻을 수 있지만, 몇 가지 도전 과제에 직면할 수도 있습니다.

• AI는 알고리즘을 정확하게 훈련하고 의사결정을 안내하기 위해 매우 많은 양의 고품질 데이터가 필요하므로 기업은 데이터 품질 및 유지 관리 이니셔티브에 투자하여 성능 저하를 방지해야 합니다.
• 또한 AI 솔루션은 다른 구매조달 소프트웨어 및 ERP 시스템과 통합되어야 하며, 이를 위해서는 미들웨어, API, 커스터마이징이 필요한 경우가 많습니다.
• 또한 AI를 구현, 관리 및 운영하려면 적절한 기술과 전문 지식이 필요한데, 이러한 인력은 때때로 부족합니다.
• 마지막으로, AI 시스템은 민감한 데이터에 의존하는 경우가 많으므로 강력한 사이버 보안, 암호화, 데이터 개인정보 보호가 필수적입니다.

이러한 과제를 해결하려면 신중한 접근법이 필요하지만, 이를 제대로 수행하는 조직은 구매조달에서 AI의 막대한 이점을 활용할 수 있습니다.

구매조달에서 AI를 활용하는 방법: 선진사례

다음은 구매조달 프로세스에 AI를 성공적으로 통합하기 위한 몇 가지 선진사례입니다.

1단계: 명확한 목표 정의

비용 절감부터 효율성 향상, 의사결정 개선에 이르기까지 명확한 목표를 설정하면 구현 전략을 세우는 데 도움이 됩니다.

2단계: 소규모 파일럿 프로젝트로 시작

모든 구매조달 프로세스를 한꺼번에 바꾸려고 하면 재앙을 초래할 수 있습니다. 기존 소싱 이벤트 프로세스 자동화와 같이 간단하고 간단한 사용 사례부터 찾아서 시작하세요. 이렇게 하면 통제된 환경에서 AI 솔루션의 효과를 평가하고, 문제점을 파악하여 규모를 조정하기 전에 조정할 수 있습니다.

3단계: 데이터 품질 및 볼륨 보장

관련성 있는 데이터를 최대한 많이 수집하고 고품질, 일관성, 완전성을 보장하도록 정리 및 준비하여 AI 모델에 공급하세요. 데이터 문제를 선제적으로 해결하는 것이 AI 성공의 핵심입니다. '쓰레기는 한 번 들어가면 버려야 한다'는 말이 있듯이 말입니다.

4단계: 주요 이해관계자 참여 유도

프로세스 초기에 동료 구매조달 전문가, 재무 및 IT 팀과 협력하고 경영진 스폰서를 이해관계자로 지정하세요. 이 단계는 주요 요구사항을 파악하고 비즈니스 목표와 일치하는지 확인하며 동의를 확보하는 데 매우 중요합니다.

5단계: 기존 시스템과 통합

업무 중단을 최소화하고 AI의 이점을 극대화하려면 AI 솔루션을 기존 구매조달 시스템, ERP 및 기타 엔터프라이즈 애플리케이션과 통합하는 것이 중요합니다.

6단계: 훈련 및 변경 관리 제공

훈련을 제공하고 AI가 일상 업무에 어떻게 도움이 되는지 보여줌으로써 구매조달 전문가가 AI 툴에 익숙해지고 사용자 채택을 장려할 수 있도록 지원하세요. 강력한 변화 관리 전략을 구현하고 구매조달 팀의 전문성을 AI 기술로 대체하지 않고 강화할 수 있는 방법을 보여주세요.

7단계: 윤리적이고 안전하게 유지

AI 모델을 정기적으로 감사하고 공정성, 개인정보 보호 규정 준수, 윤리적 고려 사항(특히 알고리즘의 편향성)에 대해 사람의 감독을 통해 모니터링합니다. 강력한 사이버 보안 방법을 구현하여 민감한 데이터를 보호하고 사용자 간의 신뢰를 구축합니다.

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