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오늘은 구매 및 자재 관리 업무에서 챗봇이 어떻게 기업을 혁신할 수 있는지,
그리고 그 성공 사례들을 함께 탐험해보겠습니다.
구매/자재 업무에서 인공지능이 가져오는 변화의 물결에 동참할 준비가 되셨나요?
지금 바로 시작해볼까요!
오늘의 목차입니다.
구매 및 자재 관리는 기업의 혈액과도 같습니다. 회사가 필요로 하는 모든 물품을 적시에, 적절한 가격으로, 적정 품질로 확보하는 일을 합니다. 예를 들어, 제조업체라면 원자재부터 부품, 사무용품까지 모든 것을 구매하고 관리합니다.
구매 및 자재 관리 업무는 비용 절감과 생산성 향상에 직접적인 영향을 미치기 때문에, 회사의 수익성과 경쟁력을 좌우하는 중요한 역할을 합니다. 때문에 항상 시장 동향을 주시하고, 새로운 기술과 방법을 도입하여 효율성을 높이려 노력이 중요합니다.
그럼 구매/자재 업무에서 어떻게 챗봇을 활용할 수 있는지 먼저 알아볼게요.
그전에 간략히 구매 업무의 프로세스를 살펴보겠습니다.
구매 업무는 기업의 운영에 있어 핵심적인 역할을 담당합니다. 단순히 물품을 구입하는 것을 넘어, 기업의 전략적 목표 달성과 비용 효율성 향상에 직접적인 영향을 미칩니다. 구매 프로세스는 다음과 같은 단계로 구성됩니다.
구매 전략 수립 및 수요 예측
구매의뢰서 작성 및 접수
공급업체 선정 및 견적 접수
구매품의 및 승인
계약 체결 및 협상
발주 처리
납품 및 검수
창고 입고 및 재고 관리
대금 지불 및 공급업체 관계 관리
이 중에서 공급업체 선정 및 견적 접수 과정은
가장 시간과 노력이 많이 소요되는 단계입니다.
이는 단순히 가격 비교를 넘어 품질, 납기, 공급업체의 신뢰성, 재무 상태 등 다양한 요소를 종합적으로 고려해야 하기 때문입니다.
최근 AI 기술의 발전으로 챗봇을 활용한 구매 업무 혁신이 주목받고 있어 그 활용 방법과 이점을 알아보겠습니다.
1) 실시간 재고 데이터 분석
: ERP와 MES 시스템에 연동된 챗봇을 통해 재고 현황을 실시간으로 파악하고, 수요 예측에 활용할 수 있습니다.
2) 공급업체 선정 및 견적 접수 과정 단축
: 챗봇이 초기 스크리닝을 수행하여 적합한 공급업체를 신속하게 선별할 수 있습니다.
3) 최적의 협상 전략 수립
: 과거 협상 데이터를 AI가 분석하여 최적의 협상안을 제안받을 수 있습니다. 이는 구매 담당자의 협상력을 크게 향상시킵니다.
4) 구매 의사결정 지원
: 복잡한 구매 결정을 내릴 때 챗봇이 관련 데이터를 신속하게 제공하여 의사결정을 지원합니다.
5) 업무 효율성 향상
: 반복적이고 시간 소모적인 작업을 챗봇이 대신 수행함으로써, 구매 담당자는 더 전략적인 업무에 집중할 수 있습니다.
이 다섯가지 이점 중 가장 기본이 되는 것은 무엇일까요?
바로 실시간 구매/자재 데이터를 빠르게 조회하고 분석하는 것입니다.
디피니트는 구매/자재 업무 분야에 신속한 데이터 추출과 업무 효율성을 높이기위해 챗봇 솔루션 '다비스'를 제공하고 있습니다.
ERP와 MES 시스템에 챗봇을 연동시켜 통합적인 데이터 추출이 가능하도록 이점을 극대화합니다.
실시간 데이터 접근성을 높이고, 자연어 처리 기능을 통해 복잡한 쿼리 없이도 필요한 정보를 쉽게 추출할 수 있습니다.
영상으로 직접 확인해보시죠.
실시간 재고 데이터 추출과 활용의 중요한 이유
실시간 구매 및 자재 데이터 추출은 기업의 불확실성을 최소화하고 신속한 의사결정을 가능하게 합니다. 정확한 데이터를 바탕으로 수요 예측, 재고 관리, 공급망 최적화를 실현할 수 있으며, 이를 통해 비용 절감과 고객 만족도 향상이라는 두 가지 핵심 목표를 동시에 달성할 수 있습니다.
그럼 구체적으로 실제 기업의 비즈니스 환경에서 어떻게 구매/자재 업무에 AI 기술과 챗봇 기술을 활용하고 있는지 소개해드리겠습니다.
• AI 기반 데이터 관리
: AI 기반 자연어 처리 기술로 품목 데이터를 자동으로 분석하고 관리합니다.
: 신규 품목 등록 시 유사/중복 데이터를 빠르게 검색하고 중복 등록을 방지합니다.
: 자체 개발한 빅데이터 플랫폼(EQR-180)을 활용하여 공장 정비에 필요한 자재들의 구매 이력, 입찰 정보, 시장 동향 등 방대한 정보를 종합적으로 관리합니다.
• 견적 분석 자동화
: AI 기반 솔루션으로 과거 구매 내역의 품목과 단가를 AI가 자동으로 인식, 분류 및 정리합니다.
: 협력사 견적가를 분석하고 외부 시장가와 비교하여 최적의 견적가와 부품 원가를 추천합니다.
: 배관 노후화 시 AI가 유사한 원자재를 추천하고 가격 추이, 업체별 경쟁력, 견적 등을 분석해 최적 안을 제공합니다.
• 에너지 및 탄소 관리
: 스마트 에너지 시스템을 도입하여 공정에 투입되는 에너지를 절약하고 탄소 배출을 낮춥니다.
: 연료, 전기, 증기 등 에너지와 탄소 배출량을 분석해 상황별 최적 조건을 제시합니다3.• 향후 계획
: 생성형 AI를 도입하여 자재 마스터 품질 관리를 고도화하고 중복 지출을 방지할 예정입니다.
: 빅데이터를 활용하여 예측 단가와 시장 동향을 파악하는 기능을 추가할 계획입니다.
: 다양한 분야에서 AI를 활용한 혁신을 지속적으로 추진할 예정입니다.
• 디지털 전환 문화 조성
: 임직원을 대상으로 디지털 플랫폼 교육을 진행하여 전사적으로 데이터 기반 의사결정 문화를 형성하고 있습니다.
이 시스템을 통해 HD현대오일뱅크는 구매 업무 효율성 향상, 원가 절감, 데이터 품질 개선뿐만 아니라 안정적인 공장 가동, 에너지 절약, 탄소 배출 저감 등 다양한 분야에서 효과를 얻고 있습니다. 이러한 AI 기반 혁신은 기업의 경쟁력 강화와 지속가능한 성장에 크게 기여하고 있습니다.
월마트는 구매 및 자재 관리 업무를 혁신적으로 개선하기 위해 팩툼AI(Pactum AI)의 AI 챗봇을 도입했습니다. 이는 단순한 자동화를 넘어 전략적 구매 의사결정의 패러다임을 바꾸는 획기적인 시도였습니다.
1) AI 챗봇을 활용한 구매 협상 자동화
: 월마트는 10만 개 이상의 공급업체와 거래하고 있어, 모든 업체와 개별적으로 협상하는 것은 현실적으로 불가능했습니다.
AI 챗봇은 이러한 문제를 해결하고, 특히 말단 공급업체(tail-end suppliers)와의 협상을 효율적으로 진행할 수 있게 했습니다.: 이 시스템은 단순히 가격만 협상하는 것이 아니라, 계약 기간, 납품 조건, 품질 기준 등 다양한 요소를 종합적으로 고려하여 최적의 계약 조건을 도출합니다.
2) 데이터 기반 의사결정 지원
: AI 챗봇은 방대한 데이터를 실시간으로 분석하여 시장 동향, 원자재 가격 변동, 경쟁사 전략 등을 종합적으로 고려한 최적의 구매 전략을 수립합니다.: 예를 들어, 특정 브랜드의 치약 재고가 2주 내에 부족해질 것으로 예측되면, AI는 자동으로 해당 공급업체와 협상을 시작하고, 시장 가격보다 3% 낮은 가격에 10,000개를 주문하는 등의 구체적인 전략을 제시합니다.
3) 효율성 및 비용 절감 효과
: 2021년 1월 캐나다 사업장에서의 시범 운영 결과, 89개 공급업체와의 거래에서 64%의 성사율과 평균 1.5%의 비용 절감 효과를 달성했습니다. 이는 연간 수백만 달러의 비용 절감으로 이어질 수 있는 중요한 성과입니다.: 협상 기간이 몇 주에서 단 며칠로 단축되어, 구매 프로세스의 효율성이 크게 향상되었습니다.
4) 공급업체의 높은 만족도
: 월마트 공급업체 4곳 중 3곳이 AI 챗봇과의 협상을 선호한다고 밝혔습니다. 이는 AI 챗봇이 공정하고 객관적인 협상을 진행하며, 양측의 이익을 균형 있게 고려한다는 점을 반영합니다.
5) 향후 계획
: 월마트는 이 시스템을 지속적으로 개선하고 있으며, 캐나다를 포함한 4개국에서 운영 중이며, 향후 더 많은 국가로 확대할 예정입니다.
월마트의 이러한 혁신적인 접근은 구매 및 자재 관리 분야에서 AI의 잠재력을 보여주는 대표적인 사례입니다. 이는 비용 절감뿐만 아니라 공급망의 유연성과 회복탄력성을 높이는 데도 크게 기여하고 있습니다.
오늘은 구매/자재 관리 업무에서 챗봇을 도입하고 활용한 사례에 대해 알아보았습니다.
품목 데이터 관리부터 협상 자동화까지 다양 업무를 자동화할 수 있다는 것을 알았습니다.
디피니트의 다비스도 구매 및 자재 관리 업무에 신속한 자동화를 제공하는 챗봇입니다.
ERP & MES 시스템을 챗봇을 연동하여 통합된 데이터를 신속하게 추출하고 분석할 수 있습니다.
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감사합니다.