팜유 예측 정확도 90%…코코아 톤당 430달러 절감 가능성 확인
AI 애널리스트로 확장…구매 넘어 전사 손익 개선 시스템 목표
기업들의 신기술 개발은 지속가능한 경영의 핵심입니다. 이 순간에도 수많은 기업들은 신기술 개발에 여념이 없습니다. 기술 진화는 결국 인간 삶을 바꿀 혁신적인 제품 탄생을 의미합니다. 기술을 알면 우리 일상의 미래를 점쳐볼 수 있습니다. 각종 미디어에 등장하지만 독자들에게 아직은 낯선 기술 용어들. 그래서 뉴스핌에서는 'Tech 스토리'라는 고정 꼭지를 만들었습니다. 산업부 기자들이 기업들의 '힙(hip)' 한 기술 이야기를 술술~ 풀어 독자들에게 전달합니다.
[서울=뉴스핌] 조민교 기자 = 기상청은 날씨를 예측하고, 식품업계 구매 담당자는 원물 수급 규모를 예측합니다. 기상청이 비를 맞추지 못하면 사람들은 우산 없이 비를 맞게 되고, 초콜릿 구매 담당자가 필요한 카카오빈 물량을 정확히 가늠하지 못하면 회사는 가격 급등이나 재고 부담으로 큰 손실을 입을 수 있습니다. 원재료 예측은 기업 수익성과 직결된 문제입니다.
지난 2023년 전 세계를 덮친 '코코아 쇼크'는 이러한 현실을 단적으로 보여줬습니다. 이상기후와 산지 수급 불안이 겹치며 코코아 가격이 급등했고, 조기 대응에 실패할 경우 평균 구매단가가 200% 이상 상승할 수 있다는 경고도 나왔습니다. 팜유(야자수 열매에서 추출한 기름) 역시 글로벌 정책 변화로 수요가 증가하면서 가격 변동성이 확대됐습니다.
그럼에도 불구하고 당시 많은 기업의 구매 의사결정은 담당자의 경험과 직관에 의존할 수밖에 없었습니다. 구매 수량에 따라 수백만 원에서 수억 원의 손익 차이가 발생할 수 있음에도 이를 개인의 '감'이 좌우하는 구조가 이어져 왔기 때문입니다.
롯데웰푸드는 이러한 한계를 인식하고 데이터 중심 체계로의 전환에 나섰습니다. 그 결과물이 바로 'AI 구매 어시스턴트'입니다. 핵심은 방대한 데이터를 기반으로 가격 흐름과 신뢰도를 종합 분석해 가장 유리한 시점에 필요한 물량을 얼마만큼 선제적으로 확보하는 것이 최적인지를 계산해주는 데 있습니다.
구체적으로 AI 어시스턴트는 지난 10년간의 가격 데이터와 날씨, 환율, 재고량, 선물 월물 가격 등 수십 개 변수를 학습해 "어떤 조건에서 가격이 오르고 내리는지"를 분석합니다. 이를 바탕으로 3개월 일별 예측과 12개월 월별 예측을 제공합니다. 과거 수많은 데이터를 통해 특정 강수량과 구름 패턴에서 비가 내릴 확률을 계산할 수 있다면 그날의 날씨 예측 정확도는 훨씬 높아질 것입니다. 원재료 가격 예측도 이와 같은 원리입니다.
또 롯데웰푸드의 AI 구매 어시스턴트는 원자재 가격 흐름을 그래프로 보여줍니다. 만약 그래프가 앞으로 내려갈 것으로 예측되면, 당장 급하게 사지 않고 재고가 버틸 수 있는 범위 안에서 구매 시점을 늦출 수 있습니다. 반대로 가격이 오를 것으로 보이면 더 비싸지기 전에 미리 사두는 전략을 세울 수 있습니다. 감이 아니라 데이터에 근거해 타이밍을 잡는 방식입니다.
예측의 정확도도 꽤 높은 편입니다. 팜유의 경우 하루 단위 예측 정확도가 90% 수준으로 나타났고, 전체 모델의 오차율도 20% 이하로 관리되고 있습니다. 코코아는 톤당 약 430달러, 팜유는 톤당 약 37.4달러의 단가 절감 가능성도 확인됐습니다.
카카오와 팜유처럼 선물 거래가 활발한 원재료는 선택지가 더 많습니다. 당장 가까운 달의 물량을 살지, 몇 달 뒤 만기 물량을 살지 고민해야 하기 때문입니다. AI는 가격뿐만 아니라 월물별 예측값을 각각 제시해 주기 때문에 담당자는 상황에 맞는 시점을 골라 전략적으로 구매할 수도 있습니다.
이에 더해 단순히 해당 예측이 얼마나 믿을 만한지도 함께 제공합니다. 과거 예측값과 실제 가격이 어떻게 움직였는지 비교할 수 있어 데이터를 어느 정도까지 참고할지 스스로 판단할 수 있습니다.
AI 도입 과정은 간단하지 않았습니다. 가격 흐름뿐 아니라 정책 변수, 산지 기후, 글로벌 수요 등 복합 요인을 정제하고 구조화해 학습 데이터로 만드는 작업이 필요했습니다. 그 결과 담당자는 흩어진 자료를 일일이 확인하지 않아도 한 화면에서 핵심 정보를 종합적으로 파악할 수 있게 됐습니다.
롯데웰푸드는 여기에 'AI 애널리스트' 기능을 더해 자연어로 "오늘 카카오 살까?"라고 물으면 리스크와 재고 전략을 포함한 답변을 제공하는 방향으로 고도화할 계획입니다. 생산·영업·마케팅까지 연결해 전사 손익 개선에 기여하는 시스템으로 확장하는 것이 목표입니다. 글로벌 원재료 가격의 불확실성이 커지는 시대, 경쟁의 핵심은 결국 데이터입니다. 롯데웰푸드의 이번 시도는 단순한 시스템 도입을 넘어 구매를 전략 자산으로 바꾸려는 첫걸음으로 읽힙니다.
mkyo@newspim.com
