임팩티브AI, 'AI 활용으로 원자재 가격 예측 넘어 최적 구매 시점 제시'

서울 용산 LS타워에서 25일 오후 열린 한국비철금속협회 상반기 세미나에서 유태원 임팩티브AI 이사는 ‘AI를 활용한 원재료 가격 예측과 최적의 구매의사결정 활용사례’를 주제로 발표했다. 원자재 시장의 변동성이 확대되는 환경에서 인공지능(AI) 기반 예측 기술의 중요성을 강조했다.

유 이사는 최근 원자재 시장이 지정학적 리스크, 공급망 변화, 수급 불균형 등 다양한 변수에 영향을 받으며 가격 변동성이 커지고 있다고 설명했다. 이러한 환경에서는 단순한 시황 모니터링이나 과거 경험에 의존한 구매 전략만으로는 안정적인 원가 관리가 어려워지고 있으며 데이터 기반의 체계적인 의사결정 프로세스 구축이 필요하다고 진단했다. 특히 가격 상승 가능성을 사전에 예측하고 이에 맞춘 재고 확보와 구매 전략을 수립하는 것이 기업 경쟁력의 핵심 요소로 부상하고 있다고 밝혔다.

AI 기반 원자재 예측 시스템이 가격 데이터뿐 아니라 통계·산업·경제 데이터와 뉴스, 시장 이벤트 등 다양한 정보를 종합적으로 분석한다고 설명했다. 이를 통해 수급 분석과 거시경제 분석, 이벤트 분석을 수행하고 향후 가격 흐름을 예측함으로써 기업의 구매 전략 수립을 지원할 수 있다는 것이다.

AI가 단순히 가격 추세를 예측하는 수준을 넘어 가격 변동의 원인을 분석하는 역할도 수행한다고 설명했다. 건설 경기와 밀접한 철근 가격 사례에서는 산업 특화 데이터를 활용해 가격 변동에 영향을 미치는 외부 변수와 영향 시차를 분석하고 이를 예측 모델에 반영함으로써 예측 정확도를 높일 수 있다고 밝혔다. 또한, 광산 파업이나 공급 차질과 같은 원자재 시장의 주요 이벤트를 정량화해 가격에 미치는 영향을 분석하는 기술도 활용되고 있다고 소개했다.

단순한 가격 전망을 넘어 실제 구매 의사결정에도 활용되고 있다. 유 이사는 월·주간 평균 가격 예측과 시황 분석, 인과관계 분석 기능을 통해 기업이 최적의 구매 시점을 도출할 수 있다고 설명했다. 특히 원재료 비중이 높은 산업에서는 구매 시기와 계약 전략에 따라 상당한 비용 차이가 발생할 수 있는 만큼 AI를 활용한 사전 대응의 효과가 크다고 강조했다.

이어 전선 제조업체의 구리 구매 사례를 소개하며 AI 예측 정보를 활용할 경우 가격 상승 위험에 보다 선제적으로 대응할 수 있다고 설명했다. 국제 구리 가격을 기준으로 계약이 이뤄지는 구조에서는 향후 가격 전망에 따라 구매 시기와 재고 전략을 조정함으로써 원가 부담을 줄일 수 있으며 장기 계약이나 가격 재협상 전략 수립에도 활용할 수 있다고 덧붙였다.

유 이사는 “원자재 시장의 불확실성이 높아질수록 데이터와 AI를 활용한 예측 역량이 기업 경쟁력의 중요한 요소가 될 것”이라며 “가격 예측을 넘어 최적의 구매 전략과 의사결정을 지원하는 방향으로 AI 활용 범위가 확대될 것”이라고 말했다.

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