데이터와 AI 활용을 통한 경쟁력 확보: 제조업 관세 변동 대응 전략

현대 제조업은 조달, 생산, 유통으로 이어지는 복잡한 프로세스를 따릅니다. 이 모든 단계에서 관세의 변동성과 그로 인한 예측불가능한 영향은 비용 증가와 공급망 차질을 초래할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 제조업체는 원자재를 확보해야 하고, 공장은 제품을 생산해야 하며, 물류는 완제품을 배송해야 합니다. 이와 동시에, 수시로 변경되는 수입 관세로 인한 과제들에도 대응해야 합니다.

오늘날 글로벌 경제에서는 업종을 막론하고 모든 기업들이 새로운 관세, 무역 분쟁, 지역 갈등에 끊임없이 대응해야 합니다. 즉, 새로운 관세가 제품의 총 도착 원가(landed cost)에 어떤 영향을 미칠지, 지정학적 사건이 특정 지역의 공급업체에 어떤 영향을 미칠 것인지 신속히 평가해야 합니다. 이와 같은 불확실한 환경에서 성공하려면, 이처럼 복잡한 역학 관계를 실시간으로 통합적으로 파악할 수 있도록 데이터와 AI를 전략적으로 활용해야 합니다. 

무역 변동성과 경제 전반의 불안정성 속에서 조직은, 중요한 데이터를 연결하고 신뢰할 수 있는 인사이트를 도출함으로써 데이터 혼란을 명확한 정보로 전환하고, 변화하는 글로벌 무역 환경에 신속하고 자신감 있게 대응할 수 있는 능력을 갖추어야 합니다.

데이터 활용을 통한 선제적 관세 대응 전략

철강, 알루미늄, 희토류 등의 원자재는 관세 인상으로 인해 가격이 크게 상승하고 있습니다. 또한, 자동차 부품이나 원료의약품(API)와 같은 핵심 구성 요소의 수입 의존도가 높은 구조는 국경 간 공급망에 취약성을 초래하고 때로는 누적 관세로 이어지기도 합니다. 이처럼 복잡한 데이터를 한 눈에 조망할 수 없는 제조업체는, 대응이 느리고 오류가 발생하기 쉬울 뿐만 아니라, 그저 사후 대응에 급급한 방식에서 벗어나기 어렵습니다. 엔드투엔드 가시성의 부재는 이미 오래 전부터 있었던 문제이지만 이제는 그 자체가 심각한 비즈니스 리스크입니다.

이 문제를 해결하기 위해 제조업체는 강력한 데이터 파운데이션을 구축해야 하고, 그러려면 기업 전반의 데이터를 통합해야 합니다. Snowflake는 ERP, 창고, 운송, 제조 시스템 등과 관련된 내부 데이터와 더불어, 관세 업데이트, 경제 지표, 지정학 관련 뉴스 등 외부 데이터 피드를 쉽게 통합할 수 있게 도와 줍니다(외부 데이터의 상당 부분은 Snowflake Marketplace를 통해 제공). 이로써 데이터 사일로를 해소하고, 원자재 조달부터 최종 배송에 이르기까지 공급망 전체를 파악할 수 있는 단일 진실 공급원을 구축할 수 있습니다. 

Snowflake AI 데이터 클라우드를 사용하면, 단순히 과거에 대한 보고에서 벗어나, 예측 분석 및 ‘what-if’ 시나리오 모델링 단계로 나아갈 수 있습니다. 제조업체는 Snowpark의 머신러닝 네이티브 기능을 활용하여, 관세 인상이 특정 원자재, 부품 또는 완제품에 미치는 영향을 시나리오별로 시뮬레이션 할 수 있습니다. 이를 통해 보다 정확한 원가(CoGS) 계산이 가능해지고, 위험이 높은 제품이나 자재를 식별할 수 있으며 다양한 관세 시나리오가 수익성과 현금 흐름에 어떤 영향을 미치는지 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 관세 데이터를 반영하여 자재 명세서(BoM) 상의 비용을 분석하면, 투입 원가의 인플레이션을 보다 정확하게 파악할 수 있습니다.

AI 활용을 통한 공급망 회복력 강화 및 최적화 실현

강력한 데이터 파운데이션을 갖춘 제조업체는 AI의 강력한 기능을 활용해, 단순히 사후 대응하는 차원을 벗어나, 관세 변동을 미리 예측하고 적응할 수 있습니다. AI는 방대한 데이터 세트를 분석하여 관세율이 낮은 지역에서 대체 공급업체를 찾아내거나, 생산을 본국이나 인근 지역으로 이전하는 리쇼어링이나 니어쇼어링 방안을 평가하는 등, 공급망 최적화에 도움을 줍니다. 또한 공급업체 위험, 정책 변경, 무역 중단에 대한 알림을 통해 기업은 통관 및 규정 준수 지연을 크게 줄일 수 있습니다. 

전 세계 수많은 제조업체들이 Snowflake의 AI 기반 분석을 이용해 조달 및 공급망을 적극적으로 재편하고 있습니다. 예를 들어, 1Exiger와 같은 파트너 솔루션은 공급망을 매핑하고, 고위험 공급업체와 의존도를 표시하며, 관세 위험 노출을 모델링하고 대체 공급업체를 찾아, 무역 불확실성을 사전에 관리합니다. Blue Yonder의 Tariff Agent는 미국 국제무역위원회(ITC)로부터 최신 관세 데이터를 수집해 구체적인 관세 위험 노출을 준실시간으로 계산하고, 관세 영향 최소화를 위한 실행 가능한 권고를 제공합니다.

또한, AI 기능은 생산 비용에 대한 관세 영향을 평가하여 가격 전략을 최적화하는 데도 활용할 수 있습니다. 이를 통해 제조업체는 마진과 경쟁력을 유지하면서 가격을 동적으로 조정할 수 있습니다.

기술적으로 진보한 첨단 제조업체의 미래는 단순한 인사이트를 넘어 중요한 공급망 조정을 자율적으로 실행하는 에이전틱 AI에 있습니다. 예를 들어, 수요 예측 기능이 재고 수준 설정이나 재고 보충 결정 혹은 자재 이동을 담당하는 에이전틱 AI 엔진과 연동된다면 매우 흥미로운 활용 사례가 될 수 있습니다. 이 두 시스템이 함께 작동하면 사람의 개입 없이도 많은 의사 결정을 자율적으로 처리할 수 있습니다. 에이전틱 AI와 보다 자율적인 의사 결정을 활용한다면 공급망 업무 시간의 거의 30%를 줄일 수 있습니다.  

애자일 제조업의 미래 구축

제조업체는 전사적으로 데이터 품질과 통합을 보장하기 위해 데이터 우선 문화 구축을 최우선으로 삼아야 합니다. 특히, 공유 데이터 플랫폼을 통해 공급업체, 물류 공급자 및 기타 파트너들과의 안전한 데이터 협업을 촉진하는 것은 혼란 상황에 대한 신속하고 조율된 대응을 가능하게 합니다.

이 모든 내용을 접하고 나면 관세 문제에 대응하는 일이 복잡하고 까다롭게 느껴질 수도 있겠지만, Snowflake는 데이터 파운데이션 구축부터 민주화된 인사이트 공유, AI 분석 및 에이전트의 강력한 기능 활용에 이르기까지 여러 요소를 단순화하여, 급변하는 관세 환경 속에서도 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. Snowflake의 AI 데이터 클라우드는 방대한 양의 내외부 데이터를 통합하고, 예측 모델링 및 고급 분석에 필요한 기능을 제공하고, 고객이 공급업체, 물류업체 및 기타 이해관계자와 거버넌스가 적용된 인사이트를 손쉽게 공유할 수 있도록 지원합니다. Snowflake를 활용하는 조직들은 단순히 관세 변동에 대응하는 데 그치지 않고, 운영을 선제적으로 최적화하며 대규모 의사 결정을 보다 스마트하고 신속하게 내릴 수 있습니다.

무역 변동성이 극심한 오늘날 글로벌 환경에서, 통합된 AI 데이터 전략을 수용하는 제조업체는 단순히 생존을 뛰어 넘어 더욱더 번영하고, 관세 문제를 오히려 경쟁 우위와 지속적인 성장을 위한 기회로 삼을 수 있을 것입니다.