데이터와 AI로 관세 변동성을 극복하는 방법

올해 세계 경제 뉴스가 가장 많이 다룬 주제는 요동치는 수입 관세와 이로 인한 불확실성이었습니다. 이는 수많은 산업에서 운영 구조 재편과 비용 최적화를 요구하고 있습니다. 

최근 미국이 일부 국가와 철강, 알루미늄 같은 특정 부문에 대하여 수입 관세를 최대 50%까지 인상하기로 한 조치의 여파로 글로벌 공급망이 흔들리자 기업들은 비용 급증에 대응하여 소싱 및 운영 전략을 근본적으로 재고하고 있습니다. 하루가 다르게 급속도로 바뀌는 불안정한 상황은 기업들에게 정확한 현황 파악과 기민한 대응의 중요성을 부각시키고 있습니다.

제조업, 리테일, 헬스케어, 라이프사이언스, 농업, 자동차 산업 등은 소싱 및 공급망부터 최종 매출 원가에 이르기까지 운영 전반에서 경쟁력과 민첩성을 유지해야 하는 새로운 도전에 직면하고 있습니다. 이제 기업들은 제품 및 시장에서 물류, 가격 모델, 수요 예측까지 거의 모든 것을 세밀하게 조정해야 합니다. 

이러한 조정이 쉽지 않은 것은 사업 환경은 급변하는데 데이터 사일로화로 인해 운영 전반의 신속한 파악 및 관리는 어렵기 때문입니다. 분석 속도와 예측을 향상하여 시장 변동에 재빨리 대응하기 위해서는 실시간 통합 시스템과 AI 기능이 필요합니다. 민첩성 향상을 위해 또 중요한 것은 광범위한 생태계 전반에 걸친 안전한 협업입니다. 공급업체, 물류업체 및 기타 협력업체와 데이터 공유가 되지 않으면 의사 결정이 지체되고 실정과 유리되기 쉽습니다. 이러한 문제를 해결하여 조직 내외에 걸쳐 인사이트 공유가 원활해지면 연결성과 투명성이 향상된 공급망을 확보할 수 있습니다.

아래에서는 기업들이 관세 충격의 복합적 여파에 어떻게 대처하고 있는지를 자세히 살펴볼 것입니다. 주목할 점은 기업들이 규제 요건을 충족하면서 데이터에서 인사이트를 거쳐 실행으로 이어지는 과정의 간편성, 속도, 정밀성을 높이는 데 통합 AI 데이터 전략의 중요성이 커지고 있다는 사실입니다. 관세 문제에 대한 전략적 접근은 기업의 경쟁 우위 확보에 매우 중요합니다. 어려움을 오히려 기회로 삼아 인사이트와 분석을 최적화하여 공급망, 제품 및 시장 선택을 잘 조정해 나간다면 궁극적으로 수익도 높아지고 경쟁에서 앞서 나갈 수 있을 것입니다. 

관세 여파에 대한 기업들의 대응 방식 

관세 격변과 불확실한 글로벌 무역 환경에 직면한 기업들은 단기적으로는 민첩성을, 장기적으로는 회복탄력성을 기르기 위해 운영 전반에서 상당한 조정을 단행하고 있습니다. 어느 때보다 데이터에 기반한 빠른 의사 결정과 효과적인 AI 활용이 중요한 상황입니다. 

작금의 변화무쌍한 글로벌 무역 환경에서는 위험 관리의 중요성도 더욱 커지고 있는데, 이는 공급업체 파산 리스크 및 불안정한 무역 정책에 대한 지리적 노출 리스크가 높아졌기 때문입니다. 여러 국경을 넘나드는 부품의 추적과 같은 규제 준수의 복잡성 또한 공급망 분석 및 최적화의 필요성을 가중시킵니다.

이러한 상황에서 많은 기업이 내외부 데이터 통합, AI/ML 활용 예측 모델링, 내부 부서 간 및 외부 파트너와의 안전한 협업 등을 지원하기 위해 Snowflake의 AI 데이터 클라우드를 활용하고 있습니다. 핵심 데이터 공유 기능과 Snowflake Marketplace의 리스팅 옵션(직접 공유 또는 게시)을 통해 지원되는 Secure Data Sharing 같은 기능을 활용하면 공급망 및 유통망 전반의 공급업체, 물류업체, 통관업체 및 기타 이해관계자와 더 효과적으로 협력할 수 있습니다.

Snowflake 고객은 관세에 영향을 받는 운영상 세 가지 단계에서 역동적이고 협업적인 통합 데이터 생태계 및 AI 기능을 활용하여 관세 변동에 보다 효과적으로 대응하고 있습니다. 

• 공급망 관리 및 소싱: 내외부 데이터 통합과 AI 기반 예측 모델링은 공급업체의 관세 노출 등 리스크와 비용에 대한 인사이트의 획득을 지원하고, 공급망 및 운송 경로 최적화와 리쇼어링 또는 니어쇼어링의 검토에도 유용합니다.

• 시장 및 제품 전략 조정: 수요 패턴, 역내 규제, 관세 영향 예측 등에 관한 간명화된 시장 데이터는 현지 생산 확대나 제품 설계 전략 수립에 대한 의사 결정을 지원합니다.

• 가격 및 경쟁 포지셔닝: 네이티브 AI/ML 기능은 판매량이나 시장 점유율에 부정적 영향을 미치지 않는 범위에서 소비자에게 부과할 수 있는 관세 비용을 추산하는 것과 같은 복잡한 예측 모델의 실행을 지원합니다.

   

공급망 관리 및 소싱

현재 가장 큰 어려움에 처한 것은 활성 제약 성분(API)과 같은 핵심 성분이나 부품에 대한 수입 의존도가 높은 기업들일 것입니다. 국경 간 공급망의 경우에는 관세가 누적될 수 있습니다. 여러 국경을 넘나드는 자동차 부품 같은 경우는 최대 200%의 관세가 부과될 수 있습니다. 소싱 및 공급망 리스크와 비용에 대한 실시간 현황 파악이 안 된다면 관세 등 주요 글로벌 무역 요인에 대하여 제때 제대로 대응할 수가 없습니다.

Snowflake를 통해 내외부 데이터를 통합하고 AI 기반 분석을 활용하는 기업들은 소싱 및 공급망을 능동적으로 재설계하여 관세 노출을 줄이고 위험을 완화하며 비용에 대한 통제력도 강화하고 있습니다. 

예측 모델을 통해 공급업체의 사업 지속 가능성과 재무 건전성을 평가하여 위험도를 점수화하면 관세 리스크를 낮출 수 있습니다. 또한 Snowflake를 활용하여 지리적 노출 분석을 수행하면 특정 지역 및 공급업체와 관련된 리스크를 시각화할 수 있어 현황 파악이 용이해집니다. Snowflake는 또한 관세 품목 분류 추적, 감사 대비 문서 작성 등 규정 준수 모니터링 및 보고 업무의 자동화를 지원하며, 공급업체 리스크, 정책 변경, 무역 차질 등에 대한 실시간 알림을 제공하는 조기 경보 시스템도 제공합니다.

공급망에 미치는 관세 여파 완화 방법

관세는 소싱에서 생산지까지의 물류 비용 등 공급망 전반의 구성 요소에 영향을 미칠 수 있습니다. 공급망 각 단계에 수반되는 리스크를 견실한 데이터 기반과 AI를 활용하여 최소화하는 기업들은 경쟁 우위를 점할 수 있습니다. Snowflake를 통해 공급망 주기 전반의 데이터를 통합하고, 부서 간, 회사 간, 산업 간 협업을 활성화하여 얻은 인사이트를 잘 활용하면 비용을 절감하거나 적절히 조정할 수 있습니다.

먼저 소싱에 대한 인사이트부터 알아보도록 하겠습니다. 고급 데이터 분석 및 모델은 비용 영향, 재고 수준, 대체 소싱 등에 관한 전략 시뮬레이션에 활용될 수 있습니다. 이를 바탕으로 특정 관세의 영향을 받지 않는 국가의 공급업체를 파악해서 대안으로 검토하거나 국내 공급업체 이용을 늘릴 수 있습니다. 예측 모델은 공급업체의 사업 지속 가능성, 재무 건전성, 리스크 노출도 등의 평가에도 활용될 수 있습니다. 

많은 리테일 업체는 Snowflake를 통해 소싱 및 공급망에 대한 데이터를 분석하여 비용을 절감하고 있습니다. 예를 들어, Kraft Heinz는 데이터 기반 인사이트를 활용하여 비용을 적극적으로 관리하고 대체 소싱 및 공급망 재편 방법을 모색함으로써 관세 및 인플레이션이 매출 원가에 미치는 영향을 완화하고 있습니다. 

다음으로 공급망 분석에 대해 살펴보겠습니다. 기업은 공급업체, 운송, 시장 등에 관한 데이터를 통합함으로써 글로벌 공급망에 대한 실시간 엔드투엔드 뷰를 확보할 수 있습니다. Kimberly-Clark는 관세로 인한 상당한 규모의 비용 영향(약 3억 달러로 추정, 미국 비즈니스의 20%에 영향)을 공급망 운영 최적화로 대응하고 있습니다.

Snowflake에서 조달 데이터와 공급업체 디렉토리, 원산지 및 물류 데이터를 통합하면 소싱의 지리적 다각화를 위한 시뮬레이션을 수행할 수 있습니다. 또한 Snowflake는 안전하고 편리한 데이터 공유 기능을 통해 고객 기업과 물류, 중개 및 협력 업체의 실시간 협업을 지원합니다. 이러한 협업 생태계에서 나온 인사이트는 공통된 공급업체 리스크 모델 구축부터 공동 대응 시나리오 계획에 이르기까지 다양한 다자간 분석에 활용될 수 있습니다.

현황보다 예측에 중점을 둔 가시성의 향상을 위해서 실시간 피드와 AI 기반 리스크 모델을 활용하면 위험도가 높은 공급업체와 지역을 식별하여 공급망의 차질을 예측할 수 있습니다. Snowflake의 파트너 네트워크를 통해 서드 파티 데이터 및 솔루션을 활용하여 가시성과 의사 결정을 향상시킬 수도 있습니다. 예를 들어, Exiger Supply Chain Explorer는 공급망 매핑과 고위험 공급업체 및 종속성 식별을 지원합니다.

이러한 방법으로 빠르고 간편하게 얻은 통합 인사이트와 분석을 통해 신속한 공급업체 다각화, 조달 비용 절감, 공급망 차질 감소, 소싱 의사 결정의 민첩성 향상 등의 성과를 거둘 수 있습니다.

다음으로는 물류 최적화에 대해 살펴보겠습니다. 실시간 물류 데이터를 통해 운송 경로와 수단을 재검토하여 효율성을 높인다면 관세 비용의 영향을 완화할 수 있을 것입니다. 그러려면 운송 시간, 연료비, 관세 누적 가능성 등에 대한 복잡한 모델링과 더불어 공급업체 재편에 따른 비용 변화에 대한 검토가 필요합니다. 글로벌 물류 및 공급망 선도 기업인 Penske Logistics는 Snowflake의 확장성과 자동화를 활용하여 단 몇 분 만에 다년간의 데이터를 비교 분석한 양질의 보고서를 경영진에게 제공하는데, 이를 통해 경로를 최적화하고, 차질 없는 원활한 물류를 보장하고 있습니다.

마지막으로 생산 시설 입지 재검토에 대해 살펴보겠습니다. 리쇼어링 또는 니어쇼어링이 국경 간 관세 노출을 줄이고 공급망을 단축하는 방안으로 부각되고 있습니다. Snowflake는 이러한 의사 결정에 필요한 실행 가능한 인사이트를 도출하기 위해 인건비, 부동산 및 에너지 가격, 세금 인센티브와 같은 외부 데이터와 내부 운영 및 비용 데이터를 통합 집계할 수 있도록 지원합니다. 데이터 모델링은 기업이 자본 투자, 인건비, 지정적 위험에 대한 심층적인 분석을 통해 생산 시설을 본국 또는 인근 국가로 이전하는 일의 장기적 실현 가능성 및 비용 효율성을 평가할 수 있도록 지원합니다. 

시장 및 제품 전략 조정

포괄적인 시장 데이터는 관세 영향을 최소화하기 위해 기업이 적절한 투자 우선순위를 정하고 제품 전략을 재고하는 데 유용합니다. 

예를 들어, 수요 패턴, 역내 규제 및 잠재적 관세 영향에 대한 데이터는 주요 시장에서 현지 생산 및 제조 역량에 대한 투자 결정의 가이드 역할을 하며, 이는 관세 영향을 받는 수입품에 대한 의존도를 줄여 비용을 절감하고 있습니다. 지난 7월, AstraZeneca는 미국 정부가 수입 의약품에 대해 최대 200%의 관세를 부과하는 안을 고려하고 있다는 보도 이후, 미국 버지니아주에 신규 공장을 건립하고 다른 세 개 주의 시설도 확장한다는 5백억 달러 규모의 투자 계획을 발표했습니다.

기업들은 또한 높아진 관세의 영향을 받지 않는 재료나 부품을 사용하도록 제품 구성 및 디자인을 재설계하기도 합니다. 이 프로세스는 자재 가용성, 비용 영향, 규제 준수 등에 대한 상세 데이터를 기반으로 하는 경우가 많습니다. 관세는 제조업 및 소비재 기업의 특정 수입 구성 요소 또는 원자재에 영향을 미칩니다. 

Snowflake는 다양한 내부 데이터(ERP, CRM, 물류, 재고 등)와 외부 데이터(Snowflake Marketplace의 시장 지수, 지정적 리스크, 관세율표 등)를 손쉽게 통합할 수 있도록 지원합니다. ERP 데이터를 Snowflake로 수집하면 자재 명세서(BOM), 부품별 비용, 공급업체 데이터 등에 대한 자세한 분석이 가능합니다. 이를 바탕으로 관세로 인해 상승한 투입 비용을 정량화하면 리스크가 높은 제품이나 라인의 순위를 정할 수 있습니다.

Snowflake의 AI 데이터 클라우드를 통한 통합 액세스는 공급업체, 고객 및 파트너와 거버넌스가 적용된 실시간 데이터 공유가 가능하도록 지원합니다.

복잡한 데이터 파이프라인과 데이터 사일로 없이 간소화된 데이터 환경은 기업들이 실시간으로 관세 영향을 신속하게 모델링할 수 있도록 지원합니다.

가격 및 경쟁 포지셔닝

기업들은 소비자가 감내할 만한 비용 부담 수준을 파악하고 공급업체와 협상하기 위해서도 데이터 기반 인사이트가 필요합니다. 예를 들어, 기업은 Snowflake Marketplace의 관세 데이터를 추가하여 정확한 매출 원가 계산을 수행할 수 있습니다.

Snowpark for machine learning 같은 Snowflake의 네이티브 AI/ML 기능을 이용하여 가격 탄력성, 매출 원가 영향 및 대체 소싱 시나리오를 위한 복잡한 예측 모델을 실행하면 판매량이나 시장 점유율에 미치는 부정적 영향을 최소화하면서 소비자에게 부담시킬 수 있는 관세 비용 수준을 찾는 데 도움이 됩니다. 

기업은 소비자에게 비용을 전가하는 대신 공급업체 비용에 대한 데이터를 활용하여 공급업체와 협상할 수도 있습니다.

관세 대응을 위한 데이터의 역할

위에서 설명한 공급망 및 소싱 관리, 제품 및 시장 조정, 가격 최적화 등의 전략은 통합 데이터 및 AI 플랫폼에 기반한 빠르고 지능적인 의사 결정에 성패가 달려 있습니다. 오늘날의 불안정한 무역 환경에서 데이터 분산을 극복하고 실시간 협업을 촉진하는 기업은 확실한 경쟁 우위를 점할 수 있습니다.

Snowflake의 AI 데이터 클라우드가 바로 그 솔루션을 제공합니다. Snowflake는 방대한 양의 내외부 데이터 통합과 예측 모델링 및 고급 분석에 필요한 기능을 제공하고, 고객이 공급업체, 물류업체 및 기타 이해관계자와 거버넌스가 적용된 인사이트를 손쉽게 공유할 수 있도록 지원합니다. Snowflake의 고객들은 관세 변동에 단순히 반응하는 것이 아니라 변화를 예측하고 운영을 최적화하며 더 스마트하고 빠른 의사 결정을 내리고 있습니다.

작금의 환경에 단순히 대처하는 데 그치지 않고 데이터와 AI를 활용하여 불확실성을 기회로 전환시키는 기업이 선도 기업이 될 것입니다.

Snowflake AI 데이터 클라우드를 통해 관세의 영향을 완화하며 미래 대응력을 높이는 방법을 더 알아보시려면 여기로 문의하세요.