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05.11 (토)

구매 업무에도 인공지능이 필요하다, 엠로 김동진 상무

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[IT동아 이상우 기자] 데이터는 4차산업혁명의 연료라 부를 정도로 중요한 요소다. 기업은 이러한 데이터를 바탕으로 인공지능을 구축 및 도입하고, 기존 업무를 자동화하는 등 빠른 의사결정을 통해 새로운 비즈니스 기회를 창출할 수 있다.

제조업에서도 이러한 데이터 활용과 인공지능 도입은 중요한 요소다. 생산 라인에서 발생하는 데이터를 수집/분석해 불량률을 줄이는 것은 물론, 유통 과정을 최적화하고, 소비자 반응을 빠르게 파악해 제조라인에 다시 반영하는 등 기존보다 더 민첩하고 유연하게 시장 상황에 대응할 수 있다.

원자재를 구매하는 공급망 영역에서도 데이터와 인공지능은 중요한 요소다. 엠로 디지털 트랜스포메이션 사업본부 김동진 상무는 "구매 업무는 소재 및 용역을 구매하고, 광고 계약을 맺고, 사무 용품을 주문하는 등 다양한 영역에서 이뤄진다. 이 과정에서 품목 데이터 표준화할 필요가 있다. 기업에서 얼마나 많은 구매가 이뤄지고, 어디서 낭비가 발생하는지 파악하면 효율적인 구매가 가능하기 때문에다"고 설명했다.

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또, "공급 업체로부터 신상품을 납품 받거나 공급 업체를 변경할 경우 이러한 표준 데이터 입력 작업을 사람이 직접 해왔으나, 이제는 인공지능을 기반으로 이를 자동화할 수 있다" 덧붙였다.

엠로 '아이템닥터'는 인공지능을 기반으로 구매 영역에서 품목 자동화를 지원하는 솔루션이다. 전표 데이터의 텍스트를 인식 및 분류하고, 불필요한 데이터를 제거하는 등의 작업을 인공지능을 통해 진행한다. 특히 학습을 거듭해 전표 데이터만으로 품목 명칭을 식별하고, 품목 종류, 제조사, 모델 번호, 형식, 사양 등을 신뢰할 만한 수준으로 자동으로 분류할 수 있다는 설명이다.

김동진 상무는 "기업이 신제품을 만들 때는 새로운 부품이 들어가는 경우가 많다. 처음 구매하는 부품의 경우 이 것이 어떤 항목에 포함된 어떤 부품인지 분류해야 하는데, 이러한 작업이 월 1,000건 가량 발생한다. 만약 이러한 작업을 제대로 하지 않으면 제조 자체가 이뤄질 수 없다"고 말했다.

또, "아이템닥터는 우선 정형화한 데이터로 기본 분류를 거치고, 비정형 데이터는 인공지능을 통해 한 번 더 분류한다. 텍스트를 인식할 때는 문자를 이미지로 변화한 후, 이를 인식하는 방식을 택했다. 텍스트만 분석할 경우 은어나 약어를 잘 인식하지 못하는 경우도 있지만, 우리가 택한 방식은 텍스트를 이미지로 인식하고, 이와 비슷한 이미지를 찾아 인식하는 방식인 만큼 '노트북'을 '노토북'이라고 입력한 오타도 제대로 인식할 수 있다"고 덧붙였다.

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그는 전체 데이터의 20~30% 정도만 사람이 직접 입력하는 사전 작업을 하면 향후 70~80% 정도의 작업을 모두 자동화할 수 있다고 말했다. 인공지능이 인간을 대체한다고 느낄 수 있지만, 단순 반복작업을 인공지능에게 맡기고 인간은 더 가치 있는 일에 집중할 수 있다는 설명이다. "예를 들어 약관을 데이터베이스화 하지 않은 보험 회사가 기존의 문서 약관을 PDF 및 워드로 전자화하는 작업을 진행한 사례가 있다. 이러한 작업은 인간이 할 수 없는 일이 아니라 하기 싫은 일이다. 단순한 반복 작업의 경우 인공지능에게 더 어울리며, 이러한 작업을 인공지능에게 맡기며 서로 도움을 주고받는다고 생각한다"고 말했다.

현재 국내 한 정유사가 아이템닥터를 도입하기 위해 인공지능 학습을 진행 중이다. 사실 정유사에서 원료를 구매하는 것 자체는 큰 문제가 아니지만, 공장을 운영하는 만큼 파이프 같은 특수 설비에 대한 구매가 많다. 특히 공장을 정비할 때는 가동을 중단해야 하는데, 유지보수 기간에 필요한 부품이 정확하게 들어와서 중단 시간을 최소화하는 것이 중요하다. 만약 이 기간이 예상보다 길어질 경우 손해가 발생하기 때문이다. 이 때문에 품목 데이터를 표준화하고 자동으로 분류할 필요성도 크다.

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김동진 상무는 "많은 경우 같은 부품이지만 다르게 분류돼 있거나 서로 다른 부품인데도 같은 품목으로 분류되는 일이 발생한다. 이 때문에 각 부품에 대한 정확한 코드 체계가 필요하며, 여기에 아이템닥터를 적용해 정확한 분류가 가능하다"고 말했다.

글 / IT동아 이상우(lswoo@itdonga.com)

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