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급변하는 글로벌 수입 비즈니스 환경

최근 4차 산업혁명과 함께 시대가 급변함에 따라 그에 대한 예측과 대응방안도 빠르게 변화하고 있다. 특히 세계경제에 미칠 영향력이 대단한 인공지능(AI : Artificial Intelligence)이 화두로 떠오르고 있다.

지난해 12월 한국전자통신연구원(ETRI)에서 한국형 알파고로 불리는 ‘엑소브레인’의 개발을 총괄하고 있는 박상규 지능정보연구본부장은 ‘아시아 미래 AI포럼’에서“AI 시장은 승자독식이다. 사용자 데이터를 차지하는 기업이 시장을 차지한다. 그런데 한국은 어렵게 모은 데이터도 사용하지 말라고 한다.”고 한국 AI 시장의 문제점을 피력했다.

그는 AI 개발 경쟁은 곧 플랫폼 경쟁이라고 진단했다. 사용자들의 빅데이터가 AI 개발의 원료가 되므로 사용자를 잡아둘 플랫폼 경쟁력이 중요하다는 설명이다. 여기서 AI는 그 자체만으로는 힘을 발휘하기 어렵고 데이터와 연관되어 시너지를 일으키며 가치가 창출된다. 글로벌 정보기술(IT) 기업인 구글, 페이스북, 아마존 등은 서비스 플랫폼에서 모은 빅데이터로 AI를 빠르게 고도화하고 있는 반면 한국은 보유한 데이터조차 활용하지 못하고 있다는 것이다.

현재 국내에서 개인정보를 활용하려면 정부의 ‘개인정보 비식별조치 가이드라인’을 지켜야 한다. 이는 이름이나 주민등록번호 등 개인식별정보를 삭제하거나 가명 처리하는 방식인데, 이마저도 이용자에게 일일이 알리고 사용동의를 받아야 해 실효성이 매우 낮다. 이에 정부는 가명 정보를 사용자 동의 없이 산업적 목적을 포함한 과학적 연구에 활용할 수 있도록 허용하는 방안을 내놓았지만 일부 시민단체가 이를 반대하고 있는 실정이다.

맥킨지글로벌연구소(MGI)의 보고서에 따르면 미국과 중국의 AI 도입 준비수준은 한국보다 크게 앞서고, 한국은 평균 정도에 그친 것으로 나타났다. 김진형 인공지능연구원장은 “국내 AI 개발자들은 수백 명에 불과하지만 미국이나 중국은 단위 자체가 다르다. 데이터도 부족한 한국은 하나씩 핵심기술을 확보하는 것이 유일한 전략”이라고 언급하기도 했다.

OCP(Oracle Cloud Platform)의 싯다르타 다스굽타(Siddhartha Dasgupta) 부사장은 “기술 혁신으로 기업간 실시간 정보교환이 이루어지고, 손쉽게 재고물량을 최소화할 수 있다. 이를 통해 국가간 무역에 있어서도 수입과 수출물량을 최적화할 수 있는 환경이 조성될 것이다.”라고 전망했다. 또한 기업가들은 AI, 머신러닝(machine learning)에 의해 움직이는 챗봇(chatbots), 정보 분석과 예측이 가능한 가상 에이전트에 의해 고객을 실시간으로 대면하듯이 현장감 있게 사업을 진행할 수 있게 된다. 즉, 빅데이터 분석 및 예측 기술에 머신러닝 등 인공지능 기술이 대거 접목되면서 이전에 보지 못했던 새로운 솔루션이 대거 개발되고 있는 것이다. 그래서 2019년은 데이터 사이언스의 해가 될 것이며, 이를 주도하고 있는 기술이 바로 AI와 러닝머신인 것이다.

인공지능 기술과 수입기업

스탠포드 대학의 앤드류 응(Andrew Ng)과 구글이 딥 러닝 프로젝트를 구성해 2012년 16,000개의 컴퓨터 프로세스와 10억 개 이상의 뉴럴 네트워크, 그리고 DNN(Deep Neural Network)을 이용해 유튜브 내 수많은 비디오 중에서 고양이를 인식한 연구는 크게 언론에 보도되기도 했다. 이 연구는 비지도학습(unsupervised machine learning), 즉 학습세트를 만들지 않고 스스로 이미지를 인지해서 분류해낸 것이다.

Harvard Business Review 보고서에 의하면 최근 2~3년간 미국 및 선진국에서 인공지능 및 4차 산업혁명 관련기술을 기업 경영에 적용해본 결과 인간과 기계가 협업했을 때 최상의 성과를 낸다는 결과가 나왔다.

인공지능의 역할은 못을 박는데 망치를 사용하듯이 인공지능을 문제해결의 도구(Tool)로 사용할 수 있고, 사람을 도와주는 조력자((Assistant))로도 활용할 수 있다. 인공지능이 협업하는데 도움을 주는 협력자(Collaborator)가 될 수도 있고 코치(Coach)나 중재자(Mediator)가 되기도 한다. 현재 이러한 인공지능의 역할을 활용하기 위해 수많은 연구자들이 다양한 연구를 수행하고 있다.

수입기업도 4차 혁명의 큰 방향이 되고 있는 인공지능을 경영에 적용하는 방안을 강구한다면 좋은 결과로 이어질 것이다.

4차 산업혁명 시대의 수입기업 경쟁력 강화 전략

수입기업은 수입 원자재 가격을 예측하는 것이 매우 중요하다. 머신러닝 기반 소셜 빅데이터 분석을 이용한 금융자산 트레이딩 모델의 성능 향상에 관한 연구에서 주가를 예측한 적이 있는데, 이와 유사한 방법으로 수입 원자재 가격을 예측할 수 있을 것으로 판단된다.

Bollen은 현재 대다수가 사용하고 있는 소셜 미디어 상에 표현된 인간의 감성이 주식시장에 미치는 영향에 관한 연구를 진행했다. Bollen은 개인이 아닌 사회와 사회적 감성 상태가 그 사회 구성원의 집단적 의사결정에 영향을 주는지도 연구했다. 이러한 확장을 통해 군중의 감성이 그 사회를 대변할 뿐만 아니라 경제지표에 선행하여 이를 예측할 수 있을까에 대한 연구로까지 이어졌다. 이를 바탕으로 2015년 1월부터 2016년 2월까지 국내에서 실전투자를 진행했다. 그 결과 머신러닝 기반의 소셜 빅데이터 분석을 이용한 금융자산 트레이딩 모델이 기존의 통계 기반 예측 접근법을 통한 트레이딩 시스템이나 사람이 직접 운용하는 상업적 펀드들에 비해 유의한 실적을 보였다. 다시 말해, 인공지능 기반의 빅데이터 분석을 이용한 로봇 트레이딩이 실제 시장지표 대비 높은 수익률을 보일 수 있다는 가능성을 확인한 것이다.

수출입업체 매칭 플랫폼 시스템

인공지능 기반 수입물류 정보시스템과 유사한 클라우드 기반 수입물류 정보시스템의 사용의도에 영향을 미치는 변수들을 알아보고자 설문조사를 실시했다. 그 결과 클라우드 기반 수입물류 정보시스템의 정확성, 신뢰성, 보안성은 지각된 유용성 및 지각된 사용용이성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 지각된 유용성을 높이기 위해서는 시스템의 보안을 높이는 것이 무엇보다 중요한데, 이 보안성을 높이기 위한 하나의 방법으로 최근 블록체인이 주목받고 있다.

세계무역기구(WTO)는 ‘블록체인과 국제무역, 그 기회와 과제 및 영향’이라는 연구보고서에서 블록체인이 투명성을 높이고 절차를 간소화해 거래 비용을 크게 절감시키고, 중소기업의 무역 참여 기회도 확대시킬 것이라고 평가했다. 또한 지적재산권 관리 및 정부조달을 더욱 투명하게 하고, 상품 추적과 진위 증명이 가능해 공급 네트워크를 향상시킬 것이라고 했다. 그리고 2030년까지 블록체인 기술이 무역산업에서 3조 달러의 경제가치를 창출할 것으로 기대된다고 언급했다. 반면 보고서는 블록체인 도입에 앞서 해결해야 할 과제로 확장성 제약과 에너지 소비 및 보안 문제를 짚었다. 블록체인은 탈중앙, 분산 특성과 암호화 기술로 인해 기존 데이터베이스에 비해 강력하지만 보안 문제를 완전히 해결한 것은 아니라는 것이다.

국경간 거래에 블록체인을 적절히 사용하기 위해 여러 이해관계자의 관점을 고려해야 하며, 블록체인의 네트워크 상호운영 보장 및 법적 위치 확립이 중요하다고 강조했다. 아울러 블록체인으로 국제 무역이 크게 개선될 것이며, 이를 위해 더 나은 표준을 마련해야 하고 협력이 요구된다고 했다. 특히 블록체인 확산을 위한 생태계만 조성된다면 10~15년 후 국제 무역은 크게 달라질 것이라고 전했다.

결론

매일 벌어지는 위기의 글로벌 경제환경 속에서 우리는 위기를 기회로 삼아야 살아남을 수 있다. 위기는 곧 위험이지만 기회인만큼 수입기업들은 이 위기를 잘 활용해야 한다.

마지막으로 인공지능과 빅데이터 기술을 활용하여 잠시 스치는 것 같은 정보도 붙잡아 수입 의사결정에 활용하는 능력을 향상시키고, 수입기업의 글로벌 경영 적응력을 향상시켜 경쟁우위를 확보함으로써 지속가능 경영을 달성할 수 있을 것이다.