엠로, AI 기술로 풀무원 간접비 관리 효율화

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엠로가 인공지능(AI) 기술을 활용해 기업 간접비 관리를 효율화하는 솔루션을 개발했다. 엠로는 풀무원에 솔루션을 공급해 간접비 관리 작업을 개선한다.

엠로는 공급망관리(SCM) 클라우드 플랫폼에 AI 기술 기반 간접비 지출 분석과 관리 솔루션을 탑재했다고 8일 밝혔다.

기업 간접비는 제품 생산 활동에 직접 투입되지 않고 판매 관리비 등 간접 지출되는 비용이다. 업무 자재, 마케팅, 홍보, 시설 관리 등 물품과 서비스 구매 비용이 대표적이다. 기업 전체 지출 가운데 약 35%에서 45%를 차지하는 등 비용 측면에서 비중이 높지만 부서별로 통제되지 않는 지출 특성상 관리 사각지대에 놓여 있다.

엠로는 코로나19 이후 기업에 지출 관리 중요성이 높아졌다는 점, 간접비 관리 효율화가 기업 비용 절감에 기여한다는 점 등에 착안해 AI 기술을 활용한 간접비 관리 솔루션을 개발했다. 간접비 유형을 AI가 자동으로 분류·분석해 제시, 지출 정보만 단순히 보여주는 기존 관리 솔루션과 차별화했다.

엠로 AI 간접비 관리 솔루션은 딥러닝 모델로 구현됐다. 학습할 텍스트 속성을 선택하고 분류 대상을 식별, 간접비 유형을 자동으로 분류한다. 기존에는 월 3만~4만건에 달하는 정형화되지 않은 간접비 데이터를 사람이 일일이 확인하는 수작업을 통해 수일간 분류·집계해야 했다.

분석 기능은 간접비 유형 분류 자동화 기능과 연계해 유형별 지출 현황을 모니터링하고 분석하도록 지원한다. 비용, 공급사, 규정 준수 등 3가지 측면에서 현황을 파악하고 이슈를 도출, 원인 분석 단계별 지표로 분석을 수행한다. 자동 분류된 품목별 지출 현황과 세부 구성 요소, 기간별 추세, 예산 절감률 상·하위 순서에 따른 정보를 제공한다. 특정 공급사에 대한 의존도, 품목별 공급사 통합 필요성, 납기 준수율 등을 분석한다. 통제되지 않은 지출 현황과 수의계약 현황을 분석하며 입찰 시 후순위 선정 비중 정보까지 제시한다.

풀무원은 엠로 클라우드 서비스를 이용하던 중 간접비 관리 효율화를 목표로 엠로 AI 솔루션을 적용한다. 담당자가 전사자원관리(ERP) 데이터를 직접 수기로 분류·분석하던 업무를 자동화한다. 수작업으로 이뤄지던 과정을 수분 이내로 단축했으며 인간에 의한 오류를 제거, 정확도를 99% 이상으로 끌어올릴 것으로 예상한다.

김광섭 엠로 AI사업본부장은 “코로나19로 인한 시장 위축 상황에서 간접비 효율화는 제품 경쟁력을 높이는 것만큼 중요한 부분”이라면서 “수백, 수천억원에 달하는 비용을 관리하려면 간접비를 세부 유형별로 정확히 묶어야 하고 이를 위해선 AI 기술이 필수”라고 말했다.

김 본부장은 “간접비 관리 솔루션뿐만 아니라 생산에 필요한 원재료와 설비 자재 소요량 예측, 적정 재고 관리를 위한 AI 기반 수요 예측 서비스를 곧 출시할 예정”이라면서 “예측 성능이 우수한 분석 모델을 탑재해 기업 생산과 판매 업무에 기여하는 수요 예측 자동화 서비스를 제공할 것”이라고 덧붙였다.

오다인기자 ohdain@etnews.com