삼성SDS는 올해부터 머신러닝과 생성형 AI(인공지능)를 활용해 실시간으로 공급망 리스크를 감지함으로써 대응전략 수립에 걸리던 시간이 기존 하루에서 2시간으로 단축했다고 20일 밝혔다.
삼성SDS는 이날 오전 잠실캠퍼스에서 개최한 '첼로스퀘어(Cello Square) 미디어데이'에서 매일 수집한 6만 건 이상의 글로벌 뉴스에서 머신러닝을 활용해 물류 리스크를 자동 추출하고 있다고 설명했다.
삼성SDS는 이렇게 추출된 리스크의 위험도를 생성형 AI를 통해 3단계로 구분해 산정한다. 삼성SDS는 과거 약 2만 건의 글로벌 물류 리스크 사례로 위험도를 판단하는 모델을 개발했고, 생성형 AI가 위험도 판단을 할 수 있도록 학습시켰다. 이를 통해 영향을 받을 수 있는 물동이 자동으로 산출되면 삼성SDS 물류 전문가들이 데이터 분석과 전문 지식을 바탕으로 신속하게 대응 방안을 수립한다.
실제 삼성SDS는 이 같은 'AI 기반 리스크 센싱·분석'(Decision Intelligence)을 활용해 지난달 이스라엘과 이란의 충돌 상황을 즉시 감지하고 이스라엘 도착 예정 항공 물동에 영향이 있음을 고객에게 알렸다. 이후 확전에 대비해 오만, 아랍에미리트(UAE) 등 인근 항구까지 해상으로 운송한 후 주변국을 활용하는 대체 운송 방안을 제시해 예정된 시간에 운송을 완료했다고 전했다.
또한 삼성SDS는 생성형 AI를 활용해 고객 서비스와 물류 운영 업무의 하이퍼 오토메이션(초자동화)을 구현했다. 고객은 디지털 물류 플랫폼 '첼로스퀘어'에서 메뉴 별로 클릭하지 않고도 생성형 AI와의 대화만으로 견적 조회, 필요 컨테이너 수 산정 등 서비스를 이용하고 한 번에 고객별 물동량과 물류비 데이터를 추출할 수 있다. 생성형 AI를 활용해 자동화되기 어려웠던 물류운영 업무의 단순·반복 업무까지 자동화했다.
삼성SDS는 과거 데이터를 분석해 선박의 예상 이동시간 및 항만 체류시간 등을 계산한 뒤 더욱 정교한 도착예정시간 예측(Predictive ETA) 정보도 제공한다. 항구 정박료 발생이나 선박 억류 같은 이상 상황, 해상 및 항공 운임 등을 예측해 미래 비용 가시성도 높이고 있다.
아울러 첼로스퀘어를 통해 항공, 해상, 육상, 철도 등 운송 수단별 탄소배출량과 탄소집약도까지 보여줌으로써 고객의 ESG(환경·사회적 책무·기업지배구조 개선) 경영을 지원하고 있으며, 탄소배출량을 줄일 수 있는 다양한 설루션도 준비하고 있다.
오구일 삼성SDS 물류사업부장(부사장)은 “코로나19 이후로 계속된 글로벌 리스크로 인해 고객들의 물류 디지털 전환 요구가 높아지고 있다”며 “디지털 기술과 AI를 활용해 글로벌 공급망의 큰 변화에도 중단없이 지속 가능한 물류서비스를 제공하겠다”고 밝혔다.
오 부장은 “내부적으로도 대화형 프롬프트(AI 명령어)를 통해 데이터를 자동으로 추출해서 고객과 커뮤니케이션하고 서비스해 줄 수 있는 체계를 하반기까지 테스트할 것”이라며 “올해 말 정도 실제 업무에 적용하고 나중에는 고객 서비스까지 연계하는 것을 목표로 진행하고 있다”고 강조했다.
한편 삼성SDS는 이날 '첼로스퀘어 콘퍼런스 2024'를 개최하고 화주와 이커머스 판매자, 파트너사 등 업계 관계자들을 초청해 글로벌 정세의 변화와 시장 트렌드, 공급망 리스크 해결을 위한 디지털 전환 해법 등을 공유했다.
헬로티 이창현 기자 |
