3년간의 전례 없는 무역 혼란 이후, 대규모 언어 모델과 생성적 AI가 등장하여 정부와 기업이 세계 의 복잡한 공급망을 관리하는 데 도움이 되었습니다.
공급망 위험 평가 회사 에버스트림 애널리틱스(Everstream Analytics)의 CEO 줄리 거드먼(Julie Gerdeman)은 "향후 몇 년 안에 공급망의 모든 단계에서 통합된 데이터를 기반으로 더욱 정확한 예측 및 예측 분석이 가능해질 것입니다."라고 말했습니다. "자동화된 의사 결정은 위험과 혼란을 줄여 회복력, 탄력성, 적응력을 갖춘 공급망을 구축할 것입니다."
더 나은 데이터
무역 데이터 분석은 엄청나게 복잡한 작업입니다. 수억 건의 배송 기록으로 구성된 이러한 비정형 데이터 세트는 수많은 자회사와 화물 운송 서비스에 분산되어 있어 처리 및 분류 작업에 오류가 발생하기 쉽고 많은 인력이 필요합니다.
예를 들어, 민간 무역 데이터 회사는 머신 러닝 도구를 사용하여 세관 신고 패턴을 인식하고, 법률 문서를 스캔하고, 언어를 번역하여 검색 및 분석하기 쉬운 명확하고 정확한 무역 데이터를 생성할 수 있습니다.
애리조나주 스코츠데일에 본사를 둔 ImportGenius와 같은 민간 무역 데이터 회사는 머신 러닝 도구를 사용하여 관세 패턴을 인식하고, 규제 문서를 스캔하고, 외국어를 번역하여 검색 및 분석하기 쉬운 명확하고 정확한 무역 데이터를 생성합니다.
애리조나에 본사를 둔 상업 데이터 회사인 ImportGenius의 CTO인 파울로 마리냐스는 "우리는 지표를 감지하고 인식하여 플랫폼에 통합하는 안테나 역할을 하는 언어 학습 모델을 구축하고 있습니다."라고 말했습니다.
한편, 네슬레 SA와 같은 다국적 기업들은 AI 도구를 활용하여 효율성을 높이고 글로벌 가치 사슬에서 발생하는 문제를 감지하고 있습니다. 스위스에 본사를 둔 이 식음료 기업은 알고리즘을 활용하여 제품 품질 문제를 감지하고 생산 라인에 대한 자체 규제 및 관리를 강화합니다.
메르세데스-벤츠 그룹 AG는 제조 및 조립 공장의 민첩성을 높이기 위해 AI 기반 플랫폼인 옴니버스를 활용하고 있습니다. 옴니버스는 독일 자동차 제조업체가 외부 공급 충격에 대응할 수 있도록 공장을 신속하게 구조조정하는 데 도움을 줍니다.
AI는 여러 산업, 특히 무역 부문의 높은 성장을 견인하며 혁신을 가져올 것으로 예상됩니다. 지난 10년 동안 세계화의 전반부는 주로 상품, 서비스, 그리고 투자 장벽을 낮추는 데 주력해 왔기 때문입니다. 그러나 다음 단계이자 현재 상황에서는 탈세계화, 관세 장벽, 그리고 지정학적 마찰이 가장 숙련된 물류 팀에게도 큰 도전이 될 것입니다.
공급망 분석
AI 애플리케이션이 큰 영향을 미칠 수 있는 분야 중 하나는 기업과 정부가 글로벌 가치 사슬의 변화를 더 잘 이해하도록 돕는 것입니다.
지난달 G20 무역 장관들은 공급업체 집중도, 무역 연계성, 시장 변동성, 세계적으로 중요한 산업의 취약성을 파악하여 새로운 데이터를 매핑하는 프레임워크를 채택했습니다.
지난주 발표된 이 아이디어는 각국 정부가 공급망의 회복탄력성을 평가하고 외부 충격을 완화하기 위한 대책을 수립하도록 지원하는 것입니다. G20은 또한 무역 데이터와 예측 알고리즘을 매칭하는 새로운 AI 도구를 출시하여 정책 입안자와 기업의 수출 전략 최적화를 지원합니다.
AI 도구는 무역 협정 체결에 필요한 시간과 연구를 단축하고, 운송 상품에 대한 관세를 신속하게 계산할 수 있습니다. 하지만 국제 무역 정책의 복잡성과 일부 측면은 AI가 처리할 수 없습니다.
아시아 소사이어티 정책 연구소(Asia Society Policy Institute) 부소장 웬디 커틀러는 "AI는 협상가들이 협상을 더 잘 준비하도록 도울 수 있지만, 인간적인 요소가 무엇보다 중요한 실제 협상을 대체할 수는 없습니다."라고 말했습니다. "협상 상대의 실제 말을 듣고 처리하고, 바디 랭귀지를 읽고, 즉석에서 우호적인 아이디어를 떠올려 차이를 좁히는 것은 기술로는 할 수 없는 일입니다."
(블룸버그에 따르면)
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