3년간의 전례 없는 무역 혼란 이후, 대규모 언어 모델과 생성적 AI가 정부와 기업이 세계의 복잡한 공급망을 관리하는 데 도움이 되는 적절한 시기에 등장했습니다.

공급망 위험 평가 회사인 에버스트림 애널리틱스(Everstream Analytics)의 CEO인 줄리 게르데만(Julie Gerdeman)은 "앞으로 몇 년 안에 공급망의 모든 단계에서 수집된 통합 데이터를 기반으로 더욱 정확한 예측 및 예측 분석이 가능해질 것"이라고 말했습니다. "의사결정을 자동화하면 위험과 혼란이 줄어들고, 유연하고 지속 가능하며 적응력 있는 공급망이 구축됩니다."

더 나은 데이터

상업 데이터 분석은 매우 복잡한 작업입니다. 수억 건의 배송 기록으로 구성된 이러한 비정형 데이터 세트는 수많은 자회사와 화물 운송 서비스에 분산되어 있어 오류가 발생하기 쉽고 노동 집약적인 처리 및 구성이 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 기업은 효율성을 높이고 글로벌 가치 사슬에서 발생하는 새로운 문제를 감지하기 위해 AI 도구를 도입하고 있습니다. 스위스에 본사를 둔 이 식품 및 음료 회사는 알고리즘을 사용하여 제품 품질 문제를 감지하고 자체 규제 및 생산 라인 제어를 보장합니다.

메르세데스-벤츠 그룹 AG는 Omniverse라는 AI 기반 플랫폼을 사용하여 회사의 제조 및 조립 공장을 더욱 유연하게 만들고 있습니다. 옴니버스는 독일 자동차 제조업체가 외부 공급 충격에 적응할 수 있도록 제조 공장을 신속하게 구조조정하는 데 도움을 줍니다.

AI는 많은 산업 분야에서 획기적인 변화를 가져올 것으로 기대되며, 특히 상거래 분야에서 높은 성장이 기대됩니다. 이는 지난 10년 동안의 세계화 전반이 주로 상품, 서비스, 투자에 대한 장벽을 낮추는 데 중점을 두었기 때문입니다. 그 사이 다음 단계로 넘어가 현재의 상황에서는 세계화의 추세, 관세 장벽, 지정학적 마찰이 가장 경험이 풍부한 물류 팀에게조차 엄청난 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.

지난주에 발표된 이 아이디어는 정부가 공급망의 회복력을 평가하고 외부 충격을 완화하기 위한 대책을 개발하는 데 도움을 주는 것입니다. G20은 또한 무역 데이터와 예측 알고리즘을 매칭하는 새로운 AI 도구를 출시했는데, 이는 정책 입안자와 기업이 수출 전략을 최적화하는 데 도움이 될 것입니다.

AI 도구를 사용하면 무역 협정에 서명하는 데 필요한 시간과 연구를 줄일 수 있으며, 운송 상품에 대한 관세를 빠르게 계산할 수도 있습니다. 그러나 국제 무역 정책의 복잡성과 몇몇 측면은 AI로 처리할 수 없습니다.

아시아소사이어티 정책연구소 부소장인 웬디 커틀러는 "AI는 협상자들이 협상을 더 잘 준비하도록 도울 수 있지만, 인간의 요소가 가장 중요한 실제 협상을 대체할 수는 없다"고 말했다. "협상 파트너가 실제로 말하는 내용을 듣고 처리하고, 신체 언어를 읽고, 그 자리에서 우호적인 아이디어를 내어 격차를 메우는 일은 기술로는 할 수 없습니다."

(블룸버그에 따르면)