일본산업뉴스요약

Nikkei X-TECH_2024.7.25

이토추, 물류 가시화 서비스와 투자 판정 지원 AI 개발 (Part. 2)
DX에 대한 고집은 비즈니스 과제가 출발점

기사 앞 내용: https://hjtic.snu.ac.kr/board/news_summary/view/10152

-- 갖은 수단을 동원해 데이터 활용을 촉진 --
이토추상사의 데이터 활용은 어제오늘의 일이 아니다. 획기적인 해는 2018년이었다. 회사 전체의 데이터 기반 'HANABI'를 구축했다. HANABI에는 데이터베이스로 채택한 'SAP HANA'의 데이터를 BI 툴로 활용하는 의미를 담았다. “데이터 활용 경향을 높여 나가기 위해서이다”(IT/디지털전략부의 우라카미 부장).

HANABI에는 기간계 시스템의 회계 데이터를 비롯해, 각 컴퍼니의 프론트 시스템에서 수집한 영업 데이터, 미국 블룸버그가 제공하는 시황 데이터, 통계정보 등을 도입/축적. BI 툴 ‘Power BI’ 등을 이용해, 이들 데이터를 가시화하여 사내 사업부문에 데이터 활용을 지원한다.

HANABI의 구축과 동시에 데이터를 분석하는 전문팀 ‘BICC(Business Intelligence Competency Center)’도 설치했다. 서두에서 말한 ‘SC 보고/풀고/돌리는 서비스’도 BICC의 성과 중 하나이지만 활동은 다방면에 걸친다.

흥미로운 점은 인트라넷 경유로 사업부문의 데이터 분석을 지원하는 서비스 메뉴를 갖추고 있다는 점이다. 일례로 앙케트 데이터를 제공하는 서비스를 들 수 있다. 2024년 1월에는 약 3500개 테마의 소비자 앙케트 데이터를 제공했다. 디저트나 샴푸, 미용 의식 등 매월 10~15개 테마를 수시로 업데이트/추가한다. 사업부문이 취급하는 상품의 매출을 늘리기 위해 활용하는 것이 목적이다.

이전에는 사업부문의 의뢰가 출발점이었지만, 지금은 BICC에서 사업부문을 향해 발신하고 있다고 한다. 우라카미 부장은 “기다리고만 있어서는 안 된다. 스스로 발신해 수익을 올리는 데 공헌하고 싶다”라고 설명한다. SNS의 분석 서비스 등도 라인업에 추가했다.

2019년부터는 그룹사의 지원에도 힘을 쏟기 시작했다. “(이토추그룹의 수익 구조를 보면) 그룹사가 대부분을 벌어들이고 있는 것이 이유 중 하나이다”(우라카미 부장).

-- 기간계 시스템에서 생성형 AI까지 --
데이터 활용의 핵심인 기간계 시스템의 쇄신에도 착수해 왔다. 2018년에 국내에서 ‘SAP S/4HANA’를 도입해 실시간 손익 파악을 실현. 현재는 해외 거점에 순차적으로 도입하고 있으며, 2025년까지 S/4HANA를 나머지 아시아 거점에 전개하는 것을 목표로 한다. “하나의 시스템으로 움직이고 있기 때문에 표준화된 데이터가 나온다”라고 우라카미 부장은 의의를 말한다.

사내의 각 사업부문이 안고 있는 프론트 시스템의 일부 표준화도 고려한다. 지금까지 회계시스템 등을 별도로 하면, 각 사업부문이 거래나 사업관리를 위해 자체 사양으로 정보시스템을 구축해왔다. 2006~2011년에 회사 전체의 모든 업무를 대상으로 한 업무개혁에서 표준화/집약화를 검토한 적도 있었지만 실현에는 이르지 못했다고 한다.

종합상사의 사업부문은 다방면에 걸친 상품을 취급한다. 음식사업 안에서만 봐도 청과물이나 축산 같은 상품마다 거래 방법 등이 다르다. 그래서 일률적인 표준화로는 경쟁력을 저해할 수 있다. 앞으로는 시스템의 일부 표준화를 통해, 상품 수주 후부터 회계처리까지의 흐름을 효율화해 나갈 계획이라고 한다.

데이터 활용을 중시하는 이토추상사는 생성형 AI(인공지능)에 의한 업태 변혁도 제시한다. 이토추상사 IT/디지털전략부의 기세(黄瀬) 실장은 “생성형 AI는 장사꾼의 힘을 최대화하는 무기다. 한사람 한사람이 최대한 활용하면 업태 변혁으로 이어진다”라고 말한다. 이토추상사는 2023년 5월에 생성형 AI 연구랩을 설립. 앞으로 1단계 더 기어를 끌어올린다. 목표는 이토추상사에서 약 2000명이 생성형 AI 유저가 되는 것이다.

구체적인 서비스 개발에도 착수하고 있다. 미국 오픈AI의 ‘GPT-4o’를 기반으로 해 개발한 ‘투자 판정 지원 AI’가 그 중 하나다. 고안하는 투자 안건에 관한 프롬프트(입력문)를 입력하면, 과거의 유사 안건의 논점이나 과제를 알려주는 시스템이다. 과거 투자에 관한 회의록 등의 데이터를 참조하고 있다.

현시점에서는 십여 건의 샘플을 학습데이터로 사용할 수 있도록 했다. 2024년 6월부터 일부 멤버로 시범 운용 중이다. 현재는 ‘답변 확인’의 측면이 강하지만 장기적으로는 ‘인사이트’를 얻을 수 있도록 진화시켜 나갈 생각이다.

사업 투자는 상사에게 핵심 업무다. 생성형 AI의 힘을 사용해 생산성 향상, 나아가 투자 안건의 성공률 향상을 이룰 수 있다면 임팩트는 크다. 비즈니스에서 수익성을 중시하는 '현실적인 DX'는 첨단기술 분야에서도 일관되다.

 -- 끝 --

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