| 대한상의 / AI가 바꾸는 물류·유통 ‘공급망·재고관리 혁신 가속’ | |||
 
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AI가 바꾸는 물류·유통 ‘공급망·재고관리 혁신 가속’ 소매시장 성장 둔화 속 올해 유통업계 ‘S.N.A.K.E’ 주목  대한상의가 ‘2025 유통산업 백서’를 발간하고, 올해 소비시장 5대 키워드로 ‘S.N.A.K.E’를 제시했다. 경기침체와 불확실성 고조에 생존(Survival) 경쟁이 더욱 치열해진 만큼 유통기업은 차세대(Next) 비즈니스모델과 수익모델을 찾아야 하며, AI와 K컬처에서 성장 돌파구를 찾고, 가격중시 소비트렌드(Economical consumption)에도 적극 대응할 필요가 있다고 밝혔다. 올해 국내 경제와 소매시장 정체가 계속될 것으로 예상되는 가운데, 대내외 불확실성까지 고조되면서 한정된 소비시장을 차지하기 위한 시장내 생존(Survival) 경쟁은 더욱 치열해질 전망이다.  실제로 최근 소매시장 성장은 2021년 7.5%를 정점으로 하락 추세를 보이고 있다. 대한상의는“올해 미국의 통상정책 변화와 국내 정치의 불확실성 고조로 인해 소비자가 더욱 신중한 태도를 취할 것으로 예상되면서, 유통시장 성장률이 0.4%에 그칠 것으로 전망된다”고 밝혔다. 이에 따라 유통기업들은 까다로워진 소비자 수요에 대응하고, 한편으로 좀더 낮은 가격의 가성비 있는 상품 제공을 위해 사활을 건 경쟁이 전개될 것으로 전망된다. 소비시장 성장이 둔화하고 갈수록 가격경쟁이 치열해지면서 새로운 사업모델(Next Biz모델) 개발과 추가 수익모델 개발에 박차를 가할 전망이다. 상품 판매로 수익을 내기가 어려워지면서 지속가능한 성장이 한계에 직면하고 있는 가운데, 유통기업들은 무엇보다 오프라인 매장과 온라인채널을 활용한 광고사업인 리테일미디어 사업을 통해 수익성 확보에 더욱 드라이브를 걸 전망이다. 여기에 마케팅으로 경쟁해야만 했던 오픈마켓 비즈니스모델이 한계를 드러내면서, 중고마켓플랫폼 등 C2C 이커머스모델을 비롯 초개인화된 대화형 쇼핑 등을 주목할 것으로 보인다. 오프라인에서는 대형마트가 식품 전문성을 강화한 소형포맷 등 인구구조변화와 경제적 구조에 맞게 다양한 사업모델을 실험적으로 시도하면서, 새로운 환경에 최적화된 비즈니스 포맷을 찾으려는 여정을 계속해 나갈 전망이다. AI를 적극 활용해 인건비를 줄이고 비용구조 최적화를 통해 비용 및 운영 효율을 높이려는 노력도 가속화될 전망이다. 기업들이 AI에 주목하는 것은 소비패턴 분석과 미래 수요 예측을 통해 급변하는 시장환경에 보다 유연하게 대응할 수 있고, 개인별 맞춤형 서비스와 공급망·재고 최적화 등을 통해 생산성을 높일 수 있기 때문이다. 성장 한계가 분명한 내수시장으로 인해 새로운 시장 창출을 위한 K컬처(K-culture)와 융합된 커머스와 포맷도 한층 더 주목을 받을 전망이다. K컬처의 전세계적인 확산으로 국내 소비에서 해외관광객 비중이 지속적으로 증가하는 추세이고, 해외시장에서도 K컬처 비즈니스가 괄목할만한 성과를 보이고 있기 때문이다. 경기 둔화와 불확실성 고조는 가격을 중시하는 소비트렌드(Economical consumption)를 전방위적으로 확산시킬 전망이다. 특히 소비 침체가 깊어지는 가운데 불필요한 물건 구매를 자제하고 꼭 필요한 것만 사는 이른바 ‘요노(YONO, You Only Need One)’소비가 증가할 것으로 예상된다. 고물가, 고금리로 가처분소득과 소비지출 금액이 줄어들 수밖에 없는 상황에서, 저렴한 상품을 찾게 되고, 식품 등 생필품 위주로 소비하고 비식품은 가급적 절약하려는 불황형 소비트렌드는 더욱 강세를 보일 것으로 분석됐다. 물류산업 AI 시장규모 10년간 46배 성장 전망  특히 유통산업 백서는 AI가 물류와 유통산업에서 어떻게 혁신을 주도하고 있는지 주목했다. 물류와 유통산업에 AI가 융합되면서, 이제 단순히 기술적 도입을 넘어 산업 구조 자체를 변혁시키고 새로운 가능성을 열어가고 있기 때문이다. 물류와 유통산업은 상품의 생산자와 소비자를 연결하는 역할을 수행하면서 전통적으로 인력과 시간이 많이 소요되는 산업으로 인식돼 왔다. 그러나 최근 AI 기술이 도입되면서 공급망 최적화, 실시간 수요예측, 재고관리, 고객 맞춤형 서비스 등 다양한 측면에서 혁신적인 변화가 나타나고 있다. 기존의 운영방식과 비즈니스 모델을 근본적으로 재편하고 있으며, 단순히 비용 절감이나 효율성 증대를 넘어 소비자 경험의 질적 향상과 새로운 시장 창출로 이어지고 있다.  실제로 AI를 활용한 수요예측 모델은 방대한 데이터를 분석해 소비자 행동을 정확히 예측하고, 기업이 불필요한 재고비용을 줄이면서도 필요한 상품을 적시에 제공할 수 있도록 지원한다. 또한 AI 기반 물류시스템은 자율주행 차량과 로봇 기술을 통해 물류 자동화를 가속화하고 있으며, 최적의 배송 경로를 실시간으로 계산해 운송시간을 단축하고 탄소배출을 줄이는데 기여한다. 이에 따라 글로벌 유통산업 AI 시장규모는 2023년 99억 7,000만달러에서, 2033년에는 549억 2,000만 달러에 달하며 약 5.5배 성장할 전망이다. 글로벌 물류산업 AI 시장규모 역시 2023년 122억 4,000만달러에서, 2033년 5,658억 2,000만달러로 10년동안 약 46배 성장할 것으로 예상된다. 이는 물류산업이 AI 기술을 통해 단순히 효율성을 높이는 것을 넘어, 지속가능한 운영방식과 친환경 물류를 가능하게 하는데 중요한 역할을 하고 있음을 나타낸다. 특히 2030년 이후 시장규모가 급격히 확대될 것으로 보이며, 이는 기술 도입이 성숙단계에 접어들고 글로벌 기업들의 투자 규모가 커지기 때문으로 분석된다. AI 기반 수요예측·운송경로 최적화 활발 최근 물류산업은 인력비용 증가, 복잡한 공급망 관리, 소비자 요구의 다양화와 같은 도전에 직면하고 있다. 물류는 상품과 서비스가 소비자에게 전달되는 모든 과정에서 효율성과 정확성이 요구되는데, AI 기술 도입으로 물류 프로세스가 혁신적으로 변화되고 있다. AI는 데이터 분석과 예측을 통해 수요를 정확히 파악하고 재고를 최적화하며 운송 경로를 효율적으로 설계함으로써, 비용절감과 서비스 품질 향상을 동시에 가능하게 한다. 또한 AI 기술은 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업에서 인간을 보조하거나 대체할 수 있어 물류작업 생산성을 극대화할 수 있다. 구체적으로 경로 최적화 AI는 과거의 배송 데이터와 교통상황, 날씨, 도로 조건과 같은 변수들을 고려한 실시간 교통 정보를 분석해 최적의 배송 경로를 제공함으로써, 운송비용과 시간을 최소화할 수 있다. 현재 택배와 내비게이션 시스템에서 널리 활용되고 있으며, 경유지와 경로를 최적화하는데 있어 높은 정밀도를 보이고 있다. 예측 및 추천시스템 AI는 빅데이터 분석을 통해 고객의 구매 패턴과 행동 데이터를 기반으로 수요를 예측하고 맞춤형 서비스를 추천한다. 이를 통해 고객은 예상 배송시간에 대한 정확한 정보를 받을 수 있고, 기업은 재고관리와 배송계획을 최적화할 수 있다. 이미지 인식 및 객체 검출 비전 기술을 통해 택배 물품의 위치, 크기, 상태 등을 식별하고, 손상이나 불량 여부를 검사할 수 있다. 또한 창고와 배송차량을 실시간으로 모니터링해 보안과 안전성을 강화할 수 있다. 자연어 처리 AI는 텍스트 데이터를 분석하고 이해해 고객과의 소통을 지원한다. AI 챗봇은 고객의 질문에 실시간으로 답변을 제공하고 불만사항을 신속하게 처리한다. 이는 고객 경험을 향상시키고 서비스 응답시간을 단축시키는데 중요한 역할을 한다. 물류센터에 물류로봇을 도입하는 기업도 크게 증가하고 있다. 물류로봇은 제품을 이송, 적치, 피킹하는 등 물류자동화를 통해 물류업무를 최적화하고 정확성을 높일 뿐 아니라 인력난을 해소할 수 있다. 글로벌 물류기업 AI 도입으로 물류자동화·친환경 추진 이에 따라 글로벌 물류기업들은 AI를 적극 활용하고 있다. 아마존은 물류 AI와 로봇 기술의 선두주자로, 물류센터에서 상품을 이송하는 역할을 하는 AGV 키바를 운영하고 있다. 또한 AI 기반의 경로 최적화 기술과 예측 알고리즘을 활용해 고객에게 더욱 빠르고 정확한 배송서비스를 제공한다. UPS는 ORION(On-Road Integrated Optimization and Navigation) 시스템을 통해 매일 약 2억 5,000만개의 배송 경로를 분석해 최적화된 경로를 제공한다. 이를 통해 매년 수백만 달러의 비용을 절감하고 탄소 배출량도 감소시키고 있다. DHL은 물류로봇과 AI 기술을 적극 활용해 창고 운영과 공급망 관리 효율성을 크게 향상시키고 있다. AI 기반 예측 모델을 통해 고객의 수요를 정밀하게 분석하고, 이를 바탕으로 재고관리를 최적화한다. 특히 DHL은 비전 기술을 활용해 물품의 상태를 실시간으로 모니터링한다. 이 기술은 손상된 물품을 즉시 식별하고, 모니터링 시스템을 통해 배송중 발생할 수 있는 병목현상을 사전에 파악하고 신속히 대응하고 있다. 페덱스는 AI 기술을 활용해 운송 계획과 일정 관리를 최적화한다. 특히 고객 맞춤형 배송 시간을 제안하는 AI 기반 예측 서비스를 운영한다. 이 서비스는 고객의 위치와 과거 주문기록, 배송 조건 등을 분석해 정확한 배송 시간을 예측하고 사전에 알림을 제공함으로써 고객 편의성을 높인다. 또한 지능형 화물추적시스템을 도입해 고객이 자신의 물품 상태를 실시간으로 확인할 수 있도록 지원하고, 배송 지연이나 손실 상황에서도 즉각적인 대응이 가능하도록 하고 있다. 이외에 드론 배송 테스트를 통해 빠르고 효율적인 배송방법도 모색하고 있다. 드론은 접근성이 낮은 지역에서도 신속한 배송을 가능하게 하며, 특히 응급 상황에서 중요한 물품을 전달하는데 유용하다. 페덱스는 드론 배송 상용화를 목표로 최적의 운영 방식을 개발하고 있다. 유통산업 AI 기반 개인맞춤형 서비스 강화  유통산업에서 AI 기술 도입은 선택이 아닌 필수로 자리잡고 있다. AI는 소비자의 구매 패턴을 분석하고 미래 수요 예측하는 등 개인 맞춤형 경험을 제공함으로써, 생산성을 높이고 비용을 절감하며 소비자 만족도를 극대화하는 등 경쟁력을 강화할 수 있도록 지원하기 때문이다. 우선 AI는 정확한 수요예측을 할 수 있게 한다. 유통기업의 핵심 과제는 특정 제품에 대한 수요를 사전에 파악하고 이에 따라 적정한 양의 재고를 준비하는 것이다. AI는 과거 판매 데이터, 고객 행동 데이터, 날씨, 요일, 프로모션 등 다양한 데이터를 분석해 수요를 예측한다. 이를 통해 유통기업은 불필요한 재고를 줄이고, 과잉 생산이나 폐기로 인한 손실을 최소화할 수 있다. 또한 AI는 소비자 경험의 개인화를 가능하게 한다. 소비자는 자신에계맞는 제품과 서비스를 기대하는데, AI 기반 추천 시스템은 소비자의 검색 이력, 구매 패턴, 취향 데이터를 분석해 개인 맞춤형 제품을 추천한다. 이는 고객 만족도를 높이고 구매 전환율을 증가시킨다. 이외에 AI로 물류 생산성을 높이는 한편, 자동화된 프로세스를 통해 비용을 절감하고 인력을 최적화할 수 있다. 대표적으로 컬리는 AI 기반 수요예측으로 상품 폐기율을 최소화했다. 컬리는 자체 개발한 AI 기반 데이터 수집·분석 시스템인 ‘데멍이’를 활용해 수요예측의 정확도를 높이고 있다. 데멍이는 날씨, 요일, 프로모션 등의 데이터를 분석해 지역별 주문량을 예측하며, 이를 통해 상품 폐기율을 1% 미만으로 유지하고 있다. 이같은 AI 기술 도입은 컬리가 신선식품 배송시장에서 경쟁력을 확보할 수 있었던 중요한 요인이다. 물류·유통 AI 기반 패러다임 전환 가속화 유통산업 백서는 AI가 물류 유통산업의 전반적인 혁신을 이끄는 핵심 도구로 자리잡고 있는 만큼, AI 시장은 디지털화와 빅데이터 활용 증가뿐만 아니라 소비자 경험을 극대화하려는 기업들의 전략과 맞물려 연평균 20% 이상의 성장률을 보일 것으로 전망했다. AI는 완전 자동화된 물류시스템 구축이 가능하도록 지원한다. 자율주행 트럭, 드론 배송, 자동화 물류센터 등은 비용절감과 더불어 환경적 지속 가능성까지 고려한 혁신적인 접근 방식으로 자리잡을 것으로 예상된다. AI와 IoT 융합은 물류 프르세스의 실시간 모니터링을 가능하게 하며, 공급망 투명성을 높이고 문제를 사전에 감지해 신속히 대응할 수 있는 능력을 제공할 수 있게 한다. 또한 환경규제가 강화되는 가운데, AI는 탄소 배출을 줄이기 위한 다양한 기술적 지원을 제공하며 친환경 물류 프로세스를 구현하는데 중요한 역할을 할 것이다. 유통산업에서는 AI 기반의 개인화 기술이 더욱 정교화될 전망이다. 유통산업 백서는 AI가 단순한 기술을 넘어 물류 유통산업의 미래를 설계하는 중심 축으로 계속해서 발전할 것이라고 강조했다. <저작권자 ⓒ 월간 물류매거진(www.ulogistics.co.kr) 무단전재 및 재배포금지>
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