184년 장수기업 P&G가 "100년 더!"를 외치는 까닭
코로나19 발발하자 고객 50억 명 구매 패턴 처음부터 다시 연구
데이터의 중요성 일찌감치 깨닫고 공격적 투자 소비재 최정상 지켜
올해로 회사설립 184년 차를 맞은 P&G는 사업 초기부터 데이터 분석에 대한 시선이 남달랐습니다. P&G는 1924년 글로벌 대기업 최초로 소비자 시장 조사를 진행했습니다. 이러한 미래지향적 사고방식은 현재 P&G가 소비자를 이해하고 소비자 니즈를 예측하는 근간이 됐습니다. 회사는 1941년엔 고객 서비스 부서를 만들어 고객들의 문의와 불만에 체계적으로 대처할 수 있는 시스템을 개발하기도 했습니다.
기업 최초로 소비자 시장 조사 진행한 P&G
시간이 흘러 데이터 시대가 도래하자 P&G는 AI를 적극적으로 활용했습니다. P&G는 매년 2만 건 이상의 소비자 연구를 진행하고 있습니다. 이를 통해 소비자들이 어떤 니즈를 가지고 있고, 어떤 혁신 제품을 내놓을 수 있을 지에 대한 통찰력을 얻는다고 합니다. 여기에 AI 기술을 활용해 소비자 니즈를 파악합니다. P&G의 스킨케어 브랜드 SK-II가 2018년 일본과 중국에서 선보인 ‘퓨처X 스마트 스토어’가 대표적 사례입니다. 고객이 매장에 들어서는 순간 AI가 피부 상태를 자동으로 분석해 제품 선택을 도와주는 스마트 스토어인데요, SK-II는 고객 빅데이터를 수 년간의 연구·개발 과정을 거쳐 이같은 혁신적인 솔루션을 만들어냈다고 합니다.P&G는 AI를 활용한 고객 연구에 심혈을 기울이고 있습니다. 실제로 P&G는 2019년 싱가포르에 AI 분석센터 ‘i-SIDOC’를 설립하기도 했습니다. 이 센터에서는 AI를 활용해 상점 주변에 거주하는 소비자들의 정확한 프로필과 구매정보를 파악하고, 이를 가공해 유의미한 데이터를 도출하는 작업을 진행하고 있다고 합니다. 이렇게 확보한 소비자 정보를 활용하면 현지 제조사보다 더 정확하게 소비자 맞춤형 제품을 연구·개발할 수 있게 됐다는 설명입니다.
AI부터 클라우드까지…고객 연구·개발 최우선
P&G는 방대한 데이터를 클라우드로 관리합니다. P&G는 이를 통해 새로운 인사이트를 발굴해 다양한 신제품을 내놨습니다. 유아들의 24시간 일상을 모니터링한 데이터를 전자 제조업체 로지텍과 함께 연구해 만든 어린이 수면 루틴 시스템 ‘루미 바이 펨퍼스(Lumi by Pampers)’가 그런 결과물 중 하나입니다. 오랄(Oral)-B의 빅데이터를 분석해 치열에 최적화된 둥근 칫솔모 디자인을 전동 칫솔에 적용하기도 했습니다.P&G는 구글과도 손을 잡았습니다. 클라우드를 활용해 고객 데이터를 안전하게 보호하면서도 자동화된 시스템을 통해 효율적으로 업무를 처리하고 있습니다. 구글 클라우드의 빅쿼리(BigQuery)와 텐서플로우(TensorFlow)를 통해 소비자 통찰력을 제품 개발에 통합함으로써 소비자에게 더욱 풍부한 제품 경험을 제공할 수 있다는 설명입니다.
신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 시대에서도 P&G의 이같은 경영 방식은 빛을 발했습니다. 코로나19는 P&G가 과거에 쌓아왔던 데이터를 무용지물로 만들었습니다. 외출을 자제하고 개인 위생에 관심이 커지는 등 고객들의 소비 패턴이 기존과는 크게 달라졌기 때문입니다. 그러자 P&G는 곧바로 새로운 AI와 알고리즘 개발에 몰두했습니다. P&G 매장을 찾는 50억 명 이상 방문자를 다시 처음부터 분석해 이들의 새로운 쇼핑 방식을 찾아낸 것입니다. 그렇게 P&G는 회사를 빠른 배송, 원격 근무 및 디지털 상거래에 집중하는 이른바 ‘뉴노멀(New Normal)’업체로 탈바꿈시켰습니다.
배성수 기자
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‘경영의 대가’ 피터 드러커는 다음과 같이 이야기한다. “측정할 수 없으면 관리할 수 없고, 관리할 수 없으면 개선할 수 없다.”경영을 이야기할 때 회계가 어떻고, 전략이 어떻고, 영업이 어떻고, 기술이 어떻고, 인력 관리가 어떻고 등등 많은 이야기를 한다. 그런데 경영의 가장 기본은 회사의 돌아가는 내용을 그것이 회계이든 기술이든 영업이든 먼저 잘 보고 잘 관찰하여 잘 측정하는 데 있다. 이것이 선행되어야 무엇을 어떻게 관리해야 할지 알게 되고, 이는 경영 개선으로 이어질 수 있다.우리는 흔히 경영의 효율을 마른 수건에 비교하곤 한다. 임직원들은 수건이 말라서 더 짤게 없다고 한다. 경영자는 마른 수건도 더 짜라고 한다. 그러면 임직원은 마른 수건을 더 짜오곤 한다. 어떻게 마른 수건이 더 짜질 수 있을까? 그것은 제대로 보지 못하면 마른 수건이었던 것이, 제대로 보기 시작하면 젖은 수건이 되기 때문이다. “제대로 봐야 제대로 경영한다”결국 회사 돌아가고 있는 내용을 잘 관찰할 수 없으면 경영 개선도 없다는 것이다. 노벨 경제학상을 수상한 경제심리학자 다니엘 카네만은 이를 두고 “당신 눈에 보이는 것이 전부이다”라고 표현한다. 여기에서 보는 행위 그 자체보다 중요한 것은 본다고 하더라도 얼마나 잘 보는가 이다. 제대로 보지 못하면 못 보는 것과 다름없다. 그래서 경영의 개선이란 경영자가 가진 관찰능력만큼, 경영자에게 제어능력이 생기게 되는 것이다.경영을 잘 하기 위해서는 먼저 경영 대상에 대한 관찰능력이 있어야 한다. 관찰능력을 얻으면 그 때는 그 대상을 제대로 제어할 수 있는 제어능력을 찾아 나갈 수 있다. 부연하면, 관찰능력이란 회사 구석 구석에서 일어나는 제반 문제와 상황을 분명하고 일목요연하게 관찰할 수 있는 능력을 일컫는다. 제어능력이란 관찰능력을 바탕으로 파악된 회사의 문제와 상황을 원하는 방향으로 풀어 나갈 수 있는 능력을 말한다.이런 관찰능력과 제어능력에 첨단 IT기술인 IoT, 빅데이터, AI 등을 활용하여 그 수준을 한 차원 똑똑하게 높이는 것이 소위 ‘스마트’로 표현되는 ‘스마트한 관찰능력과 제어능력’이다. 이는 첨단 IT기술을 경영에 도입하는 4차산업혁명 시대의 새로운 경영 패러다임이 된다.이런 스마트 개념이 공장에 도입되어 활용되면 그것이 스마트 팩토리이고, 도시에 도입되어 활용되면 스마트 시티이고, 일반 경영에 도입되어 활용되면 스마트 경영이다. 이렇듯 스마트 개념을 적용하여 디지털 전환을 이루어 낼 수 있는 분야는 수없이 많다.이런 스마트를 한 단계 깊이 파고 들면, 관찰, 분석, 제어의 3 가지 과정으로 나눌 수 있다.▶관찰: 제반 문제나 상황을 먼저 잘 관찰한다.▶분석: 관찰한 것들을 잘 분석한다.▶제어: 분석 결과에 따라 그 대상을 잘 제어한다.각 과정들을 잘 수행하기 위하여 첨단 IT기술이 필요하고, 관찰에는 IoT가, 분석에는 빅데이터가, 제어에는 AI가 활용된다. IoT란 살펴보아야 할 문제나 상황들을 감지하여 데이터로 만들어, 이를 네트워크를 통해 모아서, 잘 관찰할 수 있게 하는 것이다. 분석이란 이렇게 모아진 데이터로부터 어떤 통찰을 얻는 것이다. 이를 위한 첨단 IT기술의 대명사가 빅데이터이다. 데이터를 통해 통찰을 얻으면, 이에 따라 그 대상을 어떻게 지능적으로 제어해야 할 것인가에 대한 방법론이 필요하고, 이를 위한 최상의 방법론이 AI이다. 디지털 전환에 융합이 중요한 이유기업 경영에 IoT, 빅데이터, AI등의 첨단 IT기술을 적용한다고 해서, 기업에 필요한 디지털 전환이 저절로 이루어지는 것은 아니다. 디지털 전환을 하려면 특히 중요하게 생각해야 하는 것이 바로 융합이다.여기에서 융합이란 디지털 전환의 적용 대상인 전문 분야와 첨단 IT기술의 융합이다. 그런 전문 분야를 기술 용어로 ‘도메인’이라 부른다. 예를 들면 철강 업체에게는 철강이 도메인이고, 건설 업체에게는 건설이 도메인이고, 패션 업체에게는 패션이 도메인이다. 성공적인 디지털 전환을 위해서는 해당 분야의 도메인 지식과 첨단 IT 지식의 융합이 필요하다.이때 융합의 주연은 도메인이고, IT는 조연 역할을 해야 한다. 그런데 현장에서는 주연과 조연이 바뀌는 경우가 허다하다. 디지털 전환이란 개념이 IT 영역에서 시작되었고, 그 근간이 되는 첨단 IT기술도 IT 전문가들이 더 잘 알고 있다. 이 때문에 기업이 디지털 전환을 처음 시작할 때 IT 전문가의 목소리가 커져서, 그들이 주연 역할을 고집하여, 도메인 전문가들은 조연 역할로 밀려나는 경우가 흔하다.이런 모습은 상당한 문제를 낳는다. 도메인에 대한 구체적 지식과 목표 없이, IT기술 위주로 형식에 치우친 디지털 전환이 진행되는가 하면, 도메인 전문가들은 점차 관심을 잃게 되기도 한다. 심하면 그들이 디지털 전환을 암묵적으로 방해하게 만들기도 한다.해당 분야 도메인 지식이 부족한 채로 그냥 IT기술로만 디지털 전환을 하려 드는 것은 주연과 조연의 역할이 바뀐 것과 다름없다. 마치 화려하지만 몸에 맞지 않아 도리어 불편한 옷을 사람에게 입히는 꼴과 같다. 원하는 목적을 이루기는커녕, 디지털 전환에 대한 막연한 반대나 무용론을 불러일으켜, 비용은 높이고 효율은 떨어뜨리는 결과를 낳는다. 사람에게 맞춤옷을 만들듯이, 허울만 화려한 것이 아닌 꼭 필요한 가치를 도메인 지식을 활용하여 찾아내도록 하고, 이를 지원하는 역할을 IT기술이 하도록 하여야 한다. 도메인과 IT가 함께 융합하여 진행해 나가야 할 디지털 전환의 중요 과정은 다음과 같은 질문에서 시작된다.▶IT만으로 생각하는 개념적 가치가 아니라, 도메인과 융합되어 현장에 의미 있는 어떤 실질적 가치를 추구할까?▶그 융합으로 추구할 가치가 도출되었다면, 이를 얻어낼 구체적 방법론은 무엇일까?▶어떻게 하면 그 방법론을 첨단 IT기술을 활용하여 효율적으로 구현할 수 있을까?디지털 전환에는 도메인과 IT 지식의 융합이 필수지만, 그 두 가지 지식은 성격이 조금 다르다. IT 지식은 적용되는 전문 분야와 관계없이 대부분 유사하다. 이는 IoT, 빅데이터, AI, 플랫폼, 네트워킹 등의 기술로 대변되며, 한 전문 분야에 쓰인 IT기술은 조금만 수정해서 다른 분야에서도 활용 가능하다. 반면 도메인 지식은 그렇지 않다. 대상 전문 분야에 따라 각각 다르다. 철강 전문 지식은 건설에 도움되지 않고, 건설 전문 지식은 패션에 도움되지 않는다.디지털 전환에 성공하려면 IT기술도 물론 중요하다. 하지만 이는 방법론이고, 그 성공의 본질은 도메인과 IT 지식을 융합하여 새로운 가치를 찾아내는 데 있다. 디지털 전환 격차, 어쩌면 영원히 못좁힐 수도디지털 전환을 하고자 하는 이유가 이것이 단지 새로운 추세이기 때문이어서는 안 된다. 이것의 가장 기본적 이유는 새로운 가치를 창출해내기 위해서다. 여기서 말하는 가치란 추상명사로서의 가치가 아니다. 현실적, 실제적, 구체적 구상명사로서의 가치여야 한다. 예를 들면, 생산성 향상, 원가 절감, 비용 절감 등의 구체적 가치여야 하고, 그 가치가 재무적으로 표현된다면 더욱 좋다.물론 추상적 가치가 디지털 전환에 중요하지 않다는 것은 아니다. 예를 들면 신사업 기회, 고객 충성도 등도 디지털 전환으로 얻어진다. 하지만 디지털 전환 초기에 이런 추상적 가치에 집중하다 보면 관념적으로 빠지기 쉽고 투자대비 효과를 가늠하기 힘들다. 이렇게 되면 디지털 전환이 계속 힘을 받기가 어려워진다.디지털 전환의 중요성은 이를 성공적으로 수행하면 할수록 그 효과가 증폭되어 나타나서, 갈수록 커지는 데 있다. 이른바 ‘포지티브 피드백’효과이다. 예를 들면, 디지털 전환으로 어떤 한 시점까지의 데이터를 바탕으로 AI를 활용하여 생산성 향상을 이루었다고 가정하자. 이러한 성공적 디지털 전환은 그 한 시점의 생산성 향상에 머물지 않고, 시간이 지나고 데이터가 더 쌓여가면서 더 큰 생산성 향상을 가져온다.결국 디지털 전환에 성공한 기업과 그렇지 못한 기업 사이의 격차는 어느 한 시점의 고정적 격차에 머물지 않고, 시간이 지나면서 더욱 벌어지게 된다. 그 격차가 처음에는 미미하더라도 나중에는 메울 수 없는 격차가 된다. 이 격차를 ‘디지털 전환에 따른 격차’라 하며, 갈수록 더 커지는 데 그 위험성이 있다.4차산업혁명 시대에서 살아남기 위해서는 이런 디지털 전환에 따른 격차에서 앞서는 기업이 되어야 한다. 이에 뒤떨어지면 머잖아 도태되어 기업의 생사조차 불분명해진다. 디지털 전환에 따른 격차는 모든 기업을 '디지털 포식자'또는 '디지털 먹잇감' 둘 중 하나가 되게 한다. 당신은 그 어느 편에 서고 싶은가? (최두환 저 ‘스마트팩토리로 경영하라’ 제1장 발췌) 최두환 스틱인베스트먼트 경영전문위원
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H사는 식자재 유통 전문 회사다. 호텔과 대형식당 등 고객사로부터 식자재 주문 리스트를 받아 납품 가능한 식자재 견적서를 작성, 제출함으로써 식자재 공급계약을 맺는다. 문제는 견적서를 작성하기 위해 많은 영업사원이 매일 수작업으로 수만 건의 식자재 항목을 검색하는 비효율적 업무방식이다. 센터에서는 H사의 내부 식자재 정보와 고객사의 주문 정보를 자동 매칭하는 식자재 매칭 지능화 알고리즘 모델을 개발하여, 견적 업무의 효율성을 획기적으로 개선하였다. 자동 매칭을 통한 업무 효율화 및 생산성 향상식자재의 경우 동일한 종류라 하더라도 유사 품목이 많다. 게다가 고객사는 공급 가능한 내부 보유 식자재의 정확한 품목 명칭과 스펙을 모르는 상태에서 주문서를 발주한다. 그러다보니 유통사의 입장에서는 견적이 가능한 가장 유사한 식자재를 매칭하는데 상당한 시간을 들일 수밖에 없다. 예를 들어 보자. H사의 납품가능 식자재 품목명 데이터베이스에는 해산물, 오징어, 한국산, 냉동, 찌개용처럼 체계적으로 기록되어 있지만, 고객사의 주문서는 제각각이다. 어떤 곳은 한국산 오징어로, 또 다른 곳은 국산 냉동 오징어로, 어떤 고객사의 주문서에는 오징어 한 마리, 고급품, 중국산 안됨같은 식이다.이런 식으로 각기 다른 불명확한 표현으로 접수가 된다. 이러한 주문서를 접수한 견적 담당자는 오징어라는 키워드를 이용하여 내부 식자재 데이터베이스에서 검색을 하고 산지와 무게, 용도별로 가장 유사한 규격을 순차적으로 검색하는 과정을 통해 가장 적합한 품목을 선정하게 된다. 주문서에 나타나지 않은 상세 규격은 경험에 기반한 유추 과정이 필수적이다. 기존에는 약 1만 건에 해당하는 보유 식자재 정보에서 주문서의 각 식자재 항목별로 검색하고 적절한 품목으로 매칭하는 작업을 수작업으로 진행해 왔다. 이에 따라 각 주문서 별로 수백 개의 식자재에 대한 매칭 작업에 평균 수십 분에서 때로는 수 시간이 걸리는 경우도 있었다. 또한 담당자의 경험에 따라 적절한 식자재의 매칭 정확도 및 매칭 속도가 달라지며 담당자의 경험이 축적되는데, 이 과정에서도 상당한 시간이 걸리는 문제가 있었다.이에 따라 센터에서는 H사의 요구를 반영해 주문서 항목별로 가장 적합한 식자재를 자동 추천하는 알고리즘을 개발했다. 이를 통해 견적서를 작성하는 데 걸리는 시간을 획기적으로 단축할 수 있게 된 것이다. 매월 견적 소요 비용을 수천만원 씩 절감하는 효과를 본 것은 물론이다. 식자재 매칭 지능화 알고리즘은 자연어 처리 기술과 최근 매칭 결과에 대한 학습을 기반으로 다음과 같이 표준화되지 못한 주문서에 나타나는 비정형 단어를 처리하여 인식 정확도를 높일 수 있었다▶같은 의미이지만 대소문자, 특수문자 등 다르게 표기한 단어 인식▶관련 업계에서는 자주 쓰이지만 대중적으로 잘 쓰이지 않았던 단어 인식▶브랜드명과 일반명사 구분, 특수한 용어의 인식이에 더하여, 납품 가능한 식자재의 가격과 업종별 선호도를 종합적으로 판단하는 기능을 탑재했다. 고객이 원하는 최적의 식자재를 빠르고 적절하게 찾아줄 수 있게 해 경험이 가장 많은 전문가 수준의 판단을 초보 영업사원이 할 수 있도록 하였다. 이러한 지능화 알고리즘 모델은 식자재 유통 뿐 아니라 기업의 정보와 기업 외부의 정보를 매칭해야 하는 이슈가 있는 유통업, 제조업, 건설업 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.한양대 AI솔루션센터장
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'압도적 수익률'…1년 만에 '63%' 오른 펀드의 비결
인공지능(AI)이 투자금을 굴려주는 ‘로보어드바이저(RA)’가 인기다. 사람 대신 AI 알고리즘이 금융 시장을 분석해 투자자의 자산을 운용해주는 서비스다. 코스콤에 따르면 올 6월말 로보어드바이저 시장 규모는 1조7584억원에 이른다. 2017년 말엔 4200억원이었던 점을 감안하면 4배 이상으로 커졌다. 10여 개에 이르는 RA 서비스 기업 가운데 최근 두각을 나타내는 회사가 있다. 콴텍이다. RA의 경쟁력은 AI 알고리즘이 얼마나 우수하냐에 달려 있다. RA용 알고리즘은 코스콤이 운영하는 ‘RA 테스트베드센터’로부터 유효성·안정성 심사를 받아야 한다. 현재 180여 개 알고리즘이 심사를 통과했는데, 20일 기준 수익률이 높은 상위 1위부터 12위까지를 콴텍이 차지하고 있다. 1위인 ‘신한-콴텍 가치투자 주식형 2호’는 연환산 수익률이 62.92%에 달한다. 일반 고객 대상 상품이 아닌 실험 운용 결과임을 감안해도 알고리즘 역량이 압도적이란 평가다. 콴텍은 2019년 12월 투자자문업 등록을 했고, 작년 7월부터 테스트베드 심사를 통과한 알고리즘을 기반으로 RA 투자 상품을 만들어 판매를 시작했다. 그 결과 올 1월 고객 운용자산(AUM) 1000억원을 돌파했다. 콴텍 관계자는 “투자자문업 등록 이후 AUM 1000억원 돌파까지 걸린 기간은 RA 업계 최단 기록”이라고 말했다. 올 2월 DB금융투자와 함께 선보인 ‘DB 콴텍 주식형 1호 랩’의 수익률은 지난달 말 기준 28.5%에 이르렀다. 안정추구형으로 상품을 설계했음에도 불구하고 같은 기간 코스피 지수 상승률(6.7%)보다 크게 높은 수익률을 기록했다. 콴텍의 힘은 자체 개발한 AI 솔루션 ‘Q-Engine’의 정교함에 있다. Q-Engine은 종목 선택, 위험 관리, 실시간 자산배분, 감성 분석 등 7개 모듈별로 AI 분석을 실시해 최적의 의사 결정을 내린다. 종목 선택에서만 주가수익비율(PER), 주가순자산비율(PBR), 부채비율, 배당수익률, 현금유동성 등 300여 종의 재무 정보 분석을 거친다. 이상근 콴텍 대표는 “타사 RA 솔루션은 주로 펀드와 ETF로 포트폴리오를 구성하는데 반해 콴텍의 AI는 개별주식 종목 선택과 배분까지 결정을 내릴 수 있다”고 강조했다 실시간 데이터 분석을 통한 위험 관리도 콴텍 솔루션의 장점이다. 시장에서 위험 신호가 감지된 종목의 비중을 낮추고 그렇지 않은 종목 비중을 높이는 ‘리밸런싱’이 실시간으로 이뤄진다. 콴텍의 기술력이 우수하다는 평가가 확산되면서 투자사·금융사의 러브콜도 늘고 있다. 콴텍은 올 5월엔 신한캐피탈, 오르비텍 등으로부터 75억원 규모 시리즈B 투자를 받았다. 누적 투자 유치 금액은 110억원을 넘었다. DB금융투자는 올해 들어서만 콴텍의 자문서비스 기반 금융 상품을 세 개 내놨다. KB증권, 교보증권, 하나은행, 흥국자산운용사 등도 콴텍과 손을 잡고 있다. 이 대표는 “지금의 성장 속도를 유지해 운용 자산 규모를 올해말 3000억원, 내년 1조원까지 늘리겠다”고 말했다. 이어 “올 연말엔 고객의 투자 성향까지 반영한 개인 맞춤형 RA 상품을 선보여 업계를 선도할 것”이라고 했다. 서민준 기자
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