▲ 삼성SDS 오구일 물류사업부장(부사장)이 20일 잠실캠퍼스에서 열린 첼로스퀘어(Cello Square) 미디어데이에서 환영사에 이어 공급망 리스크 대응을 위한 디지털 전환에 대해 발표하고 있다. <사진=삼성SDS>

삼성SDS가 자체 디지털 물류 플랫폼인 ‘첼로스퀘어(Cello square)’에 생성형 AI를 도입해 물류 사고 리스크를 효과적으로 대응할 수 있는 방안을 제시했다.

최근 글로벌 물류 환경은 러시아-우크라이나 전쟁과 홍해 분쟁 등 지정학적 리스크와 미국, 유럽의 보호무역주의 강화로 인한 글로벌 공급망 재편, 기후 변화와 탄소 배출 규제 등의 이슈로 불안한 상황이다.

이처럼 자주 발생하는 글로벌 공급망 리스크에 효과적으로 대응하기 위해 ‘삼성SDS’가 나섰다.

삼성SDS는 20일 서울 송파 사옥에서 ‘첼로스퀘어 미디어데이’를 열고, 물류의 디지털 전환과 리스크 영향을 최소화 할 수 있는 방안과 사례를 소개했다.
 

삼성SDS는 머신러닝을 활용해 매일 수집하는 6만 건 이상의 글로벌 뉴스에서 물류 리스크를 자동 추출한다. 추출된 데이터는 생성형 AI를 활용해 리스크의 위험도를 3단계로 구분해 산정한다. 

앞서 삼성SDS는 과거 약 2만 건의 글로벌 물류 리스크 사례로 위험도를 판단하는 모델을 개발했으며, 생성형 AI가 위험도를 판단할 수 있도록 학습했다. 

이를 통해 영향을 받을 수 있는 물동이 자동으로 산출되면 삼성SDS 물류 전문가들이 데이터 분석과 전문 지식을 바탕으로 신속하게 대응 방안을 수립하게 된다.

실제로 삼성SDS는 이와 같은 시스템을 활용해 지난달 이스라엘과 이란의 충돌 상황을 즉시 감지하고, 이스라엘 도착 예정 항공 물동에 영향이 있음을 고객들에게 알리고 이후 확전에 대비해 오만, 아랍에미리트 등 인근 항구까지 해상으로 운송한 뒤 주변국을 활용하는 대체 운송방안도 제시했다.

오구일 삼성SDS 물류사업부장(부사장)은 이러한 경우 원래의 루트보다 비용이 더 들기는 하지만 해당 리스크를 고스란히 맞닥뜨리게 돼 화물이 묶이게 되는 경우 훨씬 많은 비용이 들어간다고 설명했다.

또 삼성SDS는 생성형 AI를 활용해 고객 서비스와 물류 운영 업무의 하이퍼 오토메이션(초자동화)을 구현했다.

삼성SDS는 디지털 물류 플랫폼 ‘첼로스퀘어’을 통해 메뉴 별로 클릭하지 않고도 생성형 AI와의 대화만으로 견적 조회, 필요 컨테이너 수 산정 등 서비스를 이용하고 한 번에 고객 별 물동량과 물류비 데이터를 추출할 수 있게 구현하고 있다. 생성형 AI를 활용해 자동화되기 어려웠던 물류운영 업무의 단순·반복 업무 역시 자동화한다.

더불어 과거 데이터를 분석해 선박의 예상 이동시간 및 항만 체류시간 등을 계산한 뒤 더욱 정교한 도착예정시간 예측(Predictive ETA) 정보도 제공한다. 항구 정박료 발생이나 선박 억류 같은 이상 상황, 해상 및 항공 운임 등을 예측해 미래 비용 가시성 역시 높이고 있다.

삼성SDS는 첼로스퀘어를 통해 항공, 해상, 육상, 철도 등 운송 수단별 탄소배출량과 탄소집약도까지 보여줌으로써 고객의 ESG(환경·사회적 책무·기업지배구조 개선) 경영을 지원하고 있으며, 탄소배출량을 줄일 수 있는 다양한 설루션도 준비 중이다.

오 부사장은 이날 행사에서 “엔데믹 이후 계속된 글로벌 리스크로 인해 고객들의 물류 디지털 전환 요구가 높아지고 있다”며 “디지털 기술과 AI를 활용해 글로벌 공급망의 큰 변화에도 중단없이 지속 가능한 물류서비스를 제공하겠다”고 밝혔다.

이어 “내부적으로도 대화형 프롬프트(AI 명령어)를 통해 데이터를 자동으로 추출해서 고객과 커뮤니케이션하고 서비스해 줄 수 있는 체계를 하반기까지 테스트할 것”이라며 “올해 말 정도 실제 업무에 적용하고 나중에는 고객 서비스까지 연계하는 것을 목표로 진행하고 있다”고 강조했다.

토요경제 / 최영준 기자 cyj@sateconomy.co.kr 

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