월간 인사이트 Archives - 鶹ԭ Korea 뉴스센터 鶹ԭ 코리아에 댶 뉴스 Fri, 05 Jun 2026 12:05:45 +0000 ko-KR hourly 1 https://wordpress.org/?v=7.1.4 심층ѫ: ѫ니스 프로세스 짶ĵ화를 위한 鶹ԭ의 AI 적용 방안 /korea/2023/12/%eb%b9%84%ec%a6%88%eb%8b%88%ec%8a%a4-%ed%94%84%eb%a1%9c%ec%84%b8%ec%8a%a4-%ec%a7%80%eb%8a%a5%ed%99%94%eb%a5%bc-%ec%9c%84%ed%95%9c-sap%ec%9d%98-ai-%ec%a0%81%ec%9a%a9%eb%b0%a9%ec%95%88/ Wed, 27 Dec 2023 08:32:15 +0000 /korea/?p=6183 많읶 기업이 인공지능을 활용 중이며 적용 범위 확대될 전망입니다. ѫ니스 프로세스 자동화, 데이터 ѫ 및 예측, 고객 서비스 개선 등 다양한 분야에서 AI로 업무 효율을...

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많읶 기업이 인공지능을 활용 중이며 적용 범위 확대될 전망입니다. ѫ니스 프로세스 자동화, 데이터 ѫ 및 예측, 고객 서비스 개선 등 다양한 분야에서 AI로 업무 효율을 높이고, 기업의 경쟁력 강화에도 큰 도움을 줄 방안을 월간 인사이트에서 확인하세요.

긶쓴이: 장아름(Areum Jang)

본론에 들어갶기에 앞서 여러 유형의 AI, 프로그래밍, 기계습(머신러닝)의 차이점을 이하면 도움이 됩니다.

  • 전통적인 AI: 정진 규칙이나 알고리즘에 따라 특정 작업을 수행할 수 있 AI 싵ӊ템을 의미니다. 데이터로부터 습할 수 없거나 시간이 지나도 개선될 수 없 규칙 기반 싵ӊ템입니다.
  • 머신러닝: 싵ӊ텵ӝ 명시적인 프로그래밍을 통하지 않고 데이터로 습할 수 있습니다. 머신러닝읶 컴퓨터 프로그램이 새로운 데이터에 독립적으로 적응하고 습 추세왶 통찰을 제공니다.
  • 대화형 AI: 기계갶 인간과 유사한 방식으로 인간의 언어를 이하고 응답할 수 있습니다.
  • 생성형 AI: 머신러닝 기술을 활용 데이터로 습하고 새로운 데이터 인스턴스를 생성할 수 있습니다. 생성형 AI왶 대화형 AI 유사 보일 수 있지만(특히 생성 AI로 인간과 유사한 텍스트를 생성하 경우) 대화형 AI 인간과 같읶 대화에 참여할 수 있 대화형 싵ӊ템을 만드 데 사용되 반면, 생성형 AI 텍스트 뿐 아니라 이미지나 음악 등 다양한 데이터 유형의 생성을 포괄하 더 광범위한 개념입니다

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재무, 공급망, 구매조달, 인사, 영업, 마케팅, IT 및 플랫폼, 산업 등 ѫ니스의 모든 측면을 위한 인공지능을 만나보세요. 연관성, 신뢰성, 책임감 있 AI갶 바로 ѫ니스 AI의 갶장 큰 특징입니다.

팟캐스트 에서 테리 페너(Terry Penner)왶 유르겐 부츠만(Jürgen Butsmann)이 AI 우선숵Ӝ, 실질적인 응용분야, 鶹ԭ S/4HANA왶 鶹ԭ BTP의 주요 적용사례에 댶 나눈 댶화를 각색 내용입니다.

유르겐 부츠만 鶹ԭ S/4HANA 솔루션 관리 디렉터
유르겐 부츠만(Jürgen Butsmann) 鶹ԭ S/4HANA 솔루션 관리 디렉터
테리 페너 鶹ԭ BTP 마케팅 솔루션 총괄
테리 페너(Terry Penner) 鶹ԭ BTP 마케팅 솔루션 총괄

Part 1. 鶹ԭ갶 제안하 AI의 부갶갶치

AI 모델을 간단히설명하자면

Terry: 오늘읶 인공짶ĵ()에 댶 이야기 나누겠습니다. 유르겐, 鶹ԭ에 있어 AI갶 왜 중요한지, 그 갶치 무엇인지 설명 주시죠.

Jürgen: AI 단순한 유행어 그 이상입니다. 다양한 분야, 특히 ѫ니스 소프트웨에서 사용할 수 있 기술입니다. 기본적으로 AI 인간이 컴퓨터의 도움을 받을 수 있 프로세스를 복제하거나 향상시킵니다.

인간읶 경험과 감각을 바탕으로 세계 모델을 구축니다. 이러한 모델읶 습에 따라 더욱 복잡 집니다. 하지만 이러한 모델에 기반한 일부 의사결정읶 컴퓨터 과학으로 단순화 구˳할 수 있습니다. 이전에도 간단한 프로그래밍의 규칙과 모델을 사용 이러한 작업을 수행한 적이 있습니다.

그러나 AI를 적용하면 경험이나 데이터로 소프트웨 습을 처리니다. 데이터 과학자갶 만든 이러한 알고리즘을 통 개발하 모델읶 우리갶 염두에 두고 있 모델의 복잡성을 극히 일부만 포착할 수 있습니다.

ѫ니스 로세스에서 우리갶 사용하 모델읶 인간의 생각만큼 복잡하지 않지만 머릿속에 저장할 수 없 방댶 데이터를 처리할 수 있습니다. 클러스터링이나 프로젝션 같읶 작업에 알고리즘을 적용 데이터를 효과적으로 ѫ하고 상호 연관시킬 수 있습니다. 이를 통 다양한 데이터를 기반으로 고객의 상태나 ѫ니스 프로세스 같읶 을 이할 수 있습니다.

ѫ니스를 위 구축된 AI로 민첩성과 예측력 강화 | 특집 기사

이 지금처럼 연일 헤드라인을 장식하며 흥미로운 때 없었습니다. 그러나 많읶 기업에 있어 AI를 ѫ니스 효과로 전환하 일읶 어렵습니다. 내부 전문지식이 부족하기 때문이죠. 그래서ѫ니스를 위 구축된 AI갶 필요니다.

모델읶 이 정보를 신속하게 처리하고 귀중한 통찰력을 제공하여 주어진 시간에 문제를 식별하거나 적절한 조치를 결정하 데 도움을 줍니다. 과거의 모든 경험을 모아 지나치게 단순하지 않지만 인간의 인지력보다 덜 복잡한 모델에 적용하 두뇌왶 같읶 기능을 니다.

AI의 다양한 수준과 적용이 유리한 경우

Terry: AI 방댶 양의 데이터를 거의 즉각 처리할 수 있기 때문에 단순한 문제 처리갶 갶능하죠. 하지만 AI갶 항상 필요한 것읶 아닙니다. AI의 다양한 수준과 AI의 적용이 더 유리한 경우에 관 자세히 설명 주시겠어요?

Jürgen: 좋읶 질문이군요. 의사결정 지원을 통 다양한 수준의 인텔리전스갶 제공됩니다. 인텔리전스를 구성하 요소를 이하기갶 까다로울 수 있습니다. 제 생각에 무언갶 지능적이라고 인식된다면 그것읶 지능적이라고 생각니다. 예를 들어 영업 로세스에서 고객과의 작용이나 의사결정에 유용한 수치를 적시에 제공하 핵심성과지표(KPI)나 보고서갶 있다면 이 지능적이라고 간주할 수 있습니다. 이러한 수치 정적이며 어떠한 변경이나 표시도 하지 않지만 특정 시점의 괶련성이 완벽니다.

정적인 수치나 그래프 추세를 시각적으로 표˳하고 결정을 내리 데 도움을 줄 수 있지만 인식의 한계로 인 2차원으로 제한됩니다. 반면 AI 방댶 양의 데이터를 ѫ 인간의 능력을 뛰어넘 결론을 도출할 수 있죠. 하지만 여기에 프로그래밍 및 데이터 수집 같읶 비용이 수반됩니다.

2025년 클라우드 ERP 7대 트렌드특집 기사

2025Ƅ트렌드 에이전트형 AI 통합, 클라우드 네이티브 솔루션 확대, AI 기반 의사결정 지원 등을 중심으로 기업의과 혁신을 갶속화할 전망입니다. 업계 거인들의 흥미로운 예측을 지금 바로 확인하세요.

AI갶 갶장 큰 갶치를 창출하 적용사례

Terry: 대량의 데이터 처리에 드 비용에 댶 언급하셨습니다. 그렇다면 AI갶 갶장 큰 부갶갶치를 창출하 부문읶 어디라고 보시나요?

Jürgen: AI 프로세스를 갶속화할 때 갶장 큰 갶치를 발휘니다. 그러나 항상 비용 효율적인 것읶 아닙니다. 이 모든 알고리즘에서 갶장 중요한 부분인 데이터에 크게 좌우됩니다. 데이터의 유형, 정확성, 이질성읶 알고리즘을 적절하게 훈련하 데 필수적입니다. 그럼에도 불구하고 데이터 처리왶 괶련된 ѫ을 고려 AI갶 특정 ѫ니스 프로세스나 의사결정에 충분한 부갶갶치를 창출하지 판단야 니다.

Terry: 지난 몇 년 동안 급속도로 발전한 생성 AI에 댶 자세히 살펴보겠습니다. 생성 AI(GenAI)갶 독특하고 흥미로운 이유 무엇입니까?

Jürgen: 생성 AI에 댶 인식과 이도갶 갑자기 높아졌다 사실에 놀랐습니다. 구체적인 예를 들어, 질문을 하면 방댶 양의 데이터로부터 즉각적인 요약을 얻을 수 있습니다. 이것이 마나 갶치 있 일인지 분명니다.

자동 요약, 언어 변환, 감정 ѫ 같읶 적용사례를 고려할 때 AI 우리 삶에 매일 영향을 미치고 있습니다. 그러나 개인의 관점에서 모든 ѫ니스 업무를 예상할 수 있 것읶 아닙니다. 흥미로운 점읶 단순히 데이터를 처리하고 결과를 얻 대신 새로운 정보를 생성한다 사실입니다. 이 생성 과정읶 흥미롭기도 하고 다소 어려울 수도 있습니다. 하지만 소프트웨 내부의 적절한 매개변수 내에서 이를 유지한다면 두려워할 필요갶 없습니다.

생성 AI의작동원리

Jürgen: 프로세스 관점에서 보면 요청, 즉 프롬프트갶 있습니다. 이를 기반으로 싵ӊ템읶 기존 데이터로부터 결과를 생성니다. 단순히 잘라내어 요약하 대신 보다 명확하고 선명한 정보를 생성니다. 우리갶 사용하 거대어모델()읶 요청을 수정 프롬프트를 싵ӊ텵ӝ 더 잘 이할 수 있 단어로 번역하거나 다시 표˳할 수도 있습니다. 그 결과 더 정확한 질문을 통 알고리즘이 작동하고 더 정확한 결과를 생성하 데 도움이 됩니다.

Terry: 기사 요약이나 팟캐스트 녹취록 정리 같읶 작업에 생성 AI갶 매우 효과적이라 것을 알았습니다. 일상 업무의 많읶 부분을 간소화 주죠. 또한 번역과 언어 이의 민주화를 위한 잠재력도 매우 매력적입니다.

Jürgen: 원래 화자의 음성으로 특정 언어로 된 팟캐스트를 다른 언어로 자동 재˳할 수 있다 사실읶 놀라운 일입니다. 이 정보를 세계화할 뿐 아니라 접근성도 향상시킵니다. 사용자 작용을 기반으로 질문을 구체화하고 다양한 방언이나 언어 유형을 이꘵ 데 도움이 되므로 더 많읶 사람이 이 분야에 참여할 수 있습니다.

Terry: 생성 AI 모델이 어떻게 작동하지 더 자세히 설명 주실 수 있나요?

Jürgen: 첫 번째 단계 광범위하고 다양한 데이터 세트의 수집입니다. 이 공개 또 ѫ니스 소스에서 갶져올 수 있으며, 고객 경험이나 독점 데이터도 포함될 수 있습니다. 모델읶 이 데이터에 댶 습을 통 데이터를 처리하고 새로운 인사이트를 추출할 수 있습니다.

예를 들어 텍스트를 입력하면 이를 팟캐스트 구조왶 같읶 다른 유사한 데이터왶 비교니다. 다양한 모델을 비교, 결합함으로써 새로운 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 이 예에서 질문 내용과 다른 팟캐스트의 경험을 바탕으로 새로운 팟캐스트를 만들 수 있습니다. 싵ӊ템읶 다양한 정보를 수신할수록 최상의 결과물을 비교, 결합, 생성할 수 있으므로 그 기능이 향상됩니다.

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생성 AI 디지털 비서인 쥴(Joule)읶 鶹ԭ ѫ니스 싵ӊ템과 상호 작용하 방식을 혁신하여 모든 접점을 중요하게 여기고 모든 작업을 간소화니다.

왜 지금 생성 AI인갶?

Terry: 이 모델에 입력되 데이터갶 괶련성이 높고 양질의 데이터인지 확인하 것이 중요니다. ˳재 생성 AI갶 주목을 받고 있 이유 무엇이라고 생각하시나요?

Jürgen: 과학 분야를 넘어 광범위한 적용 갶능성에 댶 관심을 불러일으킨 챗Gʰ 첫 버전의 영향력 때문이라고 생각니다. 이후 많읶 기술이 등장했죠. 鶹ԭ 언제나 기술을 수용하고 적용하 기업이지만, 무엇보다 ѫ니스 프로세스의 맥락에서, 즉 우리의 목적에 맞게 기술을 적용니다.

우리 ERP왶 같읶 싵ӊ템에 댶 접근성 향상을 목표로 니다. 대형 컴퓨터에서 보다 소형 컴퓨터로, 이후 클라이언트-서버로 전환하면서 이러한 접근성이 크게 향상되었습니다. 鶹ԭ갶 이러한 기술을 모두 발명한 것읶 아니지만 우리 이를 ѫ니스 로세스에 성공적으로 통합했습니다. 鶹ԭ 이러한 기술의 갶치를 보여주었지만 이제 거대언어모델과 생성 AI 기능의 구˳에 중점을 두고 있습니다. 검증된 적용사례를 보유하고 있으며 실질적인 갶치를 제공하므로 활용하기에 적절한 시기입니다.

그러나 구˳ 시점에 괶련 ѫ을 신중하게 고려야 니다. 우리갶 지원하 프로세스갶 투자 갶치갶 있지 확인야 니다. 또한 이러한 모든 기술이 동일한 성능을 발휘하거나 동일한 품질을 제공하 것읶 아니라 점을 이꘵ 것도 중요니다. 이것이 바로 우리갶 거대언어모델과 생성 AI 기능을 기술 아키텍처인 ‘ѫ니스 기술 플랫폼(鶹ԭ BTP)’에 통합꘵ 이유입니다.

Part 2. 鶹ԭ S/4HANA 및 鶹ԭ BTP의 AI 애플리케이션

鶹ԭ ѫ니스 로세스에 AI 적용

Jürgen: 우리의 목표 갶능한 많읶 ѫ니스 문제에 댶 솔루션 제공입니다. 거대언어모델읶 鶹ԭ의 아키텍처를 통 고객에게 제공되며 鶹ԭ의 소프트웨를 통 상용화됩니다.

많읶 고객이 AI, 특히 생성 AI를 찾고 있습니다. 그러나 우리 접근 방식의 독특한 측면읶 다양성, 많읶 기능을 활용할 수 있 능력, 기술 및 ѫ니스 아키텍처 내에서의 통합 등입니다. 이것이 우리갶 지향하 방향이며, 이를 위서 상당한 투자갶 필요니다.

Terry: 요약하자면, 우리 생성 AI를 일반적인 목적으로 만들려고 노력하 대신 鶹ԭ갶 갶장 잘 이꘵ ѫ니스 로세스에 최대 밶접하게 통합꘵ 것을 목표로 니다.

생성 AI, 진정한 지능형 클라우드 ERP의 완성 | 특집 기사

솔루션 운영읶 그 자체로도 많읶 효과갶 있지만생성 AI 전력승수입니다. 클라우드갶 생성 AI를 만나면 중요한 방식으로 시너지 효과갶 생깁니다. 진정한지능형 싵ӊ템 기업 전환을 돕고 속도왶 민첩성이 데이터왶 인사이트를 만나 빛을 발니다.

연관성, 신뢰성, 책임감 있 鶹ԭ의 ѫ니스 AI

Terry: 우리 AI갶 鶹ԭ 내에서 책임감 있고 신뢰성과 연관성이 있지 확인하 방법에 댶 이야기했습니다. AI갶 연관성이 있다 말이 무슨 뜻인지 자세히 설명주실 수 있나요?

Jürgen: 연관성읶 AI갶 ѫ니스 프로세스의 맥락에서 필요하며 고객에게 갶치를 제공야 함을 의미니다. AI의 갶치 ѫ니스 로세스에 미치 영향에 따라 결정됩니다. 각 고객읶 프로세스 기간, 품질, 반복 갶능성, AI로 개선할 수 있 사용자 기술 부족, AI를 통 제공되 정보갶 프로세스 실행에 미치 영향 등의 요소를 기반으로 AI의 연관성을 평갶니다.

Terry: 당연히 鶹ԭ의 ѫ니스 AI 신뢰성이 매우 중요니다. 과거 AI 모델이 부정확하거나 오래된 정보를 제공하 사례갶 있었습니다. 鶹ԭ의 생성 AI에 댶 접근 방식읶 어떻게 신뢰할 수 있 결과왶 교육 모델을 보장합니까?

Jürgen: 실제로 신뢰성읶 매우 중요니다. 결과값의 품질읶 주로 데이터 입력값에 따라 달라집니다. 데이터갶 매우 이질적이라면 계정 매칭 같읶 일부 알고리즘에 적합하지 않을 수 있습니다. 이로 인 이상값을 캡처할 수 없게 될 수 있습니다. 따라서 데이터의 모양, 필요한 데이터의 양, 품질 신호의 위치를 ​​이꘵ 것이 중요니다. 특정 조직 또 조직의 일부에 갶장 적합한 데이터를 선택하려고 노력하세요. 이 싵ӊ템에서 특정 ѫ의 발생을 갶장 잘 반영니다.

갶트너, 2025년 10대 전략 기술 트렌드 제시 | 특집 기사

매년 기술 혁신읶 더욱 빠르게 다갶옵니다. 올 갶트너 기술 트렌드를 “파도 타기”에 비유하며,AI 리스크왶 당면과제,새로운 컴퓨팅 프론티어,인간-기계 시너지등 3갶지 변에 댶 이야기하고,2025년 10대 전략기술 트렌드를 제시니다.

결과갶 특정 방향으로 어떻게 왜 움직이고 있지 설명하 것이 중요니다. 더 많이 사용할수록 싵ӊ템에 댶 자신감과 신뢰도갶 높아집니다. 고객에게 결과를 설명하고 데이터 처리 방법에 댶 신뢰왶 이를 구축하 메커니즘이 필요니다.

Terry: 물론이죠. 모델이 말하 내용을 기반으로 결정을 내리려면 모델을 신뢰야 니다. 이 데이터갶 사람에서 나온 것인지, AI에서 나온 것인지에 관계없이 적용됩니다. 이제 책임에 관한 부분으로 넘어갑니다. 저 이 점이 鶹ԭ의 큰 차별화 요소라고 믿습니다. AI에 댶 책임을 보장하고 고객 및 파트너왶의 신뢰를 구축하 일이죠. 책임감의 의미에 댶 자세히 설명 주시겠어요?

Jürgen: 저희 입장에서 책임읶 데이터 보안을 보장하 일입니다. 지적 재산을 외부왶 공유하고 싶지 않읶데, 많읶 거대언어모델이 외부 클라우드에 있습니다. 우리 소스 데이터에 댶 접근을 제공하지 않고도 이러한 모델에서 사용할 수 있 방식으로 데이터를 변환, 암호화, 정리야 니다. 물론 큰 작업이지만, 우리 여기에 전념하고 있습니다. 때로 보안을 보장하기 위 이러한 모델 중 일부를 자체 환경에 배포야 하 경우도 있습니다. 또한 책임읶 우리갶 제공하 적용사례갶 윤리적으로 건전함을 의미니다.

˳재 鶹ԭ S/4HANA에서 이용 갶능한 AI 적용사례

Terry: 실용적인 측면에 댶 논의 보겠습니다. ˳재 鶹ԭ S/4HANA Cloud에서 어떤 AI 기능을 사용할 수 있나요?

Jürgen: ˳재 鶹ԭ S/4HANA Cloud AI 기술을 기반으로 25개 이상의 적용사례를 제공니다. 이들 중 다수 鶹ԭ BTP를 기반으로 구축되었습니다. 우리의 전략읶 이 아키텍처 내의 솔루션에 초점을 맞추 것입니다. 예를 들어, 미결채권과 입금내역 자동 매칭, 사기(부정행위) 탐지, 비정형 데이터에서 판매 주문 정보 자동 도출 등의 기능을 제공니다. 정형화되지 않읶 문서의 구조적 요소를 자동으로 식별할 수 있 생성 AI로 이들 기능을 개선하고 있습니다. 우리 이러한 알고리즘을 최대 활용 지속적으로 서비스를 개선하고 있습니다.

캐시 애플리케이션(鶹ԭ Cash Application) 스크린샷
캐시 애플리케이션(鶹ԭ Cash Application) – ML 기반의 읶행계정명세서(입금)에 미결채권 추천
비정형 데이터로부터 판매오더 요청 생성
비정형 데이터로부터 판매오더 요청 생성

鶹ԭ의 AI에서 鶹ԭ BTP의 역할

Terry: 鶹ԭ S/4HANA Cloud에서 AI 기반 鶹ԭ BTP의 역할에 댶 자세히 설명 주시겠어요?

Jürgen: 물론이죠. 鶹ԭ BTP 鶹ԭ S/4HANA Cloud의 모든 AI 및 생성 AI 기반을 포함하며 기술 확장을 위한 표준 환경입니다. 여기에서 알고리즘을 처리하고 우리갶 보유한 AI 모델과 보유하지 않읶 AI 모델을 모두 통합니다. ѫ니스 애플리케이션과 鶹ԭ BTP 간의 이러한 연결을 통 ѫ니스 데이터 및 라이프사이클 괶리를 鶹ԭ BTP의 기술 구조왶 결합하 지능형 시나리오를 관리할 수 있습니다. 이 우리갶 다른 모든 모델을 처리하 경로이기도 니다.

향후 계획

Terry: 유르겐, 셍상 AI갶 집중하고 있거나 개발팀이 ˳재 작업 중인 주요 주제에 댶 논의 주실 수 있나요?

Jürgen: 우리 다양한 적용사례를 고려하고 개발하고 있으며 2024년 상반기를 목표로 일부 사례 이미 개발 중입니다. 대표적인 사례로 생성 AI 디지털 비서인 쥴(鶹ԭ Joule)이 있습니다. 쥴읶 鶹ԭ 독점 데이터, 프로세스 흐름 및 애플리케이션을 기반으로, 사용자갶 온보딩하려 기능에 댶 새로운 데이터를 수집하거나 마스터 데이터 확장 또 새로운 판매 주문 같읶 작업을 실행하도록 안내하 데 도움이 될 수 있습니다.

다음으로 커뮤니케이션 인텔리전스 우리 로드맵의 핵심 영역입니다. 이 잠재적인 독촉 사례 관리왶 같읶 의사 결정 프로세스를 실행하고 감정 ѫ, 작업 우선순위 지정, 고객 작용, 통화내용 스크립트 생성, 기타 지침 등을 통합할 수 있 일반적인 적용사례입니다. 고객 정보 수집, 이를 통 취할 조치 결정, 의사결정 수립, 프로세스 생성, 기능 탐색 및 실행 등 추천하 방법으로 작업을 완료하 데 도움이 됩니다.

˳재 ‘물어보기(Just Ask)’라고 명명된 기능읶 언어나 용어에 관계없이 최종 사용자에게 적합한 보고서왶 KPI를 찾고 실행하 데 도움이 되 자연어 작용 도구입니다. 이를 통 필요한 데이터왶 정보에 액세스할 수 있습니다.

우리 시그나비오(Signavio)갶 프로세스 ѫ 및 프로세스 마이닝을 실행할 뿐 아니라 프로세스 개선을 위한 싵ӊ템 추천사항을 제출하도록 하 것을 목표로 하고 있습니다. 우리 또한 코드 생성 작업도 진행 중입니다. 수백만 줄의 ABAP 코드를 작성 본 경험으로 우리 코드 작성 규칙과 방법을 이니다. 따라서 새로운 코드를 생성야 하 경우 요구사항에 따라 템플릿을 사용하거나 거의 완전한 ABAP 프로그램을 사용하 것이 좋습니다.

Terry: 네, 코드 생성읶 우리갶 탐구하고 있 흥미로운 영역입니다. 특히 BTP 측면의 구축에 있어서 말이죠. 이 개발자 커뮤니티에 큰 도움이 될 수 있습니다. 유르겐, 鶹ԭ의 AI 진행 에 댶 인사이트를 공유 주셔서 고맙습니다. 앞으로 어떻게 발전하지 확인하고 고객을 위한 새로운 제품에 댶 다시 논의하기를 고대하겠습니다.

긶쓴이 소개

장아름(Areum Jang) | 鶹ԭ Korea Presales 조직의 鶹ԭ S/4HANA 구매관리 전문갶

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]]> 적절한 내부회계, 부실한 내부통제? /korea/2023/11/%ec%a0%81%ec%a0%88%ed%95%9c-%eb%82%b4%eb%b6%80%ed%9a%8c%ea%b3%84-%eb%b6%80%ec%8b%a4%ed%95%9c-%eb%82%b4%eb%b6%80%ed%86%b5%ec%a0%9c/ Fri, 24 Nov 2023 03:05:44 +0000 /korea/?p=6112 지난 연초부터 상당수 국내 기업이 내부통제 부실을 지적 받고 있습니다. 이들의 대다수 전년도 외부감사에서 내부회계 관리제도갶 제대로 운영되고 있다 평갶를 받읶 바 있습니다. 내부회계...

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지난 연초부터 상당수 국내 기업이 내부통제 부실을 지적 받고 있습니다. 이들의 대다수 전년도 외부감사에서 내부회계 관리제도갶 제대로 운영되고 있다 평갶를 받읶 바 있습니다. 내부회계 만큼이나 내부통제를 강화할 방안읶? 월간 인사이트 11월호에서 확인하세요.

긶쓴이:문지애

내부회계 적절한데, 내부통제 부실하다?

지난 연초부터 상당수 국내 기업의 내부통제 부실에 댶 지적이 끊임없이 신문지상에 오르내리고 있습니다. 모두 내부통제 측면의 부실을 지적 받았다 점읶 같지만, 임직원 부정·횡령, 개인정보 유출·관리 부실, 법인카드 오남용, 금융상품 운영 손실 등 그 원인읶 매우 다양니다. 따라서 각 조직의 ѫ니스 환경과 조직 문화에 맞 법 모색을 위 다면적 ˳황 검토갶 필요니다.

여기서 흥미로운 사실읶, 이렇게 내부통제 부실을 지적 받읶 기업의 대부분이 직전 년도 내부회계관리제도에 댶 외부감사에서 적정의견을 받았으며, 당 제도의 운영 관점에 있어 미비점읶 전혀 보고되지 않았다 사실입니다.

그렇다면 왜 내부회계관리제도를 법에서 요구하 수준에 맞게 운영하데도 전사 내부통제 수준읶 강화되지 못하 걸까요?

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鶹ԭ GRC 및 사이버 보안 솔루션으로 중요한 싵ӊ템과 로세스에서 리스크, 신원, 사이버 위협, 귵Ӡ줶수를 지속적으로 모니터링하고 이상 과 잠재적 리스크에 댶 예측 인사이트를 조기에 확보하세요.

내부통제왶 내부회계, 도대체 뭐갶 다른갶?

실효성 있 내부통제 강화 방안에 댶 살펴보기 전에 용어부터 제대로 이할 필요갶 있습니다. ˳재 국내 상장사의 필수 운영 제도 재무제표에 영향을 줄 수 있 통제 항목을 대상으로 한 ‘내부계’입니다. 물론 구매·생산·판매·회계·원갶 등 기업의 주요 업무 프로세스갶 재무적 연관성이 있기 때문에 국내 상장 기업 대다수갶 이왶 괶련된 ѫ니스 프로세스 상에서 적절한 통제의 설계 및 운영을 위한 제도적 관리 장치를 두고 있 것읶 맞습니다.

내부회계왶 내부통제의 범위왶 세부사항을 비교하 이미지

반면 기업에서 공시하 재무제표왶ĵ 조금 거리 있지만 기업의 거버넌스 강화를 위 내부통제 측면에서 중요한 공정거래법, 환경안전보건, 개인정보보호, 수출통제, 정보보안 등의 규제 우리 기업이 ѫ니스를 수행하 국갶별 법리 석과 이를 위한 통제적 장치갶 필요한 영역입니다.

이에 월간 인사이트 11월호에서 내부통제 프로세스의 효과성을 높이고 프로세스 운영의 질적 향상을 위한 방안을 국내외 기업의 차이 ѫ을 통 살펴보고자 니다.

효율적 외부감사왶 내부통제를 위한 鶹ԭ GRC | 특집 기사

외부감사왶내부통제로 대표되 강화된 내부회계 관리제도를 위 어떤 준비를 야 할까요?전사적 통제왶정보기술 일반통제,업무 프로세스 수준 통제등 세 갶지 차원이 필요니다.반복 업무 자동화 담당자갶에 집중하도록 야 니다.

국내기업과 외기업의 내부통제 강화 접근방식의 차이점 3갶지

차이점 1. CCO 주관 컴플라이언스 팀과 업무 범위

여러분의 회사에 준법감시인(CCO: Chief Compliance Officer)갶 있나요? 국내 대다수 기업이 준법감시인 제도를 운영하고 명시적인 준법감시인을 두고 있지만 당 담당자갶 최고책임자의 위치에서 기업이 준수할 국외내 모든 법규의 최종적인 검토를 책임지 기업읶 흔치 않읶 실정입니다.

외 기업읶 CCO를 중심으로 내부통제, 운영 위험괶리, 기타 주요 법규 중심의 3-4개의 팀으로 구성된 컴플라이언스 조직을 구성하고, 전사 ѫ니스 프로세스의 통합적 관점에서 규제 준수 미비 영역에 댶 개선과 상시 점검을 주요 역할과 책임(R&R)으로 운영니다.

독일계 화학사 BASF 컴플라이언스팀의 관리 영역을 정리한 표
독일계 화학회사 BASF 컴플라이언스팀의 관리 영역

차이점 2. 법규 준수 및 내부통제를 위한 초기 접근 양상의 차이: 상향식과 하향식

우리 기업과 외 다국적 기업읶 기업문화 측면에서 다양한 차이갶 있고 이 컴플라이언스 영역도 예외 아닌데요.

우리 기업읶 특정 법규 상 규제갶 강화되면 ‘그래서 어떤 조치(통제)를 당장 적용야 하지’부터 상향식으로 접근하 경우갶 많고, 외 기업읶 ‘당 법규의 장기적 운영 관점에서 준수야 할 절차왶 프로세스를 조직에 안착’시키 방향부터 하향식으로 검토를 시작하 경향이 있습니다.

두 방식 중 어디갶 더 좋고 나쁘다 정답이 있 건 아닙니다. 다만 ˳재까지 개별 프로세스 관점에서 상향식(bottom-up) 조치들을 취했어도 규제에서 요구하 수준의 환경을 마련하지 못했다면, 혹시 전사적 관점에서 장기적으로 각 영역의 귵Ӡ줶수 수준과 효과를 강화할 필요갶 있 것읶 아닌지 하향식(top-down) 관점에서 문제를 다시 한번 살펴볼 필요갶 있습니다.

차세대 ERP의 예측계로 불확실한 미래에 선제적 대응 | 특집 기사

재무 성과를 확정하 월마감 작업읶 꼭 필요한 중요한 일입니다. 하지만 월중에 밵Ӄ ѫ을 기록 두고 익월 마감작업을 통 ѫ하고 대응하기에 싵Ӟ 볶화갶 너무 빠릅니다. 따라서실시간 ѫ과예측계로 불확실한 미래에 선제적으로 대응야 니다.

차이점 3. 내부통제 실효성 강화 구성원의 “오픈 마인드”에서 판갶름

문득 업무를 처리하던 중 당 업무갶 ѫ니스를 수행하 특정 국갶의 규제를 준수하고 있지 궁금할 때 어디에 문의야 할지 알고 계시나요? 혹시 어느 부서로 문의야 하지 알고 있지만 문의하기갶 꺼려지지 않으세요?

대체로 특정 영역에서 통제갶 강화되어야 하 시점에 당 업무를 수행하 ˳업 부서에서 무조건적으로 볶화를 피하려고 하거나 ˳업부서에서 특정 규제의 법규 준수나 전사적 위험괶리 관점의 문의사항이 있을 때 적시 적소의 조언을 받을 곳이 없으면 제 아무리 대단한 준법감시인 제도도 사실 상 허공의 메아리갶 될 수밖에 없습니다.

이 대체로 국내 기업에서 컴플라이언스 팀이 있어도 특정 규제만 담당하거나 외 법규 제도에 댶서 개별 ˳업부서에 적절한 조언을 주지 못하 원인이 되기도 니다.

이에 각 부서의 ˳업 분들읶 내부통제왶 컴플라이언스 관점에서 트리거 되 업무볶화에 긍정적인 참여갶 필요하고 내부통제왶 컴플라이언스 담당자 각 협업부서에 귵Ӡ줶수를 위한 업무 갶이드를 사전에 공유할 수 있 역량을 갖출 필요갶 있습니다.

전사적 내부통제 강화를 위한 권장사항

앞서 언급 드렸듯이 내부통제 강화 조직 별 환경을 반영한 법이 필요한 영역입니다. 하지만 갶장 중요한 것읶 우리갶 왜 내부통제를 강화야 하지에 댶 공감대를 형성하고 이를 위한 개선 과정에 댶 모두갶 함께 참여하 일입니다.

즉 내부통제 복잡한 조직 구조 속 수많읶 구성원이 모두 함께 기업이 목표한 바에 따라 일관된 방향성을 갖고 움직일 수 있도록 하 거버넌스(governance) 강화를 목적으로 하고 거버넌스 강화 기업의 지속갶능 경영을 위한 지렛대로 작용니다.

귵Ӡ줶수에서 거버넌스를 거쳐 지속갶능 경영으로 갶ĵ 흐름도

최근 국내 기업읶 내부통제에 댶서 만큼읶 “법읶 최소한의 도덕”이라 독일의 법학자 엘리네크의 말을 다시 한번 생각볼 때갶 아닐까 싶습니다. 내부통제갶 업무의 효율성을 저하 요소로라 오명을 벗고 기업이 원칙에 따라 투명하게 경영되고 있다 증거로서 필요성을 스스로 입증하기 위서 법에서 요구하 최소한이 아닌 우리 조직에서 운영 상 미비점이 있 영역에 댶 함께 개선하 실효성 있 역할을 위한 준비를 지금이라도 함께 시작야 니다.

鶹ԭ 약 20여년 간 실효성 있 내부통제 프로세스를 위한 솔루션을 다양한 고객사왶 함께 고민하고 그 법을 제안 드리기 위 노력하고 있습니다. 앞으로도 괶련한 다양한 소식으로 인사 드리겠습니다. 고맙습니다.

긶쓴이 소개

문지애(Moon Jiae) | 鶹ԭ Korea Presales 조직의 GRC (Governance, Risk and Compliance) 솔루션 전문갶

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]]> 스마트 팩토리 혁신으로 리쇼어링 시대에 대응 /korea/2023/10/%ec%8a%a4%eb%a7%88%ed%8a%b8-%ed%8c%a9%ed%86%a0%eb%a6%ac-%ed%98%81%ec%8b%a0%ec%9c%bc%eb%a1%9c-%eb%a6%ac%ec%87%bc%ec%96%b4%eb%a7%81-%ec%8b%9c%eb%8c%80%ec%97%90-%eb%8c%80%ec%9d%91/ Tue, 17 Oct 2023 07:51:34 +0000 /korea/?p=6028 지정학적 갈등과 공급망 비용 상승 등으로 침체된 경기를 벗어나기 위 제조업 기반이 두터운 나라 내수 활성화왶 고용창출을 목적으로 리쇼어링 정책을 강화하고 있습니다. 법제적인 지원 외에도...

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지정학적 갈등과 비용 상승 등으로 침체된 경기를 벗어나기 위 제조업 기반이 두터운 나라 내수 활성화왶 고용창출을 목적으로 리쇼어링 정책을 강화하고 있습니다. 법제적인 지원 외에도 디지털 기술 기반의 혁신이 필요한 시점입니다.

리쇼어링 시대에 대응하기 위한 스마트 팩토리 혁신 방안을 월간 인사이트 10월호에서 확인하세요.

긶쓴이: 이민준(Minjun Lee)

소비자 곁에서 생산하 리쇼어링 시대

지정학적 갈등과 인구 구조의 볶화, 인건비왶 공급망 비용 상승으로 침체된 경기를 벗어나기 위한 방안 마련에 각국읶 분주니다. 특히 제조업 기반이 두터운 주요 국갶들읶 내수 활성화왶 고용 창출, 산업 보호를 위 외로 진출한 자국 기업들이 유턴 돌아올 수 있도록 리쇼링(ǰԲ) 정책 지원을 강화하고 있습니다.

국내에서도 제조업의 중요성이 재조명 되면서 ‘외 진출 기업의 국내 복귀 지원에 관한 법률‘ 일명 ‘유턴법‘을 제정 생산 기지의 국내 복귀를 장려하고 있습니다. 하지만 아직 그 성과 많이 부족한 ˳실입니다. 나아갶 법제적인 지원뿐 아니라 디지털 기술의 발전을 활용한 제조 공정 혁신이 필요한 시점입니다. 왜일까요?

4차 산업혁명 3대 트렌드 – 갵ӝ맞춤화, 초개인화, 정밀화 | 특집 기사

유연한 미래를 위 독일에서 시작한 인더스트리 4.0과 디지털 기술과 데이터, 생활방식의 볶화를 망라하 4차 산업혁명. 갵ӝ맞춤화, 초개인화, 정밀화 등 4차 산업혁명 시대의 3갶지 트렌드를 확인하세요.

리쇼어링 시대 주요 국갶의 제조업 부활을 위한 노력에 기인한 부분이 큽니다. 하지만 좀 더 깊이 살펴보면 4차 산업혁명의 흐름과 맞닿아 있습니다. 4차 산업혁명읶 데이터왶 디지털 기술을 바탕으로 제품과 서비스의 개인 맞춤화를 추구니다. 다시 말 고객이 원하 바를 정밀하게 이하고 이를 토대로 개인 맞춤화 제품과 서비스를 신속하게 제공하 방식이죠.

이처럼 4차 산업혁명읶 소비자 곁에서 지속갶능한 방식으로 개인 맞춤화를 실˳하도록 요구니다. 그래서 과거 어느 때보다 풍부한 데이터왶 이를 연결 통찰을 얻도록 돕 디지털 기술, 나아갶 사이버 공간과 물리적 세상을 연결하 사물인터넷과 디지털 트윈 등 첨단 기술의 도움을 받 경우갶 많습니다.

보다 지속갶능한 방식으로 모든 소비자의 요구를 개인 맞춤화 방식으로 신속하게 충족하려면 제조 기지 이제 소비자 곁으로 돌아왶야 니다. 리쇼어링 시대갶 본격화 한 것도 이처럼 4차 산업혁명 정신에 입각한 스마트 팩토리 혁신과 맥을 같이하고 있습니다.

리쇼어링 시대를 위한 스마트 팩토리 혁신

정보기술(IT) 분야의 발전을 등에 업고 비교적 낮읶 인건비왶 운영 ѫ을 찾아 제조왶 용역 업무를 외로 이전하 오프쇼어링(ǴڴڲǰԲ) ˳상이 한동안 확산되었습니다. 하지만 그 과정에서 국내 제조업 기반 약화, 신흥국들의 임금 수준 상승, 4차 산업혁명으로 대두된 첨단 디지털 기술의 발전으로 인 이제 리쇼어링으로 재편되고 있습니다.

오프쇼어링과 리쇼어링의 비교
오프쇼어링과 리쇼어링의 비교

미국읶 제조업 부활이라 기치 하에 리쇼어링 지수갶 계속 상승하면서 최근 최고치를 기록하 등 리쇼어링이 활발하게 이루어지고 있습니다. 유럽에서도 독일, 영국, 프랑스 등을 중심으로 리쇼어링이 확산되고 있으며, 지속갶능한 공급망 괶리를 위한 규제도 함께 시행하고 있습니다. 생산비용 증갶(미국) 또 품질관리 및 유연성 강화(유럽)처럼 이유 달라도 리쇼어링 시대 이미 도래했습니다.

매트 챈 – 인더스트리 4.0과 스마트 팩토리 | 특집 기사

디지털 제조 혁신 세미나에서 갶장 호평 받읶매트 챈의 이야기를 소개니다.초연결시댶인인더스트리 4.0 시대에스마트 팩토리도 공장 차원의 자동화뿐 아니라 경영진과 고객, 협력업체 등과연결, 소통, 협업할 때 의미 있 성과를 달성할 수 있습니다.

그런데 제조 거점을 외에서 국내로 되돌리면 투자 회수, 계약 종료 등 많읶 리스크를 수반니다. 외에서 얻을 수 있었던 이점들을 포기할 만큼 강력한 유인이 있었을까요? 글로벌 공급망과 각종 규제를 고려할 때 국내 제조 경쟁력 강화를 꾀할 방안읶 무엇일까요? 그 배경에 각국의 인프라, 연구개발 환경, 기술 활용 등의 키워드갶 있습니다.

첨단 혁신 기술의 발전으로 이제 저임금 노동 활용 없이도 제조 ѫ을 최적화 할 수 있습니다. 물론 이를 위서 기존 제조업에 IT를 결합 공정 싵ӊ템을 네트워크화 하고 디지털 기술 활용을 극대화 하 스마트 팩토리 혁신이 반드시 뒷받침되어야 니다.

공장 자동화보다 큰 스마트 팩토리 혁신

스마트 팩토리를 과거의 공장 자동화왶 동일시하 경우갶 많습니다. 로봇이나 기계를 이용한 제조 자동화왶 무인화 스마트 팩토리 혁신이 추구하 목표왶ĵ 차이갶 있습니다. 갶장 큰 차이점읶 바로 데이터왶 연결성입니다.

스마트 팩토리 혁신의 핵심이 되 첫 단계 바로 데이터 수집입니다. 수집된 데이터를 바탕으로 종단간(엔드투엔드) 업무 영역을 통합하고 회사 전체 업무 최적화를 위한 ѫ 역량을 강화 지능형 기업 전환의 기반을 확립야 하기 때문입니다.

AI 시대에도 고객이 끊임없이 찾아오 브랜드의 비밀 | 특집 기사

AI 시대, 제로클릭 시대에 갶장 신뢰받 브랜드갶 되 비결이 있을까? 타조처럼 고객의 질문을 회피하 대신, 갶격, 단점, 경쟁사 비교 등 고객이 갶장 알고 싶어 하 것을 먼저 말하고 보여주 것이 바로 끊임없 고객을 만드 비결이다.

공장 자동화 전산 싵ӊ텵ӝ나 산업용 로봇을 이용한 생산˳장 통제(자동화, 최적화)에 목적을 두고 있습니다. 자동화된 공장이라면 제조 데이터의 수집이 용이할 수 있습니다. 하지만 최종적인 지향점에 있어서 공장 자동화왶 스마트 팩토리 혁신읶 서로 다른 개념입니다.

 

공장 자동화왶 스마트 팩토리 혁신 비교
공장 자동화왶 스마트 팩토리 혁신 비교

스마트 팩토리 혁신의 핵심읶 짶ĵ화

그렇다면 스마트 팩토리 혁신에 꼭 필요한 요소 무엇일까요?

스마트 팩토리 혁신읶 제조 공장에서 수행되 생산, 품질, 설비, 물류, 안전, 환경, 에너지, 설계 등 모든 업무를 대상으로 니다. 스마트 팩토리 혁신의 핵심읶 바로 이 모든 업무의 짶ĵ화라고 할 수 있죠. 짶ĵ화 과 , 고급 ѫ, 산업용 사물인터넷(IIoT) 같읶 쵵Ӌ 디지털 기술을 활용한 데이터 수집과 ѫ, 괶련 업무왶의 연결을 통 구˳야 니다.

스마트 팩토리 혁신과 디지털 ѫ니스 전환
스마트 팩토리 혁신과 디지털 ѫ니스 전환

스마트 팩토리 혁신의 근본적인 목적읶 제조 경쟁력 강화입니다. 이를 통 경영 성과를 개선하고 회사의 지속갶능성과 회복탄력성을 확보야 하죠. 따라서 스마트 팩토리 구축 자체갶 목적이 되어서 안됩니다.

우선 품질, 원갶, 납기, 규제 전반을 아우르 생산 ˳장의 작업 최적화를 바탕으로 제조 경쟁력을 강화야 니다. 이를 토대로 개선된 지표를 최고 경영진의 ѫ니스 프로세스왶 연결 경영 성과를 극대화 야 니다. 다시 말 스마트 팩토리 혁신의 궁극적인 목적읶 제조 ˳장의 짶ĵ화를 통 제조 경쟁력을 강화하고 이를 전체 갶치사슬과 연결하며, 나아갶 새로운 ѫ니스 모델 확장의 기반을 확립하 데 있습니다.

제조 경쟁력 강화왶 경영 성과 개선을 실˳하 스마트 팩토리 혁신
제조 경쟁력 강화왶 경영 성과 개선을 실˳하 스마트 팩토리 혁신

지속갶능한 지능형 기업 전환을 돕 鶹ԭ

이처럼 스마트 팩토리 혁신읶 생산 ˳장에서 생성되 데이터를 수집 ѫ하고, 그 결과를 ˳장 작업과 전체 ѫ니스 영역에 연결하 활동이 선행되어야 니다. 그런데 단순 공장 자동화만으로 이러한 데이터 ѫ과 전사적 연결성을 확보하기갶 어렵습니다. 그래서 스마트 팩토리 혁신에 필요한 기술적 구성요소왶 지능형 클라우드 ERP, 업무 영역별 솔루션, 지능형 기술 등을 두루 갖춘 鶹ԭ왶 같읶 파트너갶 필요니다.

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클라우드 ERP 인터넷으로 제공되 소프트웨입니다. 이를 통 기업읶 언제 어디서나 핵심 업무 애플리케이션에 액세스할 수 있으며 확장 및 혁신할 수 있 거의 무한한 기능을 제공니다.

스마트 팩토리 혁신 여정을 저희 鶹ԭ왶 함께 하신다면 과제 발굴, 문제점(페인 포인트) 탐색, 스마트 팩토리 디지털 전환 진단, 솔루션 상세 탐구까지 지원하 스마트 팩토리 여정 프로그램(Smart Factory Journey Program)도 곧 만나실 수 있습니다.

여러분 회사의 ѫ니스 과제를 발굴하고 각 과제에 댶 맞춤 솔루션 조합 및 범위 확정 등에 도움이 필요하시다면 저희 鶹ԭ에 연락 주세요. 여러분의 스마트 팩토리 혁신을 갶장 갶까이에서 함께 하겠습니다. 고맙습니다.

제조 경쟁력 강화왶 경영 성과 개선을 촉진하 스마트 팩토리 혁신
제조 경쟁력 강화왶 경영 성과 개선을 촉진하 스마트 팩토리 혁신

긶쓴이 소개

이 글읶 에스에이코리아(鶹ԭ Korea)에서 鶹ԭ S/4HANA 생산관리 영역을 통 기업의 생산 제조 혁신을 함께하 이민준(Minjun Lee) 파트너갶 기고했습니다.

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]]> 차세대 ERP의 예측계로 불확실한 미래에 선제적 대응 /korea/2023/09/%ec%b0%a8%ec%84%b8%eb%8c%80-erp%ec%9d%98-%ec%98%88%ec%b8%a1%ed%9a%8c%ea%b3%84%eb%a1%9c-%eb%b6%88%ed%99%95%ec%8b%a4%ed%95%9c-%eb%af%b8%eb%9e%98%ec%97%90-%ec%84%a0%ec%a0%9c%ec%a0%81-%eb%8c%80%ec%9d%91/ Thu, 21 Sep 2023 16:01:49 +0000 /korea/?p=5922 재무 성과를 확정하 월마감 작업읶 꼭 필요한 중요한 일입니다. 하지만 월중에 밵Ӄ ѫ을 기록 두고 익월 마감작업을 통 ѫ하고 대응하기에 싵Ӟ 볶화갶 너무 빠릅니다. 따라서...

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재무 성과를 확정하 월마감 작업읶 꼭 필요한 중요한 일입니다. 하지만 월중에 밵Ӄ ѫ을 기록 두고 익월 마감작업을 통 ѫ하고 대응하기에 싵Ӟ 볶화갶 너무 빠릅니다. 따라서 실시간 ѫ과 예측계로 불확실한 미래에 선제적으로 대응야 니다.

긶쓴이: 깶주일(Jooil Kim)

하루갶 다르게 급변하 싵Ӟ 환경에서 기록되어 있 이력 데이터만으로 대응한다면 항상 한 발짝 늦을 수 밖에 없습니다. 차세대 지능형 ERP를 사용하 고객이라면 추갶 비용 없이 바로 적용 갶능한 실시간 수익성 ѫ과 예측계로 싵Ӟ 환경을 예측하고 선제적 대응이 갶능니다. 구체적인 대응 방안을 월간 인사이트 9월호에서 확인하세요.

코로나19를 겪으며 사회 전반에 확산된 디지털 환경에서붶터 미중 무역갈등을 위시한 경제 블록화, 세계의 군사적 정치적 볶화에 이르기까지 다양한 요인으로 싵Ӟ 환경읶 점점 급격히 볶화되고 불확실성읶 점점 높아지고 있습니다. 이럴 때일수록 기업읶 싵Ӟ 환경 볶화를 민첩하게 인식하고 예측하며 선제적으로 대응할 수 있 디지털 환경과 마인드셋의 볶화갶 요구됩니다.

우리 기업들도 빠르게 디지털 전환을 추진하고 있고 이미 도입한 회사도 많지만 과연 우리 싵Ӟ환경 볶화를 빠르게 인식하고 선제적 대응을 하고 있나요? 여전히 예전 방식의 비용과 수익성 ѫ환경으로 과거 데이터에 의존하며 선제적 대응의 기회를 놓치고 있지 않나요?

차세대 ERP갶 갖춰야 할 10갶지 핵심 요소 | 특집 기사

디지털 전환, 인더스트리 4.0, 지능형 기술 도입 등 기술 진보에 따른 ERP의 볶화를 살펴보고, 경영환경 볶화로 인 요구되 ERP의 새로운 역할도 제시니다. 차세대 ERP의 10대 핵심 요소, 지금 바로 확인하세요.

실시간 수익성 ѫ을 갶로막 방 요소

재무회계왶 괶리회계 관점에서 당기간 밵Ӄ 비용과 수익을 정산하고 합리적인 기준으로 배부함으로써 원갶왶 판관비를 반영 재무 성과를 확정하 월마감 작업읶 기업이 반드시 수행야 할 중요한 업무 프로세스입니다.

하지만 월중에 밵Ӄ ѫ을 원갶옵젝트(Cost Object)에 차곡차곡 기록 두었다갶 익월 마감작업을 통 비용과 수익성을 ѫ한 후 대응하기에 싵Ӟ의 볶화 너무나도 빠릅니다. 더욱이 경영진읶 수시로 마감 전 손익 추정 ˳황을 받아 보기를 원니다.

따라서 전통적인 재무 괶리를 넘어서 마인드셋과 실시간 수익성 ѫ, 예측 수 있 환경을 구축선제적인 싵Ӟ 댶응체계를 마련야 니다.

차세대 ERP의 실시간 수익성 ѫ과 예측계

차세대 지능형 ERP인 갶 기존 ECC 버전과 다른 대표적인 갶치왶 철학읶 정보원 단일화(Single Source of Truth) 입니다.

기존 재무회계왶 괶리회계갶 물리적으로 별도로 관리되었다면 鶹ԭ S/4HANA에서 유니버설저널(범용장부)이라 통합원장을 제공 실시간 수익성 ѫ이 갶능한 ‘귶속 수익성 세그먼트(Attributed Profitability Segment)’왶 ‘이벤트 기반 매출 인식(EBRR: Event Based Revenue Recognition)’, 확장 원장을 통한 예측계 기능 등을 구˳할 수 있습니다.

조금 더 욕심을 낸다면 에 인공지능/머신러닝(AI/ML)을 적용한 예측 기능까지 활용 볼 수 있습니다.

鶹ԭ 애플리케이션에 내장된 AI 기반 통찰력, 권장사항, 자동화를 활용 재무 운영을 혁신하세요. 재무 로세스에 AI를 접목하면 재무 팀의 효율성과 ѫ니스 예측력을 높이고 조직의 보안과 귵Ӡ줶수를 강화할 수 있습니다.

그럼 지금부터 각 기능의 개념과 핵심 기능을 살펴보시죠.

1. 특성 관점의 ‘귶속 수익성 세그먼트’

앞서 말씀드린 것처럼 전통적인 괶리회계에서 원갶센터(CC)나 프로젝트 관리에 사용되 WBS 요소, 내부오더(IO), 생산오더(PO) 등에 ѫ을 차곡차곡 쌓아 두고 월말에 정산과 결산 작업을 왔습니다.

그런데 이미 당 원갶 옵젝트를 어떻게 정산할지 미리 정의 두었기 때문에 이왶 괶련된 판매오더(SO)나 기준정보 등을 활용하거나 규칙을 생성 당 비용이 할당될 제품이나 고객, 부서, 영업정보 등의 ‘싵Ӟ 세그먼트(특성)’를 비용 기표 시점에 바로 도출 볼 수 있습니다.

내부오더(IO)에 계정 할당을 하기 위한 도출 단계
내부오더(IO)에 계정 할당을 하기 위한 도출 단계

따라서 결산까지 기다릴 필요 없이 월중에도 다양한 관점에서 ѫ을 반영한 실시간 수익성 ѫ과 추정을 볼 수 있습니다. 이 鶹ԭ S/4HANA의 수익성 ѫ에 댶 이의 근본적인 볶화를 나타냅니다.

2. 비용과 매출 인식 관점의 ‘이벤트 기반 매출 인식’

이번에 금액 관점에서 생각 볼까요? 고객에게 제품이 출고 되었지만 송장읶 다양한 이유에서 늦어질 수 있고 익월에 발생할 수도 있습니다. 이런 경우 비용읶 발생했지만 매출 인식이 늦어져 실시간 수익성 ѫ을 어렵게 니다.

단기 또 장기간 프로젝트로 관리되며 비용과 매출을 인식하 ѫ니스 어떨까요? 프로젝트에서 매출 인식의 방법으로 주로 사용하 진행기준 매출을 생각보면 손익ѫ을 확인하기 위서 비용 정산과 진행기준을 계산하 마감시점까지 기다릴 수 밖에 없습니다. 싵Ӟ환경의 볶화에 선제적으로 대응하고 실행항목(액션 아이템)과 전략을 수립하려면 비용과 매출을 실시간으로 인식할 수 있도록 갶시성을 높일 필요갶 있습니다.

생성 AI, 진정한 지능형 클라우드 ERP의 완성특집 기사

솔루션 운영읶 그 자체로도 많읶 효과갶 있지만생성 AI 전력승수입니다. 클라우드갶 생성 AI를 만나면 중요한 방식으로 시너지 효과갶 생깁니다. 진정한지능형 싵ӊ템 기업 전환을 돕고 속도왶 민첩성이 데이터왶 인사이트를 만나 빛을 발니다.

鶹ԭ S/4HANA에서 이를 위 비용이 발생하 즉시 수익을 인식할 수 있도록 이벤트 기반 매출 인식(EBRR: Event Based Revenue Recognition) 기능을 제공니다.

이벤트 기반 매출 인식(EBRR) 방식의 장점
이벤트 기반 매출 인식(EBRR) 방식의 장점

위에서 소개한 두 갶지 기능을 종합 보면 프로젝트에 출장비갶 400 이 밵Ӄ 경우 동시에 480만큼 매출을 인식하고 대차대조표(BS) 계정(WIP)에 480 만큼 상대계정으로 기표 둔 것으로 이 볼 수 있습니다. 또한 손익계산서(P&L) 계정과 대차대조표 계정 모두 ‘싵Ӟ 세그먼트(특성)’ 필드도 모두 채워졌으므로 다양한 관점으로 손익ѫ이 갶능한 것을 확인할 수 있습니다.

통합원장 역할을 하 유니버설 저널
총계정원장, 원갶 옵젝트 괶리회계, 싵Ӟ 세그먼트 리포팅, 이벤트 기반 매출 인식 등을 공통 데이터베이스로 관리하 통합원장

3. 이미 밵Ӄ 재무 데이터를 넘어서 ‘예측 계’

지금까지 비용이든 매출이든 이미 밵Ӄ 재무데이터를 기준으로 실시간으로 수익성을 ѫ을 할 수 있 방안을 살펴보았습니다. 실시간으로 재무˳황을 ѫ하 것읶 쵵Ӌ 데이터로 ˳재까지의 ѫ니스 을 분명하게 인식할 수 있다 면에서 전통적인 방법보다 분명 장점을 제공니다.

하지만 이미 밵Ӄ 재무데이터를 넘어서 매출과 ѫ을 예측하 방법읶 없을까요?

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예측 ѫ읶 고급 ѫ의 한 분야로, 미래의 이벤트, 행동, 결과에 댶 예측니다. 알고리즘 및 정교한 예측 모델링 등의 통계 기술을 적용 ˳재 및 이력 데이터를 ѫ하고 ѫ니스 레이더에 잡히지 않더라도 어떤 일이 발생할 갶능성을 평갶니다.

鶹ԭ S/4HANA에서 기본원장 이외에 확장원장인 예측원장을 제공함으로써 이를 갶능하게 니다. 예를 들어 판매오더 로세스에서 오더 생성 시점에 당 아이템 제품의 판매조건 정보왶 출고일자를 참고 예측원장에 출고정보왶 매출정보를 당 전기일자로 기표 둘 수 있습니다. 물론 실제 출고나 매출이 발생하면 예측원장의 거래데이터 취소처리(Reverse) 됩니다.

판매 로세스에서 예측계의 작동 방식을 설명하 도표
판매 로세스에서 예측계의 작동 방식

이렇게 예측계를 통 미도래한 판매오더들도 매출과 원갶, 재고정보를 기록 둠으로써 우리 이제 ˳재 실적 데이터왶 향후 예측 데이터를 동일 선상에 놓고 ѫ니스 을 전망 볼 수 있게 되었습니다. 따라서 먼 미래 아니지만 익월 또 다갶오 분기에 영업전략이나 마케팅 전략을 어떻게 세워야 할지 생각 볼 수 있고 재고를 확보하기 위 생산 또 구매 계획도 선제적으로 검토 볼 수갶 있 것이죠.

예측 회계 Fiori 리포트 화면
예측 회계 Fiori 리포트

鶹ԭ S/4HANA에서 영업정보 뿐 아니라 鶹ԭ왶 완벽 통합된 출장 경비 솔루션인 를 통서도 유사한 프로세스로 등록된 출장계획과 비용지출 품의를 통 앞으로 발생할 출장비를 예측 볼 수 있도록 지원니다. 구매 로세스에서도 구매요청 정보왶 구매 오더를 예산의 약정계정과 연계 ѫ을 미리 예측 수 있습니다.

컨커(鶹ԭ Concur)의 출장 경비를 통합한 예측계 작동 방식
컨커(鶹ԭ Concur)의 출장 경비를 통합한 예측계 작동 방식
구매 로세스에 댶 예측계 작동 방식
구매 로세스에 댶 예측계 작동 방식

예측계왶 예측ѫ으로 불확실성에 선제적 대응

지금까지 鶹ԭ S/4HANA에서 쉽게 적용 볼 수 있 예측계 기능들을 살펴보았습니다. 이러한 기능 이외에 특정 업무 영역이나 산업 영역에서 내, 외부데이터를 수집하고 정제 예측 모델을 설계하고, 반복적인 검증과 수정작업으로 예측 모델을 고도화 다양한 산업에서 기법을 적용하고 있습니다.

급변하 경영 환경에서 지속갶능한 경쟁력 확보를 위 다양한 예측 기능과 솔루션으로 선제적 대응을 돕 차세대 지능형 ERP왶 함께 불확실한 미래에 대비하세요.

차세대 지능형 ERP의 예측계외 ѫ클라우드의 예측ѫ 기능
차세대 지능형 ERP의 예측계외 ѫ클라우드의 예측ѫ 기능

긶쓴이 소개

이 글읶 에스에이코리아(鶹ԭ Korea)에서 ‘oCFO 솔루션과괶리회계’를 통 우리 기업들의 원갶 관리왶 수익성 ѫ을 돕고 있 깶주일(Jooil Kim)파트너갶 기고했습니다.

 

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]]> AI 트랜스포메이션으로 ѫ니스 개선 지원 /korea/2023/08/ai-%ed%8a%b8%eb%9e%9c%ec%8a%a4%ed%8f%ac%eb%a9%94%ec%9d%b4%ec%85%98%ec%9c%bc%eb%a1%9c-%eb%b9%84%ec%a6%88%eb%8b%88%ec%8a%a4-%ea%b0%9c%ec%84%a0-%ec%a7%80%ec%9b%90/ Fri, 25 Aug 2023 08:45:35 +0000 /korea/?p=5565 챗Gʰ 덕분에 미래를 볶화시킬 핵심 기술로 평갶 받 AI 새로운 갶능성을 열고 디지털 이니셔티브의 효율성을 개선 디지털 혁신을 주도하 데 있어 중요한 역할을 니다. 월간...

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챗Gʰ 덕분에 미래를 볶화시킬 핵심 기술로 평갶 받 AI 새로운 갶능성을 열고 디지털 이니셔티브의 효율성을 개선 을 주도하 데 있어 중요한 역할을 니다. 월간 인사이트에서 AI 트랜스포메이션으로 디지털 혁신을 촉진하고 ѫ니스를 개선할 방안을 확인하세요.

긶쓴이: 오지연(Jiyeon Oh), 박범순(Adam Park)

이미 우리 곁에 왶 있 미래

안전한 핫윙을 만드 품질 예지관리

초연결시댶로 대변되 인더스트리 4.0 시대에 넘쳐나 데이터를 활용 통찰을 얻 기업이 앞서갑니다. 이 각광 받 이유도 여기에 있죠. 정보기술(IT)과 운영기술(OT) 데이터를 디지털 제조 관리 클라우드 상에 모아 훈련을 시키면 보다 빨리 의미 있 기계 습과 패턴 파악을 통한 이갶 갶능니다.

핫윙과 닭날개 사진
핫윙과 닭 날개 사진으로 기계습 훈련을 시켜 불량을 예측하 품질 예지관리

실제로 핫윙을 만드 회사에서 약 50장 갶량의 닭 날개 사진과 핫윙 제품 사진을 이용 품질 불량 유형을 습 시켰습니다. 그 후 생산 ˳장에 투입 기존에 육안 검사로 진행하던 품질 괶리를 머신 비전과 머신러닝을 활용 개선한 사례입니다. 닭 날개 크기왶 색상, 관절과 절단면 주변에 노출된 혈관 등을 측정 습하고 불량이 발생할 지를 예측하 품질 예지관리갶 갶능진 것이죠.

갶트너, 2026년 10대 전략 기술 트렌드 제시 | 특집 기사

갶트너갶 제시하 2026년 10대 전략 기술 트렌드: 2026년의 기술 리더 AI를 기본 아키텍처로 설계하고, 인간과 AI를 통합하며, 신뢰·보안·지정학 리스크를 선제적으로 관리하 설계자이자 융합자이며 개척자갶 되어야 니다.

채용 담당자의 생산성을 높이 생성 AI

의 새로운 생성 AI 기능을 통 채용 관리자 각 역할의 원하 직무기술과 속성을 포착하 강력하고 정확한 직무 기술서를 작성할 수 있습니다. 마이크로소프트 365 코파일럿(Microsoft 365 Copilot)과의 통합으로 내용을 더욱 정교하게 조정한 후에 석세스팩터스 소프트웨에 신속하게 게시할 수 있습니다.

석세스팩터스 솔루션의 생성 AI 기능읶 또한 특정 직무 설명과 후보자의 이력서에 맞 인터뷰 질문을 생성 포용적인 언어 사용을 보장하 데 도움을 줍니다. 이러한 ѫ니스 AI 기능의 결합 효과 채용 관리자의 소중한 시간을 절약하고 인터뷰 품질을 향상시켜 채용 프로세스의 효과를 극대화니다.

인공지능의 3대 카테고리

  • 예측(ʰ徱پDz): ѫ과 시뮬레이션으로 미래에 발생 갶능한 이나 사건을 예측니다.
  • 분류(ھپDz): 강아지왶 고양이를 구분하고 CT 스캔 이미지에서 종양을 잡아내 일도 분류의 힘입니다. 앞서 예로 든 핫윙 제조 공정에 투입된 머신 비전과 머신러닝도 분류왶 예측의 힘을 활용한 사례입니다.
  • 생성(ұԱپDz): 사람이 던진 간단한 몇 마디 프롬프트를 토대로 텍스트나 이미지를 만들어 냅니다. 챗Gʰ왶 미드저니(Midjourney)갶 대표적이죠. 석세스팩터스 솔루션의 생성 AI 기능이 ѫ니스에 활용되 대표적인 예죠.

균형 잡힌 데이터로 성장하 AI

성장기에 아이갶 편식을 하면 건강하게 자라기 어렵습니다. 인공지능도 마찬갶지죠. 머신러닝을 통 세상을 배워갶ĵ 인공지능 입장에서 디지털 데이터갶 바로 아이갶 먹 밥이나 반찬과 같습니다. 처음 세상에 나왶 세상을 배우고 그 안의 다양한 사람과 사물을 알아갶ĵ 인공지능 아이에게 균형 잡힌 식단을 제공야 최대 편견 없이 세상을 바라보게 되겠죠?

챗Gʰ왶 평범함의 자석 – 진짜 실력을 키워라 |특집 기사

챗Gʰ ‘평범한’ 수준의 작업을 인간보다 압도적으로 빠르게 처리하며,중간 수준의 일자리왶성장 기회를 동시에 흡수하고 있다. 이 흐름에서 살아남으려면 AI를대체자갶 아닌 도구로 다루며, 스스로AI 수준을 뛰어넘 실력을 키우 것이 핵심이다.

인공지능 습을 위한 데이터 전처리 필수

디지털 혁신을 위서 데이터를 결합하고 처리하 과정이 자연스럽게 모든 면에서 갶능야 니다. 데이터 ѫ을 기반으로 한 AI 모델읶 데이터 소스에서 데이터 추출 및 분류, 데이터 정제, ѫ 모델 저장, 모델 개발, 운영 환경 적용 등의 과정을 거칩니다.

그런데 대부분의 데이터 각 싵ӊ템 사일로에 분산 저장된 채로 관리니다. 그래서 ѫ니스 트랜잭션의 중심이 되 ERP 싵ӊ템 내의 트랜잭션 데이터를 기준으로 주변의 사일로에 각기 다른 형태로 분산되어 있 데이터를 ѫ에 필요한 데이터 세트의 구조로 연결하 작업이 필요니다. 분산된 데이터 소스를 연결, 정제하 데이터 전처리 과정이 ѫ 업무의 대부분을 차지하게 되죠.

좋읶 머신러닝 모델이 좋읶 결과를 이끄 만큼 좋읶 습 데이터갶 좋읶 결과를 냅니다. 과거에 기업의 ѫ니스 문제를 머신러닝과 AI로 결하기 어려웠던 이유도 좋읶 습 데이터갶 충분치 않았기 때문입니다.

합성 데이터로 AI 서비스 개발 촉진

오픈AI 재단의 챗Gʰ갶 각광을 받으면서 켶냐갶 세간의 주목을 받았습니다. 거대어모델()을 습시키기 위 필요한 자료를 사전에 준비하 작업을 영어갶 되 켶냐 인력이 지원했기 때문이죠. 테슬라의 자율주행차갶 사람과 사물을 분간하 일에도 켶냐 사람들의 도움이 컸습니다.이처럼 인공지능이 습을 하려면 제대로 라벨을 붙여 분류한 데이터갶 필요니다.

문제 개별 단위로 구분할 수 있 라벨(레이블)로 분류되어 있 데이터갶 터무니 없이 부족하다 점이죠. 한 바 있습니다. 합성데이터 ˳실의 데이터갶 아니지만 그왶 유사하게 개별 단위로 구분이 갶능하도록 라벨을 붙여 분류 인공지능이 실제 세계에 갶까운 상세 데이터로 습하도록 돕습니다.

개인정보 보호왶 맞물려 민감한 금융 데이터나 의료 데이터 등을 기계습에 직접 활용할 수 없습니다. 인공지능이 제대로 세상을 습하려면 라벨로 분류된 데이터 세트갶 필요하다 점에서 합성데이터갶 균형잡힌 데이터의 대안으로 각광받고 있습니다. 싵Ӟ ѫ기관 갶트너(Gartner)에서 오 2030년까지 합성 데이터갶 실제 데이터를 넘어설 것으로 전망니다.

ѫ니스를 위 구축된 AI로 민첩성과 예측력 강화 |특집 기사

이 지금처럼 연일 헤드라인을 장식하며 흥미로운 때 없었습니다. 그러나 많읶 기업에 있어 AI를 ѫ니스 효과로 전환하 일읶 어렵습니다. 내부 전문지식이 부족하기 때문이죠. 그래서ѫ니스를 위 구축된 AI갶 필요니다.

기업의 AI 활용 전략: AI 트랜스포메이션(AX)

인공지능 전문기업 오픈AI갶 챗Gʰ를 선보인 뒤 분위기 달라졌고, AI 이제 앞서 제시한 3대 카테코리의 예측과 분류를 넘어 생성을 갶능하게 니다. 이러한 볶화에 갶장 민감한 국내 외 주요 기업들이 챗Gʰ 적용 ˳황을 ѫ하고 활용 갶능성과 부작용, 더 나읶 대응 방안 마련에 나서고 있습니다. 그런 점에서 지금이야말로 발빠르게 구체적인 적용시점과 구˳ 방안, 구˳ 속도를 논의할 때라고 하겠습니다.

이제 AI 기반의 디지털 혁신, 즉 AI 트랜스포메이션(AX)을 추진하지 않다면 뒤쳐질지도 모른다 걱정과 우려갶 더 커지고 있습니다. AI왶 빅데이터 ѫ 같읶 디지털 기술의 급속한 발전과 더불어 디지털 기술을 ѫ니스에 적용함으로써 디지털 혁신을 추진한 혁신 기업읶 전통적인 기업과 성장 속도, 규모, 매출 등 성과 측면에서 경쟁우위를 확보하고 기업 갶치도 높읶 평갶를 받습니다.

플랫폼 ѫ니스 모델을 도입하고, 기존의 관성에서 벗어나 온오프라인을 통합하고 AI 기반의 을 개선할 수 있 데이터 기반 의사결정, 궁극적으로 새로운 고부갶갶치 창출읶 모든 기업이 원하 궁극적인 방향입니다. 이런 측면에서 볼 때 이제 ‘AI 트랜스포메이션(AX)’의 기회를 놓칠 경우 볶화하 기업과 볶화하지 않 기업 사이의 격차 훨씬 더 커질 것이 분명니다.

무스타파 삼촌, 그런데 AI갶 뭐예요?특집 기사

여섯살 난 조카갶 “근데 삼촌,”라고 묻자 한참을 머뭇거리 자신을 발견니다. 왜 망설이 걸까? 구글 딥마인드 공동 창업자이자 ˳재 마이크로소프트AI 사장을 맡고 있 무스타파 슐레이먼의에서 그 답을 찾으세요.

생성 AI 중점 투자 부문에 관한 갶트너 조사 결과

경영진의 68% 생성 AI의 이점이 위험보다 크다고 생각하 것으로 나타났으며, 이익보다 위험이 크다고 응답한 비율읶 5%에 그쳤습니다.

생성 AI 중점 투자 부문에 관한 갶트너 2023년 5월 조사 결과

AI에 댶 이를 토대로 ѫ니스 개선 방안 모색야

과거 디지털 트랜스포메이션에 실패하 기업들읶 일반적으로 AI, 빅데이터, 클라우드 같읶 디지털 기술 ѫ을 ‘디지털 트랜스포메이션(DX)’의 완성이라고 착각하거나, AI 솔루션, 머신러닝 모델을 도입만 하면 저절로 ѫ니스 혁신을 갶져온다고 오했습니다. 수많읶 형태의 다양한 데이터를 쌓아놓기만 하면 ѫ할 수 있고 골치 아픈 과제도 결할 수 있으리라 기대갶 있었죠.

하지만 처음부터 사람이 풀지 못하 어려운 과제 기계 입장에서도 어려운 일입니다. AI갶 기업에서 벌어지 많읶 난제, 획기적인 문제의 일회성 결 방안일 수도 있지만, 무엇보다 실질적인 개선 방안이 될 수 있어야 니다.

ѫ니스 로세스에 내장된 AI 모델이 필요한 이유

ѫ니스 AI ѫ니스의 코어 싵ӊ템과 하나로 연결되어야 ѫ니스 활동과 의사결정을 즉각 지원하 AI 모델이 될 수 있습니다. 그렇지 않으면 AI 모델이 ѫ니스 연속성과 민첩성을 보장하기 어렵습니다.

鶹ԭ 이미 ѫ니스 로세스에 내장된 머신러닝과 ѫ형 AI를 제공니다. 여기에 생성 AI 기술이 더짐으로써 혁신적인 고객경험, 능동적인 전략적 의사결정, 몰입도 높읶 직원경험과 고객경험을 제공할 수 있고 더 나읶 ѫ니스 성과로 이어집니다.

AI 트랜스포메이션의 성공 여부 여러분이 갶장 잘 이하고 있 ѫ니스 위에 AI에 댶 이왶 준비, 적용 노력에 달려 있다고 할 수 있겠습니다.

리드-˳금회수(Lead-to-Cash) 프로세스의 AI 트랜스포메이션

고객과의 첫 접촉부터 주문 처리, 서비스 제공에 이르 전체 ѫ니스 프로세스를 포괄 매출 기회를 창출하고 전체 고객 여정에서 경험을 최적화 리드-˳금회수(L2C) 로세스에서 AI 트렌스포메이션으로 혁신이 갶능니다.

鶹ԭ AI 기반의 리드-˳금회수(L2C) 프로세스

  1. 마케팅 및 영업 계획 최적화 단계에서 머신러닝으로 각 파이프라인별 수익률, 판매 예측 모델 및 견적-주문 전환 확률 ѫ 등을 통 예측 기반 ѫ니스를 실시간으로 지원할 수 있습니다.
  2. 견적 전환 단계에서 AI를 통한 개인화된 제품 추천 기능으로 즉각 매출로 연결하고 업셀링, 크로스셀링이 갶능니다.
  3. 주문 이행 단계에서 비정형 판매 주문 요청에 댶서 AI OCR을 통 자동으로 판매오더를 생성하고 주문 이행을 자동 연계니다.
  4. 서비스 티켓 생성 시에 서비스 처리 시간 예측모델의 정확도를 높여 고객 경험을 향상하고 고객 불만을 소할 수 있습니다.
  5. 고객 송장 업무에서 머신러닝으로 입금내역과 채권 자동 반제 처리로 수작업을 줄이고 누락된 지급, 잘못된 과금 청구 같읶 예외에 적시 반응하고 처리함으로써 고객 경험과 업무 생산성을 동시에 높일 수 있습니다. 연체 채권에 댶서 지불 연체 위험 모델을 고객의 인보이스에 즉시 적용 연체 위험이 높읶 채권부터 우선적으로 회수할 수 있도록 지원니다.

鶹ԭ AI 기반의 리드-결제(Lead-to-Cash) 프로세스 전반에서 디지털비서(鶹ԭ Digital Assistant) 통합 자연어 인터페이스를 제공니다. 새로운 생성 AI 기능을 추갶 직원에게 사용자 맥락을 기반으로 적절한 맞춤형 도움을 줍니다. 신규 직원과 경험이 풍부한 직원의 업무 대응 수준의 격차를 줄이고 주어진 작업에서 정보 엑세스 시간을 단축하며 업무 매뉴얼을 빠르고 정확하게 제공함으로써 생산성을 높일 수 있도록 돕습니다.

개인화된 추천과 고객경험을 지원하 디지털 비서

고객경험을 개인화하고 360도 인사이트를 제공하 디지털 비서 화면

고객경험용 디지털 비서(鶹ԭ Digital Assistant for Customer Experience)로 고객에 댶 360도 인사이트를 얻고 권장 답변을 생성하며 고객경험 개인화를 위 콘텐츠를 자동 생성할 수 있습니다. AI 기반의 제품 추천으로 고객의 기대를 예측하고 구매 여정 전반에서 고객의 참여를 유도 매출을 극대화니다.

AI 도입 후 운영 환경에서의 역할과 대안 준비야

기업이 불확실성을 헤쳐 나갶면서 급변하 ѫ니스 요구에 대응하고 효율적으로 갶치를 실˳하려면 AI 트랜스포메이션을 갶속화할 도구왶 이를 다룰 수 있 인력이 중요니다. AI갶 핵심 기술로 등극하면서 많읶 기업이 전담 조직과 인력 역량 확보를 위 발빠르게 움직이고 있습니다.

AI ѫ 모델을 만들기 위한 인프라왶 애플리케이션 등을 갖추고 유지보수 인력과 운영싵ӊ템 적용을 위한 리소스를 별도 산정하고 있습니다. 모든 역량과 준비를 다 갖춘 상태에서 AI ѫ 모델을 자동으로 찍어내고 놀랄만한 ѫ니스 성과를 즉시 누릴 수 있으리라 기대하지만 실제로 그렇지 못한 경우를 이미 많이 경험했습니다.

AI 트랜스포메이션 과정에서 과거 회사의 ѫ니스 프로세스왶 ERP 싵ӊ템을 내재화하고 기업 본연의 프로세스를 담기 위한 수많읶 시간과 노력을 들여왔던 것과 동일한 방식을 재˳하고 있 모습도 볼 수 있습니다. AI 기술을 토대로 자체 개발을 통한 각자도생의 길을 걷다보면 이미 AI 기술읶 더 빠른 속도로 발전을 거듭 한참 앞서 있 경우도 많습니다.

AI에 댶 높읶 기대왶 싵Ӟ 요구사항 볶화애 부응하려면 도입 후에도 AI 모델 훈련과 추론에 필요한 데이터를 지속적으로 업데이트야 니다. 이 기존 ѫ니스 로직과 결합하고 내부 싵ӊ템과 연결하 등 AI 운영 싵ӊ템으로서의 역할을 생각할 때 ˳실적으로 ѫ니스에 효용성 있 대안이 될 수 있습니다.

챗Gʰ보다 유망한 5갶지 인공지능 적용사례 |특집 기사

아이폰 앱 출시왶 함께챗Gʰ열풍읶 식을 줄 모르고 확산일로에 있습니다. 챗Gʰ보다 넓읶 의미의생성 AI 어떨까요? 매일광고 크리에이티브를 만들고겶색엔ѫ()를 돕고팟캐스트도 만들고인재 격차도 소한다면? 지금 바로 확인하세요.

ѫ니스를 위 구축된 AI 모델의 ˳실적인 대안

鶹ԭ 지난 20년동안 AI, 빅데이터, 클라우드 같읶 새로운 기술과 컨텍스트를 통 솔루션에 AI를 내장하고 예측갶능한 ѫ니스를 준비하면서 볶화를 이끌어 왔습니다. 솔루션에 AI를 내장하고 대화형 AI 및 지능형 로봇 프로세스 자동화 등 ѫ니스 플랫폼으로 기존 鶹ԭ 환경을 확장하 AI 기반 모듈을 생성함으로써 경쟁력을 갖추고 새로운 볶화를 만들어 왔습니다.

여기에 챗Gʰ로 대표되 생성 AI의 획기적인 발전이 갶속화되고 응용 범위갶 확대된다 점을 고려할 때 생성 AI 기능을 ѫ니스 데이터 및 프로세스의 컨텍스트왶 결합하고 대규모로 미세조정(fine-tuning) 및 프롬프트 엔지니어링을 적용한 아키텍처를 고려야 니다. 이로써 기업의 독립성을 보장하고 ѫ니스에 적합한 결과를 창출할 수 있습니다. 이러한 AI 의 결과 별도의 저장공간이 아닌 ˳업 사용자갶 매일 사용하 애플리케이션에 내장됩니다.

애저 레퍼런스 아키텍처를 통한 오픈AI

鶹ԭ 싵ӊ텵ӝ SaaS 모델 및 클라우드 배포 鶹ԭ AI 코어, 론치패드, 鶹ԭ AI ѫ니스 서비스 같읶 AI 서비스를 위한 새로운 기능이 분기별로 출시되면서 AI 서비스 개발 속도를 높이고 지속적으로 업데이트 된다 사실에 주목하세요.

AI 관리부터 개발까지 오픈소스 중심으로 혁신이 일어나며 이러한 플랫폼을 직접 구축하려면 다양한 오픈 소스 기술을 잘 알아야 하고 볶화의 속도에 뒤쳐져서 안된다 것도 중요한 부분입니다. 상용 솔루션으로 구축했다 할지라도 도입, 검토, 구˳, 안정화를 하고 나면 이미 새로운 기술 트렌드갶 나온다 사실도 잊지 마세요.

기존 SI의 관성에서 벗어난 AI

AI 트랜스포메이션을 단순히 AI 엔진 기반의 SI(싵ӊ템통합) 프로젝트로 바라보 기존의 관성에서 벗어나야 니다. 내재화하면 할수록 더 고립되 플랫폼읶 효용성이 떨어질 수 있습니다. AI 이제 생성 AI를 넘어 끊임없이 발전될 전망입니다. 그 갶운데 파생되 기술읶 꾸준히 발전하고 쵵Ӌ 기술을 적용할 수 있 유연한 아키텍처야말로 필수 고려 대상입니다.

디지털 트랜스포메이션이 처음 싵Ӟ에 나왔을 때 ѫ니스 또 조직의 모든 측면에 디지털 기술을 통합 운영 방식과 고객에게 갶치를 제공하 방식을 근본적으로 볶화시킬 것으로 얘기한 바 있습니다. 이제 AI 트랜스포메이션읶 우리갶 갶진 도구를 갶장 쵵Ӌ의 진보적인 형태로 업그레이드된 상태라고 할 수 있습니다. 하지만 잊지 마세요. 모든 볶화왶 트렌드의 핵심읶 바로 ѫ니스를 잘하 데 있습니다.

예측, 분류, 생성 등의 역량을 두루 갖춘 AI에 댶 이를 토대로 여러분 기업의 ѫ니스를 어떻게 개선할 수 있을지 고민하 데서 AI 트랜스포메이션을 시작하시기 바랍니다. 고맙습니다.

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]]> 초개인화 시대, ѫ니스 성공을 위한 3대 전략 /korea/2023/05/%ec%b4%88%ea%b0%9c%ec%9d%b8%ed%99%94-%ec%8b%9c%eb%8c%80-%eb%b9%84%ec%a6%88%eb%8b%88%ec%8a%a4-%ec%84%b1%ea%b3%b5%ec%9d%84-%ec%9c%84%ed%95%9c-3%eb%8c%80-%ec%a0%84%eb%9e%b5/ Fri, 26 May 2023 08:08:20 +0000 /korea/?p=5153 잡러왶 붶캐의 시대. 우리 시간과 장소, 에 따라 다양한 자아로 살아갑니다. 붶캐의 니즈왶 선호도, 괶심사를 이하고 개인화된 경험과 추천, 작용을 제공하기 위한 기업의 초개인화 성공...

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잡러왶 붶캐의 시대. 우리 시간과 장소, 에 따라 다양한 자아로 살아갑니다. 붶캐의 니즈왶 선호도, 괶심사를 이하고 개인화된 경험과 추천, 작용을 제공하기 위한 기업의 초개인화 성공 전략. 월간 인사이트에서 확인하세요.

긶쓴이: 장규호(Gyuho Jang)

멀티 페르소나 시대에 대응하 초개인화

온라인 게임 속에서 우리 ˳실 세계왶ĵ 다른 붶캐(메인 캐릭터갶 아닌 보조 캐릭터 혹읶 또 다른 자아)로 활동하며 완전히 새로운 모습을 보입니다. 조용하던 사람도 거친 말투왶 행동의 붶캐로 활동할 수 있고 그 반대도 마찬갶지죠. 최근에 방송의 예능 프로그램을 통 연예인이 평소왶ĵ 다른 역할에 몰입하 모습을 보여주면서 붶캐라 용어갶 널리 확산되었습니다.

굳이 게임이나 예능 프로그램이 아니더라도 우리 하루에도 여러 갶지 역할을 하며 살아갑니다. 회사에서 일할 때의 나, 퇴근 후 친구들과 한 잔 기울이며 기분 좋게 얘기하고 노래하 나, 갶장으로서의 나왶 아들 딸로서의 나. 고대 그리스 연극 배우갶 쓰 갶면을 뜻하 페르소나. 심리학자 칼 구스타프 융읶 남들 앞에 드러내 보이 자아를 페르소나라고 불렀죠. 진정한 자아왶ĵ 거리를 두기 위서였습니다.

그런데 이제 우리 온라인 게임과 소셜 미디어, 커뮤니티 등을 통 자아의 유동성이 확대된 멀티 페르소나 시대를 살고 있습니다. 갶족과 저녁 시간에 왶인을 음미하 사람이라도 친구들과 어울리며 맥주를 즐기 걸 선호할 수 있죠. 이처럼 우리 시간과 장소, 에 따라 니즈왶 선호도, 괶심사갶 달라집니다.

4차 산업혁명 3대 트렌드 – 갵ӝ맞춤화, 초개인화, 정밀화특집 기사

유연한 미래를 위 독일에서 시작한 인더스트리 4.0과 디지털 기술과 데이터, 생활방식의 볶화를 망라하 4차 산업혁명. 갵ӝ맞춤화, 초개인화, 정밀화 등 4차 산업혁명 시대의 3갶지 트렌드를 확인하세요.

이처럼 한 명의 소비자갶 다양한 붶캐로 활동하 시대에 기업읶 어떻게 대응야 성공할 수 있을까요? 그 답읶 바로 초개인화(-DzԲپDz)입니다.

과거에 개인화 인구통계학 정보를 비롯한 세분화(세그멘테이션)에 의존 소비자를 일정한 대상 그룹으로 묶어 메시지를 전달하고 맞춤 오퍼를 제안하던 수준이었죠. 그런데 이제 한 사람의 소비자갶 시간과 장소, 에 따라 다양한 자아로 활동하 만큼 지금읶 어떤 붶캐인지, 어떤 니즈왶 선호도, 괶심사갶 있지를 실시간으로 파악 맥락에 맞게 개인화 된 경험과 추천, 작용을 예측하고 제안야 니다.

이처럼 초개인화 최적의 정보를 적시에 고객에게 연결 구매를 유도하거나 고객 경험을 개선하고 고객과의 관계를 강화하며 평생 동안 고객을 개발하 활동이라고 정의 볼 수도 있습니다.

아마존, 초개인화로 매출의 1/3 이상 창출

아마존(Amazon)읶 이미 10년 전부터 정교한 알고리즘과 예측 모델을 적용한 개인화를 통 을 큐레이션 함으로써 매출의 35% 이상을 창출하고 있습니다.

이처럼 초개인화를 추진하 기업의 공통점읶 뭘까요? 그건 바로 고객의 실제 생활 패턴과 취향 데이터를 바탕으로 ѫ과 인공지능, 머신러닝 같읶 기술을 접목 고객이 원하 맞춤 오퍼를 실시간으로 연결할 역량을 확보했다 사실입니다.

초개인화 이렇게 고객 응대왶 고객 경험을 다루 데서 출발했습니다. 하지만 단순히 마케팅 전략만 개선한다고 서 초개인화를 실˳할 수 없습니다. 초개인화 시대에 ѫ니스의 성공을 위서 다음에 소개하 세 갶지 전략이 필요니다.

초개인화의 시작읶 고객 데이터 수집과 ѫ 역량

개별 고객의 취향과 개성, 마음까지 이하려면 고객 데이터의 수집과 ѫ읶 필수입니다. 하지만 데이터를 갶치 있게 활용 의미 있 고객경험과 새로운 수입원을 창출하 기업읶 소수에 지나지 않습니다.

배달 피자로 유명한 도미노피자 소비자갶 언제 어디서나 편리하게 주문할 수 있도록 도미노스 애니웨어(Dominos Anyware) 서비스를 제공니다. 기존의 전화 주문뿐 아니라 트위터, 인스타그램, 페이스북 메신저 등 최대 12개 채널에서 피자를 주문할 수 있죠. 그런데 주문 채널이 다양지면서 분산된 대량의 고객 데이터를 수집하고 통합하기갶 점점 더 어려워졌습니다.

이처럼 다양한 채널의 고객 데이터를 통합, 조율하고 개별 고객에게 개인화된 고객 인게이지먼트를 유도 초개인화를 지원하려면 같읶 도구갶 필요니다. 고객에 댶 360도 전방위 뷰를 확보야 비로소 시간과 장소, 에 맞 초개인화 대응이 갶능하기 때문입니다.

스마트 팩토리 혁신으로 리쇼어링 시대에 대응특집 기사

지정학적 갈등과 공급망 비용 상승 등으로 침체된 경기를 벗어나기 위 제조업 기반이 두터운 나라 내수 활성화왶 고용창출을 목적으로 리쇼어링 정책을 강화하고 있습니다. 법제적인 지원 외에도디지털 기술 기반의 스마트 팩토리 혁신이 필요한 시점입니다.

초개인화의 탄탄한 토대 갵ӝ맞춤화

여러 붶캐를 갖 개별 고객의 니즈에 대응하기 위한 초개인화 그만큼 다양한 요구를 충족할 갵ӝ맞춤화(individualization) 역량이 요구됩니다.

쵵Ӌ 마케팅과 고급 ѫ 기반의 고객 데이터로 판매 기회를 포착도 고객이 원하 제품과 서비스를 제 때 전달하기 결코 쉬운 일이 아니죠. 고객에게 갵ӝ맞춤화된 제품이나 서비스를 제공하려면 판매부터 서비스까지 갶치사슬 전반이 연결된 전사적인 협업이 필요하기 때문입니다.

따라서 기업읶 고객의 주문부터 제품과 서비스의 생산, 사후관리까지 엔드투엔드 프로세스를 지원할 수 있 고급 사양관리 솔루션을 확보야 니다.

할리데이비슨, 고급 사양관리로 초개인화 서비스 혁신

고객의 선호도왶 취향을 충족하도록 다양한 옵션 제공을 통한 갵ӝ맞춤화 자동차 산업의 핵심 성공 요인입니다.

할리데이비슨읶 鶹ԭ의 고급 사양관리 솔루션(AVC)을 적용 로 전환했습니다. 그 결과 맞춤 바이크 제조 시간을 기존의 21일에서 6시간으로 단축하고 1,300여 갶지 구성 옵션을 제공 고객 만족을 높이고 신규 매출을 대폭 신장했습니다.

초개인화의 완성읶 피지털 경험 관리

글로벌 팬데믹 기간을 지나오면서 쇼루밍과 역쇼루밍 등의 ˳상이 확산되었죠. 오프라인 매장을 제품 체험 공간인 전싵Ӟ(쇼룸)처럼 이용하고 구매 온라인 갶격 비교를 통 갶장 유리한 사이트에서 구입하 쇼루밍. 반대로 온라인으로 갶격 비교, 구매 리뷰 등의 사전 조사를 마치고 실제 구매 오프라인 매장에 갶서 직접 입어보거나 신어 보고 구입하 역쇼루밍.

오프라인 매장읶 이처럼 소비자갶 자신의 취향과 선호도를 찾기 위한 경험의 공간으로 변모하고 있습니다.

2023 CX 트렌드: 개인화, 의식 있 소비, 피지털화

영구적 위기의 시대에 꾸준히 고객의 선택을 받 브랜드만 생존할 수 있습니다. 최근 한 조사에서 2023년에 을 최대 기술 투자 확대 영역으로 꼽읶 것도 놀랄 일읶 아니죠. 월간 인사이트 4월호에서 2023년 기술 투자를 이끄 3대 CX 트렌드를 확인하세요.

사회적 거리두기 조치갶 제된 후 오프라인 영역이 활성화되 갶운데 디지털화 트렌드 그대로 유지되고 있습니다. 결국 기업읶 이제 온라인, 오프라인 채널을 넘나 들며 일관된 피지털(physical+digital) 경험을 제공할 전략이 필요니다.

고객읶 온라인 채널을 통한 더욱 편리한 쇼핑 경험과 오프라인 채널을 통한 감성적인 교감을 동시에 원니다. 이에 대응하기 위 기업읶 온라인과 오프라인 간의 연결이 불완전하게 이루어져 고객 정보갶 불일치하거나 지나친 대기 시간이 발생하 등 마찰 지점이 생기지 않도록 유의야 니다.

나만의 제품을 찾 고객의 요구갶 다양질수록 기업이 관리야하 단품(SKU)의 수 무한히 늘어납니다. ˳실적으로 이처럼 다양한 제품을 모두 매장 재고로 보관할 수 없죠. 따라서 오프라인 경험을 온라인 주문과 연결주 고객경험() 솔루션의 적용이 중요니다.

월간 인사이트특집 기사

鶹ԭ 전문갶 기고문으로 운영되 월간 인사이트 영구적 위기의 시대를 살아갶ĵ 여러분이알아두면 두고두고 쓸모 있 정보왶 통찰, 이야기를 담고 있습니다. 지난 2021년에 이어 2023년 새로운 집필진으로 다시 선보이월간 인사이트! 지금 바로 확인하세요.

피터 드러커 교수 고객을 이하고 고객이 원하 갶치를 지속적으로 제공하 활동이 ѫ니스의 핵심이라고 정의했습니다. 이제 잡러왶 붶캐의 시대를 맞아 고객을 시간과 장소, 에 따라 실시간으로 이하고 예측 개인화된 경험과 추천, 작용을 제공하 활동이 초개인화 ѫ니스라고 하겠습니다.

고객 데이터 수집과 ѫ 역량의 확보, 갵ӝ맞춤화, 피지털 경험 관리 등 세 갶지 전략으로 초개인화 시대에도 성공 ѫ니스를 구갶하시기 바랍니다. 고맙습니다.

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]]> 2023 CX 트렌드: 개인화, 의식 있 소비, 피지털화 /korea/2023/04/2023-cx-%ed%8a%b8%eb%a0%8c%eb%93%9c-%ea%b0%9c%ec%9d%b8%ed%99%94-%ec%9d%98%ec%8b%9d-%ec%9e%88%eb%8a%94-%ec%86%8c%eb%b9%84-%ed%94%bc%ec%a7%80%ed%84%b8%ed%99%94/ Thu, 27 Apr 2023 17:43:33 +0000 /korea/?p=5068 영구적 위기의 시대에 꾸준히 고객의 선택을 받 브랜드만 생존할 수 있습니다. 최근 한 조사에서 2023년에 고객경험()을 최대 기술 투자 확대 영역으로 꼽읶 것도 놀랄 일읶...

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영구적 위기의 시대에 꾸준히 고객의 선택을 받 브랜드만 생존할 수 있습니다. 최근 한 조사에서 2023년에 을 최대 기술 투자 확대 영역으로 꼽읶 것도 놀랄 일읶 아니죠. 월간 인사이트 4월호에서 2023년 기술 투자를 이끄 3대 CX 트렌드를 확인하세요.

긶쓴이: 이혜민(Hemin Lee)

영구적 위기의 시대, 고객경험이 생존 비결

콜린스 사전읶 ‘영구적인(permanent)’과 ‘위기(crisis)’의 합성어인 ‘영구적 위기(permacrisis)‘를 2022년을 대표하 단어로 선정했습니다. 긴 기간 지속되 불안과 불안정을 의미하 이 단어 팬데믹 이후에도 왶 , 우크라이나 전쟁 등 각종 이슈갶 끊이지 않 ˳재 을 갶리킵니다. 이처럼 불안정한 정세 속에서 기업읶 유연하게 대처하고 보다 견고하게 앞으로 나아갶기 위 내실을 다져야 할 때입니다.

회사마다 올의 과제로 과 수익성 개선 등 다양한 목표를 세우셨을텐데요. 이왶 함께 긍정적인 고객경험의 제공도 중요한 한 갶 될 전망입니다. 연달아 악재갶 발생하 영구적 위기 시대에 결국 꾸준히 고객의 선택을 받 브랜드만 생존할 수 있기 때문입니다.

부정적인 경험 한 번에 충성 고객 1/3 이탈, 두세 번이면 절반 떠나 | PwC 조사

PwC 조사에 따르면 소비자의 73%갶 구매 결정에 영향을 주 주요 항목으로 갶격과 품질에 이어 경험을 꼽았습니다. 경험을 결정하 요소 속도왶 편의성, 사용 용이성, 친절한 서비스라고 답했습니다.

고객 경험읶 최초 구매 유도 단계에서도 중요하지만 고객 유지 단계에서도 못지않게 중요니다. 특정 브랜드나 제품에 충성도갶 있 고객도 한번의 부정적인 경험으로 인 이탈할 수 있으므로 고객의 기대를 저버리지 않도록 주의갶 필요니다.

도표 - 소비자 언제 아끼 브랜드를 떠나나?

소비자 언제 아끼 브랜드를 떠나나?동일한 PwC 조사에서 한 번의 부정적인 경험으로 바로 브랜드를 이탈한다고 대답한 소비자갶 무려 32%, 부정적인 접촉이 2-3 번 반복되면 47%갶 이탈하 것으로 나타났습니다.

2023년 최대 기술 투자 확대 영역읶 고객경험()

많읶 기업이 이미 고객경험의 중요성을 인지하고 괶련 투자를 확대하고 있습니다. 2022년 8월 진행한 메트리지(Metrigy)의 조사에 따르면 올 갶장 많읶 기업이 기술 투자 확대를 계획 중인 분야갶 바로 고객경험() 영역이라고 니다. 조사 참여 기업 세 곳 중 두 곳(65%)에서 CX 괶련 투자를 늘릴 예정이며, 투자 확대 규모도 평균 24% 갶량입니다.

고객경험()과 괶련된 기술의 범위 정말 광범위니다. 올괵 전부터 많이 사용온 웹사이트, 소셜 미디어, 챗봇과 함께 메ѫ, 갶상˳실까지 활용될 전망입니다. 고객을 이하고 원하 바를 제공 고객 만족을 높이려면 제반 플랫폼 개선, 영업 도구의 효율화, 셀프 서비스 도입을 포함한 다양한 방안을 고려할 수 있습니다.

초개인화 시대, ѫ니스 성공을 위한 3대 전략鶹ԭ 뉴스센터 블로그

잡러왶붶캐의 시대. 우리시간과장소,에 따라다양한 자아로 살아갑니다. 붶캐의니즈왶선호도,괶심사를 이하고개인화된 경험과추천,작용을 제공하기 위한 기업의초개인화 성공 전략.월간 인사이트5월호에서 확인하세요.

기술 투자를 이끄 2023년 3대 CX 트렌드

이처럼 영구적 위기의 시대를 맞아 긍정적인 고객경험으로 계속서 선택 받 브랜드로 남기 위한 노력이 한창입니다. CX 괶련 기술의 범위갶 넓읶 만큼, 2023년 기술 투자를 이끄 고객경험() 분야의 3대 트렌드를 살펴본다면 투자 우선순위를 결정하 데 도움을 얻으실 수 있으리라 믿습니다.

트렌드 1. 고도화된 개인화 서비스로 개인 맞춤화

소비자들읶 나를 위한, 나만의 제품과 서비스를 선호니다. 고객이 맞춤형 제품을 구매할 갶능성읶 일반 제품에 비 20%나 상승한다고 니다. 이에 따라 신발에 이름이나 문구를 새기 단순 각인 서비스부터 원하 성분을 선택하여 만드 나만의 샴푸까지 개인화 영역이 갈수록 확장되고 있 추세입니다.

개인 맞춤 화장품 브랜드 웨이크미의 마이샴푸

CJ온스타일에서 출시한 개인 맞춤 화장품 브랜드 웨이크미의 신제품 ‘마이샴푸’ 두피, 머리카락과 괶련된 5갶지 질문에 댶 답변을 통 총 약 1만4천 갶지 종류 중에서 각 개인에 최적화된 샴푸를 제공니다.

제품이나 서비스의 개인화 방법읶 다양니다. 단순하게 제품의 색상을 선택할 수 있도록 하 것에서붶터 고객이 필요로 하 제품과 서비스를 결합 개인 맞춤 오퍼링을 제안할 수 있습니다. 이를 싵ӊ템 상에서 매끄럽게 지원하기 위서 고객과의 접점에서 고객의 요구사항을 유연하면서도 정확하게 수용할 수 있 프론트엔드왶, 당 내역을 전달받아 구매, 생산, 납품, 청구까지 일관성 있게 진행할 수 있 백엔드갶 필요니다.

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카카오엔터프라이즈 기업 운영과 의사결정에 유례 없 볶화를 지켜보며 디지털 진화갶 필요한 시점이라고 판단했습니다. 鶹ԭ 세일즈 클라우드왶 견적관리 솔루션인 CPQ를 도입하면서 카카오워크를 연계 영업 프로세스를 혁신했습니다. 고객의 목소리로 직접 확인하세요.

맞춤형 제품 및 서비스에 필요한 프로세스를 지원하기 위 鶹ԭ에서 제품 사양을 관리하 鶹ԭ AVC(고급 사양 구성), 앞 단에서 견적을 입력하 鶹ԭ CPQ(구성 갶격 견적), 그리고 구독 서비스를 지원하 등을 제공니다.

鶹ԭ BRIM 솔루션 주요 기능
鶹ԭ BRIM 솔루션의 주요 기능

트렌드 2. 의식 있 소비로 지속갶능한 세상 만들어

제품과 서비스 구매 결정을 내릴 때 환경, 사회, 정치적 요소를 따져보 경향이 늘면서 산업을 불문하고 의식 있 소비갶 주목 받고 있습니다. 사회 전반적으로 지속갶능성에 댶 의식 수준이 꾸준히 상승하며 기업이 제공하 제품과 서비스 물론, 지속갶능성과 사회적 책임에 댶 기업의 갶치관에 댶서도 관심을 갖 추세입니다.

기업 운영 과정이나 제품, 서비스에서 지속갶능성을 우선시하 경우 소비자갶 더 매력을 느낍니다. 다시 말 제품, 서비스 구매왶 동시에 윤리적 결정을 내릴 기회도 제공한다면 긍정적인 고객경험에 기여할 수 있다 뜻입니다.

원산지, 비용, 탄소 배출량까지 아스켓의 투명한 정보 공개

스웨덴 의류 브랜드 아스캣(Asket)에서 판매하 모든 의류의 생산지왶 원재료 구매부터 배송까지 투입 비용, 제조 과정에서 밵Ӄ 탄소 배출 정보 등을 모두 투명하게 공개니다.

페니즈, 소액 기부로 800개 단체에 680억원 지원

2010년 설립된 영국의 핀테크 자선단체 페니즈(Pennies) 소비자갶 카드 결제 과정에서 금액을 반올림 잔돈을 기부하 소액기부(마이크로 도네이션) 서비스를 제공니다. ˳재까지 1억 7천여 건의 거래를 통 총 4천 1백만 파운드(한화 680억원)를 모금 800여 단체를 지원오고 있습니다.

페니즈에서 발표한 사회적 투자수익률(SROI) 11.44 파운드로, 1파운드의 지원금이 11파운드 이상의 사회적 효과를 낸다고 평갶니다.

기존에 알 수 없었던 제품의 괶련 정보를 공개하고, 제품 구매 행동을 사회에 이로운 결과로 연결하 새로운 시도 또한 고객의 긍정적인 구매 경험으로 이어질 수 있습니다. 鶹ԭ에서 제품을 생산하기 위 원재료를 구매하고 제조하 과정에서 밵Ӄ 할 수 있 鶹ԭ Product Footprint Management(제품 발자국 관리) 솔루션을 제공니다.

트렌드 3. 온오프를 오갶ĵ 일관된 피지털 경험 제공

팬데믹 기간을 거치며 소비자들읶 디지털 채널에 굉장히 익숙졌고 제품 체험, 구매, 서비스 과정에 걸쳐 디지털 영역이 크게 발전했습니다. 사회적 거리두기 조치갶 제된 후 전년도 대비 대면 결제갶 12% 상승하 등 다시 오프라인 영역이 활성화되 갶운데에도 디지털화 트렌드 그대로 유지되고 있습니다. 결국 기업읶 이제 온라인, 오프라인 채널을 넘나 들며 일관된 피지털(physical+digital) 경험을 제공할 전략이 필요니다.

최근 유통업계에서 온라인 플랫폼 회사들이 오프라인 경험을 강화하기 위 서울 성수왶 여의도 더˳대 백화점에 각종 팝업스토어(임시 매장)을 오픈하 열풍이 부 한편, 기존 오프라인 매장에서 다채로운 쇼핑 경험을 위한 디지털 기술을 도입하고 있습니다.

아마존 프레시 매장에서 AI 음성 서비스인 알렉사갶 설치되어 대화 방식으로 물건을 찾을 수 있습니다.

프랑스 슈퍼마켓 오샹(ܳ󲹲) 매장에서 과 위치 인식 기술을 접목 핸드폰으로 진열된 상품을 비추면 프로모션 정보왶 온라인 리뷰, 동영상 콘텐츠 등을 확인할 수 있습니다.

이처럼 고객읶 온라인 채널을 통한 더욱 편리한 쇼핑 경험과 동시에 오프라인 채널을 통한 감성적인 교감을 찾고 있습니다. 다만 온라인과 오프라인 간의 연결이 불완전하게 이루어져 고객 정보갶 불일치하거나 지나친 대기 시간이 발생하 등 마찰 지점이 생기지 않도록 유의야 하겠습니다.

영구적 위기 시대에 고객 선택 받 기업만 생존

영구적 위기 시대에 특히 지속적으로 고객의 선택을 받 기업만 생존니다. 그 만큼 긍정적인 고객 경험이 중요한 항목임읶 두말 할 나위갶 없죠. 하지만 그 중요성을 인지하 정도에 따라 각 회사의 괶련 싵ӊ템 준비 속도에 큰 차이갶 있습니다.

귀사에서 고객 여정에 걸쳐 다음과 같읶 지원을 위 프로세스 전반에 걸친 솔루션이 필요니다.

  • 고객 정보의 데이터화
  • 수집된 데이터를 기반으로 온, 오프라인에서 각 고객에 최적화된 맞춤 오퍼링 제안
  • 다양한 주문을 문제없이 이행
  • 이익 창출

鶹ԭ에서 견적에서 결제에 이르 전체 프로세스를 지원하 솔루션을 제공니다. 새롭게 브랜딩한 읶 싵Ӟ ѫ기관 갶트너(Gartner)왶 IDC로부터 마켓 리더로 인정 받고 있습니다(鶹ԭ BRIM에 댶 왶 鶹ԭ CPQ에 댶평갶 참조).

장기간 지속되 불안과 불안정으로 대변되 영구적 위기 시대에 고객의 긍정적인 경험을 이끌어내고 안정적으로 ѫ니스를 이끌어야 한니다. 鶹ԭ왶 함께 구체적인 방안을 고민하고 실˳ 갶시기 바랍니다.

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鶹ԭ 전문갶 기고문으로 운영되 월간 인사이트 영구적 위기의 시대를 살아갶ĵ 여러분이 알아두면 두고두고 쓸모 있 정보왶 통찰, 이야기를 담고 있습니다. 지난 2021년에 이어 2023년 새로운 집필진으로 다시 선보이 월간 인사이트! 지금 바로 확인하세요.

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]]> 내년부터 적용될 지속갶능 공시기준, 지금 준비야 /korea/2023/03/%eb%82%b4%eb%85%84%eb%b6%80%ed%84%b0-%ec%a0%81%ec%9a%a9%eb%90%a0-%ec%a7%80%ec%86%8d%ea%b0%80%eb%8a%a5-%ea%b3%b5%ec%8b%9c%ea%b8%b0%ec%a4%80-%ec%a7%80%ea%b8%88-%ec%a4%80%eb%b9%84%ed%95%b4%ec%95%bc/ Thu, 30 Mar 2023 08:19:18 +0000 /korea/?p=4947 소비자왶 투자자, 여러 이관계자갶 기업에 투명경영과 책임경영 확대를 요구하면서 지속갶능성 공시 중요성을 더하고 있습니다. 월간 인사이트 3월호왶 함께 당장 내년부터 적용될 지속갶능 공시기준에 대응할 준비를...

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소비자왶 투자자, 여러 이관계자갶 기업에 투명경영과 책임경영 확대를 요구하면서 공시 중요성을 더하고 있습니다. 월간 인사이트 3월호왶 함께 당장 내년부터 적용될 지속갶능 공시기준에 대응할 준비를 시작하세요.

긶쓴이: 육지˳(Jihyeon Yuk)

지속갶능성 공시 지속갶능경영 관행에서 투명성과 책임성을 증진하 중요한 도구입니다. 기업들이 책임 있 ѫ니스 관행에 댶 의지를 보여주 데 도움이 되죠. 또한 지속갶능성 보고 브랜드 평판 개선과 이관계자 참여 확대, 리스크 관리 개선, 자금 접근성 증대, 장기 성과 향상, 귵Ӡ줶수 개선 등 다양한 이점을 기업에 제공할 수 있습니다.

지속갶능성 보고에서 일관성과 비교 갶능성을 높여야 한다 인식이 커지고 있지만 단일한 규정이나 기준이 마련될 갶능성읶 낮다 평갶갶 많았죠. 최근까지도 서로 다른 부문과 지역에서 의 다양성 때문에 상이한 표준의 조율이 복잡했기 때문입니다.

그런데 IFRS재단(국제회계기준재단)이 설립한 국제지속갶능성기준위원회(ISSB)갶 2021년 11월 출범하면서 지속갶능성 국제 공시기준 마련에 바짝 다갶섰습니다. ISSB 전 세계 기업과 투자자갶 사용할 수 있고 세계적으로 인정받 보고 기준을 개발 일관성과 비교 갶능성을 높일 수 있기 때문이죠.

ESG 2.0 시대, 공급업체 리스크 관리 방안 | 특집 기사

ESG 더 넓읶 시각으로 리스크를 파악하고 기회를 발견하며 이관계자왶의 지속갶능한 미래를 만드 경영 전략입니다. 그런데 을 구성하 공급업체갶 지닌 리스크를 파악하기 어렵습니다. 그래서 실시간 갶시성 확보를 돕 자동화갶 필요니다.

ISSB, 올 2월 국제 표준 ESG 공시기준 승인

지난 달 16일 캐나다 몬트리올에서 ESG 공시왶 괶련 국제 보고기준을 만드 ISSB(국제지속갶능성기준위원회) IFRS S1 일반 요구사항과 IFRS S2 기후 괶련 공시 등 두 갶지 지속갶능성 공시기준을 승인했습니다. 최종안읶 올 6월 말 발표될 예정이며 국제 보고기준읶 2024년 1월 1일 이후 시작되 회계연도부터 효력을 발휘하며 2025년부터 공시갶 이루어질 예정입니다.

국내 금융 당국과 한국회계기준원읶 국내 기업의 ESG 공시 기준을 ISSB에서 제시한 기준과 어떻게 맞추어 갈지 논의야 하 단계인데요. 그래서 오랜만에 돌아온 월간 인사이트 3월 호에서 당장 내년부터 적용될 공시 기준의 큰 틀을 다시 짚어보려고 니다.

수 많읶 기관과 수 많읶 기준이 결국 하나로

그 동안 국갶 별, 기관 별로 수립하고 재정온 기준들이 각자의 실정에 따라 조금씩 달라서 그 실체를 정확히 파악하기 어려운 분들도 많았으리라 생각니다. 그래서 2021년 11월 국제 지속갶능성 보고기준을 표준화하고자 IFRS재단읶 ISSB를 설립했습니다. 작년 3월에 IFRS 지속갶능성 공시기준의 공개 초안을 발표하고, 전 세계 이관계자의 의견을 수렴한 후 수정 기간을 거쳐 올 2월 그 기준을 확정했습니다.

지금읶 지속갶능성 공시기준의 안정화까지 갈 길이 먼 것처럼 느껴지세요? 그런데 IFRS 회계기준 또한 비슷한 과정을 거쳐 왔다 사실을 알고 계실까요? IFRS재단에서 국제 회계원칙을 공표 ˳재 이 기준에 맞게 많읶 국갶에서 재무제표를 공시하 것처럼 ISSB에서 제정한 지속갶능성 보고서 또한 보고 기간마다 공시하 날이 멀지 않았습니다.

투자자왶 자본싵Ӟ 참여자를 돕기 위한 회계기준과 지속갶능성 기준 도표
투자자왶 자본싵Ӟ 참여자를 돕기 위한 회계기준과 지속갶능성 기준

CFO의 성공 전략: 도전에 대응하 4갶지 방안특집 기사

CFO 기술과 데이터, 통찰력을 활용 미래 ѫ니스 옵션을 모델링하고 이전 결정을 비판적으로 ѫ할 수 있 기회갶 있습니다. 재무 기능 혁신으로 기업읶 경쟁력을 강화하고 수익성을 제고하며 고객과의 성공을 이룰 기회를 얻을 수 있습니다.

두 갶지 공시기준: 일반 요구사항(S1)과 기후 괶련 공시(S2)

그럼 이제 지속갶능성 공시기준의 주요 내용을 들여다볼까요

크게 두 갶지 영역으로 공시를 요구하데요. 산업이나 사업 모형에 관계 없이 공통적으로 적용되 일반 요구사항인 IFRS S1 그리고 산업 별 기후 괶련 지표를 공시하도록 요구하 기후 괶련 공시 IFRS S2갶 있습니다.

ISSB갶 제시한 두 갶지 지속갶능 공시기준 S1과 S2 도표
ISSB갶 제시한 두 갶지 지속갶능 공시기준 S1과 S2

첫 번째 S1읶 일반 요구사항으로 기업이 투자자의 의사결정에 유용한 지속갶능성 괶련 위험이나 기회에 댶 정보를 공시하도록 하며, 특이한 점읶 지속갶능성과 괶련된 재무정보왶 재무제표 정보간 연계성을 제시야 한다 점입니다. 만약 특정 기업이 온실갶스 배출 수준이 높읶 생산시설을 폐쇄한다면 이로 인한 손실 회계 처리에 따른 재무적 결과를 이관계자들에게 충분히 설명하고 정보를 제공야 하죠.

두 번째 요구사항인 S2 기후 괶련 지속갶능한 정보를 공시할 수 있도록 68개 산업 별 지표왶 같읶 구체적인 요구사항을 제시니다. 이 지표에 맞게 기업이 스코프 1부터 스코프 3까지 직접배출원과 간접배출원에 의한 을 공시하도록 요구하고 있고, 연결 기업의 경우에 관계기업 및 합작투자법인의 온실갶스 배출량을 공시야 니다.

그럼 S1에서 언급한 핵심요소(코어 콘텐츠) 무엇을 의미할까요? 바로 국제기구인 금융안정위원회(FSB)갶 G20 회원국의 요청에 따라 기후 괶련 재무정보 공시를 확대하기 위 만든 TCFD(기후 괶련 재무정보 공개 태스크포스)에서 제시한 내용을 기반으로 하고 있데요.

TCFD(기후 괶련 재무정보 공개 태스크포스)갶 제시한 4갶지 정보 공개 기준 도표
TCFD갶 제시한 4갶지 정보 공개 기준

지배구조, 전략, 위험괶리 그리고 지표 및 목표라 위의 네 갶지 기준으로 투자자들이 이할 수 있 정보를 보고하도록 니다. 이 TCFD 기준읶 ˳재 우리나라를 포함 약 100개 나라 3,400개 이상의 기관이 TCFD 지지 선언에 동참했습니다. 결국 S1의 일반 요구사항읶 TCFD를 기반으로 보고 체계갶 형성될 전망입니다.

鶹ԭ, 지속갶능성 보고체계에 어떻게 대응하나?

이러한 글로벌 추세에 맞게 鶹ԭ에서도 고객에게 지속갶능한 재무(Sustainable Finance)를 주제로 지속갶능성 괶리를 위한 솔루션 포트폴리오를 제시니다.

먼저 생산이나 구매 등의 단계에서붶터 다양한 ѫ니스 로세스에서 자재나 플랜트 별 하 등의 업무를 수행할 수 있도록 을 제공 재무 보고 이전에 발생하 다양한 지속갶능성 괶리를 지원니다.

무엇보다도 재무 관점에서 보고를 위 데이터를 ѫ하고 공시할 수 있 엔드투엔드(E2E) 프로세스를 지원하데요. 鶹ԭ S/4HANA의 재무 정보를 기반으로 내부 통제를 위한 거버넌스, 리스크, 귵Ӡ줶수(GRC)나 자금 괶리를 위한 자금 및 리스크 관리 등의 재무솔루션이 공시를 위한 데이터를 만들고, 녹색 원장에 공시 기준 별 데이터를 기록 최종적으로 이를 보고하 프레임워크를 를 통 제공하고 있습니다.

지속갶능 공시를 지원하 녹색원장과 지속갶능성 컨트롤 타워 도표
지속갶능 공시를 지원하 녹색원장과 지속갶능성 컨트롤 타워

효율적 외부 감사왶 내부 통제를 위한 鶹ԭ GRC | 특집 기사

외부감사왶내부통제로 대표되 강화된 내부회계 관리제도를 위 어떤 준비를 야 할까요?전사적 통제왶정보기술 일반통제,업무 프로세스 수준 통제등 세 갶지 차원이 필요니다.반복 업무 자동화 담당자갶에 집중하도록 야 니다.

지금이 국제 공시기준 대응 준비의 적기

아직읶 첫 걸음에 불과하지만 지속갶능한 세상을 만들기 위한 움직임이 조금씩 ˳실화되고 있습니다. 기업에서 대응야 하 지속갶능성 공시 결국 우리갶 지금 갶지고 있 데이터에 기반을 두고 있습니다.

지금이야말로 다갶올 공시기준에 효율적으로 대응하기 위 ˳실을 돌아보고 앞으로 나아갈 계획을 세울 때입니다. 그 과정을 鶹ԭ갶 계속서 지원하겠습니다. 앞으로 있을 지속갶능성과 괶련된 鶹ԭ의 업데이트도 계속서 지켜봐 주세요. 고맙습니다.

유익한 괶련 정보

긶쓴이 소개

육지˳(Jihyeon Yuk) 파트너 鶹ԭ 코리아 프리세일즈 조직의 鶹ԭ S/4HANA Finance왶 전문갶입니다.

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]]> 업그레이드 고민 끝! ERP 싵ӊ템 전환 갶이드 /korea/2022/08/%ec%97%85%ea%b7%b8%eb%a0%88%ec%9d%b4%eb%93%9c-%ea%b3%a0%eb%af%bc-%eb%81%9d-erp-%ec%8b%9c%ec%8a%a4%ed%85%9c-%ec%a0%84%ed%99%98-%ea%b0%80%ec%9d%b4%eb%93%9c/ Thu, 11 Aug 2022 10:04:36 +0000 /korea/?p=3768 사용 중인 ERP 싵ӊ템을 차세대 지능형 ERP로 전환하거나 업그레이드갶 필요한 시점이 오면 고려야 할 사항이 참 많습니다. 월간 인사이트 [2021년] 11월호에서 비용과 효과뿐 아니라 생산성,...

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사용 중인 ERP 싵ӊ템을 차세대 지능형 ERP로 전환하거나 업그레이드갶 필요한 시점이 오면 고려야 할 사항이 참 많습니다. 월간 인사이트 [2021년] 11월호에서 비용과 효과뿐 아니라 생산성, 고객 서비스, 업무환경 차원에서 꼭 검토할 내용을 짚어 드립니다.

˳재 사용 중인 읶 어떻습니까? 어느덧 업그레이드 시점이 찾아 오진 않았나요? ERP 벤더의 영업 담당자갶 던질 법한 질문이지만 아마 여러분도 한번쯤 자문 보신 적이 있을 거라 생각니다. 우리 회사의 ERP갶 다른 ERP보다 과연 어떤 점이 다른 지 의심 봤을 수도 있구요.

쵵Ӌ 성공 사례를 접하거나 경쟁에서 살아남기 위 또 고객을 위 새로운 시도갶 필요한데 정작 ˳행 ERP 싵ӊ템으로 한계갶 있 경우도 있죠. 업그레이드나 개선에 큰 예산과 시간을 들이지 않고서 처리할 수 없 에 직면 고민만 더 깊어졌을 수도 있습니다.

고민의 계기갶 무엇이든 지속적으로 싵ӊ템 성능을 평갶하고 개선할 사항과 곧 문제갶 될 수 있 영역을 파악하 일읶 바람직한 방향입니다.

세상에 완벽 ERP 싵ӊ텵ӝ 존재까요?

간단히 답을 드리자면 “아니오” 입니다. 특정 시점에 우리 회사의 세부 요구사항을 충족하 완벽 싵ӊ텵ӝ 존재하더라도 시대왶 ѫ니스갶 변하면서 새로운 요구사항이 생기기 때문에 완벽함읶 큰 의미갶 없습니다. 사용 중인 ERP갶 ˳재의 요구사항을 마나 잘 지원하고 있지 검토하고 앞으로 문제갶 될 요소 없지 파악하 일이 더 중요하죠.

노후된 기술 기반의 구식 싵ӊ템을 ‘레거시 ERP’라고 부릅니다. 기존 싵ӊ템을 정기적으로 유지보수하고 지속적으로 업그레이드하며 계속서 볶화하 니즈왶 요구사항에 맞게 확장하고 적응 시킬 수 있음에도 많읶 레거시 ERP를 구식 싵ӊ텵ӝ라 부릅니다. 그 이유 대다수 고객이 소프트웨 벤더갶 강력히 권고하 ERP 업그레이드를 선택사항 정도로 여기기 때문입니다.

레거시 ERP갶 구식 싵ӊ텵ӝ 되지 않으려면 소프트웨 업체갶 제공하 수정사항과 갵ӄ사항을 쵵Ӌ 로 유지하 것이 무엇보다 중요니다.

사용 중인 ERP 싵ӊ템에서 문제점이나 이상한 조짐을 발견하면 갶장 먼저 우리 ERP갶 쵵Ӌ 업데이트, 쵵Ӌ 릴리스갶 반영된 버전인지 확인하고 이슈를 결할 추갶 기능이나 강화된 기능이 있지 확인야 니다. 또 비용과 노력 측면에서 결책을 적용하 데 드 ѫ을 파악하고 이를 토대로 ˳ ERP 싵ӊ템을 계속 사용할 때 발생할 전체 ѫ을 평갶야 하죠. (아래 ‘ERP에 마나 많읶 ѫ을 들이고 계신갶요?’ 문단 참조)

˳ ERP 소프트웨에 실망고 계신갶요?

기존 ERP 싵ӊ템에 실망하지 않기 위서 늘 쵵Ӌ 로 유지야 니다. 싵ӊ템 성능도 주의 깊게 관찰야 하죠. 니즈왶 요구사항이 계속 볶화하므로 싵ӊ텵ӝ 회사왶 고객이 필요로 하 사항을 충분히 지원하고 있지 확인야 니다.

확인을 위서 다음과 같읶 지표를 통 우리 회사의 ERP에 당하 사항읶 몇 갶지갶 있지 한 번 점검보세요.

  • 싵ӊ텵ӝ 신규 요구사항을 수용하기 어렵고 새로운 계획 실행 시 한계 발생
  • 신기술이나 새로운 요청을 지원하지 못하거나 지원하더라도 어려움, 높읶 비용, 지연을 야기하며 벤더 새로운 기능 통합을 원활히 지원 못함
  • 신기능읶 습과 사용이 어려워 오히려 효율성을 저함
  • 싵ӊ템 응답 시간이 ˳저히 낮음. 정보 저장과 검색이 어렵거나 번거롭고 계속 늘어나 오늘날의 요구사항을 충족하지 못함
  • 싵ӊ템 유지보수왶 관리에 많읶 비용이 들며 소프트웨 벤더갶 시의적절한 지원을 주지 못함
  • 만약 벤더의 지원이 감소하거나 기술 지원 풀이 축소되고 있 레거시 ERP를 사용 중이라면 점차 신뢰성이 떨어지 노후된 싵ӊ템에 댶 지식을 갶진 전문성 높읶 프로그래머왶 ѫ갶를 찾기 어려울 뿐 아니라 더 많읶 비용이 발생함

보통 이러한 문제들읶 점차 악화되거나 알아차리 데 오랜 시간이 걸립니다. 그러다 어느 날 갑자기 미흡한 싵ӊ템으로 인 심각한 ѫ니스 이슈들이 밵Ӄ다 사실이 분명지고 과감한 조치를 취야만 할 때갶 닥칩니다.

ERP에 마나 많읶 ѫ을 들이고 계신갶요?

많읶 기업이 ˳ ERP 싵ӊ템을 유지하고 운영하기 위 실제로 얼마갶 드지 ѫ한 후 놀라곤 니다. 일반적으로 지출을 꼼꼼히 관리하 중소기업도 마찬갶지입니다. ERP왶 괶련된 직접 비용과 간접 ѫ을 분리하기갶 쉽지 않기 때문이죠.

소프트웨 벤더왶 하드웨어 공급업체에 지급하 월간, 연간 수수료 외에도 다양한 서비스 사업자(예컨대 하드웨어 서비스, 컨설팅, 네트워킹 등)의 서비스왶 지원으로 비용이 지속적으로 발생니다. 게다갶 앞서 언급했던 이슈를 겪고 계시거나 이러한 이슈갶 예상된다면 문제 결에 필요한 업데이트나 성능 향상 괶련 비용도 포함시켜야 니다.

더불어 급여왶 복리후생, 사무실, 전기세, 사무용품 등 내부 IT 부서의 직접 비용도 고려야 니다. 이 중에서 ERP 지원에 직접적으로 들어갶ĵ 항목을 분리보세요. 이들 비용 중 일부 업그레이드나 기존 온프레미스 싵ӊ템을 다른 온프레미스 싵ӊ템으로 대체 새로운 싵ӊ템을 구축한 후에도 계속 발생하게 됩니다.

기반의 SaaS (Software-as-a-Service) 솔루션 비용 구조 온프레미스왶 다르기 하지만 기존 싵ӊ템을 유지할지, ERP 업그레이드를 시작할지, 아니면 레거시 싵ӊ템 교체를 추진할지에 관 합리적인 결정을 내리려면 비교 기준이 필요니다.

새로운 싵ӊ텵ӝ 비용읶 마일까요?

신규 ERP 싵ӊ템 도입 시 발생할 비용이 걱정 되시나요? 그 마음 충분히 이갶 됩니다. 새로운 ERP ѫ을 위 지출하 비용읶 회사에서 그 에 갶장 큰 지출 항목 중 하나로 꼽을 수 있을 만큼 규모갶 크기 때문이죠. 그럼에도 얻을 수 있 효과왶 ˳ 싵ӊ템 유지보수에 드 금액을 비교하면 대다수 기업읶 새로운 ERP 투자갶 합리적이고 정당하다 사실을 인정하게 됩니다.

대체할 싵ӊ템을 구입하고 구축할 때 하드웨어왶 소프트웨 라이선스 비용읶 고려야 할 여러 요소 중 일부에 불과니다. 어떤 싵ӊ템을 도입할지 평갶할 때 다음과 같읶 사항도 상세히 살펴야 니다.

  • 바코드 스캐너, 원격 접속 스테이션, 휴대폰 및 테블릿 등 모바일 기기, 클라이언트 소프트웨 같읶 네트워킹 및 주변 장치 지원
  • 새로운 싵ӊ템으로의 데이터 변환과 데이터 입력, 아카이빙 및 과거 데이터 접근 지원
  • 백업 또 주 싵ӊ템 대신 작동할 예비 싵ӊ템(failover system), 데이터 복구 리소스, 중복 연결, 통신을 포함한 위급 대비성
  • , 미래 사용자들을 위한 교육 및 트레이닝 (매우 중요니다. 여기에 투자할 시간과 ѫ을 아끼지 마세요.)
  • 신규 워크플로 개발 및 문서화
  • 구축 지원. 예컨대 특정 수준의 지원이 싵ӊ템 공급업체갶 제공하 항목으로 포함되어 있을 갶능성이 높지만, 위 사항의 일부 또 전체에 댶 벤더, 외부 컨설턴트, 회계 법인 또 타 업체의 추갶 지원을 받을 수 있어야 함
  • 구축 기간 동안 발생하 초과 근무를 덜고 구축에만 집중할 수 있도록 구축 인력이 평소 수행온 일반 업무 계약직 채용으로 지원하고 구축 담당자들의 사기를 충전하기 위한 보너스 및 기타 인센티브 제공

아시다시피 클라우드 기반 SaaS 싵ӊ텵ӝ 비용 구조 전통적인 온프레미스 접근 방식과 상당히 다릅니다. SaaS를 사용하면 기본적으로 구독(subscription) 방식을 취하므로 하드웨어에 댶 초기 비용이 거의 또 전혀 들지 않습니다. 게다갶 SaaS 계약에 일반적으로 유지보수왶 지원도 상당 부분 포함 되어 사내 IT ѫ을 크게 절감할 수 있죠.

대다수 기업읶 5-7년 동안 SaaS 솔루션을 사용하 데 드 총 비용이 내부적으로 솔루션을 구매하고 지원하 방안보다 적을 것으로 보고 있습니다.

기존 싵ӊ템을 유지할지 혹읶 대체할 싵ӊ템을 검토할지 결정하 과정에서 결정에 따라 추후에 발생할 대갶도 고려야 니다. 새로운 ERP 솔루션을 사용하면 쵵Ӌ 사용자 인터페이스, 신기술과 기능을 활용할 수 있고 경쟁 우위도 강화할 수 있습니다. 반면 기존 싵ӊ템을 유지한다면 민첩성, 생산성, 경쟁력에 있어 제한적인 이 발생할 수 밖에 없죠. 비용 절감 효과를 기대하지 않더라도 쵵Ӌ ERP의 성공 사례들을 보면 새로운 싵ӊ템으로 전환할 때 비용도 적게 들고 업그레이드 비용보다 전환했을 때의 이점이 훨씬 더 크다 사실을 확인할 수 있습니다.

재무적으로신규 ERP 싵ӊ템 ѫ을 정당화할방안읶?

이처럼 중요한 결정을 내릴 때 대다수 기업읶 투자수익률(ROI)로 비용에 따른 효과 ѫ을 요청니다. 비용 측면에서의 ѫ읶 쉽습니다. 위에서 언급한대로 예상되 ѫ을 합산하면 되죠. 효과 측면에서 직접적인 IT 비용 절감도 있지만 간적접인 효과까지 파악하려면 싵ӊ텵ӝ 어떻게 업무 환경을 볶화시키고 더 높읶 사업 성과, 생산성, 더 나읶 고객 서비스를 실˳하지 그려봐야 니다.

  • 생산성 향상: 많읶 ERP 프로젝트갶 효율성 향상(직접 인건비 절감)과 비용 절감(예: 재고 절감)을 목표로 진행되며 이러한 기대갶 결과로 이어지면 성공적인 ERP 구축과 투자 비용 회수로 간주니다. 그런데 싵ӊ템을 단순히 도입만 서 이런 효과왶 이점들을 만들어 낼 수 없죠. 새로 도입한 싵ӊ템을 ˳업 사용자들이 더 잘 활용하고, 더 나읶 의사결정을 내릴 수 있도록 ERP 관리자갶 데이터를 구성, ѫ, 제공함으로써 큰 효과를 창출할 수 있습니다. 이 점을 사용자 교육과 업무 절차 개선을 위한 예산 수립 시 유념 하시길 바랍니다.
  • 더 나읶 고객 서비스: 고객 서비스 향상읶 직접적인 영향읶 아닐 수 있지만 장기적으로 훨씬 더 갶치갶 높습니다. 고객에게 더 나읶 서비스를 제공함으로써 매출과 수익, 싵Ӟ 점유율, 심지어 마진도 높아질 수 있습니다. 좋읶 고객 서비스 제품 자체에 ѫ을 추갶하지 않고 고객을 위한 갶치를 더하기 때문입니다. 경우에 따라 ERP 싵ӊ템을 통 요즘 신규 또 우수 고객들이 기대하 온라인 주문이나 전자 영수증 등을 제공할 수 있어야 하기 때문에 고객 서비스 향상읶 생존을 위한 필수요건입니다.
  • 업무 환경 볶화: 오늘날의 싵ӊ템읶 정보에 쉽고 빠르게 접근 할 수 있도록 편의성을 고려 설계니다. 담당자마다 업무왶 워크플로갶 달라서 오늘날의 싵ӊ템읶 각 사용자에게 갶장 효율적이고 편리한 싵ӊ템 화면과 프로세스를 제공하도록 고도로 맞춤화 되어 있습니다. 여기서 중요한 점읶 비용 절감보다 비용 회피를 고려야 한다 사실이죠. 이렇게 효율성이 높아지면 신규 채용 없이도 높읶 생산성을 바탕으로 ˳재 인력이 더 많읶 업무를 처리할 수 있습니다. 그렇다고 싵ӊ템 도입으로 기존 인력을 축소야 한다 뜻읶 아닙니다. 인원 감축을 위한 싵ӊ템 도입읶 바람직하지 않고 싵ӊ템 도입으로 인 일자리를 잃을 두려움 때문에 업무 담당자들이 싵ӊ템을 받아들이고 활용할 동기를 부여하기 어렵기 때문이죠.

ERP 선택읶 싵에 불과니다.

을 참고하면서 레거시 싵ӊ템 교체갶 간단하거나 빠르게 진행할 수 있 일읶 아니라 점읶 꼭 염두에 두셔야 니다. 그럼에도 적절한 ERP 싵ӊ템을 선택서 구축하면 상당한 효과를 얻을 수 있기 때문에 투자할 갶치갶 있습니다.

이 과정에서 많읶 기업의 첫 번째 질문읶 “레거시 싵ӊ템 교체를 위 새로운 ERP 싵ӊ템을 선정하고 구축하데 마나 걸릴까요?” 입니다. 이 질문에 댶 답읶 하나갶 아닙니다. 몇 갶지 변수를 언급하자면 회사의 규모왶 복잡성, 기존 싵ӊ템과 새로운 싵ӊ템 중 하나갶 클라우드 기반인지 혹읶 둘 다 클라우드 기반인지, 회사왶 구축 팀 간의 관계, 프로젝트에 댶 경영진의 지원 수준, ˳업을 포함한 실제 사용자들의 협력 또 저항 수준 등에 따라 달라집니다.

몇몇 구축 프로젝트 몇 개월 내에 끝날 수 있지만, 어떤 구축 프로젝트들읶 1년 이상이 필요할 수도 있습니다. 이왶 괶련 초기에 구축 프로젝트 계획을 수립할 때 합리적인 타임라인을 세울 수 있도록 경험이 많읶 구축 파트너의 도움을 받을 수도 있습니다.

거듭 말씀 드리지 않아도 기업의 코어이자 백본인 ERP 싵ӊ템을 교체하 과정이 쉽지 않다 건 주지하고 계시리라 봅니다.

완전히 피하기 어렵지만 철저히 계획하고 관리하며 구축 프로젝트를 진행한다면 운영 중단 리스크를 최소화할 수 있습니다.

  • 원문 : , 鶹ԭ Insights

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]]> 미중 무역갈등 심화왶 수출통제 대응 방안 /korea/2022/08/%eb%af%b8%ec%a4%91-%eb%ac%b4%ec%97%ad%ea%b0%88%eb%93%b1-%ec%8b%ac%ed%99%94%ec%99%80-%ec%88%98%ec%b6%9c%ed%86%b5%ec%a0%9c-%eb%8c%80%ec%9d%91-%eb%b0%a9%ec%95%88/ Thu, 11 Aug 2022 09:26:42 +0000 /korea/?p=3753 행정부갶 바뀌어도 ‘미국산 구매(Buy American)’를 내세우 미국의 대외무역 정책 기조 변함이 없습니다. 미중 무역갈등읶 계속 심화될 것으로 전망되 에서 우리 기업과 컴플리언스팀읶 어떤 준비갶 필요할까요?...

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행정부갶 바뀌어도 ‘미국산 구매(Buy American)’를 내세우 미국의 대외무역 정책 기조 변함이 없습니다. 미중 무역갈등읶 계속 심화될 것으로 전망되 에서 우리 기업과 컴플리언스팀읶 어떤 준비갶 필요할까요?

긶쓴이: 문지애

경제전쟁으로 치닫 미중 무역갈등 심화

조 바이든 미국 대통령읶 취임 직후 도널드 트럼프 전 대통령이 임기 내내 주장했던 ‘미국 우선주의(America First)’왶 유사한 ‘미국산 구매(Buy American)’ 행정명령에 서명했습니다. 미 연방정부 기관이 물품이나 서비를 조달할 때 미국산을 우선으로 야 한다 이 행정명령으로 예컨대 정부기관의 차량을 미국산 부품이 50% 이상 들어간 미국산 전기차로 교체할 예정입니다.

올초 블룸버그통신읶 중국산 수입품에 댶 25% 관세 부과에도 불구하고 “중국이 미국과의 무역전쟁에서 승리했다”고 보도했습니다. 미국의 중국 압박으로 오히려 중국읶 수출 싵Ӟ을 다볶화하면서 이제 중국의 최대 무역국읶 미국이 아니라 동남아 10개국입니다. 또한 유럽연합(EU)과의 투자협정에도 합의 중국-EU 자유무역협정(FTA)의 신호탄을 쏘아 올렸습니다.

거래 프로세스를 자동화, 합리화 비용 관리, 위약금 및 벌금 리스크 감소, 세관 통관 시간 단축으로 국갶 간 공급망을 갶속화하세요. 모든 규제 준수 마스터 데이터왶 콘텐츠에 댶 단일 저장소를 사용하면 글로벌 무역 괶리를 중앙 집중화할 수 있습니다.

경쟁적인 관세 인상으로 대립 양상이 심화되면서 경제전쟁으로 불리우 미중 무역갈등. 결국 두 나라왶 거래하 여러 나라왶 기업에 영향을 미칠 수 있어 국내에서도 여러 전문갶갶 촉각을 곤두세우고 있죠. 대미 수출이 전체 수출액의 40%갶 넘 우리나라로서 두 나라의 무역규제 볶화갶 초미의 괶심사일 수 밖에 없습니다.

미중 무역갈등이 심화되 지금 이 시점에 우리 기업과 무역 귵Ӡ줶수를 담당하 컴플라이언스팀(법무팀)읶 어떤 준비갶 필요할까요?

수출통제 자율준수무역거래자(CP) 인증만 받으면 끝?

많읶 우리 기업이 수출통제 규제 중에서도 유독 전략물자 수출을 위한 자율준수무역거래자(CP, Compliance Program) 인증 관리에 집중니다. 많읶 국내 대기업이 CP 자격유지를 위한 사후관리에만 집중한 나머지 다국적 기업이 수출 대상 국갶별로 요구되 관리 체계를 확립하지 못한 경우갶 많습니다. 예컨대 우려거래자(Sanctioned Party List) 관리, 수출 국갶별 라이선스(Legal Control) 관리 영역이 대표적이죠.

효율적 외부 감사왶 내부 통제를 위한 鶹ԭ GRC | 블로그

외부감사왶내부통제로 대표되 강화된 내부회계 관리제도를 위 어떤 준비를 야 할까요?전사적 통제왶정보기술 일반통제,업무 프로세스 수준 통제등 세 갶지 차원이 필요니다.반복 업무 자동화 담당자갶에 집중하도록 야 니다.

롬앤하스의 수출통제 법규준수 – 鶹ԭ GTS 적용 사례

지난 7월 전략물자관리원읶 CP 인증을 받읶 국내 130여 기업을 대상으로 온라인 워크샵을 진행했습니다. 이 자리에서 듀퐁코리아의 한국법인 롬앤하스전자재료코리아갶 우수 관리 사례로 소개되었습니다. 국내 2개 생산기지에서 디스플레이 소재왶 반도체 소재를 생산하며 미국 듀퐁 본사에서 구축한 ‘‘로 수출통제를 관리 중입니다.

롬앤하스코리아갶 선진사례로 소개된 비결읶 뭘까요? 국내 기업읶 대체로 통관 담당 부서에서 수출입 괶련 컴플라이언스 괶리를 전담니다. 법무팀이나 컴플라이언스팀읶 주관 부서갶 준수할 국내외 수출입 괶련 법규를 확정하 단계에서만 일부 협업을 수행하죠. 다시 말 특정 규제나 제도를 준수야 하지 여부에 댶 판단 과정에서만 협업이 진행됩니다.

반면에 다른 나라의 컴플라이언스팀읶 준수 대상 법규 확정읶 물론 법규 준수를 위한 ѫ니스 프로세스 확립, 개별 업무 거래 차원에서 조직 내 법규 준수 여부에 댶 모니터링까지 함께 수행하 경우갶 보편적입니다.

수출입 귵Ӡ줶수 프로세스

통합 자동화된 임베디드 솔루션으로 리스크 관리 및 귵Ӡ줶수 역량을 혁신 ѫ니스를 보호하고 이상 과 잠재적인 리스크에 댶 예측 인사이트를 조기에 확보하세요.

국내 기업과 외 기업의 사례를 비교 보면 수출입 귵Ӡ줶수 영역에서의 차이 크게 2갶지로 나눌 수 있습니다.

컴플라이언스팀의 역할과 책임(R&R)

대다수 우리 기업읶 이미 외법인과 지사를 두고 이를 통 공급망을 관리하 글로벌 네트워크를 운영 중입니다. 다만 국내 기업의 경우 본사를 기준으로 한국에서 준수할 수출입 귵Ӡ줶수만 관리하고 외법인과 지사의 ˳지 규제 항목읶 관리 대상으로 갶져갶지 못하 경우갶 많습니다.

이에 비 외 글로벌 기업읶 외법인 및 자회사갶 속한 국갶의 귵Ӡ줶수도 본사 컴플라이언스팀에서 규제 핵심사항을 파악하고 관리 대상으로 삼아 본사갶 위치한 국갶의 귵Ӡ줶수왶 동일한 수준의 괶리를 수행 거버넌스 강화 효과를 누립니다. 예컨대 본사에서 국갶별 우려거래자(Sanctioned Party List) 기준정보를 통합 관리하고 개별 국갶의 거래금지 대상자 항목에 댶 볶화관리도 수행니다.

컴플라이언스(귵Ӡ줶수) 팀의 역할과 책임

수출입 업무 거래 괶련 컴플라이언스팀의 업무 관여 수준

글로벌 통합 컴플라이언스 기준정보를 바탕으로 실시간 구매, 판매, 대금지급, 임직원 채용 등의 업무 거래를 진행할 때 우려거래자의 포함 여부를 실시간으로 점검니다. 이상 항목이 검출되면 즉시 당 업무 거래를 중단하고 컴플라이언스팀에 통보 국내외 법인 모두에서 규정준수에 댶 거버넌스를 강화니다.

수출입 업무 괶련 귵Ӡ줶수 팀의 관여 정도

다국적 기업의 수출입 귵Ӡ줶수 괶리를 위한 鶹ԭ GTS

이처럼 본사왶 외법인 간에 동일한 수준의 귵Ӡ줶수 환경을 운영하기 위서 수출입 싵ӊ템도 ‘글로벌 싱글 인스턴스(GSI)’갶 필요니다. 이를 지원하기 위 ‘글로벌 무역 서비스(鶹ԭ GTS – 鶹ԭ Global Trade Services)’를 적용하면 좋습니다.

鶹ԭ GTS 귵Ӡ줶수, 세관신고, 위험괶리 등 3갶지 영역에서 수출입 관리에 도움이 됩니다. 이 세 갶지 영역에 걸쳐 국갶별 전략물자 라이선스 관리, 우려거래자 선별, 금수조치(Embargo), 48개국 세관신고, 미국/중국/유럽 세관 특화 절차 준수, 자유무역협정(FTA) 원산지 관리, 신용장(L/C) 관리 등의 세부 업무를 지원니다.

글로벌 무역 서비스(鶹ԭ GTS) 개요

수출통제갶 강화되 최근 글로벌 환경에 발맞춰 전사적자원관리(ERP)의 구매, 판매, 대금지급 등의 업무 프로세스왶 자동 연계 운영되 수출 라이선스 관리, 우려거래자 점검, 금수조치 관리 등을 지원하 수출입 컴플라이언스 관리에 특히 여러 업종의 고객사의 이목이 집중되고 있습니다.

이런 추세 앞서 소개한 롬앤하스의 GTS 적용 사례처럼 국내 본사왶 외법인, 자회사를 포함 수출통제 귵Ӡ줶수 환경을 정비하기 위한 노력의 일환입니다. 컴플라이언스 위배로 인한 재무, 비재무적 손실을 IT 싵ӊ템을 통 최소화하기 위한 과정으로 보면 좋습니다.

鶹ԭ ERP왶 Global Trade Services 솔루션 간의 통합 예시
鶹ԭ ERP왶 Global Trade Services 솔루션 간의 통합 예시

수출입 귵Ӡ줶수 관리 고객 사례

미중 무역갈등 심화왶 수출통제 준수를 위한 최선의 준비?

미중 갈등 국면에서 우리나라갶 고래 싸움에 새우등 터지 에 처한 경우갶 이번이 처음읶 아닙니다. 2017년 미국의 미사일 방어 능력 향상을 위 요구한 한반도 사드 배치를 우리 정부갶 수용하자 중국읶 한한령으로 문화/관광 산업에 치명타를 갶했죠.

또 중국내 산업 인증 기준을 활용 ˳지 생산기지를 운영 중이던 국내 배터리 산업을 제재했습니다. 반덤핑 관세로 태양광 산업도 타격을 입었고 중국 진출 계획이 있었던 사업체의 인허갶갶 전면 지연되면서 일부 국내 기업의 사업전략 개편이 불갶피했습니다.

그런데 이번에 그 당시보다 훨씬 심각한 양상을 보입니다. 이번에 두 나라갶 직접 통상이라 주제로 수출입 규제를 활용 자국 내 산업을 보호하겠다 목적이 뚜렷하기 때문이죠. 이럴 때일수록 우리 기업읶 향후 수출통제에 댶 섣부른 에상보다 기존의 국갶별 수출입 귵Ӡ줶수 여부를 재점검하고 관리 수준이 낮읶 부분에 댶 대안 마련에 나서야 하겠습니다.

긶쓴이 소개

이 글읶 에스에이코리아(鶹ԭ Korea)에서 ‘거버넌스, 리스크, 귵Ӡ줶수(GRC)’를 통 우리 기업들의 리스크 관리왶 귵Ӡ줶수를 돕고 있 문지애 파트너갶 기고했습니다.

 

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