광활한 우주 속 소행성 지대를 항해하는 것처럼 운송, 배송, 물류 프로세스는 본질적으로 복잡하게 전개된다. 국경 간 전자 상거래 거래가 2028년까지 107% 증가하여 초공간으로 치솟을 예정이므로 이러한 배송 확장을 탐색하는 데 필요한 문서의 양은 천문학적이다.
배송 프로세스의 모든 단계에서 이러한 문서를 부적절하게 처리하면 추가 보관 비용, 제품 손상, 배송 마감일 누락, 주문 취소 등 다양한 부정적인 결과를 초래할 수 있다. 이러한 실수는 수익 주기에 심각한 영향을 미칠 뿐만 아니라 고객 경험과 브랜드 평판에도 손상을 준다.
국제상공회의소(International Chamber of Commerce) 및 세계무역기구(WTO)에 따르면, 국제 배송당 평균 240개의 사본으로 구성된 36개의 서로 다른 문서가 교환되며, 단 1%만이 완전히 디지털화된다. 이는 많은 물류 조직이 이러한 프로세스의 압박을 감수하고 있음을 의미한다.
이러한 지연의 근본 원인이 되는 가장 일반적인 문제는 볼륨이 높지만 본질적으로 단순하다. 이는 공급망의 의사결정자가 적극적이고 전략적이며 AI와 혁신의 선두에 있다면 이를 예방하기 위한 효과적인 조치를 취할 수 있다는 것을 의미한다.
공급망 리더는 전문 AI 솔루션을 활용하여 운송 및 물류 프로세스에서 직면하는 세 가지 공통 과제를 해결할 수 있다.
과도한 수동 데이터 입력 감소
국제 운송에 수반되는 운송장, 송장, 통관 양식 및 기타 문서의 양은 수동으로 처리하기에는 너무 방대하다. 연간 4,500만 개 이상의 선하 증권이 발행된다. 귀하의 워크플로에서 직원을 빈번하고 반복적인 수동 데이터 입력에 할당하는 경우 이미 뒤처지고 있으며 출시 기간이 길어질 가능성이 높다.
인공지능의 혁명에 대해 잘 알고 있는 비즈니스 리더들은 기본 모델만 배포하는 것만으로는 비즈니스 요구 사항을 충족할 만큼 다재다능 하지 않으며 비용이 많이 들고 비효율적이며 비 효과적인 실행이 될 수도 있다는 것을 이미 깨달았다.
대신 특정 작업과 비즈니스 상황에서 탁월한 성능을 발휘하도록 구축된 AI를 활용하는 것이 좋다. 이러한 "특수 목적" AI 솔루션은 비용과 부정확성 위험을 줄여 더 높은 비즈니스 가치를 창출하고 실제 과제를 해결한다.
이 전략은 지능형 문서 처리(IDP)를 사용하여 매월 140시간 이상의 작업 시간을 절약한 글로벌 양조업체 그룹 Carlsberg에서 채택했다. Carlsberg는 맞춤형 AI를 기반으로 92%의 비접촉 주문 처리율을 달성하여 배송을 가속화하고 고객 만족도를 높였다.
이전에는 Carlsberg의 주문 입력 및 배송 등록 프로세스가 매우 수동적이었다. 이 거대 양조장에서는 납품서 스캔 프로세스를 자동화함으로써 효율성이 크게 향상되었으며 전문적이고 집중적인 AI 전략을 통해 이러한 물류 문제를 극복했다.
문서의 정확성과 규정 준수 보장
부정확하거나 규정을 준수하지 않는 서류 작업으로 인해 심각한 병목 현상이 발생하고 금전적인 벌금이 부과될 수 있으며 오류가 발생할 여지가 거의 없다.
AI 없이 세관 서류를 처리하는 것은 포탈 건 없이 '릭 앤 모티(Rick & Morty)' 모험을 시작하는 것과 비슷하다. 혼란스럽고 지연이 많다. IDP(지능형 문서 처리)는 문서의 모든 단계가 완벽하게 규정을 준수하도록 보장하여 다중 문서에 대한 제어를 유지하는 도구이다.
브렉시트(BREXIT) 이후 영국/EU 국경을 넘어 상품을 이동하는 행정적 부담이 크게 증가했다. 그럼에도 불구하고 아일랜드에 본사를 둔 페이스트리 공급업체인 Portumna Pastry는 AI를 사용하여 복잡한 운송 및 물류 문서에서 데이터를 100% 추출함으로써 통관 프로세스를 가속화할 수 있었다. 사람의 지속적인 감독 없이도 규정 준수를 유지한다.
Portumna는 전문 AI로 구동되는 지능형 문서 처리(IDP)를 활용하여 EU/영국 국경에서 통관 시간을 1시간에서 단 5분으로 단축하여 수동 입력의 필요성을 효과적으로 제거하고 비용이 많이 드는 지연을 줄이며 제품 도착을 보장했다. 적시에 선반을 보관한다.
차세대 IDP 플랫폼은 특정 문서에 맞춰 사전 훈련된 AI 기술을 통합하여 핵심 데이터를 식별 및 추출할 뿐만 아니라 문서의 맥락 내에서 이를 이해할 수 있도록 한다. 그들은 본질적으로 인간과 마찬가지로 문서의 데이터로 다음에 무엇을 해야 할지 읽고, 이해하고, 추론한다. 이러한 기술은 기업이 언어, 내용, 형식 또는 복잡성에 관계없이 모든 문서를 정확하고 효율적으로 처리하는 데 도움이 된다. AI 지원 자연어 처리, 머신러닝, 광학 문자 인식 기능을 갖춘 IDP는 배송업체의 정확성을 유지하고 규제 요구 사항을 준수하여 비용이 많이 드는 지연을 방지한다.
세금 및 수수료의 정확한 납부를 신속하게 처리한다.
국제 배송의 주요 규제 측면 중 하나는 관세 코드이다. 이는 비용이 많이 드는 오류 없이 탐색하려면 발레 댄서만큼 정밀성과 조정이 필요할 수 있다. 이러한 코드에 따라 상품을 정확하게 분류하는 것이 중요하다. 짐작하셨겠지만 잘못 분류하면 배송된 제품에 벌금이 부과되거나 지연될 수 있다. AI는 관세 코드에 해당 수준의 정확성을 제공하여 물류 발레가 실수 없이 진행되도록 보장한다.
Deutsche Post DHL Group은 220개국 이상에서 570,000명의 직원을 고용하여 국경을 넘어 배송하는 세계 최고의 물류 회사이다. 이 대규모 규모에는 전 세계의 다양한 코드를 적절하게 준수하기 위해 효율성과 세부 사항에 대한 세심한 주의가 필요하다.
송장 및 통관 양식에서 AI 지원 캡처, 분류, 데이터 추출을 활용하여 DHL은 효율성을 70% 높이고 124개 공급업체의 수천 장의 송장 처리를 자동화했다.
마찬가지로, 중동의 선도적인 해양 및 물류 회사인 Milaha는 매일 종이와 디지털 형식으로 접수되는 수백 개의 송장을 자동화하여 비슷한 성공을 거두었다. IDP를 로봇 프로세스 자동화(RPA) 플랫폼과 통합함으로써 Milaha는 송장 처리 시간을 64% 단축하여 오류를 줄이고 직원 생산성을 높였다.
AI에 대한 목적 있는 접근 방식 유지
운송 및 물류 프로세스의 복잡성을 피할 수는 없으며, 국제 배송에 내재된 복잡하고 다양한 과제에 대한 일률적인 솔루션도 없다.
비즈니스가 직면한 변수와 상황에 대한 적절한 주의 없이 AI를 구현하려고 시도하는 것은 지난 해에 생겨난 많은 AI 스타트업의 허위 주장과 달리 실제 가치를 창출할 가능성이 낮다. 목표 중심 전략과 데이터 중심 결정은 성공의 길이며, 공급망 리더는 자동화 노력을 안내하고 운영 우수성을 달성하기 위해 이미 사용 가능한 도구를 사용해야 한다.
비즈니스 프로세스를 최대한 활용하기 위해 의사 결정자는 AI 기반 작업 및 프로세스 마이닝을 활용하여 핵심 프로세스를 면밀히 조사하고 개선을 위한 올바른 기회를 찾을 수 있다. 혁신과 지능형 자동화를 위한 모든 시도가 효율성 향상을 위한 의도적인 경로에 있음을 보장한다.
고급 프로세스 인텔리전스 플랫폼은 AI를 활용하여 워크플로에 대해 제안된 개선 사항의 결과를 예측할 수 있으므로 의사 결정자는 구현을 시작하기 전에 그러한 투자의 의미를 이해할 수 있다. "프로세스 시뮬레이션"으로 알려진 이 기능은 실패한 시도, 기술 부채 및 리소스 낭비의 위험을 줄여 지능형 자동화에 대한 장벽을 완화한다.
정밀도가 프로 랠리(Pro Rally)의 속도와 만나는 복잡한 물류 환경에서 AI를 전략에 포함시키는 것은 완벽한 부조종사를 찾는 것과 같다. 이는 여행의 모든 부분이 전문적으로 트랙의 곡선을 탐색하는 것처럼 부드럽고 효율적으로 진행되도록 하여 모든 결정에서 속도뿐만 아니라 정확성도 보장하는 것이다. 시간과 오류에 맞서는 이 경주에서는 목적이 있는 AI 기반 전술이 앞서 나가도록 하여 잠재적인 지연을 백미러의 덧없는 그림자로 바꿔준다.
