기존 예측은 담당자의 직관이나 비교적 최근의 일부 데이터의 통계적 기법에 의존하는 것이 대부분입니다. 하지만 딥플로우의 AI 수요예측은 224개의 고도화된 머신러닝 모델을 통해 복잡한 데이터의 상관 관계를 분석하여 예측값을 도출합니다. 내부 판매 데이터뿐만 아니라 거시경제지표, 날씨, 유가 등 외부 환경 변수까지 종합적으로 분석하여 더 정확하게 예측합니다. 담당자의 경험과 직감에 의존하던 기존 방식과 달리 객관적이고 방대한 양의 데이터 기반으로 의사결정을 내릴 수 있어 재고 비용 절감 효과가 크게 향상됩니다.
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임팩티브AI는 이미 다양한 업종의 고객사에서 검증된 성과를 보여주고 있습니다. 소비재/유통 도메인의 한 기업은 90% 이상의 예측 정확도를 제공 받고 있고, 철강회사와 제약회사의 사례에서는 각각 210억원, 24.8억원의 재고 비용 절감 효과를 달성했습니다. SKU별로 판매/출고 패턴에 맞춤화된 모델을 구축하기 때문에 업종이나 제품 특성에 관계없이 높은 정확도를 확보할 수 있습니다. 다만 데이터의 품질과 충분한 양이 확보되어야 하므로, 도입 전 데이터 진단을 통해 예측 가능성을 사전에 검토합니다.
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API를 제공하는 ERP라면 시스템 간의 연동이 물론 가능합니다. 기존 시스템의 데이터를 자동으로 수집하여 예측 모델에 학습하고, 해당 데이터를 포함한 예측값을 추론합니다. 이후 Web 기반 대시보드를 통해 직관적인 화면에서 예측 결과를 확인할 수 있으며, 필요시 Excel 다운로드도 지원합니다. API를 지원하지 않는 ERP를 사용하고 계시거나, 내부에 IT 인력이 충분하지 않은 고객사는 엑셀(xls, csv)을 통한 데이터 업로드도 지원합니다.
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물론입니다. AI 모델은 과거 데이터에서 계절성 패턴을 자동으로 학습하며, 홀리데이 시즌, 프로모션, 기후 등의 이벤트를 반영할 수 있습니다. 추가적인 외부 변수로 경제지표, 도메인별 데이터 등을 추가 학습하여 더욱 정교한 예측이 가능합니다. 최근에는 블랙스완(Black Swan) 이벤트와 같은 비정형 데이터도 예측 모델에 반영하는 실험을 진행하고 있습니다. 이러한 다차원적 분석을 통해 단순한 과거 추세 예측을 넘어선 실질적인 비즈니스 인사이트를 제공합니다.
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원자재 가격 예측을 통해 최적의 구매 시점을 결정하여 조달 비용을 절감할 수 있습니다. 철광석, 니켈, 구리 등 주요 원자재의 향후 6개월 가격 추이를 최대 98.6% 정확도로 예측합니다. 가격 상승이 예상되면 미리 구매하고, 하락이 예상되면 구매를 연기하거나 헷징을 하는 등의 전략적 의사결정이 가능합니다. 국제 선물거래소의 실시간 데이터와 각종 경제지표를 반영하여 시장 변동성에 신속하게 대응합니다. 또한 원자재별 가격 변동 요인을 분석하여 구매 전략 수립에 필요한 인사이트를 제공합니다.
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임팩티브AI는 수요/가격 예측에만 집중하며, 핵심 연구진은 15년 이상 수요예측 관련된 도메인 전문성을 축적해 왔습니다. 현재 양적으로는 글로벌 시장에서도 독보적으로 224개의 다양한 시계열 예측 알고리즘을 보유하고 있으며, 61건의 시계열 예측 관련 특허를 출원한 상태입니다. 삼성전자, SK텔레콤, 롯데 등 대기업들과의 협업에서 검증된 기술력을 갖고 있습니다. 단순한 솔루션 제공을 넘어 고객의 비즈니스 환경을 학습한 맞춤형 고급 예측 AI 모델 개발과 지속적인 성능 고도화가 저희의 가장 큰 강점입니다.

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LLM을 통해 실무 친화적인 UX로 AI의 예측 결과에 대한 설명 가능한 AI(Explainable AI) 서비스를 구축했습니다. 거시경제지표, 산업 도메인 특화 데이터, 프로모션 등 예측값에 영향을 미친 주요 요인들을 분석하고 또한 과거 대비 현재의 판매 추이, 핵심 실무자들의 Action Plan 제안을 리포트 형태로 제공합니다. 사용자는 복잡한 분석 리포트를 작성하고 고민할 필요없이, 딥플로우에서 자동으로 산출한 리포트를 통해 인사이트를 획득하기만 하면 됩니다.  
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