원자재 가격 변동성 시대에 AI 예측 도구가 필수인 이유

러시아-우크라이나 전쟁과 중동의 불안한 정세, 여기에 미중 갈등까지 겹치면서 최근 원자재 시장의 변동성은 그 어느 때보다 심해졌습니다. 그런데도 한국 기업들은 글로벌 수준과 비교하면 대응 역량이 아직 많이 부족한 게 현실입니다. 실제로 시카고선물거래소(CME) 데이터를 보면, 한국 기업들의 헤징 비율은 일본이나 중국 기업의 절반 정도에 그칩니다.

더 큰 문제는, 아직도 많은 기업들이 별다른 예측 없이 원자재를 단순히 구매하고 있다는 점입니다. 20년 경력의 CME 아태지역 전문위원이자 임팩티브AI의 유태원 이사는 “예측 없이 원자재를 거래하는 건 거의 투기와 다름없다”고 잘라 말합니다.

그렇다면 왜 한국 기업들은 여전히 예측에 기반한 의사결정을 제대로 실천하지 못하고 있을까요? 전통적인 예측 방식이 가진 한계는 무엇이고, AI 기술은 이런 문제를 어떻게 해결할 수 있을까요?

이에 대해 삼성선물 해외파생상품 부서장과 한국농수산식품유통공사 전문위원을 거쳐 CME 전문위원을 역임한 뒤, 지금은 임팩티브AI 전략사업팀에서 일하고 있는 유태원 이사님을 만나 이야기를 나눠봤습니다. 이사님과의 인터뷰를 통해 한국 기업들이 원자재 리스크를 실질적으로 어떻게 관리하는지에 대한 깊이 있는 이해를 얻었으며, 나아가 AI를 활용한 전략 수립 방안에 대해서도 자세한 설명을 들을 수 있었습니다.

‍

한국 기업의 원자재 가격 예측 현주소

원자재 가격 변동성이 높아질수록 기업들의 리스크 관리 역량 격차는 더욱 벌어집니다. 대기업은 전담 조직과 시스템으로 선제 대응하지만, 중소·중견기업은 속수무책인 경우가 많습니다. 한국 기업들의 현실은 어떨까요? 글로벌 기준으로 봤을 때 우리의 위치는 어디쯤일까요?

대기업과 중소기업의 역량 격차

Q. 글로벌 관점에서 볼 때 한국 기업들의 원자재 리스크 관리는 어떤 위치에 있나요? 특히 대기업과 중견·중소기업 간의 역량 격차가 체감되시나요?

대기업과 중견기업과의 역량 차이는 분명하게 있습니다. 특히 에너지 원자재 쪽은 대기업 위주로 시장이 형성돼 있어요. 반면 농산물의 경우 영세한 기업들이 많지만, 국내 농산물 수입 물량 자체가 공동 구매 형식으로 이뤄지고 있습니다. 개별 기업이 구매하는 것보다는 공동 구매에 따른 국내 수입 단가가 동일한 가격으로 들어오다 보니까 가격 헤징을 적극적으로 할 니즈가 둔감해진 면이 있죠. 비철 금속은 업체에 따라서 확연히 차이가 납니다.

Q. 한국 기업들의 헤징 비율이나 거래 규모는 일본이나 중국 기업들과 비교해서 어느 정도 수준인가요?

일본이나 중국 기업들과 비교해 보면, 한국은 대기업 중심으로 움직이는 경향이 강합니다. 그래서 중소기업이나 중견기업, 특히 원자재를 다루는 1차·2차 벤더들은 헤징할 수 있는 방법이 많지 않습니다. 대기업들은 원자재 가격에 큰 영향을 받진 않더라도, 변동 위험을 줄이려고 보험을 드는 등 다양한 전략을 사용합니다. 하지만 중소기업들은 그런 여유가 부족해서 쉽게 따라하기 어렵죠.

흥미로운 건, 한국이 일부 원자재 분야에서는 글로벌 주요 플레이어라는 사실입니다. 예를 들어 농산물의 경우, 한국은 단일 국가 기준으로 미국에서 세 번째로 많은 수입국에 들어갑니다. 배터리 산업에서도 우리나라가 시장을 주도하고 있죠. 반면, 원유나 천연가스처럼 전통적인 에너지 시장에서는 우리나라가 약점을 가지고 있습니다. 그래도 요즘에는 신재생 에너지와 관련된 원자재 시장이 새롭게 주목받고 있어서, 앞으로 새로운 기회가 열릴 것으로 기대됩니다.

선물거래에 대한 오해와 진실

역량 격차만큼 심각한 문제는 선물거래에 대한 근본적인 오해입니다. 많은 기업들이 여전히 선물거래를 투기로 받아들이고, 현물 거래만이 안전하다고 생각합니다. 하지만 전문가의 시각은 정반대입니다.

Q. 여전히 많은 기업들이 현물 거래에만 의존하고 있습니다. 일부 기업들은 선물거래를 투기로 오해하는 경우도 있는데요. 실물 거래와 선물거래가 어떻게 상호보완적일 수 있는지 설명해 주시겠습니까?

현물과 선물이 절대 개별적인 시장은 아니지만 거의 유사도가 높은 거울과 같은 시장입니다. 선물 시장은 미래에 대한 예측을 반영한 가격이 이미 시장에 나와 있기 때문에 그 기대치를 갖고 거래를 하는 거예요. 현물과 선물을 상호보완적으로 활용할 수 있다는 점이 중요합니다.

Q. 기업 입장에서 예측 없이 원자재를 거래하는 것은 어떤 의미일까요?

기업 입장에서 실물을 다 갖고 있는데 가격 리스크 변동에 노출돼 있는 일반 기업이 예측을 기반으로 하지 않는 것은 투기와 같습니다. 정확한 예측치가 있어야 액션이 들어가기 때문에 액션을 하기 위한 예측은 필수 불가결합니다. 즉, 예측이 단순히 '정확하면 하는 것'이 아니라 '반드시 해야 하는 것'이라는 점입니다. 선물거래나 헤징은 그 예측을 실행하는 도구일 뿐입니다.

‍

AI 기반 원자재 가격 예측의 가능성

예측이 필수라는 데는 동의하더라도, 정확한 예측은 결코 쉽지 않습니다. 원자재 가격은 수급, 환율, 금리, 지정학적 리스크, 기후변화까지 수십 가지 변수의 영향을 받습니다. 과거에는 베테랑 트레이더의 경험과 직관에 의존했지만, 변동성이 극대화된 지금은 그것만으로 부족합니다. 20년 경력의 파생상품 전문가가 AI 기반 예측 솔루션 회사로 옮긴 이유도 여기에 있습니다.

전통적 예측 방식의 한계

Q. 전통적으로 거래의 포지션을 결정하거나 헤징 타이밍을 판단할 때 어떤 지표와 신호들을 가장 중요하게 보셨나요?

정확한 시장 판단을 하기 위해서는 정보 수집이 굉장히 중요합니다. 시장 모니터링과 가격에 영향을 미치는 요인들을 항시 진단해야 하죠. 하지만 급변하는 시나리오에 따라서 기업 입장에서는 다양한 공급처를 확보해야 하고, 물류 차질이나 공급 이슈가 있었을 때 대체할 수 있는 대체 품목도 찾아야 합니다. 헤징할 수 있는 다양한 툴 베이스나 정보에 대해서 더 다양한 정보처를 확보해야 되는 게 중요해진 시점입니다.

Q. 최근 기후 변화나 지정학적 리스크 같은 새로운 변수들까지 고려하면 전통적인 분석만으로는 한계가 있지 않나요?

맞습니다. 예측에 따라서 안 맞는 경우가 있고, 예측에 대한 시나리오적 측면도 필요합니다. AI가 제시하는 예측의 신뢰도를 높이기 위해서는 과거의 사례나 현재 수급 상황 같은 것들을 종합적으로 판단한 결과를 제시해야 해요.

전통적 방식은 사람의 처리 능력에 따른 한계가 있습니다. 동시에 여러 시장을 모니터링하고, 수십 개 변수의 상관관계를 분석하고, 다양한 시나리오를 시뮬레이션하는 것은 사람 혼자서는 불가능합니다. 특히 중소·중견기업처럼 전담 조직이 없는 경우는 더욱 그렇습니다.

다양한 모델링의 중요성

그렇다면 왜 파생상품 전문가가 AI 기업으로 옮겼을까요? 유태원 이사님이 임팩티브AI에 합류한 이유에는 원자재 예측의 본질적 어려움이 담겨 있습니다.

Q. 원자재 파생상품 전문가에서 AI 기반 예측 솔루션 회사로 합류하신 건 큰 전환점이었을 것 같습니다. 임팩티브AI의 어떤 점이 20년 경력의 전문가를 움직이게 했나요?

시장에 대해 제대로 파악하고, 현장에서 쌓은 충분한 경험이 예측에 녹아든다면, 그 데이터를 활용해 헤지 전략을 짜거나 투자 결정을 내리는 일이 훨씬 쉬워질 거라고 생각했습니다. 그런 의사결정을 돕는 기술과 지향점을 임팩티브AI에서 직접 확인했고, 20년 동안 쌓아온 제 경험을 가장 잘 펼칠 수 있는 곳이라고 믿어 합류를 결심하게 됐습니다.

Q. 원자재 리스크 관리를 잘하는 기업들의 공통점이 있다면 무엇인가요? 조직 구조나 의사결정 프로세스에서도 차이가 있나요?

조직 구조를 볼 때, 실물 거래를 담당하는 부서와 시장을 분석하거나 실제로 헤징을 맡는 부서는 명확하게 나뉘어야 합니다. 이렇게 분리하는 것이 꼭 필요하죠. 변동성을 줄이려면 자동차에 범퍼가 달려 있듯이, 위험을 흡수하는 장치가 있어야 합니다.

예측이라는 것도 결국 기업이 의사결정이나 계약을 할 때, 그로 인한 기대 효과나 비용 부담에서 오는 충격을 조금이나마 완화하는 데 쓰입니다. 실제 실행 단계에서는 다양한 거래 방식이나, 아니면 레깅, 랜딩처럼 내부 결제일을 조정하면서 리스크를 관리하는 여러 방법을 적극적으로 활용해야 합니다.

여기서 주목할 점은 "범퍼" 개념입니다. 예측은 충격을 완화하는 범퍼 역할을 합니다. 그리고 그 예측을 바탕으로 선물거래, 헤징, 레깅(결제일을 늦추는 전략), 랜딩(결제일을 앞당기는 전략) 같은 다양한 도구를 활용하는 것이 진짜 리스크 관리입니다. 하지만 이 모든 것의 출발점은 정확한 예측입니다.

‍

딥플로우를 활용한 원자재 가격 예측

정확한 예측이 필수라는 데는 공감하지만, 실제로 구현하기는 어렵습니다. 특히 리스크관리 등 전담부서가 없는 중소·중견기업은 더욱 그렇습니다. 데이터도 부족하고, 분석 인력도 없고, 시스템도 갖춰지지 않았습니다. 바로 이 지점에서 AI 기반 예측 솔루션의 가치가 드러납니다. 임팩티브AI의 딥플로우는 어떤 방식으로 이 문제를 해결하고 있을까요?

224개 예측 모델의 의미

Q. 기업이 원자재 리스크 관리나 가격 예측을 고도화하려면 딥플로우와 같은 예측 도구가 어떤 역할을 할 수 있을까요?

딥플로우의 가장 큰 장점은 다른 기업이나 AI 예측 업체들에 비해 예측 모델의 수가 매우 많다는 점입니다. 현재 224개의 다양한 예측 모델을 보유하고 있어, 기업 입장에서는 여러 모델을 통해 서로 다른 예측 가격을 비교해볼 수 있습니다.

또 임팩티브AI의 딥플로우 같은 솔루션을 도입하면, 모델링 개발과 연구에 드는 시간을 크게 줄일 수 있다는 점도 큰 장점입니다. 이렇게 쌓인 활용 경험과 노하우는 회사 내부에 자연스럽게 내재화할 수 있어서, 기업에는 정말 유용하게 쓰일 것 같습니다.

Q. 딥플로우의 MI 대시보드가 환율, 금리, 원자재 가격, 글로벌 경제 지표를 통합적으로 분석한다고 들었습니다. 실무에서 이런 복합 변수 분석이 왜 중요한가요?

원자재 시장은 다양한 외부 변수의 영향을 받습니다. 환율 변동, 금리 변화, 글로벌 경제 지표들이 복합적으로 작용하죠. 사람이 이 모든 변수들을 동시에 추적하고 분석하는 데는 한계가 있습니다. 데이터를 어떻게 활용하느냐에 따라 기대 효과를 높일 수 있는 하나의 방편이 됩니다.

224개의 모델이 갖는 의미는 단순히 숫자가 많다는 것이 아닙니다. 원자재마다, 시장 상황마다, 기업의 특성마다 최적의 예측 모델이 다릅니다. 구리 가격을 예측하는 모델과 밀 가격을 예측하는 모델은 완전히 다른 변수를 봐야 합니다. 딥플로우는 이런 다양성을 224개 모델로 커버하고, 기업의 데이터 특성에 맞는 최적 모델을 자동으로 선택합니다.

실무 적용 시 기대효과

모델이 아무리 좋아도 실무자가 활용할 수 없다면 의미가 없습니다. 딥플로우가 주목받는 이유는 예측값만 던져주는 것이 아니라, 실무자가 바로 실행할 수 있는 인사이트까지 제공하기 때문입니다.

Q. 원자재 리스크 관리가 중요하다는 말은 많이 나오지만, 전담부서가 없는 중견기업이나 중소기업 입장에서는 쉽지 않을 것 같습니다.

맞습니다. 원자재 리스크 관리가 중요하다는 말은 나오고 있지만 전담 부서가 없는 중견기업이나 중소기업 입장에서 원자재 리스크 관리는 쉽게 할 수 있는 선택은 아닙니다. 하지만 데이터를 어떻게 활용하느냐가 중요한 시점입니다.

Q. 딥플로우의 LLM 기반 분석 리포트가 구매팀, SCM팀, 영업팀 등 부서별 맞춤형 실행 전략을 제공한다고 들었습니다. 조직 내에서 여러 부서가 같은 데이터를 다르게 해석하고 활용할 수 있다는 게 왜 중요한가요?

실무 담당자들은 예측값을 확인하고 나아가 실행 가능한 인사이트를 확보해야 합니다. 딥플로우의 LLM 기반 분석 리포트는 생성형 AI를 활용해 과거 판매 추이와 계절별 패턴 분석, 향후 수요 전망 및 예측 근거, 부서별 맞춤형 실행 전략을 자동으로 생성합니다. 세일즈, 마케팅, SCM 등 실무자별로 주요 리스크와 기회 요인을 체계적으로 제시하고 각 부서에 최적화된 액션 플랜을 제공하는 것이죠. 실무자들은 복잡한 데이터 해석과 보고서 작성에 쏟는 시간을 절약하고 전략적 의사결정에만 집중할 수 있습니다.

중견기업의 구매 담당자를 떠올려 보겠습니다. 그는 원자재 가격 예측 모델을 개발할 능력도 시간도 없습니다. 하지만 딥플로우는 "향후 3개월간 구리 가격이 15% 상승할 것으로 예측되며, 이는 중국의 인프라 투자 확대와 남미 광산 파업이 주요 원인입니다. 구매팀은 다음 달 초 구매 계약으로 30% 물량을 선확보하고, 나머지는 분산 매입하는 전략을 권장합니다"라는 구체적 액션 플랜을 제시합니다.

같은 예측 데이터를 영업팀이 보면 "원가 상승이 예상되므로 분기 내 가격 인상 협상을 준비하세요"라는 메시지로, SCM팀이 보면 "재고 소진일수가 45일로 단축될 것으로 예상되므로 안전재고 수준을 재조정하세요"라는 메시지로 변환됩니다. 하나의 예측이 각 부서의 언어로 번역되는 것입니다.

‍

예측을 넘어선 원자재 구매와 의사결정 전략

예측은 출발점일 뿐입니다. 정확한 예측이 있어도 그것을 실행으로 연결하지 못하면 아무 소용이 없습니다. AI 예측도 마찬가지입니다. 예측이 완벽할 수는 없고, 때로는 빗나가기도 합니다. 중요한 것은 예측을 어떻게 활용하고, 예측이 틀렸을 때 어떻게 대응하느냐입니다.

예측 기반 의사결정의 필수성

Q. 현실적으로 AI 예측도 완벽할 수는 없습니다. AI 예측이 빗나갈 수 있는 상황은 어떤 경우이고, 그럴 때 어떻게 대응해야 할까요?

시장 상황이 급변할 경우 예측이 안 맞는 경우가 있습니다. 예측에 대한 시나리오적 측면도 필요하고, 예측을 할 때 활용할 수 있는 방안으로서 강구할 필요가 있어요. AI가 제시하는 예측의 신뢰도를 높이기 위해서는 과거의 사례라든지 현재 수급 상황 같은 것들을 종합적으로 판단한 것을 제시해야 합니다.

딥플로우의 경우 BI 대시보드를 통해 재고 부족이나 과잉 SKU를 한눈에 확인할 수 있도록 하고, 향후 판매 변화를 반영한 재고 소진일수와 적정 생산량을 자동 산출합니다. 이를 통해 기업은 재고 관리에서 불필요한 비용과 품절 리스크를 줄이고, 실무자는 시각화된 자료로 즉시 현황을 파악할 수 있습니다.

Q. 딥플로우의 3개월 단기 AI 예측을 구매 계약 결정이나 헤징 타이밍 판단에 보조 지표로 활용한다면, 구체적으로 어떤 시나리오에서 어떻게 사용할 수 있을까요?

MI 대시보드는 환율, 금리, 원자재 가격, 글로벌 경제 지표 등 외부 환경 데이터를 제공하며, 3개월 단기 AI 예측(베타) 등의 정보를 통해 시장 변동성을 선제적으로 대응할 수 있도록 지원합니다. 이런 예측 정보를 바탕으로 기업들은 보다 정확한 타이밍에 헤징 전략을 수립할 수 있습니다.

중요한 것은 예측이 틀릴 수 있다는 전제 하에, 시나리오를 여러 개 준비해야 한다는 점입니다. 딥플로우는 단일 예측값이 아니라 낙관/중립/비관 시나리오를 함께 제시할 수 있고, 각 시나리오별 대응 전략까지 제안 가능합니다. 예측이 빗나가더라도 이미 대응 플랜이 준비돼 있는 것입니다.

AI 활용의 현실적 접근법

Q. 임팩티브AI의 기술력이 실무적으로 어떤 차별점을 만들어낸다고 보시나요?

임팩티브AI는 200개 이상의 고급 딥러닝과 머신러닝 모델을 활용해 출고량과 판매량에서 높은 정확도의 예측값을 생성합니다. 우리가 보유한 특허 기술은 이러한 예측 모델의 정확도와 안정성을 뒷받침하는 기술적 기반이죠. 제조, 유통, 식품 등 다양한 산업 분야에서 각 기업의 데이터 특성에 맞는 AI 모델 학습이 가능하다는 점이 큰 차별점입니다.

Q. 마지막으로 원자재 가격 변동 때문에 고민하는 구매 담당자, SCM 담당자들에게 한 말씀 부탁드립니다.

AI에 대한 기대치를 지나치게 높게 잡지 않는 것이 중요합니다. 어떻게 활용하느냐에 따라 예상보다 더 큰 효과를 얻을 수도 있으니까요. 예측 도구는 언제든 손쉽게 사용할 수 있을 만큼 가까이 있습니다. 이 기회를 꼭 잡아 적극적으로 활용해 보시길 바랍니다.

결국 AI를 만능으로 생각하기보다는 실용적인 도구로 받아들이는 태도가 필요합니다. 예측 없이 결정하는 것보다는, 예측을 바탕으로 결정하는 편이 언제나 더 나은 결과로 이어집니다. 이제 이 도구를 활용할지 말지는 오로지 기업의 몫입니다.

‍

딥플로우가 제시하는 원자재 가격 예측의 새로운 패러다임

임팩티브AI의 딥플로우는 단순히 예측값을 제공하는 것을 넘어 실무자와 경영진의 종합 의사결정 지원 도구로 진화하고 있습니다. 복잡한 수요예측 과정을 자동화하고 재고 관리 최적화와 데이터 기반 의사결정을 지원하는 AI 솔루션으로서, 예측값의 근거를 분석하고 액션 플랜을 마련해야 하는 실무 담당자의 고민을 해결하는 데 집중하고 있습니다.

리포트 형태로 제공되는 분석은 생성형 AI를 활용해 과거 판매 추이와 계절별 패턴 분석, 향후 수요 전망 및 예측 근거, 부서별 맞춤형 실행 전략을 자동으로 생성합니다. 이를 통해 기업은 예측값을 확인하고 나아가 실행 가능한 인사이트를 확보할 수 있습니다.

원자재 가격의 변동성이 높아진 지금, 정확한 예측과 그에 기반한 실행 전략은 선택이 아닌 필수입니다. 딥플로우와 같은 AI 기반 예측 도구는 기업들이 이러한 도전 과제를 해결하고 경쟁력을 확보하는 데 핵심적인 역할을 할 것입니다.

‍