외부 변수를 활용하여 예측 변동성을 줄이는 실전 기법

수요예측 담당자라면 누구나 한 번쯤 고민해봤을 문제가 있습니다. 분명 같은 제품인데 왜 어떤 달은 예측이 딱 맞고, 어떤 달은 실제 수요가 예측보다 30% 이상 차이 나는 걸까요? 이런 예측 변동성은 재고 과잉과 부족을 반복하게 만들고, 결국 비즈니스 의사결정의 신뢰도를 떨어뜨립니다. 여기서 외부 변수를 제대로 활용하는 게 중요해집니다. 날씨, 경제지표, 원자재 가격, 소비자 심리 같은 외부 요인을 예측 모델에 잘 반영하면 예측 변동성을 크게 줄일 수 있습니다.

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외부 변수가 예측 정확도를 높이는 원리

외부 변수를 쓴 예측 변동성 감소는 사실 통계학에서 오래 연구된 공변량 조정 기법에서 출발합니다. 핵심 아이디어는 간단합니다. 결과 변수와 상관관계가 높은 외부 요인을 모델에 넣어서 설명할 수 없는 변동을 줄이는 겁니다.

예를 들어 아이스크림 판매량을 예측한다고 생각해봅시다. 단순히 과거 판매 패턴만 보면 변동폭이 큽니다. 하지만 기온 데이터를 함께 보면 판매량 변화의 상당 부분을 기온으로 설명할 수 있고, 남는 불확실성이 줄어듭니다. 이렇게 예측 가능한 변동을 외부 변수로 설명하면 모델의 분산이 줄어들고, 같은 데이터로도 더 정확한 예측이 가능해집니다.

수요예측 분야에서는 이런 접근이 더욱 중요합니다. 제조업체의 원자재 수요는 완제품 시장 상황, 경쟁사 동향, 환율 변동에 영향을 받습니다. 유통업체의 상품 판매량은 날씨, 경기지표, 온라인 트렌드와 연결되어 있습니다. 이런 외부 변수들을 체계적으로 모델에 반영하는 것이 예측력 향상의 핵심입니다.

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수요예측에 적용 가능한 주요 기법들

실무에서 외부 변수를 쓰는 방법은 단순한 것부터 고도화된 것까지 다양합니다. 각 기법은 데이터 특성과 비즈니스 상황에 따라 장단점이 있으므로 적절한 선택이 중요합니다.

다변량 회귀로 외부 변수를 반영하는 기본 접근

가장 기본적인 방법은 다변량 회귀 조정입니다. 수요를 예측할 때 과거 판매량뿐 아니라 날씨, 프로모션 여부, 경제지표 같은 변수를 함께 넣어 회귀 모델을 만드는 겁니다. 구현이 간단하고 해석이 쉬워 많은 기업이 첫 단계로 선택합니다.

특히 변수 간 관계가 비교적 선형적일 때 잘 작동합니다. 예를 들어 냉방기기 판매량이 기온 상승에 따라 비례적으로 증가하는 패턴을 보인다면, 기온 변수를 회귀식에 넣는 것만으로도 예측 정확도가 눈에 띄게 좋아집니다. 다만 복잡한 비선형 관계나 변수 간 상호작용을 파악하기는 어렵습니다.

CUPED 기법으로 계절성 변동 줄이기

조금 더 발전된 형태로 CUPED 기법이 있습니다. 마이크로소프트가 2013년 개발한 이 방법은 과거 동일 기간의 데이터를 써서 현재 예측을 조정합니다. 예를 들어 작년 같은 달 판매량을 참고해 올해 예측치를 보정하는 식입니다.

SQL로도 구현할 수 있을 만큼 단순하면서도, 계절성이 강한 제품군에서 분산을 잘 줄여줍니다. 실제로 작년 데이터와 올해 예측 간 상관계수가 0.7이라면 분산을 약 50%까지 줄일 수 있습니다. 의류, 식음료, 가전제품처럼 계절 패턴이 뚜렷한 업종에서 특히 유용합니다. 다만 단일 공변량만 사용하므로 복잡한 비즈니스 환경에서는 설명력에 한계가 있습니다.

머신러닝 기반 CUPAC로 복잡한 패턴 파악하기

더 높은 정확도가 필요하다면 CUPAC 방법을 검토해볼 만합니다. 이는 머신러닝 모델로 CUPED를 확장한 겁니다. 여러 외부 변수를 동시에 보고 비선형 관계도 찾아냅니다.

예컨대 LightGBM이나 XGBoost 같은 모델로 날씨, 프로모션, 경쟁사 가격, 소셜미디어 언급량 등을 모두 학습시켜 복합적인 패턴을 발견합니다. 배달 플랫폼 기업들이 배달 시간 예측에 이 방법을 써서 예측 정확도를 크게 높인 사례가 있습니다. 실제 DoorDash는 이 기법으로 더 작은 효과도 감지할 수 있게 되어 실험 속도를 높였습니다. 다만 모델 학습에 시간이 걸리고, 처리 과정에 영향받는 변수를 실수로 넣으면 편향이 생길 수 있어 주의가 필요합니다.

Doubly Robust 추정으로 최대 정확도 확보하기

가장 정교한 접근법은 Doubly Robust 추정입니다. 두 개의 모델을 결합해 이중 보호 효과를 만듭니다. 하나는 외부 변수가 수요에 미치는 영향을 모델링하고, 다른 하나는 수요 자체를 예측합니다.

두 모델 중 하나만 제대로 작동해도 정확한 추정이 가능한 강건한 방법입니다. 특히 외부 변수의 영향이 제품별로 다르거나, 프로모션 효과가 고객 세그먼트마다 다를 때처럼 이질적 효과를 파악해야 하는 상황에서 가장 효율적인 추정치를 내놓습니다. 유럽 배달 플랫폼 Glovo는 추천 알고리즘 테스트에 이 기법을 적용해 실험 기간을 30% 단축하고 예측 정확도를 40% 높였습니다. 다만 구현이 복잡하고 계산량이 많아 대규모 SKU를 다루는 환경에서는 신중하게 접근해야 합니다.

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임팩티브AI의 Deepflow가 외부 변수를 다루는 방식

수요예측 전문 기업 임팩티브AI의 Deepflow는 이런 외부 변수 활용을 자동화한 대표적인 플랫폼으로, 수요예측 분야에 특화된 기술력을 쌓아왔습니다.

Deepflow의 핵심은 AutoML 기반 프로세스 자동화입니다. 사용자가 별도로 변수를 선택하거나 모델을 튜닝할 필요 없이, 시스템이 5억 가지 경우의 수 중에서 최적의 피처 조합을 자동으로 찾아냅니다. I-transformer, TFT 같은 최신 트랜스포머 기반 시계열 모델부터 GRU, DilatedRNN, TCN, LSTM까지 다양한 알고리즘이 경쟁하며 각 SKU에 가장 맞는 모델을 골라냅니다.

여기서 더 나아가 Deepflow는 단순히 예측 결과만 제시하는 것이 아니라, 어떤 외부 변수가 예측에 영향을 미쳤는지 구체적으로 설명해줍니다. LLM 기반 인사이트 리포트를 통해 "이번 달 수요 증가는 원자재 가격 상승과 환율 변동이 주요 원인"처럼 예측 근거를 자연어로 풀어내며, 실무자가 즉시 이해할 수 있는 형태로 제공합니다.

이런 설명 가능성은 S&OP 회의나 재고 조정 같은 실제 의사결정 과정에서 핵심적인 역할을 합니다. 담당자는 단순히 "AI가 이렇게 예측했다"가 아니라 "특정 변수의 영향으로 이런 결과가 나왔다"는 논리적 근거를 가지고 경영진과 소통할 수 있습니다.

특히 Deepflow Material은 원자재 가격 예측에서 외부 경제지표와 변수 간 관계를 AI로 분석합니다. 구리, 알루미늄 같은 금속부터 농수산물, 건자재까지 다양한 품목에 적용되며, 최대 98.6%의 예측 정확도를 기록했습니다. 이는 환율, 국제 시황, 재고 수준 같은 복잡한 외부 변수들을 모델이 자동으로 학습하고 반영한 결과입니다.

실제 도입 기업들은 평균 33.4%의 재고 과부족 절감을 경험했고, 한 고객사는 월 248억 원의 재고비용을 줄였습니다. 이는 단순히 알고리즘이 좋아서가 아니라, 외부 변수를 체계적으로 데이터화하고 자동으로 모델에 반영하는 인프라가 갖춰진 덕분입니다.

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실무 적용 시 고려사항

외부 변수 활용이 만능은 아닙니다. 몇 가지 실무적 함정을 피해야 합니다. 가장 흔한 실수는 인과관계가 불명확한 변수를 무분별하게 넣는 겁니다. 예측에 쓴 변수가 실제로는 수요의 결과일 수 있습니다. 예컨대 할인율을 외부 변수로 넣었는데, 사실 수요가 낮을 때 할인을 더 많이 한다면 인과관계가 뒤바뀌는 겁니다.

또한 변수를 너무 많이 넣으면 과적합 위험이 있습니다. 학습 데이터에서는 정확도가 높아 보이지만 실제 예측에서는 오히려 성능이 떨어질 수 있습니다. 교차 검증으로 실제 예측력을 확인하는 과정이 꼭 필요합니다.

변수 선택에도 원칙이 있습니다. 수요가 발생하기 전에 측정 가능한 변수여야 하고, 수요와 명확한 상관관계가 있어야 하며, 지속적으로 데이터를 확보할 수 있어야 합니다. 일회성 이벤트 데이터는 아무리 영향이 커도 재현성이 없어 모델에 넣기 어렵습니다.

기법 선택도 상황마다 달라집니다. 데이터가 충분하고 관계가 복잡하면 CUPAC나 Doubly Robust 같은 고급 기법이 유리합니다. 반면 데이터가 제한적이거나 빠른 구현이 필요하면 다변량 회귀나 CUPED 같은 단순한 방법이 더 실용적입니다. 중요한 건 무조건 복잡한 기법을 쓰는 게 아니라, 내 데이터와 비즈니스 상황에 맞춰 선택하는 겁니다.

외부 변수를 활용한 예측 변동성 감소는 수요예측 정확도를 한 단계 높이는 핵심 전략입니다. 단순히 과거 패턴만 보는 게 아니라, 수요에 영향을 미치는 다양한 외부 요인을 체계적으로 반영할 때 비로소 안정적이고 신뢰할 수 있는 예측이 가능해집니다. 여러분의 비즈니스 상황에 맞는 기법을 선택하고, 지속적으로 검증하며 개선해나간다면 재고 최적화와 의사결정 품질 향상이라는 실질적 성과로 이어질 겁니다.

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