쿠팡이 인공지능(AI)을 활용해 상품 수요를 예측하고 이를 공급업체의 생산·납품 계획과 연동하는 시스템 구축에 나섰다. 물류 공급 효율을 높이고 재고 과잉 및 품절 가능성을 줄여 로켓배송 경쟁력을 강화하려는 움직임으로 풀이된다.
10일 서울경제신문 취재를 종합하면 쿠팡은 공급업체의 납품 물량을 사전에 예측·관리하기 위한 시스템 개발에 착수했다. 이미 지난달 6일 분할특허 출원을 통해 기술도 선점했다.
해당 시스템의 핵심은 쿠팡이 미래 주문 수요를 예측해 공급업체와 공유하고, 공급업체는 이를 기반으로 생산 및 납품 계획을 수립하는 구조다. 주문 예측에는 쿠팡 이용자의 과거 구매 이력 등을 학습한 머신러닝 기술이 활용된다. 여기에 계절, 날씨, 지역, 월드컵과 같은 대형 이벤트 등 다양한 변수도 함께 반영된다.
예를 들어 쿠팡이 생수 상품의 과거 여름철 판매 이력과 기상청 폭염 예보 등을 분석해 향후 한 달간 주문 1000개가 발생할 것으로 예측하면, 이 데이터가 생수 제조사에 전달돼 공유된다. 제조사는 이를 바탕으로 생산·납품 계획을 시스템에 입력하고 쿠팡이 이를 확인한다. 수요와 납품 계획이 맞지 않을 경우 쿠팡은 품절 사태를 막기 위해 발주 일정과 발주량을 유동적으로 조정한다.
공급업체의 과거 납품 이력 역시 시스템에 반영된다. 쿠팡은 해당 시스템을 통해 특정 공급사가 반복적으로 납기를 맞추지 못하거나, 물량을 발주보다 적게 납품할 경우 등을 고려해 매출 손실 규모를 계산한다. 쿠팡은 이를 통해 공급망 리스크 등에 대응하고, 손실을 줄일 수 있게 된다.
향후 시스템 고도화에도 나선다. 쿠팡은 AI를 활용한 정보 교환 프로세스를 지속적으로 확인·점검하고, 이용자 구매 데이터와 공급업체의 생산·납품 피드백을 축적한다. 이 같은 방식이 반복되면 수요 예측 정확도가 높아질 것이라는 전망이 나온다.
쿠팡이 이러한 기술 개발에 나선 이유는 재고 과잉에 따른 비용 부담을 줄이기 위한 차원으로 해석된다. 앞서 지난달 열린 쿠팡Inc의 1분기 실적 컨퍼런스콜에서 김범석 쿠팡Inc 의장은 3500억 원 규모 적자의 배경 가운데 하나로 ‘재고 비용 부담’을 꼽았다.
업계에서는 쿠팡이 이번 기술 개발을 통해 로켓배송 경쟁력을 한층 강화할 수 있다고 보고 있다. 실제 쿠팡은 특허 설명자료를 통해 “변화하는 고객 수요에 대비해 적절한 수량의 상품을 공급자로부터 수령해 풀필먼트 센터에 보관할 필요가 있다”며 “재고 부족이나 납품 지연은 매출 손실 및 고객 경험 악화로 이어질 수 있다”고 분석했다.
이어 “공급자는 향후 수요와 주문 수량을 예측하기 어렵고 전자상거래 업체의 미래 주문량도 미리 알 수 없어 과잉 재고 위험이 존재한다”며 “공급자의 향후 납품 가능 수량을 미리 확인하고 주문 수량을 조절함으로써 재고 부족에 따른 매출 손실을 예방할 수 있고 풀필먼트 센터의 재고 보관 효율을 향상시킬 수 있다”고 명시했다.