1-4. AI 가연결된비즈니스운영환경 1. 2026 경영환경메가트렌드와기업의대응방향
AI 는 더 이상 보조 도구가 아니라 비즈니스 운영 방식을 근본적으로 바꾸는 핵심 동력으로 자리 잡았습니다 . 자동화된보고 , 지능형의사결정 , 맞춤형 서비스의 성과는 결국 데이터가 얼마나 일관되고 연결되어 있는가 에달려있습니다 . 그러나많은 기업이 ERP, CRM, 공급망 , 외부 SaaS 등 여러 시스템에 데이터를 분산시켜 놓아 AI 의 효과를 제한하고 있습니다 .
AI 확산을 위한 단계적 Approach
Digital Master Plan • AI 전환을 위한 데이터 거버넌스 체계 구성 및 로드맵 수립 • Next ERP 및기존 Legacy 재정비 · 데이터통합 Plan
Phase I. Planning
Digital Platform 구성 • ERP + BTP 기반 Data 통합플랫폼구성 • AI 확산 가속화 및 적용효과 극대화
Phase II. Enable & Scale
Digital Innovation • AI 가 업무를 보조하는 구조로 전환 ( 예측 · 시뮬레이션등 ) • 데이터 중심 경영 체계 확립 , 전사 AI 운영모델정착 (CoE, 거버넌스등 )
Phase III. Transformation
AI 의 성과는모델의성능보다 데이터통합수준에의해결정 됩니다 . 데이터 사일로가 남아 있으면 부문별 자동화에 그치지만 , 통합된 데이터 구조 위에서는 전사 차원의 예측과 의사결정 지원이 가능 합니다 . 글로벌 선도 기업들은 이미 데이터 거버넌스와 AI 운영 체계를 함께 구축해 규제 보고 자동화 , ESG 공시 , 공급망 예측 등 실질적인 성과를 창출하고 있습니다 . 결국 AI 기반 경영의 핵심은 새로운 기술 도입이 아니라 데이터 · 업무 · 애플리케이션을 하나의 구조로 통합 해 상시 대응 가능한 운영 체계를 설계 하는것입니다 . 특히회계 · 재무 · 규제 대응 영역에서는 데이터의 정확성과 추적성이 곧 기업의 리스크 관리 역량 으로직결됩니다 . **CoE (Center of Excellence : 전문가조직 )
데이터 통합기반 AI 적용사례 및 효과
구분
주요적용영역
AI 적용내용
기대효과
1. 제조대기업 A 사 ( 글로벌생산기지통합 )
• 재고비용 25% 절감 • 납기준수율 15% 향상 • 생산계획정확도 2 배개선
생산계획 · 품질관리 (ERP + MES)
• ERP·MES·SCM 데이터를통합해 예측모델구축 • 생산 일정 및 자재 수요를 AI 로자동 산출 • POS·CRM·ERP 데이터를통합하여 고객행동분석및수요예측 • AI 기반 자동 리오더 시스템운영 • 회계 · 거래데이터통합 기반 이상거래 탐지및예측분석 • AI 자동분개를통한 실시간결산 체계 구축 • ERP·IoT· 외부공시 데이터를통합해 AI 기반 탄소배출모니터링 • ESG 보고서 자동 생성 및 검증 프로세스구축
2. 유통기업 B 사 ( 수요예측 및 재고 최적화 )
• 재고회전율 30% 개선 • 리드타임 40% 단축 • 수작업예측업무 80% 감소
SCM· 재고관리 (ERP + WMS/CRM)
3. 금융 C 사 ( 재무 · 리스크통합관리 )
• 결산리드타임 50% 단축 • 오류율 70% 감소 • 내부통제효율성강화
회계 · 리스크관리 (ERP+ 내부통제 )
4. 의료기기 D 사 (ESG· 품질데이터통합 )
• 공시정확도 90% 향상 • 규제대응시간 50% 단축 • 지속가능성평가등급 상승
ESG 공시 · 품질 · 구매 (ERP + ESG)
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