[Y인사이트] 에이아이지먼트, 구매업무 AI로 자동화하는 '플린'

에이아이지먼트 조신혁 대표.(사진=디일렉)

에이아이지먼트가 기업의 구매 운영 업무를 인공지능(AI)으로 자동화하고 원가 절감까지 연동하는 솔루션을 개발했다. 서비스 '플린'이다.

조신혁 에이아이지먼트 대표는 "생성형 AI 등장 이후 구매 영역의 여러 문제를 AI로 해결할 수 있겠다고 판단해 사업을 시작했다"며 "구매 요청 이후 발주, 공급사 커뮤니케이션, 입고 처리, 월 마감까지 이어지는 운영 업무 전반을 자동화하는 것이 목표"라고 말했다.

에이아이지먼트는 2023년 7월 설립한 스타트업이다. 조 대표는 경영 컨설턴트 경력과 구매 원가 절감과 구매 프로세스 개선 프로젝트를 수행한 경험을 바탕으로 창업했다.

이 회사의 서비스 플린은, 구매 요청이 들어오면 공급사에 발주 메일을 보내고 납기와 단가 관련 내용을 메일로 처리하며, 입고 일정과 마감 데이터 등 총괄 업무를 AI가 수행하는 시스템이다. 회사는 올해 6~7월을 전후해 구매 운영 업무 사이클 전체를 사람 개입 없이 처리하는 수준까지 고도화하는 것에 목표를 두고 있다.

핵심 기능 가운데 하나는 이메일 자동화다. 구매 담당자가 직접 공급사와 메일을 주고받지 않아도 AI가 발주 요청 메일 본문을 작성하고 회신 내용을 읽어 발주 현황표를 갱신한다. 발주 여부, 납기 확정 여부, 진행 상태 등 메일 내용을 바탕으로 자동 정리하는 방식이다.

문서 처리 자동화도 강점으로 내세운다. 거래명세서와 마감원장 등 구매 관련 문서를 OCR 기반으로 읽는다. 품목명, 수량, 단가 등을 자동 추출하고 재배열한다. AI 기반 문서 인식 기술을 적용해 사람이 읽을 수 있는 수준의 구매 문서는 대부분 처리할 수 있다는 설명이다.

조 대표는 "기존 OCR은 읽어야 할 영역을 일일이 지정해줘야 했지만, 구매 문서는 상당 부분 표준화돼 있어 최근에는 AI가 구조를 스스로 파악하는 수준까지 올라왔다"고 설명했다.

회사는 이 제품을 병원에도 공급하고 있다. 베드로병원의 경우 플린을 도입해 수많은 약품과 구매 품목 거래명세서를 자동으로 처리하게 됐다. 병원처럼 품목 수가 많고 명칭이 복잡한 환경일수록 효율성이 높다고 조 대표는 강조했다.

에이아이지먼트는 공급 방식도 이원화했다. 일반 고객에는 구독형 서비스(SaaS)로 제공하고, ERP 등 기존 시스템과 연동이 필요한 기업에는 구축형 SaaS 방식으로 공급한다.

플린을 통한 최종 목표는 구매 원가 절감이다. 인공지능이 공급사를 자동 탐색하고 견적을 비교해 입찰과 협상까지 이어지는 기능을 순차적으로 붙여 나갈 예정이다. 구매 조직의 본질적 역할인 '더 좋은 품목을, 더 저렴하게 사는 일'까지 지원하겠다는 것이다.

-안녕하세요. 김성진입니다. 오늘은 에이아이지먼트, 플린을 서비스 하고 있는 조신혁 대표님 모셨습니다. 안녕하세요.

안녕하십니까 에이아이지먼트의 조신혁입니다.

-간단하게 회사 소개를 부탁드립니다.

저는 원래 경영 컨설턴트 출신입니다. 그래서 구매 원가 절감이라든지 구매 프로세스 개선 이런 쪽에 이제 프로젝트들을 많이 수행을 했었고, 생성형 AI가 나오기 시작하면서 구매에 관련된 그런 여러 문제들을 AI를 통해서 좀 해결하면 사업성이 있을 것 같다고 판단해서 이 사업을 시작을 하게 됐고요. 그래서 구매 관련된 여러 AI 기능 솔루션들을 제공하고 있습니다.

-회사는 언제 설립하셨습니까?

2023년 7월에 법인 설립을 했습니다.

-직원은 몇 명인지.

직원은 지금 현재 8명입니다.

-스타트업이네요.

완전 스타트업 회사입니다.

-건투를 바랍니다. 투자는 받으셨어요?

저희가 2024년 10월에 더벤처스로부터 시제 투자를 받았고요. 작년부터 저희가 이제 팁스 선정돼서 팁스 지원 받고 있습니다.

-팁스는 쉽지 않은데.

네, 쉽지 않았습니다.

-플린은 그러면 구매 대행이라고 봐야 되나요? 아니면 구매 대행에 들어간 AI 솔루션이라고 해야 되나요?

이제 구매 업무들이 대부분 업체들하고 이메일을 주고받거나 아니면 ERP상의 데이터들을 업로드 하거나 물건이 들어오면 그 물건을 확인해서 여러 숫자들이 맞는지 확인하는 그런 작업들이 대부분입니다. 그래서 그런 업무들을 우리 솔루션을 통해서 자동화했다고 이해해 주시면 좋을 것 같아요.

-그러면 처음부터 끝까지 자동화인가요? 아니면 부분 자동화인가요?

지금은 일단 부분으로 보여질 수 있을 것 같아요. 올해 하반기 아니면 상반기 말 정도. 상반기 끝날 때 6. 7월 정도가 되면은, 예를 들어서, 구매 운영 업무라고 하면 먼저 이제 구매 요청이 이제 들어오게 돼 있어요. 그러면 구매팀이 그걸 받아서 발주를 하고 그 다음에 업체하고 단가 협의라든지 이런 걸 주고 받겠죠. 그리고 입고가 되면 입고 처리를 하고 월 초에 전 월에 구매됐던 것들을 마감 처리하는데. 이 업무들이 어떻게 보면 구매 운영 업무의 한 사이클이거든요. 이 사이클의 전체가 다 자동화 돼서 전혀 구매팀이 손을 대시지 않으셔도 그냥 그 구매 요청만 되면은 바로 이렇게 AI가 다 업무를 수행할 수 있게끔 준비가 될 것 같습니다.

- 최초의 접수는 어쨌든 사람이 해야 되는 건가요?

그러니까 구매 요청은 사실은 이제 생산이나 다른 부서에서 들어오게 되어 있습니다. 그래서 그거까지는 이제 사람이 하고 그 이후에 이제 업체한테 이메일을 보내고 뭐 정보들을 확인하면서 이메일을 주고받는 거라든지, 그 다음에 앞서 말씀드렸던 언제 입고가 되고 그래서 언제까지 뭐가 마무리가 되고 하는 부분들은 이제 AI가 다 알아서 수행하는 겁니다.

-다 한다?

네, 그렇습니다.

-자동화가 좋긴 좋은데, 어쨌든 검수 과정에 사람이 들어가긴 할 것 같습니다만.

기본적으로 저희가 현황표를 보여드리기는 해요. 그래서 예를 들어서 발주 요청된 리스트가 있고 그거에 따라서 지금 발주 현황이 어떻게 되고 있는지, 이메일은 보냈는지 그 다음에 언제 들어오는지, 입고 날짜가 확정이 됐는지, 이런 것들을 이제 AI가 그 이메일 주고 받은 것들을 이제 판단을 해가지고, 그 빈칸을 채워 넣게 되어 있습니다.

-이메일을 AI가 보내나요?

그렇죠. 이메일까지 주고 본문까지 다 작성을 하고. AI가 완벽하지 않다고 하는 영역들이 있고, 근데 또 완벽해진 영역들이 있어요. 그래서 저희도 많이 연구를 하고 테스트를 해봤을 때 저만 하더라도, 예를 들어서 고객들하고 이메일 쓰는 것들을 저는 그냥 포인트만 주고 AI 보고 제 이메일을 작성하라고 하거든요. 그게 그러면 거의 고칠 게 없어요. 사실은 그래서 특히나 이제 발주 요청이라고 하는 건 어떻게 보면 굉장히 단순한 거잖아요. 그냥 물건을 언제까지 얼마에 아니면, 얼마 수량 얼마해서 주세요. 이런 것들은 거의 실수 없이 이메일 작성이 되고요.

핵심적으로 저희가 구매 운영 업무에 있어서 자동화하는 부분에 있어, 문서 같은 것들을 잘 읽어내야 돼요. 거래 명세서라든지 마감 원장 같은 거를 가지고 들어오면은, 그거를 보통은 직접 입력을 하세요. 사람이 아니면 바코드 시스템이 있으면 바코드를 찍고 품목명이 뜨면 거기에 이제 수량을 입력한다든지, 이렇게 하시는데. 그런 것들을 전혀 하실 필요가 없어지는 거죠. 왜냐하면 저희 AI가 OCR 기술을 통해서 거기에 있는 내용들을 다 읽어내고, 단가, 단가 수량, 품목명, 이런 식으로 알아서 재배열을 하기 때문에 그런 기술들은 AI가 거의 사람 수준에 이르렀다라고 말씀드릴 수 있을 것 같아요.

-OCR이라고 하잖아요. 문서를 인식해서 그 내용을 텍스트 데이터를 뽑는 거. 그거 어려운 기술로 알고 있거든요.

생성형 AI가 되면서 그러니까 보통 OCR 같은 경우에는 그 영역들을 표시해 놔야 돼요.그러니까 예를 들어서 단가는 여기에 있는 숫자를 읽어내, 이렇게 표시해 줘야 되는데 최근 저희 팀의 연구 결과로는 그냥 일반적인 아무 문서나 특히 거래 명세서 같은 것들을 저희는 많이 학습을 시켜가지고, 거의 실수 없이 다 읽어내더라고요. 그래서 사람이 못 읽는 거 빼고는 다 읽어낼 수 있다. 100프로다.

그리고 저희가 되게 고생했던 게 뭐냐 하면은, 0하고 8 이런 게 조금 어떻게 프린팅 됐느냐에 따라서 또 인식률이 좀 달라지고 했었는데, 그런 부분들도 저희가 많이 학습을 시키고 고도화해서 이제 실수 없이 다 읽어내는 상황까지 왔다.

-이 질문을 왜 여쭤봤냐면 지금 정부 기관에서 하는 사업 중에서 문서로 된 데이터를 디지털로 바꾸는 사업을 계속하고 있거든요. 여기서 이제 OCR이 들어가는 건데, 왜냐하면 스캔해서 데이터화 시켜야 하잖아요. 그 과정이 쉽지가 않더라고요. 그래서 OCR을 100%라고 하시니까 굉장히 어려운 거를 해결하신 것 같아요.

다양한 문서들 같은 경우에는 좀 쉽지 않을 것 같은데요. 저희는 거의 거래 명세서나 그 다음에 뭐 마감 원장 이런 구매 관련된 문서들이다 보니까 상당 부분 많이 표준화가 되어 있는 부분들도 있고, 그래서 제가 알기로는 저희 팀에서 한 500 가지 정도를 이제 학습을 시킨 걸로 알고 있는데, 문서가 다양하지 않아서 학습시키는 데는 큰 무리가 없었던 것 같습니다.

-그렇군요. AI 솔루션은 어떤 종류를 써야 할까요?

저희가 취급하고 있는 지금 말씀드린 구매 운영 업무죠. 운영 업무 자동화 관점에서는 전체 다 로컬라이즈 그러니까 오픈AI를 다운 받아 저희가 자체 학습을 시킨 모델들입니다.

그렇게 사용하는 이유는 두 가지 때문인데요. 그 성능이 고도화되면 이 문서 리딩이라든지 이런 거에 대한 퀄리티가 또 바뀔 수도 있고, 그러니까 원래 읽어내던 거를 못 읽어낼 수도 있고, 그 품질의 편차가 이제 AI가 발전하면 발생할 수가 있거든요. 그러니까 기존에 읽어내던 걸 못 읽어낼 수도 있기 때문에 품질 차이를 없애려고 로컬라이즈 한 부분도 있고요.

그 다음에 두 번째는 아무래도 구매 문서가 좀 민감한 고객분들이 있으세요. 그래서 자기 단가라든지 이런 것들 노출 안 되기를 원하시는 분들이 있어서 로컬라이즈 된 걸 쓰면 아무래도 이제 외부로 유출이라든지 이런 것들이 가능성이 확실히 줄어들거든요. 그래서 보안상의 이슈, 이 두 가지 때문에 그렇게 쓰고 있습니다.

-보안도 어떻게 다 적용이 돼 있는 그런 설계인가요?

그러니까 나름 그래도 저희가 그런 것들이 안 뚫리게끔 여러 장치들을 좀 하고 있고. 계속 지금 아무래도 스타트업이다 보니까 보안을 대기업 수준으로 이렇게 신경 쓰기는 사실 어려운데, 자체 평가하기로는 그래도 중견 기업들 하는 선에서는 어느 정도 커버하고 있다고 자신하고 있습니다.

-이 보안도 혹시 자체 솔루션인가요? 아니면 외부 솔루션을 갖다가 접목하는?

자체적으로 하는 부분들로 가고 있습니다. 보안 쪽은 근데 사실 뭐 갈 길이 조금 있긴 있습니다.

-보안이 쉽지도 않고 많습니다. 인공지능이 해킹을 하는 추세니까. 보안 전문 회사들도 곤란해 하고 있으니까. 그런데 플린을 사용하고 있는 파트너 회사는 어디가 있을까요?

제일 유명한 회사로, 한일 선풍기로 유명한 그 한일 전기가 이번에 계약할 것 같고요. 서울식품공업 회사가 저희 솔루션 통해서 많은 원가 절감을 하고, 또 운영 업무도 효율화하고 이렇게 했었고요.

-다이소도 있는 것 같아요.

네, 다이소도 있습니다.

-아 그래요? 다이소에는 정말 많은 제품이 있는데.

다이소의 그 상품 쪽 말고요. 자체 아성 솔루션이라고 그 매장에서 구매하는 여러 잡자재들을 모아서 구매하는 계열사가 별도로 있습니다. 아성 솔루션에서 그런 것들을 구매를 하는데 원가 절감해 주는 부분하고, 그 다음에 구매를 하다 보니까 적어도 쿠팡이나 네이버보다는 싸게 사야 되지 않겠습니까? 막상 이 매장에서 구매를 하고 나면, 아니 이거 쿠팡보다 비싼데요 라고 하는 경우들이 있어서 그 정보들을 다 비교할 수 있게끔 데이터 크롤링 해가지고, 비교하는 그런 기능들을 제공했습니다.

-같은 제품을 비교도 해 준다는 말씀이죠?

그렇죠. 그러니까 예를 들어서 지금 주스다, 그러면은 오렌지 주스 가격대가 어떻게 형성돼 있는지 네이버, 쿠팡 이런 식으로. 이렇게 그 플랫폼별로 최저 가격들을 찾아서 디스플레이 해주는 그런 기능도 있습니다.

-그런데 그 기능들이 그냥 크롤링해서 딱 안 나와요.

가장 핵심은 거기 적혀 있는 그것과 우리가 구매하는 제품이 같냐라는 거를 매칭 시키는 게 핵심이거든요. 저희가 입고 데이터를 구매 데이터화하는 기능이 있습니다. 그러니까 업체들이 이제 자기네 제품명으로 가지고 들어오면 그것들을 우리 내부적으로 쓰는 용어로 이제 바꿔주는, 구매의 용어로 이제 바꿔주는 그런 기능들이 있는데요.

그게 결국에는 서로 간에 상호 간에 다른 용어를 쓰는 것들을 매칭하는 개념이 있거든요. 그래서 그거 매칭률이 처음에 한 40% 정도로 시작했던 게, 이제는 상당 수준 올라와서 한 80, 90% 정도의 정확도를 자랑하고 있습니다. 실제로 이제 당연히 100% 맞냐라고 하면 안 맞는 경우들도 나오는데요. 그렇지만 본인들이 일일이 찾아봐서 하는 것보다는 훨씬 더 효율적입니다.

-국내에 ERP서비스하는 회사가 존재하는데, 대표님은 컨설팅 하면서 이런 부분이 필요하다 해서 이제 사업을 하신 거고, 경쟁을 한다면 어떤 차별화가 있을까요?

그냥 AI만 딱 올린다고 되는 게 아니거든요. 그러니까 예를 들면 저희가 품목을 자동으로 분류해 주는 그런 기능이 있습니다. 근데 그거 같은 경우에도 분류 체계를 저희가 일일이 다 손으로 만들었어요. 기본적으로 한 5만개의 분류 체계가 있는 이 클래스라고 하는 그 분류 체계를 저희가 가지고 와서, 이것들을 보면서 한국화 내지는 커스터마이징을 다 했거든요. 그래서 맞지 않는 거라든지 아니면 좀 더 세분화될 필요가 있는 분류 체계 같은 것도 만들어서 제공을 했고. 여러 공급 업체를 찾고 또 소스를 제공하는 그런 부분들에 있어서도 기존에 제가 컨설팅했던 부분들이라든지, 아니면은 그런 데이터를 많이 활용을 하고 있습니다.

-제가 조금 관심 있는 분야이기도 하고, 아무래도 회사들이 AI나 이런 기술들도 많이 들여다 보고 있는 상황이라서 말은 쉬워요. AI 넣어서 그냥 자동화 한다. 말은 쉬운데, 이게 쉽지 않거든요. 대단한 일을 하신 것 같고, 기술 개발이 AI가 지금 다 해주는 게 아니고 말이 그냥 지금 저희가 쓰는 GPT는 그냥 범용일 뿐이지.

그렇죠.

-이렇게 특정 산업군에 특정한 제품에 최적화를 하면 많은 공수도 들어가고 경험도 쌓아야 되고, 그렇더라고요. 쉽지 않은 길을 가고 계셔서.

실제로 고객분들이 되게 많이 놀라 하세요. 예를 들어서 지금 저희 고객 중에 베드로 병원이 있거든요. 베드로 병원 같은 경우, 약이니 뭐니 엄청난 규모로 거래 명세서를 잔뜩 들고 들어오잖아요. 그런데 병원은 시스템이나 이런 쪽이 굉장히 낙후되어 있어요.

그래서 그거 보면서 일일이 다 손으로 쳐서 넣고 있으셨더라고요. 엑셀에 쭉 만들어가지고 시스템에 밀어넣고 이걸 하셨는데, 하루에 들어오는 그 양이 어마어마하니까요. 저희가 알기로는 베드로 병원 매출이 한 1000억원 이렇게 되니까, 구매하는 용품만 하더라도 워낙 종류도 다양하고, 그 다음에 또 약 이런 것들은 스펠링도 어렵잖아요? 그러니까 그런 데서 오타나고 그러니까, 기본적인 관리가 안 됐었는데 그 거래 명세서 들고 들어온 거를 저희 솔루션에 쫙 밀면, 입고 내역 처리를 다 해주는 거죠. 한 달 써보시더니 실수가 없으니까 되게 신기하시죠.

-계약이 된 상황이죠? 그 담당하는 실무자 입장에서는 얼마나 편할까요. 매일 입력하고 있었을 텐데.

처음에 기간을 좀 드렸어요. 무료로 2, 3주 정도 사용하실 수 있게끔 했는데, 이제 계약할 때 어떠냐고 그러니까 별로 돈 안 내고 싶어 하셔 가지고, 좀 더 써봐야 될 것 같다, 이렇게 하시는데 사용량 보면은 이거는 써봐야 되겠다가 아니라 그냥 본격적으로 사용하고 계시더라고요. 더 이상 기간 늘려드리기는 어렵고 지금 의사결정 해 주시면 좋겠습니다라고 했더니 바로 계약하셨습니다.

-혹시 구독형인가요?

구독형으로 제공이 되고요. 파일 같은 경우에는 지금 구축형으로 좀 들어가고 있습니다.

-둘 다 하시는구나.

정확히는 보통 SaaS라고 하면 구독형 서비스를 많이 떠올리시거든요. 그러니까 월 40만원 내고 설치비 이런 거 없이 그냥 쓰는 거다, 이렇게 생각을 하시는데 구축형 SaaS 모델들도 있어요. 그러니까 구축형 사스 그러니까 한마디로 ERP나 이런 기존 시스템하고 연결을 시켜주는 거죠. 대신에 이제 쓰는 그런 형태로 가 있고요.

-또 다른 사업도 하신다고?

사실 저는 구매 원가 절감이라든지 이런 쪽을 계속 했기 때문에 그쪽에 경쟁력이 있거든요. 그래서 궁극적으로 저희 솔루션의 목표는 자동으로 구매 원가 절감을 해 주는 그런 솔루션을 지금 목표로 하고 있고. 기본이 되려면 구매 운영 업무들이 AI를 통해서 처리가 되야지 거기에 예를 들어, AI가 신규 업체를 찾아서 견적을 해서 비딩을 한다든지 이런 기능들이 이제 순차적으로 붙을 수가 있는 거거든요. 궁극적으로는 거기까지 가는 과정인 거고요.

그런데 그 과정 중에 그래도 저희가 일부 써먹을 수 있는 기능들이 좀 개발이 되어 있어요. 그래서 업체를 찾는다든지 아니면 견적을 한다든지 뭐 이런 기능들이 있어서, 저희가 고객사들 대상으로 이번에 부자재 박스, 포장재 파우치 이런 것들, 부자재 많이 사시는 기업들을 대상으로 해서 저희가 공동 구매로 원가 절감해 주는 그런 프로젝트를 지금 진행 중에 있습니다.

박스를 혼자 월 1억원 아니면 몇 천만원 수준으로 구매하지만 그 물량들을 한 10군데 20군데 이렇게 모으면 유의미한 물량 수준이 되고, 그러면 박스 업체나 포장지 업체들하고 단가 협상력에 있어서 우위를 점할 수가 있거든요. 제가 알기로는 쿠팡이 연 한 300억원 정도를 박스 구매에 쓰고 있다고 알고 있어요. 300억원 규모 박스를 구매를 하면은, 거의 우리나라에서 유일무이하게 한 무소불위의 권력을 휘두를 수 있다고 하더라고요.

-종이 박스만 300억원이면 어마어마하네요.

그래서 현재 저희가 박스만 한 80억원 정도 모았어요. 추가로 사이즈를 키우려고 모집 중에 있으니까, 혹시 소량이 됐든 대량이 됐든 원가 절감에 관심이 있으신 분들은 참여해 주시면은 좋을 것 같고요. 이 서비스의 장점이 고객사분들한테 저희가 비용을 받는 게 없어요. 저희는 공급 업체한테 영업 수수료 형태로 해서 일정 퍼센티지만 받기 때문에 기존에 100원에 구매하시던 것에서 저희가 95원으로 낮춰지면 그 중에 2% 정도는 저희가 수수료를 공급 업체한테 받는 그런 형태로 하기 때문에, 그러면 참여하시는 참여 기업들은 전혀 돈 내실 게 없으신 거죠.

-굉장히 현명하신 모델인데요. 궁극적으로는 원가 절감 솔루션을 목표로 합니다?

그렇죠. 어쨌든 구매 팀이 존재하는 이유는 궁극적으로 구매를 잘하기 위해서 구매 팀을 두는 거잖아요. 얼마만큼 저렴하게 잘 사느냐 이기 때문에 그렇게 되는 거를 목표로 하고 있습니다.

-알겠습니다. 제가 얘기를 들으면 들을수록 굉장히 절묘하게 포지션을 잘 잡은 사업 아이템인 것 같아요. 구매 프로세스에 AI 접목하는 것까지 이해할 수 있는데 원가 절감까지 목표로 한다. 굉장히 솔깃한 얘기입니다. 제가 들어도.

할 수 있느냐, 없느냐의 싸움인 것 같습니다.

-오늘은 여기까지 하고요. 또 기회 있으면 한 번 더 보시죠. 고맙습니다.

네, 감사합니다.

대담: 김성진 전문기자

정리: 김규완 기자

촬영·편집: 공해원 프로