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20일 삼성SDS는 잠실캠퍼스에서 '첼로스퀘어(Cello Square) 미디어데이'를 개최해 머신러닝과 생성형 AI를 활용해 실시간으로 공급망 리스크를 감지하고 신속하게 대응전략을 수립하고 있다고 밝혔다. 삼성SDS는 매일 수집한 6만 건 이상의 글로벌 뉴스에서 머신러닝을 활용해 물류 리스크를 자동 추출한다. 이렇게 추출된 리스크를 생성형 AI를 활용해 위험도를 3단계로 구분하여 산정한다. 삼성SDS는 과거 약 2만 건의 글로벌 물류 리스크 사례로 위험도를 판단하는 모델을 개발했고, 생성형 AI가 위험도 판단을 할 수 있도록 학습시켰다.
이를 통해 영향을 받을 수 있는 물동이 자동으로 산출되면, 삼성SDS 물류 전문가들이 데이터 분석과 전문 지식을 바탕으로 신속하게 대응 방안을 수립한다. 방안 수립에 걸리던 시간도 기존 하루에서 2시간으로 단축됐다. 실제 삼성SDS는 지난 4월 이스라엘과 이란의 충돌 상황을 즉시 감지하고, 이스라엘 도착 예정 항공 물동에 영향이 있음을 고객에게 알렸다. 이후 확전에 대비해 오만, UAE 등 인근 항구까지 해상으로 운송한 후 주변국을 활용하는 대체 운송 방안을 제시하여 예정된 시간에 운송을 완료했다.
삼성SDS는 생성형 AI를 활용해 고객 서비스와 물류운영 업무의 하이퍼오토메이션도 구현했다. 기존에 고객은 첼로스퀘어에서 각 메뉴별로 클릭해 정보를 파악해야 했다. 하지만 이제는 생성형 AI와의 대화만으로 견적 조회, 필요한 컨테이너 개수 산정 등의 서비스를 쉽고 편하게 이용할 수 있다. 또한 생성형 AI를 활용해 자동화되기 어려웠던 물류운영 업무의 단순·반복업무까지 자동화했다.
삼성SDS는 현재 첼로스퀘어를 통해 화물 이동 상황, 선박 지연, 항구 혼잡도, 컨테이너 현황 등을 실시간으로 제공하고 있다. 나아가 과거 데이터를 분석해 선박의 예상 이동시간 및 항만 체류시간 등을 계산하여 더욱 정교한 도착예정시간 예측(Predictive ETA) 정보를 제공한다.
아울러 첼로스퀘어를 통해 항공, 해상, 육상, 철도 등 운송 수단별 탄소배출량과 탄소집약도까지 보여줌으로써 고객의 ESG 경영을 지원하고 있으며, 탄소배출량을 줄일 수 있는 다양한 솔루션도 준비하고 있다.
오구일 삼성SDS 물류사업부장은 "코로나19 이후로 계속된 글로벌 리스크로 인해 고객들의 물류 디지털 전환 요구가 높아지고 있다"며"삼성SDS는 디지털 기술과 AI를 활용해 글로벌 공급망의 큰 변화에도 중단없이 지속 가능한 물류서비스를 제공하겠다"고 밝혔다.
