NocoBase로 AI를 기업 경영 분석에 활용하는 방법: 영업, 재고, 구매, 재무 통합 분석

이전 글에서는 AI와 NocoBase를 결합한 CRM 구축, IT 자산 관리, 티켓 관리 시스템 순으로 소개하며, 자연어로 표현된 업무 요구사항을 AI가 실제로 사용할 수 있는 기업 애플리케이션으로 변환하는 과정을 살펴보았습니다.

최근 Reddit의 r/AI_Agents에서 한 개발자가 진행 중인 프로젝트를 공유했습니다. 소규모 공장을 대상으로 근태 및 급여 데이터를 정리하고, 여기에 AI Agent를 연결하여 경영자가 WhatsApp을 통해 직원의 출퇴근 상황, 초과 근무, 이상 데이터 등을 직접 확인할 수 있게 하는 내용이었습니다.

반면, 개발자 자신도 의문을 가졌습니다. Agent를 연결한 후 고객이 정말 필요로 하는 기능은 무엇인지. 데모에서는 매력적으로 보이지만 실제 운영에서는 불필요한 기능은 없는지. 게다가 본 서비스 이용 단계에 접어들었을 때 데이터 품질, 검색 정확도, 사용자 이용 습관 등이 어떤 문제점을 야기할 수 있는지에 대한 점입니다.

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같은 문제는 기업의 경영 분석에서도 발생합니다. 영업, 재고, 구매, 재무 등 여러 업무 데이터를 다룰 경우, 단일 데이터만으로는 충분한 경영 판단에 이르지 못할 때가 있습니다. 데이터 소스가 통일되어 있지 않거나 기록이 불완전하면 AI를 도입하더라도 분석 결과에 영향을 줄 가능성이 있습니다.

이번에는 전자 기기나 사무용품 등 여러 카테고리의 상품을 취급하는 기업을 예로 듭니다. 이 기업은 AI와 NocoBase를 사용하여 영업, 재고, 구매, 재무 등을 포함하는 All-in-one 업무 시스템을 구축했습니다.

시스템에 축적된 업무 데이터를 기반으로 AI를 경영 분석에 어떻게 활용할 수 있는지, 나아가 여러 업무 영역의 정보를 결합하여 의사결정의 참고 자료로 만드는 방법을 순차적으로 살펴보겠습니다.

기업의 경영 판단은 여러 부서에 걸쳐 이루어지는 경우가 적지 않습니다. 영업팀은 고객 니즈와 수주 확대를 중시하고, 구매 부서는 선제적으로 재고를 확보할 필요가 있으며, 재무 부서는 비용, 회수, 자금 사용처 등을 더욱 중요하게 생각합니다.

판매 기회가 증가하는 동시에 재고가 쌓이는 경우도 있고, 수주 전망은 좋지만 자금적인 여유가 없는 경우도 있습니다.

이번에는 기업 경영에서 흔히 발생하는 다음 질문을 AI로 분석해 보겠습니다.

판매 기회가 증가할 때, 기업은 추가 구매를 확대해야 할까요, 아니면 재고와 운전자본 축소를 우선해야 할까요?

이 질문에 답하기 위해서는 향후 어느 정도의 수주가 예상되는지, 현재 재고로 수요를 충족시킬 수 있는지, 이미 어느 정도의 구매가 예정되어 있는지, 그리고 현재 자금 상황으로 추가 투자를 지탱할 수 있는지를 확인할 필요가 있습니다.

이번에 사용된 NocoBase All-in-one 시스템에는 영업, 재고, 구매, 재무 등의 업무 모듈이 있으며, 고객 상담, 상품 재고, 발주서, 매출채권 등에 관한 정보가 기록되어 있습니다.

이러한 모듈들은 이번 경영 분석에 다음 데이터를 제공합니다.

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예를 들어, 판매 기회에 기록된 예상 금액은 잠재적인 매출을 보여주지만, 실제로 성사될지에는 불확실성이 있습니다. 현재 재고는 실제 수요나 이미 발주된 주문과 함께 판단해야 합니다. 재무 모듈의 청구 금액도 기업이 이미 받은 현금액과 같지는 않습니다.

이러한 정보들은 구체적인 업무 기록과 결합하여 분석함으로써, 후속 경영 판단에 사용할 수 있는 신뢰성 높은 근거가 됩니다.

판매 기회의 증가는 일반적으로 긍정적인 신호입니다. 하지만 기업 측에서는 그러한 기회가 실제 수주로 얼마나 이어지는지, 미래에 어느 정도의 수요를 창출할 수 있는지까지 확인할 필요가 있습니다.

NocoBase의 영업 관리 모듈에서는 고객 상담, 예상 금액, 상담 단계, 예정 성사 시기 등을 확인할 수 있습니다.

상담 단계에 따라 향후 구매 계획에 미치는 참고도 역시 다릅니다.

예를 들어, 어떤 고객은 아직 구매 의사를 보였을 뿐이고, 다른 고객은 이미 견적서나 계약 협상 단계에 있을 수 있습니다. 둘 다 잠재적인 판매 기회이지만, 실제 수주까지의 거리는 다릅니다.

조만간 성사될 것으로 예상되는 건에 대해서는 대상 상품의 재고나 공급 능력을 사전에 확인할 수 있습니다. 반면, 아직 초기 접촉 단계에 있는 고객에게는 실질적인 수요를 신중하게 파악하여 너무 이른 단계에서 대량 주문을 하지 않도록 해야 합니다.

상담 진행 상황 외에도 NocoBase의 매출 예측 페이지에서 잠재 매출이 어느 시기에 분포되어 있는지 확인할 수도 있습니다.

매출 예측은 구매 계획의 참고 자료가 되지만, 최종적인 성사 금액, 주문 수량, 납기는 바뀔 가능성이 있습니다. 따라서 구체적인 발주 수량은 실제 주문이나 상품 수요와 함께 결정해야 합니다.

다음으로 재고 및 구매 데이터를 확인하여 현재 상품 재고와 구매 계획만으로 이러한 잠재 수요를 충족할 수 있는지 살펴보겠습니다.

NocoBase의 재고 관리 모듈에서는 상품별 재고 수량, 발주점(reorder point), 과거 재고 변동 기록을 확인할 수 있습니다.

상품 목록을 보면 어떤 상품이 발주점에 가까워지고 있는지, 어떤 상품은 아직 충분한 재고가 있는지를 대략적으로 파악할 수 있습니다. 재고 수량이 적은 상품에 대해서는 최근 판매 수요나 공급처의 리드타임(lead time)도 확인하여 미리 보충해야 할지 판단합니다.

현재 재고뿐만 아니라 과거의 재고 변동도 확인할 필요가 있습니다. 입고, 출고, 재고 조정 내역을 확인함으로써 재고 변화 추이를 더욱 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 현재 재고가 충분하더라도 최근 출고량이 적은 상품은 재고 정체(obsolete inventory) 위험에 주의해야 합니다.

상품 종류나 재고 기록이 많은 경우, 이를 하나하나 확인하는 것은 시간이 걸립니다. 그래서 NocoBase의 업무 화면에서 AI에게 직접 재고 분석을 요청하여 시스템 내 재고 기록을 바탕으로 품절 또는 과잉 재고가 있을 수 있는 상품을 찾아보게 했습니다.

실제 검색 과정에서 AI는 시스템 내에 여러 재고 데이터 소스가 있다는 것을 발견하고, 어떤 데이터를 사용해야 할지 먼저 확인한 후에 분석을 계속해야 한다고 판단했습니다.

같은 재고 정보라도 현재 재고 수량을 기록하는 데이터와 과거의 입출고 및 재고 조정을 저장하는 데이터가 있습니다. 잘못된 데이터 소스를 사용하면 현재 재고와 이력상의 변동을 혼동하여 이후 분석 결과에 영향을 줄 수 있습니다.

추가 보충이 필요한지 판단할 때도 재고 데이터만으로는 충분하지 않습니다. 기업은 이미 공급처에 주문을 내렸지만 아직 입고되지 않았을 수 있습니다. 다음으로 기존 구매 계획을 확인하여 어떤 수요가 이미 발주되었는지, 앞으로 어느 정도의 자금이 필요할지 살펴보겠습니다.

NocoBase의 구매 관리 모듈에서는 기존 발주서에 대해 공급처, 구매 금액, 주문 상태(order status), 구매 약정(purchase commitment), 공급처 지출 등을 확인할 수 있습니다.

이 기록들을 통해 어떤 수요에 대해 이미 구매 준비가 되었는지 파악할 수 있습니다.

예를 들어, 특정 상품의 현재 재고가 적더라도 대응하는 발주서가 이미 처리 중이라면, 추가 발주 전에 주문 수량과 입고 예정 시기를 확인해야 합니다. 이렇게 함으로써 중복 발주로 인한 과잉 재고를 방지할 수 있습니다.

구매에 필요한 자금도 확인할 필요가 있습니다. 기존 발주서는 현재의 구매 계획을 보여주지만, 주문 금액, 구매 약정, 실제 지불액은 일치하지 않을 수 있습니다. 앞으로 얼마나 많은 자금이 필요할지 파악하려면 결제 기록이나 공급처의 지급 조건도 함께 확인해야 합니다.

현재 재고, 발주서, 이전에 확인한 판매 수요를 조합함으로써 추가 구매가 정말 필요한지 평가하고, 기존 구매가 완료되지 않은 단계에서 불필요한 재고를 쌓아두는 것을 피할 수 있습니다.

다만, 구매 계획은 고객으로부터의 회수 상황이나 운전 자금(working capital) 상태에도 영향을 받습니다. 다음으로 재무 데이터를 확인합니다.

재무적인 측면에서는 주로 세 가지 포인트를 확인합니다. 최근 매출 추이는 어떤지. 외상매출금(accounts receivable)과 회수는 어느 정도 진행되었는지. 그리고 현재 데이터만으로 수익성을 판단할 수 있는지 여부입니다.

먼저 NocoBase의 재무 관리 모듈에 들어가 고객 청구서와 관련된 외상매출금 기록을 확인하여 청구 상황, 미회수 금액, 회수 진행 정도를 파악합니다.

이러한 데이터는 일상적인 자금 계획과 밀접하게 관련되어 있습니다.

예를 들어, 판매 주문의 납품이 완료되어 청구서를 발행했더라도 고객으로부터의 대금 지급까지 시간이 걸릴 수 있습니다. 동시에 공급처에 대금을 지불해야 할 경우, 고객으로부터의 입금보다 구매 지출이 먼저 발생할 수도 있습니다.

따라서 재무 기록을 볼 때는 청구 금액, 인식된 매출(recognized revenue), 매출채권(accounts receivable), 실제 입금을 구분할 필요가 있습니다. 추가 구매를 고려하는 기업에게 미회수 금액이나 예정 입금 시기를 파악하는 것은 추가 구매로 인한 자금 부담을 판단하는 데 중요합니다.

다음으로 AI에 매출과 수익성을 더 분석하도록 요청했습니다.

NocoBase의 재무 페이지에서 시스템 내 재무 데이터를 사용하여 매출 성장과 수익성을 분석하고, 최근의 매출 추이와 수익성 개선 상황을 확인하도록 AI에게 요청했습니다.

AI는 현재 접근 가능한 데이터를 검색하여 매출 성장 및 수익성에 관한 분석 보고서를 생성했습니다.

보고서에는 매출에 대한 분석이 포함되어 있었지만, 수익성을 더 판단하는 단계에서 AI는 데이터상의 제약을 지적했습니다. 현재 데이터만으로는 이익을 완전히 계산할 수 없으며, 매출 성장이 수익성 개선으로 이어졌는지 여부를 확인할 수 없다는 점입니다.

이익을 정확하게 계산하려면 매출뿐만 아니라 대상 상품이나 주문에 대응하는 실제 비용을 파악해야 합니다. 매입 원가(Cost of Goods Sold), 운송비, 보관비 및 기타 관련 비용은 최종 이익에 영향을 미칩니다.

구매 모듈에 주문 금액이 기록되어 있더라도, 그것을 그대로 매출원가로 취급할 수는 없습니다. 어떤 비용이 이미 실현된 매출에 대응하는지, 관련 비용을 어떻게 배부해야 하는지 확인해야 합니다.

상품별 또는 주문별 수익성을 더 자세히 확인하고 싶다면, 대응되는 원가/비용 데이터를 추가하여 이익 계산의 기준을 명확히 한 후 판매 데이터와 결합하여 분석해야 합니다.

지금까지의 분석으로 잠재적인 판매 수요, 재고 상황, 구매 계획, 매출, 회수 정보를 각각 확인했습니다.

다음으로 AI에게 이 데이터들을 조합하게 하여 다음 단계에서 기업이 우선적으로 확인할 경영 과제를 정리하도록 했습니다.

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NocoBase 상에서 판매 기회, 발주서(purchase order), 구매 약정(purchasing commitment), 매출채권 등의 데이터를 조합하여 미래 수요와 자금 계획의 관계를 평가하는 종합 경영 분석을 AI에게 요청했습니다.

AI는 현재 확보 가능한 데이터에 기반하여 종합 경영 분석 보고서를 생성했습니다. 판매 기회, 구매 계획, 매출채권을 결합한 결과, 보고서에서는 주로 3가지 제안이 제시되었습니다.

• 고객으로부터의 회수를 우선한다. 미회수 금액과 예정 회수 시기를 확인하고, 우선적으로 팔로우업해야 할 매출채권을 특정하여 자금 회수를 개선합니다. - 추가 구매는 신중하게 계획한다. 잠재 수요, 현재 재고, 이미 제출된 발주서를 대조하여 선행 보충이 정말 필요한 상품을 판단하고, 중복 주문이나 너무 빠른 재고 적체를 피합니다. - 운전 자금을 적절히 관리한다. 기존의 구매 약정, 향후 지불 계획, 예정 회수 시기를 조합하여 추가 구매로 인한 자금 구속을 평가하고, 자금 활용을 합리적으로 계획합니다.

이러한 제안들은 다음 경영 계획의 참고 자료가 되지만, 실행 전에 관련 데이터를 재확인할 필요가 있습니다. 구매 계획을 조정하려면 재고 수량, 입고 예정 주문, 예상 판매 수요를 확인해야 합니다. 고객 회수를 팔로우업하려면 매출채권 금액, 기한, 현재 회수 진행 상황을 확인해야 합니다.

NocoBase에서는 실제 업무에 맞춰 대응하는 업무 프로세스도 설정할 수 있습니다. 미회수 고객 대금을 담당자에게 할당하고, 연락이나 회수 진행 상황을 기록할 수 있습니다. 새로운 구매 신청에는 승인 워크플로우를 설정하고, 역할 권한(role permission)에 따라 각 담당자의 작업 범위를 명확히 할 수 있습니다. 이를 통해 확인된 분석 결과를 구체적인 업무 행동으로 구현하여 담당자가 확인 및 실행할 수 있도록 합니다.

기업 경영의 많은 문제는 단일 지표만으로는 답을 얻을 수 없습니다. 매출 성장에 맞춰 구매를 늘려야 하는지 여부도 재고, 원가, 회수, 운전 자금을 종합적으로 판단해야 합니다. 개별 지표는 업무의 변화를 보여주지만, 여러 데이터 간의 관계를 봄으로써 더 중요한 기회나 위험이 발견될 수 있습니다.

NocoBase를 사용하면 여러 업무 시스템에 분산된 데이터를 연결하고 연관지어 AI가 분석할 수 있는 더욱 완전한 기반을 만들 수 있습니다. 업무 데이터가 지속적으로 업데이트됨에 따라, AI 역시 새로운 경영 분석에 지속적으로 참여하며 팀이 변화를 빠르게 포착하고 일상적인 관리 및 의사 결정에서 기존 데이터를 더욱 효과적으로 활용할 수 있게 됩니다.

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