[서울=뉴시스] 김경택 기자 = K-패션 전문기업 TBH글로벌은 자체 수요예측 솔루션 'FIT Forecast'의 인공지능(AI) 기반 고도화 작업을 추진한다고 3일 밝혔다.
이번 고도화 작업으로 'FIT Forecast'는 TBH글로벌의 재고 관리와 수익성 향상을 극대화하는 핵심 솔루션으로 자리매김할 전망이다.
회사 측에 따르면 앞서 TBH글로벌은 자체 통합 AI 플랫폼 'TBH FIT(Fashion Intelligence Technology) 1024'를 출시하고 전사 AX(인공지능 전환)를 추진한다고 밝힌 바 있다. 재고 관리와 업무 효율성, 수익성을 동시에 끌어올린다는 목적에서다. 특히 각 업무별 특화 AI 솔루션을 단계적으로 다양화한다는 청사진을 제시한 가운데, 이번 고도화 작업은 그 첫 프로젝트다.
TBH글로벌은 지난 2024년 연세대 AI 연구소와 협업해 데이터를 분석하고 수요를 예측하는 프로그램을 개발해 실제 업무에 활용해 왔다. 해당 프로그램은 상품 출시 직후의 초기 판매 데이터를 기반으로 향후 수요를 예측하며, 특정 스타일이 악성 재고로 남을 가능성을 사전에 파악할 수 있는 '재고 조기 경보' 기능을 갖춘 것이 큰 특징이다.
TBH글로벌은 분석 결과를 바탕으로 재고 리스크가 예상될 경우 가격을 조기에 조정하는 등 선제 대응을 위한 의사결정 도구로 활용해 왔다. 최근 AI 기술의 급속한 발전에 맞춰 이를 한층 고도화해 예측 정밀도와 활용 범위를 더욱 높인다는 게 회사 측 계획이다. 현재 TBH글로벌은 연세대 AI 연구소와 후속 2차 협업을 진행하고 있다.
TBH글로벌은 AI 도입으로 지난해를 기점으로 개선 흐름을 보이고 있는 재고 관리 역량을 한층 강화하고, 재고 리스크를 더욱 효과적으로 낮출 수 있을 것으로 기대하고 있다. 패션 산업은 재고율이 낮아질수록 이익 구조가 크게 개선되는 특성이 있는 만큼, TBH글로벌은 올해 매출액 대비 재고 비율을 최대 20% 이하로 낮추는 것을 목표로 하고 있다.
뿐만 아니라 생산성 측면에서도 개선 효과가 기대된다고 전했다. TBH글로벌은 AI 수요예측을 통해 필요한 자재를 미리 확보함으로써 기존 약 3개월 정도 소요되던 생산 리드타임을 30일~40일 이내로 단축할 수 있을 것으로 보고 있다.
TBH글로벌 관계자는 "수요예측은 재고 관리와 직결되는 영역인 만큼, 당사는 이에 대한 중요성을 일찍이 인식하고 관련 데이터를 꾸준히 축적해 왔다"며 "이를 기반으로 연세대 AI 연구소와 협업해 자체 프로그램을 개발하고 이미 현업에 적용해 왔다"고 말했다.
그는 이어 "최근 AI 기술 발전에 따라 자체 수요예측 프로그램을 AI 기반 솔루션으로 더욱 고도화해나갈 예정"이라며 "D2C(소비자 직판) 전략과 연계해 오프라인의 방대한 판매 데이터를 AI로 분석하고, 온라인 판매와의 연관성을 찾아 온라인 매출을 극대화하는 모델도 내부적으로 검토하고 있다"고 덧붙였다.
한편 최근 패션 업계 주요 키워드 중 하나로 ‘제로클릭(Zero-Click)’이 부상하고 있다. 제로클릭은 소비자가 직접 상품 키워드를 입력하고 가격과 후기를 비교하던 구매 과정을 AI가 대신 수행하는 개념으로, 구매 전환율을 높이는 데 효과적인 것으로 평가된다. 에이블리, 롯데온 등 주요 패션 커머스 플랫폼들도 AI 기반 개인화 추천 기술에 대한 투자를 확대하고 있다.
이 같은 흐름은 수요예측과도 밀접하게 연결된다. 개인별 빅데이터가 축적되면 선호 스타일과 구매 패턴을 보다 정교하게 파악할 수 있고, 이를 바탕으로 효율적인 예측 생산이 가능해진다. 궁극적으로 재고율을 낮추고 이익을 극대화하는 데 도움이 된다는 설명이다.
최근 자라 등 글로벌 기업을 중심으로 패션 산업 전반에서 AI 도입이 빠르게 확산되는 가운데, TBH글로벌은 전사적 차원의 AI 도입과 전환을 통해 K-패션의 경쟁력을 높이고 글로벌 시장 공략에 속도를 낼 계획이다. <끝>
◎공감언론 뉴시스 [email protected]
