[SAP] AI가 주도하는 구매 프로세스 (MM)

[SAP] T-Code의 시대는 끝났다? AI가 주도하는 '자율형 구매'의 미래

 

과거 SAP MM 모듈의 핵심이 '정확한 데이터 입력과 프로세스 준수'였다면,

S/4HANA와 생성형 AI가 결합된 지금은 '데이터 기반의 자율적 의사결정'으로 패러다임이 완전히 바뀌고 있습니다.

오늘은 SAP 차세대 구매 프로세스, AI 주도의 자율형 구매(Autonomous Procurement)에 대해 깊이 있게 다루어 보겠습니다.

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1. Joule(줄): "노트북 10대 주문해 줘"로 끝나는 구매 경험

이제 더 이상 복잡한 구매 요청(PR) 화면에서 필드를 하나하나 채울 필요가 없습니다.

SAP의 생성형 AI 비서(AI Agent)인 Joule(줄)은 자연어를 이해합니다.

• 대화형 UI의 도입: "마케팅팀에서 사용할 노트북 10대가 필요해"라고 입력하면, Joule은 과거 구매 이력, 승인된 벤더 목록, 예산 한도를 즉시 확인하여 최적의 사양과 공급업체를 제안합니다.
• 지능형 요약: 수십 페이지에 달하는 공급업체 제안서나 계약서를 AI가 단 몇 줄로 요약해 줍니다. 승인권자는 AI가 분석한 '리스크 요인'과 '단가 변동폭'만 확인하고 승인 버튼을 누르면 됩니다.

참고) SAP AI Joule 코파일럿 제품소개

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2. 예측적 소싱(Predictive Sourcing): 리스크를 미리 읽다

전통적인 구매는 문제가 터진 후(Reactive) 대응했습니다. 하지만 AI 기반 구매는 선제적(Proactive)입니다.

• 외부 데이터 실시간 연동: AI는 기상 이변, 지정학적 갈등, 물류 파업 소식을 실시간으로 모니터링합니다. 만약 대만 지역에 지진이 발생한다면, AI는 즉시 반도체 수급 리스크를 경고하고 동남아시아의 대체 공급처를 추천합니다.
• 가격 예측 모델: 원자재 가격 추이를 학습하여 "3개월 뒤 알루미늄 단가 상승률 85%"와 같은 예측치를 내놓습니다. 구매 담당자는 이를 바탕으로 가장 저렴한 시점에 선매수(Forward Buying) 전략을 세울 수 있습니다.

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3. 자율적 정산: 3-Way 매칭의 완전 자동화

구매의 마지막 단계인 청구서 검증(IV)에서도 혁신이 일어납니다.

• 지능형 예외 처리: PO, 입고(GR), 청구서(IV)가 1원이라도 틀리면 블록(Block)이 걸리던 시대는 지났습니다. AI는 "이 벤더는 지난 5년간 단수 차이 발생률이 높았으며, 이번 오차는 단순 반올림 오류일 확률 99%"라고 판단하여 소액 차이는 스스로 조정하고 전표를 생성합니다.
• 부정 거래 탐지: 과거 패턴에서 벗어난 비정상적인 청구서나 이중 청구 가능성을 AI가 실시간으로 포착하여 재무 리스크를 방지합니다.

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4. IT 담당자는 무엇을 준비해야 하는가?

AI가 구매 업무를 대신해 준다면 인간의 역할은 사라지는 걸까요?

그렇지 않습니다. 오히려 더 전략적인 역할이 요구됩니다.

1. 데이터 품질 관리 (Data Hygiene): AI가 올바른 학습을 할 수 있도록 마스터 데이터(Material, Vendor)를 정교하게 관리하는 능력이 더욱 중요해집니다.
2. Clean Core 전략 준수: 표준 기능을 유지하면서 AI 기능을 BTP(Business Technology Platform)로 확장하는 기술적 안목이 필요합니다.
3. 정책 설계자(Policy Designer): AI가 어떤 범위까지 자율적으로 결정할 것인지 '룰(Rule)'과 '윤리적 가이드라인'을 설계하는 것이 컨설턴트의 핵심 역량이 될 것입니다.

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맺으며

SAP의 AI 전략은 멀리 있는 미래가 아닙니다. 이미 RISE with SAP를 통해 많은 기업이 Joule과 지능형 분석 기능을 도입하기 시작했습니다. 이제 우리는 "어떤 T-Code를 외울까"가 아니라 "AI와 어떻게 협업하여 가치를 만들까"를 고민해야 할 시점입니다.