지출 분석 및 최적화를 위한 AI: 테이블 위에 남는 돈 찾기
수백만 달러를 지출하고 있습니다. 하지만 정확히 어디에 지출하고 있을까요? 어떤 공급업체에? 어떤 카테고리? 어떤 가격에? 지불해야 하는 비용과 비교했을 때?
대부분의 기업은 이러한 질문에 답할 수 없습니다. 지출을 추적하지 않기 때문이 아닙니다. ERP가 있기 때문입니다. 구매 시스템이 있습니다. 데이터가 있습니다.
하지만 데이터는 지저분합니다. 형식이 다릅니다. 다른 시스템. 코딩도 다릅니다. 수동으로 분석하려면 몇 주 동안 스프레드시트를 작성해야 하고, 완료할 때쯤이면 이미 구식이 되어 있습니다.
따라서 조달 팀은 블라인드로 운영됩니다. 총 지출은 알고 있습니다. 하지만 절감 기회가 어디에 있는지는 모릅니다. 가격이 너무 높은 곳. 물량을 통합할 수 있는 곳. 방만한 지출이 발생하는 곳.
AI가 이 문제를 해결합니다. 데이터를 정리합니다. 지출을 자동으로 분류합니다. 절감 기회를 식별합니다. 변덕스러운 지출을 발견합니다. 수동으로 작성할 시간이 없었던 가시성을 제공합니다.
대부분의 기업에서 지출 분석이 실패하는 이유
지출 분석은 간단해야 합니다. 구매 데이터를 가져옵니다. 분석하세요. 기회를 찾습니다. 기회에 따라 행동하세요.
하지만 간단하지 않습니다. 그 이유는 다음과 같습니다.
지출 데이터는 어디에나 있습니다. 다양한 시스템. 형식도 다양합니다. ERP 거래. P-카드 데이터. 공급업체 송장. 각각 다르게 코딩되어 있습니다. 구조도 각각 다릅니다.
동일한 공급업체가 시스템에서 5개의 다른 이름을 사용합니다. "ABC Corp." "ABC Corporation." "ABC Co." "A.B.C. Corp." "ABC - 공급업체 12345." 같은 공급업체인가요, 아니면 다른 공급업체인가요? 수동 검토 없이는 아무도 알 수 없습니다.
같은 제품이라도 구매자마다 다르게 분류합니다. 사무용품. 일반 소모품. 관리 비용. MRO. 이것도 같은 것일까요? 아마도요. 데이터로 구분할 수 있나요? 쉽지 않습니다.
따라서 프로젝트가 필요합니다. 팀이 필요합니다. 몇 주에 걸친 데이터 정리. 수동으로 기록을 검토하고 수정합니다. 카테고리 구축. 보고서 작성.
완료할 때쯤이면 데이터가 오래되었습니다. 조건이 변경되었습니다. 분석은 너무 오래 걸리고 비용이 너무 많이 들어 아무도 실행하지 않는 파워포인트에 남아 있습니다.
또는 아예 분석을 하지 않는 경우가 더 흔합니다. 시간이 없으니까요. 따라서 구매는 본능과 부분적인 정보에 의존하여 이루어집니다. 절감 기회를 놓치게 됩니다. 문제는 눈에 띄지 않습니다.
지출 분석 및 최적화를 위한 AI의 역할
AI는 단순히 지출 분석의 속도를 높이는 데 그치지 않습니다. 지속적인 분석이 가능합니다. 방법은 다음과 같습니다.
지출을 자동으로 분류
AI가 원시 지출 데이터를 가져옵니다. 모든 데이터를요. 모든 시스템에서.
깨끗하게 청소합니다:
- 공급업체 정상화: "ABC Corp", "ABC Corporation" 및 "A.B.C. Corp"가 동일한 공급업체임을 식별합니다. 마스터 공급업체 목록을 생성합니다.
- 카테고리 분류: 트랜잭션 설명을 읽습니다. 카테고리를 자동으로 할당합니다. 일관성 있게.
- 제품 그룹화: 설명이 다르더라도 비슷한 항목을 그룹화합니다. '복사 용지'와 '프린터 용지'는 함께 속할 수 있습니다.
- GL 코드 유효성 검사: 잘못 코딩된 트랜잭션을 식별합니다. 패턴을 기반으로 수정을 제안합니다.
- 부서 및 비용 센터 매핑: 코딩이 일관되지 않은 경우에도 조직 단위로 지출을 연결합니다.
지저분한 거래 데이터에서 깔끔하고 분류된 지출로 전환할 수 있습니다. 몇 주가 아니라 단 몇 시간 만에.
그리고 이 작업은 일회성 정리가 아닙니다. AI는 새로운 거래가 발생할 때마다 이를 분류합니다. 지속적인 수작업 없이도 지속적인 지출 가시성을 확보할 수 있습니다.
기본적인 질문에 즉시 답변할 수 있습니다:
- 각 공급업체에 지출하는 금액은 얼마인가요?
- 가장 많이 지출하는 카테고리는 무엇인가요?
- 각 카테고리에서 가장 많은 지출을 하는 부서는 어디인가요?
- 시간이 지남에 따라 지출은 어떻게 변화했나요?
데이터 분석가가 필요했던 질문은 이제 몇 초면 해결됩니다.
절감 기회 파악
깨끗한 데이터는 유용합니다. 하지만 인사이트는 가치가 있습니다. AI는 단순히 지출을 정리하는 데 그치지 않고 손실이 발생하는 부분을 찾아냅니다.
가격 변동 분석:
세 공급업체로부터 동일한 품목을 세 가지 가격으로 구매하고 있습니다. 또는 동일한 공급업체로부터 서로 다른 거래에서 서로 다른 가격으로 구매할 수도 있습니다.
AI는 이러한 변형을 식별합니다:
- 동일한 제품, 공급업체마다 다른 가격
- 동일한 공급업체, 거래 전반에서 일관성 없는 가격 책정
- 설명할 수 없는 가격 차이가 있는 유사 제품
- 계약된 요금보다 높은 가격
- 시장 또는 계약 조건을 초과하는 가격 인상
기회를 정량화합니다: "최저가로 표준화하면 연간 $X를 절약할 수 있습니다."
볼륨 통합 기회:
두 곳의 공급업체와 통합할 수 있는데도 다섯 곳의 공급업체로부터 구매하고 있습니다. 대량 주문으로 할인을 받을 수 있는데 소량으로 구매하는 경우.
AI가 통합 기회를 찾아냅니다:
- 수량에 비해 공급업체가 너무 많은 카테고리
- 물량 중단 임계값 바로 아래에 있는 공급업체
- 표준화할 수 있는 여러 공급업체의 유사 제품
- 지역 지출을 통합할 수 있는 지리적 기회
- 충족하지 못한 거래량 약정이 있는 계약
절감 효과를 모델링합니다: "이 5개의 공급업체를 공급업체 A와 통합하면 단가를 12% 절감하고 관리를 간소화할 수 있습니다."
계약 누출 감지:
훌륭한 계약을 체결하셨습니다. 하지만 사용하고 계신가요? 아니면 사람들이 여전히 이전 공급업체에서 구매하고 있나요?
AI는 계약 활용도를 추적합니다:
- 계약된 카테고리에 대해 비계약 공급업체와 지출하기
- 계약된 최소량에 도달하지 못한 거래량(거래량 할인 손실)
- 계약된 요금과 일치하지 않는 가격 책정
- 협상된 계약과 일치하지 않는 약관
손실을 정량화합니다: "사무용품 지출의 201조3천억 달러가 평균 151조3천억 달러의 높은 가격으로 비계약 공급업체에 전달되고 있습니다. 연간 잠재적 절감액: $X."
꼬리 지출 기회:
수백 개의 공급업체를 통한 소액 구매. 개별적으로는 중요하지 않습니다. 하지만 총체적으로 보면 레버리지가 없고 관리 비용이 높은 상당한 지출입니다.
AI는 꼬리 지출 패턴을 식별합니다:
- 공급업체가 과도하게 세분화된 카테고리
- 연간 지출은 적지만 거래가 빈번한 공급업체
- 선호하는 공급업체로 꼬리 지출을 전환할 수 있는 기회
- 카탈로그 또는 조달 카드가 파편화를 줄일 수 있는 카테고리
매버릭 지출 감지
매버릭 지출은 승인된 프로세스 및 공급업체 외부에서 발생하는 구매입니다. 악의적인 것이 아닙니다. 승인된 프로세스가 너무 느릴 때 업무를 처리하려는 사람들입니다.
하지만 비용이 듭니다. 볼륨 레버리지가 없습니다. 협상된 조건이 없습니다. 지출 가시성이 없습니다. 종종 더 높은 가격.
AI는 변화무쌍한 소비 패턴을 포착합니다:
- 비계약 구매: 계약된 옵션이 있는 경우 선호하지 않는 공급업체로부터 구매합니다.
- 정책 위반: 승인 요건을 우회하거나 위임 한도를 초과하는 구매.
- P-카드 오용: 조달을 거쳐야 하는 품목에 대한 법인 카드 구매.
- 중복 공급업체: 여러 부서에서 동일한 품목에 대해 서로 다른 공급업체를 사용합니다.
- 승인되지 않은 공급업체: 승인된 공급업체 목록에 없는 공급업체로부터의 구매.
단순히 위반 사항을 신고하는 데 그치지 않습니다. 위반이 발생하는 이유도 분석합니다:
- 승인 절차가 너무 느린가요?
- 선호하는 공급업체가 요구 사항을 충족하지 못합니까?
- 선호하는 공급업체가 누구인지 모르는 사람이 있나요?
- 공급업체 기반에 합법적인 공백이 있나요?
실행 가능한 인텔리전스를 얻을 수 있습니다. "변덕스러운 지출은 나쁘다"가 아니라 "이러한 범주에서 이러한 이유로 변덕스러운 지출이 발생하고 있으며, 이에 대해 어떻게 해야 하는지"를 알려줍니다.
시장 금리 대비 벤치마크
단위당 $50을 지불하고 있습니다. 하지만 그게 좋은 걸까요? 시장 상황 없이는 알 수 없습니다.
AI가 벤치마킹을 제공합니다:
- 시장 가격 비교: 비슷한 제품의 시장 요금과 비교했을 때 귀사의 가격은 어떻게 되나요?
- 업계 벤치마크: 귀사의 지출은 동종 업계의 유사 기업과 어떻게 비교되나요?
- 지역별 편차: 지역마다 다른 가격을 지불하고 있나요? 이러한 차이가 정당한가요?
- 가격 추세 분석: 시장 가격이 상승 또는 하락하고 있나요? 계약한 가격이 시장과 함께 움직이고 있나요?
- 원가 모델링: 재료비, 인건비, 마진 등을 고려할 때 얼마를 지불해야 할까요?
이것은 완벽하지 않습니다. 시장 가격은 거래량, 사양, 서비스 수준, 관계에 따라 달라집니다. 하지만 방향성을 제시하는 것은 가치가 있습니다.
시장 평균보다 20%를 더 지불하고 계신가요? 조사해볼 시간입니다. 귀하의 사양이 더 높은 비용을 정당화하거나 협상할 기회가 있습니다.
시장 가격이 10% 하락했는데 계약이 조정되지 않았나요? 공급업체와 논의할 때입니다.
향후 지출 예측
대부분의 회사에서 예산은 추측에 의존합니다. 작년 지출에 몇 퍼센트를 더한 값입니다. 비슷하길 바랍니다.
AI는 실제 패턴을 기반으로 예측합니다:
- 트렌드 분석: 역사적으로 지출은 어떻게 변화해 왔나요? 패턴은 어떤가요?
- 계절성: 계절에 따라 변동이 있는 카테고리는 무엇인가요? 스파이크는 언제 발생하나요?
- 계약 약정: 기존 계약에 따라 지출해야 하는 금액은 얼마인가요?
- 성장 인자: 비즈니스 성장. 인원 변동. 확장 계획. 이러한 변화가 지출에 어떤 영향을 미치나요?
- 가격 에스컬레이션: 계약 가격 인상. 시장 동향. 예상되는 인플레이션 영향.
- 이니셔티브 영향력: 계획된 프로젝트나 변경 사항이 지출에 어떤 영향을 미치나요?
카테고리별, 공급업체별, 부서별 지출 예측을 확인할 수 있습니다. 더 나은 예산 관리. 지출이 예측을 초과하여 추적되는 경우 조기 경고. 변화를 주도하는 요인에 대한 가시성
재무팀에서 "3분기 지출이 예산을 초과한 이유는 무엇인가요?"라고 질문합니다. 추측이 아닌 데이터로 답할 수 있습니다.
이것이 귀하에게 의미하는 것
CPO 및 조달 리더용
항상 원했지만 시간이 없어서 만들지 못했던 지출 가시성을 확보할 수 있습니다.
- 명확한 지출 가시성: 돈이 어디로 가는지 파악하세요. 카테고리별. 공급업체별. 부서별. 실시간으로.
- 정량화된 비용 절감 기회: 직감이 아닙니다. 달러 금액이 첨부된 구체적인 기회입니다.
- 협상을 촉진하는 데이터: 시장 벤치마크. 집중 투자. 가격 변동. 더 나은 거래를 위한 증거.
- 전략적 카테고리 관리: 주의가 필요한 카테고리를 파악합니다. 기회 규모에 따라 노력의 우선순위를 정하세요.
- 조달 성과 지표: 실현된 절감 효과를 추적하세요. 계약 준수. 매버릭 지출. 카테고리 비용 추세.
조달 관리자 및 구매자를 위한 정보
효과를 극대화하기 위해 어디에 노력을 집중해야 하는지 알고 있습니다.
- 자금의 사용처를 파악하세요: 보고서를 작성하는 데 몇 주를 소비하지 않아도 됩니다. 지출 관련 질문에 대한 즉각적인 답변.
- 영향력이 큰 카테고리에 집중하세요: 어떤 카테고리에 가장 큰 절감 기회가 있는지 확인하세요. 전략적으로 우선순위를 정하세요.
- 공급업체 통합 대상: 공급업체가 너무 많은 곳과 통합을 통해 절약할 수 있는 부분을 파악하세요.
- 계약 규정 준수 가시성: 계약 조건이 사용되지 않는 부분을 확인합니다. 채택을 촉진하세요.
- 협상 준비: 지출 데이터와 시장 상황을 바탕으로 공급업체와 논의하세요.
재무팀용
이제껏 경험하지 못한 지출 투명성과 예산 정확성을 확보할 수 있습니다.
- 예산 정확도 향상: 추측이 아닌 실제 지출 패턴을 기반으로 예측합니다.
- 정당한 조달 투자: 조달 리소스를 정당화하는 문서화된 절감 기회.
- 문서화된 절감 효과: 조달 이니셔티브를 통해 실현된 절감 효과를 추적하세요. ROI 표시.
- 분산 분석: 지출 변화를 주도하는 요인을 파악하세요. 이론이 아닌 실제 이유.
- 비용 관리: 지출이 예산을 초과하여 추적되는 경우 조기 경고. 너무 늦기 전에 조치를 취할 수 있는 시간입니다.
AI가 할 수 없는 일
지출 분석 AI가 아닌 것은 무엇인지 명확히 구분해 보겠습니다.
AI는 자동으로 절감 효과를 포착하지 않습니다. AI는 기회를 식별합니다. 사람은 기회를 포착해야 합니다. 공급업체와 협상하세요. 물량 통합. 계약 규정 준수.
AI는 사람의 입력 없이는 맥락을 이해하지 못합니다. 때로는 품질, 서비스 또는 전략적 관계로 인해 높은 가격이 정당화될 수 있습니다. 때로는 공급업체 세분화가 목적에 부합하는 경우도 있습니다. AI가 숫자를 제시하면 사용자는 비즈니스 판단을 내립니다.
AI는 잘못된 조달 프로세스를 해결하지 못합니다. 프로세스가 느리고 사람들이 프로세스를 우회하는 경우 지출 분석을 통해 문제를 파악할 수 있습니다. 하지만 문제를 해결하려면 분석뿐 아니라 프로세스 개선이 필요합니다.
AI가 하는 일은 지출을 가시화하는 것입니다. 기회가 어디에 있는지 보여줍니다. 잠재적 절감액을 정량화합니다. 진행 상황을 추적합니다.
조달 팀은 여전히 업무를 수행해야 합니다. 하지만 추측이 아닌 명확한 방향성을 가지고 업무를 수행합니다.
지출 분석 AI의 실제 결과
실제 모습은 다음과 같습니다:
지속적인 지출 가시성: 더 이상 분기별 지출 분석 프로젝트가 필요 없습니다. 실시간 분류 및 보고. 질문에 대한 즉각적인 답변.
저축 식별: 일반적인 기업은 첫 번째 분석에서 8-15%의 절감 기회를 발견합니다. 모두 실현 가능한 것은 아니지만 노력을 정당화하기에 충분한 수준입니다.
더 빠른 카테고리 전략: 몇 주가 걸리던 카테고리 기회 파악이 이제 며칠이면 충분합니다. 더 많은 카테고리를 전략적으로 관리할 수 있습니다.
더 나은 협상: 구매자는 데이터로 토론에 참여합니다. 지출, 시장 요율, 레버리지 포인트를 알면 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.
매버릭 지출 감소: 가시성이 개선의 원동력입니다. 매버릭 지출을 측정하고 보고하면 지출이 감소합니다. 일반적으로 시간이 지남에 따라 30~50%가 감소합니다.
이는 구매팀을 AI로 대체하는 것이 아닙니다. 더 전략적으로 움직일 수 있는 가시성과 도구를 제공하는 것입니다.
내 돈이 어디로 가는지 확인할 준비가 되셨나요?
회사마다 지출 데이터는 모두 다릅니다. 시스템도 다릅니다. 구조도 다릅니다. 비즈니스에 중요한 카테고리도 다릅니다.
크리테오는 획일화된 지출 분석 도구를 판매하지 않습니다. 특정 데이터 소스와 지출 패턴을 살펴봅니다. 카테고리를 관리하는 방식과 일치하는 분류를 구축합니다. 특정 질문에 대한 답변을 제공하는 보고서와 알림을 생성합니다.
수백만 달러를 절약할 수 있다는 약속은 없습니다. 다만 어디에 돈을 쓰고 어디에 기회가 있는지 명확하게 파악할 수 있을 뿐입니다.
