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SR3. Interview: 윤대진 CJ제일제당 구매전략 담당, 신동명 구매전략 MI팀 리드

“글로벌 시황 분석, 가격까지 예측
구매 원가절감 전쟁의 선발대 역할”

배미정 | 362호 (2023년 02월 Issue 1)
Article at a Glance

CJ제일제당은 2019년 글로벌 마켓 인텔리전스(MI) 룸을 구축하고 글로벌 MI 대시보드의 데이터를 구매 의사결정에 적극 반영함으로써 팬데믹과 전쟁 등의 예기치 못한 이슈에 따른 원자재 가격 변동성을 관리하고 있다. 실무 담당자 중심으로 직접 대시보드와 시세 예측 프로그램을 개발한 덕분에 신속하게 시스템을 구축, 업데이트하고, 현업과의 협업을 통해 빠르게 발전시킬 수 있었다. 데이터 기반 예측을 바탕으로 구매 의사결정에 휴리스틱을 경계하고, 다양한 가격 전략을 구사할 수 있게 됐다.



서울 중구 CJ제일제당 본사 13층. 입구의 자동문이 열리자마자 원당, 원맥, 대두 등 국제 시장에서 거래되는 원재료 가격의 실시간 변동 상황을 표시한 대형 전광판과 모니터가 눈에 확 들어왔다. 별도의 출입문이 없이 개방된 공간에 블룸버그와 로이터 등 금융 데이터 플랫폼을 활용할 수 있는 컴퓨터 데스크와 화상회의를 할 수 있는 시설이 갖춰져 있었다. 직원들은 이곳을 수시로 드나들며 데이터를 확인하거나 모니터의 그래프를 보며 토론을 했다. 구매 부서가 한데 모여 있는 전체 사무실 한가운데를 당당히 차지하고 있는 이 공간의 이름은 글로벌 마켓 인텔리전스(Market Intelligence, MI)룸. CJ제일제당이 구매하는 원당, 원맥, 대두, 옥수수 등 연간 약 2조6000억 원어치(2021년 기준) 원재료 관련 시장 데이터를 관리, 분석하는 곳이다.

CJ제일제당은 2019년 1월 글로벌 MI룸을 구축하면서 데이터 기반 구매 역량 강화에 나섰다. 구매 실무자들을 위한 글로벌 MI 대시보드(dashboard)를 구축하고 실시간 업데이트되는 데이터를 의사결정에 반영함으로써 원재료 가격의 변동성에 따른 리스크를 줄이고 있다. 또한 빅데이터 기반 곡물 시세 예측 프로그램을 개발해 구매 원가의 예측 가능성을 높였다. 이 모든 시스템은 구매 실무에 빠삭한 직원이 자발적으로 IT 지식을 독학해 개발했다. 그 덕분에 회사는 큰 비용 투자 없이 데이터 기반 시장 분석 시스템을 갖추자마자 신속하게 전사에 확대 적용할 수 있었다.

최근 팬데믹과 전쟁 같은 예기치 못한 위기 상황으로 원자재 변동성이 커지면서 기업들의 구매 원가 부담이 늘어나고 있다. CJ제일제당의 글로벌 MI룸은 데이터 기반 예측 모델과 의사결정을 통해 구매 원가 리스크를 안정적으로 헤지(hedge)하고 있는 사례로 주목할 만하다. DBR(동아비즈니스리뷰)가 CJ제일제당의 구매 전략을 총괄하고 있는 윤대진 구매전략 담당과 구매전략 MI팀을 이끄는 신동명 리드를 인터뷰했다.

글로벌 MI룸을 만들게 된 계기가 궁금하다.

윤대진 구매전략 담당(이하 윤 담당): CJ제일제당 15조 원 매출의 절반가량이 구매 비용에 들어갈 정도로 구매 원가의 비중이 크며 원재료의 50%가 글로벌 선물 시장에서 24시간 거래되는 시황성 상품이다. 글로벌 넘버원 식품회사로 성장하는 데 구매 역량 강화는 필수적이며, 그러기 위해 데이터 기반으로 보다 정교하게 시장 변동성을 관리할 필요가 크다고 판단했다. 기존의 시장 분석실은 사무실 구석에 위치한 폐쇄된 공간이었는데 중앙에 개방된 공간으로 넓게 구축하고 그 기능을 강화함으로써 데이터 기반 구매 의사결정을 활성화하고자 했다. 원당, 원맥, 대두, 옥수수 등 수입하는 원재료들의 시황을 분석하고 예측하는데, 예컨대, 신종 코로나바이러스 감염증 사태와 우크라이나 전쟁으로 상품 시장 전반의 변동성이 큰 폭으로 확대됐으나 이를 효과적으로 관리할 수 있었다. 시장에서 원재료 가격이 오르는 것을 통제할 수는 없지만 그것을 예측 가능하게 관리할 수 있게 된 것이다.

신동명 구매전략 MI팀 리드(이하 신 리드): 그동안 식품, 바이오 등 사업 부문별로 같은 원자재를 취급하면서도 사업 구조의 차이로 시황 분석 내용과 전략이 유기적으로 연계되기 어려웠다. 예컨대, 식품 사업이 설탕을 만들기 위해 원당을 구매한다면 바이오 사업에서는 미생물의 균주 배양 용도로 원당을 구매한다. 구매의 목적이 다르더라도 상품에 대한 관심은 동일하기에 부서 간 시황과 구매 전략을 공유하면 훨씬 더 큰 시너지를 낼 수 있다. 글로벌 MI룸은 이처럼 구매 관련 데이터와 인사이트를 공유함으로써 전사적인 구매 역량 강화를 지원하는 공간이라는 의미도 크다.

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글로벌 MI룸은 실제 어떤 역할을 하고 있나?

윤 담당: 글로벌 MI룸은 물리적인 공간일 뿐 아니라 구매 실무자들을 위해 구축한 글로벌 MI 대시보드와 시세 예측 프로그램 같은 소프트웨어 전체를 의미한다. 이를 활용해 매일 실시간으로 쏟아지는 방대한 규모의 시장 데이터를 정제, 가공, 분석하고 의사결정에 활용할 수 있도록 지원한다. 즉, 시장을 전망하고 가격을 예측하는 등의 인사이트를 뽑아내서 사업부와 경영진의 주요 의사결정을 지원하는 역할을 한다.

구체적으로 어떻게 구매 의사결정을 지원하는가?

신 리드: 시각화 툴인 태블로(tableau)를 활용해 원당, 옥수수, 밀 등 주요 원재료 구매 의사결정에 영향을 미치는 각종 데이터 자료를 시각화한 글로벌 MI 대시보드를 만들었다. 예컨대, 농산물의 작황을 예측하는 데 기상 데이터가 중요하다. 옥수수의 경우 미국 주요 경작지별 작황을 예측하기 위해 누적 강수량 데이터를 비교하고 이를 활용해 단위 면적당 생산량과 가격을 예측하는 모델을 만들었다. 과거 30년간의 누적 강우량과 현재 강우량을 비교하면 올해 생산량이 증가할 확률이 높은 지역이 어디인지를 예측할 수 있다. 데이터 분석 결과, 서부 지역이 동남부 지역에 비해 생산량이 안 좋을 것으로 예상된다면 서부보다 동남부 지역에서 옥수수를 구매하는 게 더 유리하다는 의사결정을 할 수 있다.

윤 담당: 팬데믹이나 전쟁과 같은 위기 상황에 따른 가격 변동성도 100년 치 시나리오 시뮬레이션을 통해 관리하고 있다. 한 예로 과거 전쟁이 상품별 가격에 어떤 영향을 미쳤는지를 분석한 결과를 이번 우크라이나전쟁 때 활용했다. 2022년 2월 러시아가 우크라이나를 침공하면서 원자재 가격이 급등하자 선물을 미리 확보해야 한다는 ‘패닉 바잉’의 분위기가 거세졌다. 하지만 시뮬레이션 결과, 3~4개월 내에 다시 가격이 안정화될 가능성이 높다는 예측이 나왔고 이를 바탕으로 선물 확보 시기를 늦춤으로써 고가 구매를 피할 수 있었다.

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일하는 방식도 달라졌을 것 같다.

윤 담당: 데이터를 수집, 분석, 예측하는 데 걸리는 시간이 크게 단축됐다. 과거에는 데이터 분석을 위해 실무에서 자료를 엑셀로 다운로드받는 데서부터 분석하는 데 시간이 많이 걸려 가격 예측은커녕 실시간 바뀌는 시장 트렌드를 제대로 읽고 인사이트를 추출하는 데 한계가 있었다. 그런데 지금은 담당자 누구나 본인 컴퓨터에서 대시보드 웹페이지를 열어 업데이트된 주요 통계 데이터를 실시간 확인할 수 있다. 특히 가격 예측 모델을 활용해 정량적인 데이터를 근거로 보다 객관적인 구매 의사결정이 가능해졌다. 조직 내 의사소통의 방식도 과거에는 “그래서 (가격이) 오를 것 같아? 내릴 것 같아?”라고 질문하고 어림짐작으로 대답할 때가 많았다면 이제는 “가격이 얼마나 변할 것 같아?”를 따지고 구체적인 수치를 비교 분석함으로써 휴리스틱(heuristic) 1 을 경계하고 보다 객관적인 의사결정을 내릴 수 있다.

신 리드: 이전보다 더 많은 종류의 데이터를 시장 분석과 가격 예측에 활용해 즉시 의사결정에 반영할 수 있게 됐다. 예컨대, 트럼프 전 미국 대통령의 재임 시절, 오일 생산 업체에 대한 그의 트위터 발언이 나올 때마다 국제 유가가 크게 출렁이곤 했는데 이벤트 분석을 통해 이런 트위터 발언이 실제로 유지류 가격에 미치는 영향이 어느 정도 되는지를 과거 추이를 분석함으로써 현재 의사결정에 반영할 수 있었다.

더 나아가 알고리즘 트레이딩으로 원재료를 구매하는 실험도 하고 있다. 금융권에서 널리 활용되는 퀀트 전략을 원재료 트레이딩에 적용하는 것이다. 현재, 원당의 경우 전체 구매 금액의 약 20%에 퀀트 전략을 활용하고 있다. 시장 가격이 오를지 내릴지를 예측하는 AI 모델을 만들고 구매 수량, 시장 환경 등의 계량적 데이터를 종합적으로 고려해 오늘 얼마나 구매하는 게 최적인지를 결정하는 방식이다. 코로나 시기에 원재료 가격의 변동성이 컸는데 내부 전략에 따라 기대했던 수준에서 시장 가격보다 유리하게 구매 원가를 관리하면서 재무적인 성과에도 기여했다. 이런 성과를 인정받아 2021년 CJ제일제당 어워즈(Awards)를 수상하기도 했다.

대시보드와 시세 예측 프로그램 등을 어떻게 개발했는지 궁금하다.

신 리드: 2019년 처음 TF를 구축했을 때 외주를 줘서 대시보드 등 데이터 시스템을 구축하고자 시도했다. 하지만 외부 업체에 맡기면 시스템 구축에 시간이 많이 걸릴 뿐 아니라 유지 보수하는 데도 불편이 따를 수밖에 없다. 실시간 변동하는 다양한 정보의 특성을 반영해 대시보드를 즉각 수정하거나 업데이트하기가 어렵기 때문이다. 개인적으로 파이선과 프로그래밍을 공부해 보니 직접 프로그래밍을 해 볼 수 있겠다는 생각이 들었다. 그렇게 회사 공용 컴퓨터에 서버를 만들고 일부 데이터를 크롤링해 알고리즘을 개발한 것이 시작이었다. TF의 나와 다른 팀원 둘이서 글로벌 MI 대시보드를 만들기 시작했다. 외주를 맡기지 않고 내부에서 데이터 시스템을 개발하고 운영한 덕분에 수십억 원의 초기 투자 비용과 유지 보수 비용을 아낄 수 있었다. 퀀트 가격 예측 및 거래 알고리즘 또한 자체 개발과 더불어 외부 업체에 파일럿으로 맡기는 식으로 투 트랙으로 진행해봤는데 외부 업체가 만든 알고리즘의 성과가 우리가 직접 만든 프로그램과 별 차이가 나지 않았다. 결국 유지 보수 측면을 고려할 때 거래 전략과 실무를 잘 이해하는 실무자가 직접 프로그램을 개발하고 관리하는 게 유리하다고 판단했다. 또 기상청 출신 등 데이터 분석 경력자를 채용함으로써 내부적인 데이터 분석 역량을 보강해 나갔다.

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IT 전문가가 아닌데 알고리즘을 개발하는 데 한계는 없었나.

신 리드: 나는 비전공자로 IT에는 문외한이었다. 하지만 독학으로 프로그래밍 기술을 익혔다. 2019년 MI 관련 업무를 하기 전부터 오일 선물 구매 업무를 담당하면서 데이터 분석과 그에 기반한 의사결정의 필요성을 느꼈다. 당시만 해도 프로그래밍이 지금처럼 유행이 아니었다. 하지만 앞으로 데이터 기반 의사결정의 중요성이 커질 것이 분명했고 미리 준비할 필요가 있다고 생각해 하나씩 알고리즘을 만들어봤다.

구매 실무 담당자로서 상품에 대한 지식과 데이터에 대한 이해도가 있었기 때문에 프로그래밍 기술을 익힘과 동시에 신속하게 실무에 적용해 볼 수 있었다. 외부의 도움을 받아 프로젝트성으로 시스템을 구축했다면 이렇게 빠르게 사용자의 편의성을 높이는 방향으로 대시보드를 유지 보수하기가 쉽지 않았을 것이다. 기술도 중요하지만 데이터의 변화를 읽고 그로부터 인사이트를 추출할 수 있는 사람은 결국 해당 도메인에서 일한 담당자들이다. 글로벌 MI 대시보드 또한 사용자가 직접 개발한 시스템이기에 신속하게 구축하고 발전시킬 수 있었다. 개인적으로 도메인 지식을 가진 사람이 IT를 익히는 것이 IT를 가진 사람이 도메인 지식을 익히는 것보다 효과적인 부분이 크다고 생각한다. 그래서 현재 내가 직접 매주 사내 구성원을 대상으로 데이터 기반 거시경제와 상품 시장 분석 방법 등을 공유하고 있다. 또 프로그래밍 관련 신간을 모조리 사서 팀원들과 함께 읽는 등 공부를 꾸준히 하고 있다.

실제 대시보드를 직원들이 많이 사용하는지궁금하다. 대시보드의 활용도를 높이기 위해 어떤 노력을 하고 있나.

신 리드: CJ제일제당 직원이라면 구매뿐 아니라 영업 등 다른 부문의 직원들도 누구나 권한을 받아 대시보드를 사용할 수 있다. 현재 100여 명이 권한을 받아 사용하고 있는데 그중에서도 매일 한두 번씩 대시보드에 접속해 데이터를 체크하는 헤비 유저는 20~30명 정도다. 대시보드의 사용률을 높이려면 결국 대시보드에 올린 데이터가 실무에 실질적으로 도움이 돼야 한다. 대시보드 페이지별 사용 빈도 등을 고려해 잘 안 쓰는 페이지는 뒤로 내리고, 잘 쓰는 페이지는 앞에 잘 보이게 올리는 식으로 사용자 인터페이스(UI)를 수시로 바꾸고 있다. 주기적으로 품목별 구매 담당자와 미팅을 갖고 협의해 대시보드 페이지를 새롭게 개발하거나 기존의 자료를 업데이트하는 작업도 꾸준히 진행하고 있다.

대시보드를 업데이트하는 데 실무 담당자의 도움이 필요하겠다. 실무 담당자와 어떻게 협업하는가.

신 리드: 구매 담당자들은 데이터 분석에 대한 니즈는 크지만 평소 업무가 바빠 새로운 방식으로 데이터 분석을 시도할 시간이 없다. 또한 실제 IT를 활용해 의사결정을 어디까지 개선할 수 있을지 잘 모르는 경우도 많다. 그래서 글로벌 MI팀에서 아이디어와 협업을 제안해 프로젝트를 추진할 때가 많다. 예컨대, CJ제일제당이 2018년 인수한 미국 대형 가공식품 업체인 슈완스(Schwan’s Company)에 우리가 구축한 글로벌 MI 대시보드를 보여줬더니 큰 관심을 보였다. 이에 슈완스 치즈 구매 담당자와 협업해 치즈 선물 가격 등을 예측하는 모델을 구축하고, 슈완스의 대표 상품인 냉동 피자의 원가를 관리할 수 있는 지표를 개발하는 등 그들이 필요로 하는 대시보드 페이지를 구현했다. 자회사인 슈완스의 직원들도 우리 대시보드를 활용해 주요 원가의 실시간 변동 현황을 파악하고 구매 의사결정에 반영하고 있다.

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앞으로 구매 전략에 글로벌 MI를 어떻게 반영할 계획인가.

신 리드: 현재까지 대시보드는 원당, 밀, 옥수수 등 상대적으로 구매 규모가 큰, 소수의 품목 데이터를 분석하는 데 초점이 맞춰져 있다. 이들 상품은 금융 시장에 상장돼 있어 유동성이 커서 시황을 시시각각으로 분석할 필요성이 더 컸기 때문이다. 현재까지 학습한 노하우를 바탕으로 앞으로는 축육과 같이 유동성이 떨어지는 상품의 데이터 분석과 가격 예측 시스템도 구축하고자 한다. 이런 상품들은 유동성이 떨어지고 정보도 제한적이어서 상대적으로 데이터 활용이 체계적으로 이뤄지기 어려웠다. 하지만 IT를 활용하면 이들 품목 원가 관리의 효율성 또한 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다. 이를 통해 데이터 기반 의사결정의 대상 품목을 원재료 전체로 확대해 나갈 방침이다.

윤 담당: 글로벌 곡물 기업인 카길 등 ‘식품 공룡’이라고 불리는 글로벌 기업들은 글로벌 MI룸과 같은 트레이딩 룸을 운영하면서 데이터 기반으로 구매 역량을 선진화하고 있다. 한국에서는 금융권을 제외한 다른 업종에서 데이터 모델링과 퀀트 전략으로 구매 가격의 변동성을 헤지하는 시도가 거의 없었으며 아직 걸음마 단계라고 생각한다. 그런데 최근 팬데믹과 전쟁 등 예상치 못한 이벤트로 상품 시장의 변동성이 커지면서 데이터 기반 의사결정이 빛을 발하고 있다. 데이터 분석을 통해 원가를 크게 절감한다기보다는 급격한 시장 변동성에도 불구하고 항상 일정 수준의, 시장보다 우수한 성과를 안정적으로 낼 수 있었다는 의의가 컸다. 2023년 구매전략 담당 조직 및 MI팀이 전사 조직으로 공식 출범했으며 그 기능을 키워나갈 계획이다. 또한 앞으로 더욱 다양한 경영 환경의 니즈에 대응할 수 있도록 데이터 모델링의 성능과 전략을 다양화하고 고도화해 나갈 예정이다.


배미정 기자 soya1116@donga.com
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