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계량적 의사결정

계량 모델의 낮은 확률에 속지 말라

오정석 | 41호 (2009년 9월 Issue 2)
경영자의 수많은 역할들은 결국 의사결정의 문제로 귀결된다. 고위 경영자의 일상 업무, 즉 회의를 주재하고, 정보를 교환하며, 신규 사업 진출을 검토하고, 누구를 발탁하느냐는 데에는 시시각각 의사결정의 문제가 개입한다. 경영자가 얼마나 적절한 시기에, 얼마나 적절한 형태로 의사결정을 하느냐에 따라 기업이 성장 추진력을 얻기도 하고 곤경에 빠지기도 한다. 기업의 흥망성쇠는 경영자들이 얼마나 적절한 의사결정 원칙을 따르느냐로 판가름 난다고 해도 과언이 아니다. 경영자의 의사결정은 워낙 그 파급력이 크기 때문에 그간 경영자의 의사결정을 돕는 수많은 이론과 도구들이 등장했다. 크게 2가지로 구분하면 수학에 기초한 ‘계량적 의사결정 방법론’과 심리학에 기초한 ‘행동경제학적 방법론’이다.
 

 
 
계량적 의사결정 방법론은 수학에 기반한 ‘경영과학’을 경영자의 효율적인 의사결정에 활용하는 계량적 방법론을 총칭한다. 수학적 기법을 의사결정의 기술로 이용해 문제에 대한 해답을 구하려는 특징이 있다. 반면 행동경제학적 방법론은 의사결정자가 계량적 방법론에서 제시하는 원칙을 따르지 않거나 따르지 못하는 이유를 과거의 경험 및 사례를 통해 분석하고, 해결책을 제시한다. 두 방법은 서로 보완적으로 작용하며, 경영자나 의사결정자가 따라야 할 원칙과 주의해야 할 함정들을 알려준다.
 
계량적 의사결정 방법론이 기업에 직접적인 효용을 줄 때는 다음과 같다. △무수히 많은 대안이나 고려 요소가 있어 의사결정 과정이 지나치게 복잡할 때 △기업이 처한 문제의 형태가 새로워 과거의 경험 사례가 없을 때 △의사결정의 결과가 상당히 중대한 의미를 지닐 때 △향후 비슷한 의사결정 상황이 반복될 가능성이 높을 때 등이다. 즉 문제가 복잡하고, 의사결정이 가져올 금전적 변화가 막대하며, 한번 개발한 시스템을 앞으로도 꾸준히 활용할 수 있는 상황에서는 계량적 의사결정 방법론을 써야 한다. 의사결정 상황을 수학 공식으로 만든 후 기계적으로 그 결과를 도출하는 편이 기업에 훨씬 큰 이익을 주기 때문이다.
 
대표적 예가 세계에서 가장 분주한 항구인 홍콩 국제 터미널이다. 이 터미널에는 매주 125척 이상의 화물선이 정박하고, 매일 수천 대의 화물 트럭이 컨테이너를 운반한다. 홍콩 터미널은 물류 효율화를 위해 몇 가지 의사결정 모델들을 포함한 의사결정 지원 시스템(Decision Support System·DSS)을 개발했다. 이 시스템을 도입한 후 컨테이너 비용은 35%가 줄었고, 물동 처리량은 50%가 늘었다.
 
홍콩 터미널의 예에서 보듯, 의사결정 모델을 개발하고 이를 구현할 정보기술(IT) 시스템을 구축하는 비용이 향후 기업에 돌아올 이득보다 훨씬 적다면 계량적 의사결정 모형을 적용하는 게 합리적이다. 계량적 의사결정 모형을 도입해 얻은 금전적 이득이 IT 시스템 도입 비용의 100배 이상인 사례도 있다.
 
 
최적화 이론이란 무엇인가
계량적 의사결정의 2가지 대표 방법론은 ‘최적화 이론(optimization)’과 ‘의사결정론(decision theory)’이다. 최적화 이론은 한정된 자원을 가장 효율적으로 활용해 의사결정권자의 목표를 최대한 달성할 수 있는 해법을 제시한다. 이는 SI 업체들이 개발한 AMPL, CPLEX, LINDO와 같은 소프트웨어 툴을 이용하면 쉽게 적용할 수 있다. 엑셀의 해결사(solver) 프로그램도 최적화 이론의 대표적 예다.
 
최적화 이론의 틀을 잘 이해하려면 주어진 상황에서 ‘의사결정 변수’ ‘제한 조건’ ‘목적 함수’라는 3가지 요소를 정확히 파악해야 한다. 첫째, 의사결정 변수는 상품 가격, 생산량, 연구개발(R&D) 투자 비용, 광고비처럼 경영자가 활용 여부 및 그 정도를 결정할 수 있는 변수를 말한다. 물론 경영자의 위치와 능력에 따라 사용 가능한 변수의 범위와 정도는 제한돼 있다.
 
둘째, 제한 조건은 자원의 한정성을 뜻한다. 이는 의사결정 변수의 활용 정도에 따라 소모되는 자원의 보유량으로 결정된다. 예를 들어 경영자가 활용할 수 있는 자금의 총량이 정해져 있을 때, 의사결정 변수를 너무 많이 활용하면 자금 제한 조건을 만족시킬 수 없다. 이는 인력, 시간, 생산 용량과 같은 다른 한정된 자원에도 마찬가지로 적용된다. 하이닉스반도체의 형성 과정, 금호아시아나 그룹의 대우건설 인수 실패 등은 한정된 자금 및 기타 자원을 고려하지 않고 무리하게 확장 전략을 사용해 기업에 큰 위기를 몰고 온 예다.
 
마지막으로 목적 함수는 의사결정자가 궁극적으로 달성하고 싶은 목표, 즉 수익 극대화, 비용 최소화, 효율성 극대화 등을 지칭한다. 많은 경영자들은 자신의 목적 함수를 명확히 정하지 못하거나 지나치게 많은 목적 함수를 갖고 일을 진행해 기업 자원을 낭비한다. 반면 현대자동차는 최근 수년간 일관되게 ‘최상의 품질’이라는 목적 함수를 갖고 자원과 노력을 집중해 좋은 성과를 냈다.
 
최적화 이론이 의사결정자에게 주는 교훈은 ‘비용 대비 효용을 기준으로 자원을 배분하는 원칙을 철저히 고수해야 한다’는 점이다. 이는 당연한 교훈이지만 의외로 현실 경영에서 이를 적용하는 기업은 많지 않다.
 

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  • 오정석joh@snu.ac.kr

    - (현) 서울대학교 경영학과 교수
    - 삼보컴퓨터 전문연구요원
    - KAIST 테크노경영대학원 교수

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