트럼프의 관세 정책이 어떻게 AI를 기업의 생명줄로 만들었는가

도널드 트럼프의 공격적인 무역 정책은 상품 수입 비용을 증가시키고 무역 규정을 복잡하게 만들어 예측 불가능하게 만들었다.

전 세계 기업들은 공급망 관리 방식, 가격 책정 방식, 글로벌 파트너 선정 방식을 신속하게 바꿀 수밖에 없었습니다.

해외 공장에 의존하는 기업들은 새로운 비용을 고객에게 전가하거나, 다른 국가에서 새로운 공급업체를 찾거나, 모든 선적물을 더 비싸고 trac하기 어렵게 만드는 복잡하고 끊임없이 변화하는 관세 체계에 대처하는 방법을 찾아야 했습니다.

많은 기업들은 관세법이 하룻밤 사이에 바뀔 수 있고 예측할 수 없는 위험에 사업 운영을 노출시킬 수 있기 때문에 기존 시스템이 모든 변화를 처리할 만큼 빠르거나 스마트하지 않다는 것을 깨달았습니다.

인공지능은 기업들이 공급망을 이해하고, 관세 부담을 줄이며, 비용 절감의 새로운 방법을 찾는 데 있어 필수적인 요소가 되었습니다.

트럼프가 무역 전쟁을 시작하자 기업들은 인공지능에 눈을 돌렸다

도널드 트럼프 행정부는 관세를 도입하여 수십 년 동안 국제 공급망을 구축해 온 기업들에게 글로벌 무역을 더욱 긴장되고 예측 불가능하게 만들었습니다.

트럼프 행정부의 관세는 전기 자동차와 배터리에으며, 다른 관세들은 원자재, 기계류, 가전제품, 그리고 섬유나 가구와 같은 단순 재화들을 대상으로tron.

미국 관세 시스템에는 2만 개가 넘는 제품 카테고리가 있기 때문에 각 카테고리는 원산지 국가 및 거래 상태에 따라 다른 세율이나 규정을 적용할 수 있습니다. 

이러한 불확실성으로 인해 기업들은 수천 개의 제품 범주를 재분석하고, 복잡한 관세분류 코드를 trac, 재고 중 어떤 부분이 영향을 받는지 파악해야 했습니다.

기업들은 관세표를 읽고, 제품 코드를 trac, 비용을 분석하고, 세관의 업데이트에 즉각적으로 대응할 수 있는 더욱 스마트한 도구가 절실히 필요했습니다. 그래서 기업들은 빠르게 변화하고, 복잡하며, 예측 불가능한 관세의 새로운 시대에서 살아남기 위해 인공지능에 주목하게 되었습니다.

기업들은 관세 변화에 대응하기 위해 인공지능(AI)을 활용하기 시작했습니다

기업들은 인공지능이 방대한 양의 복잡한 문서를 읽고, 부서 간의 연관성을 파악하며, 인간 팀보다 훨씬 빠르게 대응할 수 있다는 사실을 발견했습니다.

개발했습니다 강력한 AI 에이전트를 미국 관세통일표(4,400페이지)를 즉시 스캔하고 이해할 수 있는 기업들이dent모든 제품 범주와 관련 관세를 

키낙시스는 AI를 활용하여 기업들이 공급망 운영의 일부를 변경했을 때 어떤 일이 발생하는지 보여주는 실시간 시뮬레이션을 실행할 수 있도록 지원했습니다. 이를 통해 기업들은 생산을 유지하면서 비용을 절감하고 새로운 관세를 피하는 방법을 파악할 수 있습니다.

위프로는 기존의 머신러닝 기술과 새로운 생성형 AI 시스템을 결합하여 전 세계 무역 경로, 공급업체 위치, 운송 경로 및 관세 노출 정도를 신속하게 분석했습니다. 이 시스템은 화물 경로 변경, 더 저렴한 공급업체로의 전환 또는 소싱 전략 조정과 같은 방안을 제안하여 기업이 변화하는 규제 속에서도 유연성과 경쟁력을 유지할 수 있도록 지원했습니다.

이러한 AI 시스템은 인간 팀이dent으로 관리하기에는 너무 방대하고, 빠르게 진행되며, 복잡한 업무를 대신 처리하게 되었습니다. 이러한 업무에는 새로운 무역 정책의 발표를 실시간으로 trac, 전 세계 공급업체 데이터의 취약점을 분석하고, 비용 영향을 예측하는 시나리오를 모델링하고, 속도, 비용 절감 및 규정 준수의 균형을 맞춘 더 나은 의사결정 방안을 제시하는 것 등이 포함됩니다.

대기업에게는 생명줄과 같지만, 나머지 사람들은 어떻게 되는 걸까요?

대기업은 인공지능 도구를 제대로 훈련시키는 데 필요한 자금, 인재, 데이터를 보유하고 있습니다. 인공지능 덕분에 대기업은 변화하는 무역 규정에 즉각적으로 대응하고 기존 시스템이나 수동 프로세스로는 따라잡을 수 없었던 방식으로 수익 마진을 보호할 수 있을 만큼 유연하고 지능적으로 변모했습니다.

하지만 많은 중소기업은 AI 도구를 구매하거나, 맞춤형 모델을 구축할 전문가를 고용하거나, AI 시스템이 제대로 작동하고 유용한 통찰력을 제공하는 데 필요한 깨끗하고 실시간 데이터를 수집할 자금이 부족합니다. 

인공지능(AI)은 종종 마법처럼 묘사되지만, 실제로는 AI의 성능은 활용되는 데이터의 질에 달려 있습니다. 기업이 제품, 공급업체, 물류, 비용 등에 대한 깨끗하고 최신이며 잘 정리된 데이터를 확보할 여력이 없다면, 아무리 뛰어난 AI 시스템이라도 대기업들이 이미 누리고 있는 성과를 달성할 수 없을 것입니다.

인공지능은 이러한 상황에서 기업들이 예측 불가능한 정책들을 헤쳐나갈 수 있도록 돕는 생명줄이 되었습니다. 하지만 앞으로 더 중요한 질문은 이 생명줄이 중소기업이나 자원이 부족한 기업들이 미래로 나아갈 수 있는 사다리 역할을 할 것인지, 아니면 가장 강력한 기업들이 선두 자리를 유지하는 동안 다른 기업들이 더욱 뒤처지는 것을 막는 지팡이에 불과할 것인지입니다.