복잡하고 빠르게 변화하는 글로벌 경제 환경 속에서 데이터 기반의 의사결정이 기업의 성패를 좌우하는 시대가 되었습니다. 급격한 시장 변화와 높은 불확실성 속에서, 기업들은 보다 정교하고 신속한 의사결정 체계를 구축하는 것이 필수적입니다.

  특히, SK그룹은 다양한 산업 분야에서 방대한 데이터를 다루고 있지만, 사업 부문별로 분석 방식이 달라 정보 활용의 비효율성이 존재했습니다. 이에 따라, SK㈜ C&C는 SKT와 협력하여 그룹 전체의 Market Intelligence(MI) 역량을 통합하는 ‘그룹 MI 플랫폼’을 개발하고 있습니다.

  이 플랫폼은 금융 시장에서 검증된 AI 기반 분석 모델을 활용하여, 원자재·반도체·에너지 등 다양한 산업 분야에서 최적의 의사결정을 지원하는 역할을 합니다. 그렇다면 그룹 MI 플랫폼이 실제로 어떻게 작동하며, 기업들에게 어떤 가치를 제공할 수 있을까요?

  이 질문에 대한 답을 듣기 위해, SK㈜ C&C AI Market Intelligence팀의 문형준 매니저를 만나 그룹 MI 플랫폼의 개발 배경과 특징, 예시 사례를 들어보았습니다.

 

 

그룹 MI(Market Intelligence) 플랫폼 개발 배경

  “데이터 기반 의사결정은 이제 기업의 생존과 성장에 필수적인 요소가 되었습니다. SK그룹 역시 데이터의 중요성을 인식하고 있었지만, 각 멤버사가 개별적으로 MI 시스템을 운영하고 있었기 때문에, 데이터 분석 방식의 일관성이 부족하고, 전사적으로 시너지를 낼 수 없는 구조였습니다.”

  앞서 말했듯이 SK그룹 내에서 MI 시스템이 운영되기는 했지만, 각 계열사가 개별적으로 데이터를 분석하다 보니 여러 가지 문제점이 있었습니다. 가장 큰 문제는 멤버사별 MI 운영 방식이 다르다는 점이었습니다. 각 사가 독립적으로 MI 조직을 운영하면서 분석 방식, 역량, 리소스에 차이가 생겼고, 이로 인해 그룹 전체적으로 Best Practice를 공유하기 어려웠습니다.

  “또한, 데이터 활용의 비효율성도 문제였습니다. 각 사업 부문이 데이터를 자체적으로 수집하고 분석하면서 중복된 비용이 발생했고, 분석 결과가 최적화되지 않는 경우도 많았습니다. 그래서 저희는 그룹 차원의 AI 기반 통합 MI 시스템이 도입되면, 데이터 분석의 일관성을 유지하면서도 비용을 절감할 수 있다는 결론을 내렸습니다.”

  금융 시장에서 이미 검증된 AI 모델을 적극적으로 활용할 필요가 있었다는 말도 덧붙였습니다.

  “SK㈜ C&C는 금융 시장에서 AI를 기반으로 가격을 예측하는 모델을 운영하면서 강력한 데이터 분석 프레임워크를 구축해 왔습니다. 이 모델을 반도체, 원자재, 에너지 산업에도 확장 적용하면 더욱 강력한 시너지를 낼 수 있을 것으로 판단했습니다.”

 

  그룹 MI 플랫폼 구축을 위한 추진 과정에서 가장 중요한 요소는 무엇이었는지 묻자 이렇게 답했습니다.

  “SK그룹은 MI 플랫폼을 단순한 데이터 분석 도구로 도입한 것이 아니라, 그룹 전체의 디지털 전환(DT) 역량을 높이기 위한 핵심 인프라로 구축하는 것을 목표로 삼았습니다. 이를 위해 가장 중요하게 고려한 부분은 그룹 차원의 MI 공유 인프라를 구축하는 것이었습니다. 기존에는 각 사업 부문이 개별적으로 데이터를 분석하면서 분석 방식과 수준에 차이가 발생했고, 그룹 전체적으로 시너지를 내기 어려운 구조였습니다. 이를 해결하기 위해 DT 이니셔티브의 일환으로 MI의 공유 인프라화를 추진했고, 이를 통해 그룹 내 디지털 역량을 상향 평준화하는 것을 목표로 했습니다.”

  SK그룹은 AI 기반 데이터 분석을 효과적으로 활용하기 위해 멤버사 MI 전문가, SK㈜ C&C, 그리고 SKT가 함께 참여하는 Working Group을 구성했습니다. 단순히 시스템을 도입하는 것이 아니라, 각 멤버사의 MI 전문가들이 협력하여 모델의 방향성과 요구사항을 구체화할 수 있도록 한 것입니다. 이 Working Group은 2024년 10월에 조직을 완료하고, 이후 2025년 6월에 그룹 MI 플랫폼의 첫 번째 버전을 출시하는 것을 목표로 하고 있습니다.

  또한, 금융 시장에서 검증된 AI 모델을 반도체, 원자재, 에너지 등 비금융 산업에 확장 적용할 수 있는지 Feasibility Test를 진행했습니다. 그 결과, 기존 금융 도메인에서 성과를 보였던 AI 모델이 비금융 산업에서도 높은 성과를 낼 수 있다는 점이 확인되었습니다. 이러한 과정을 거쳐, 그룹 MI 플랫폼은 다양한 산업 분야에서 최적의 의사결정을 지원할 수 있도록 설계되었습니다.

 

 

그룹 MI 플랫폼의 작동 원리

  “그룹 MI 플랫폼의 핵심은 AI 기반의 정교한 데이터 분석과 예측 모델을 활용하여 보다 신뢰도 높은 인사이트를 제공하는 것입니다. 기존 방식이 과거 데이터를 기반으로 분석을 수행하는 데 초점을 맞추었다면, MI 플랫폼은 실시간 데이터와 다양한 변수를 결합하여 보다 다차원적인 분석을 수행합니다.”

  특히, 설명 가능한 AI 기술을 적용하여, 기업들이 AI의 예측 결과를 보다 신뢰할 수 있도록 설계했다고 답했습니다. AI가 제공하는 분석 결과가 단순한 숫자가 아니라, 어떤 변수가 의사결정에 영향을 미쳤는지, 그 분석의 근거는 무엇인지, 앞으로 주목해야 할 요소는 무엇인지까지 설명할 수 있도록 구성되었다고 전했습니다.

  또한, 그룹 MI 플랫폼은 강화학습 기반의 시뮬레이션 기능을 제공하여 시장의 불확실성에 대비할 수 있도록 지원합니다. 기존의 정적인 예측 모델은 과거 데이터를 학습한 후, 주어진 패턴을 바탕으로 미래를 예측하는 방식이었습니다. 하지만 MI 플랫폼은 시장의 예상치 못한 변화에도 대응할 수 있도록 실시간으로 변수를 분석하고, 여러 가지 시나리오를 시뮬레이션하여 최적의 의사결정을 도출합니다.

  “예를 들어, 한 기업이 원자재 구매 시점을 고민할 때, 기존의 예측 방식은 현재 가격이 저렴한지 여부만을 고려하는 경우가 많았습니다. 반면, 그룹 MI 플랫폼은 글로벌 시장의 공급망 변화, 환율 변동, 원자재 수요 예측 등의 요소를 종합적으로 분석하여, 가장 유리한 구매 타이밍을 제안합니다. 이를 통해 기업들은 시장의 변동성에도 흔들리지 않고 보다 전략적인 의사결정을 내릴 수 있습니다.”

 

 

그룹 MI 플랫폼 상용화 기대효과

  그룹 MI 플랫폼이 실제로 적용된다면 어떻게 변화할지 묻자 이렇게 답했습니다.

  “그룹 MI 플랫폼은 단순한 데이터 분석 도구가 아니라, 실제 비즈니스에서 실질적인 성과를 창출하는 중요한 역할을 하게 될 것입니다. 예시 사례로 SK하이닉스와 SK의 에너지/화학멤버사를 들 수 있습니다. 두 기업 모두 그룹 MI 플랫폼을 활용한다면 의사결정의 정확성을 높이고, 시장 변화에 보다 효과적으로 대응할 수 있을 것입니다.”

  SK하이닉스와 같은 반도체 산업은 글로벌 시장 변화와 경기 사이클에 따라 수요와 공급이 급격히 변동하는 특성을 가지고 있습니다. 이러한 변동성 때문에, 기업들은 정확한 시장 예측을 기반으로 생산 전략을 최적화하는 것이 매우 중요합니다.

  “그룹 MI 플랫폼을 활용한다면 3개월/6개월 후 반도체 시장 가격 트렌드를 예측하고, 이를 기반으로 생산 및 투자 전략을 수립할 수 있습니다. MI 플랫폼은 수요·공급, 거시 경제 변수, 시장 지표 등 다양한 데이터를 분석하여 DRAM의 가격변동전망 및 근거를 제시하고, 변곡점을 탐지하는 역할을 하게 될 것입니다.”

  “예를 들어, 반도체 업황이 개선될 것으로 예상되면 DRAM과 NAND의 생산량을 확대하여 수익성을 극대화할 수 있도록 하고, 반대로 시장이 침체될 것으로 예측되면 재고를 조정하여 불필요한 생산 비용을 줄일 수 있습니다. 특히, MI 플랫폼은 단순한 가격 예측을 넘어 DXI(DRAM eXchange; D램 가격 지수), 메모리 반도체 업계 자본투자(CAPEX), LME 구리 A급 현물 가격 등의 변수를 분석하여 시장 흐름을 더욱 정교하게 파악할 수 있도록 지원할 것입니다.”

  이전에는 이러한 분석이 각 부서에서 개별적으로 이루어졌기 때문에 데이터 활용의 비효율성이 존재했지만, MI 플랫폼을 도입한 이후에는 모든 데이터를 통합적으로 분석하고, 강화학습 기반 AI 모델을 적용하여 보다 신뢰도 높은 시뮬레이션을 수행할 수 있게 되었다고 전했습니다. 이로 인해 SK하이닉스는 적시 의사결정을 통해 반도체 시장의 변화에 대응력을 고도화할 수 있다고 말했습니다.

 

  SK의 에너지/화학멤버사에서는 MI 플랫폼을 어떤 방식으로 활용할 수 있는지 묻자 이렇게 답했습니다.

  “에너지/화학멤버사의 경우, 원유 및 에너지 시장의 변동성을 예측하여 최적의 원자재 구매 및 리스크 관리 전략을 수립하는 데 그룹 MI 플랫폼을 활용할 수 있습니다. 에너지 시장은 날씨, 지정학적 이슈, 수요·공급 변화 등 다양한 외부 요인의 영향을 받습니다. 기존에는 각 사, 각 사업 부문이 개별적인 데이터를 기반으로 의사결정을 내렸지만, 그룹 MI 플랫폼을 도입한 후에는 AI를 활용한 정교한 가격 예측 모델을 통해 보다 체계적인 의사결정이 가능해질 것을 기대하고 있습니다.”

  “특히, MI 플랫폼은 천연가스(Henry-Hub) 가격 예측을 위한 핵심 변수를 분석하여 최적의 구매 시점을 제시합니다. 예를 들어, 천연가스 가격에 영향을 미치는 요소로 미국 내 생산성(Productivity), 소비량(Consumption), 재고 수준(Inventory), 기후 조건(Heating Degree Days) 등을 종합적으로 분석하여 향후 가격 변동성을 예측하는 방식입니다.”

  이러한 분석 결과를 활용하면, 에너지/화학멤버사는 시장 변동성이 높은 상황에서도 최적의 원유 및 천연가스 매입 전략을 수립할 수 있고, 가격 변동성으로 인한 리스크를 최소화할 수 있습니다. 단순한 가격 예측이 아니라, 다양한 변수 간의 상관관계를 분석하여 보다 정교한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원하는 것이 MI 플랫폼의 핵심적인 역할이라고 볼 수 있습니다. 결과적으로, SK에너지/화학멤버사는 그룹 MI 플랫폼을 통해 구매 비용을 절감하고, 글로벌 에너지 시장의 변동성에 보다 효과적으로 대응하는 역량을 확보할 수 있을 것이라고 답했습니다.

 

  MI 플랫폼을 활용한 두 예시 사례에서 중요한 공통점은 무엇인지 묻자 이렇게 답했습니다.

  “SK하이닉스와 에너지/화학 멤버사 모두 그룹 MI 플랫폼을 활용하여 데이터 기반의 의사결정을 강화하고, 시장 변동성에 대한 대응력을 높일 수 있다는 점이 가장 중요한 공통점입니다. 두 기업 모두 기존에는 개별적으로 데이터를 분석하고 의사결정을 내리는 방식이었기 때문에 일관된 데이터를 활용하여 결과를 분석하고 의사결정 활용에 최적화된 MI 플랫폼을 도입한다면 AI 기반 예측 모델을 적용하여 보다 신속하고 정교한 전략을 수립할 수 있습니다.”

  SK하이닉스는 반도체 시장의 변동성을 예측하여 투자/생산 계획을 최적화하는 데 MI 플랫폼을 활용할 수 있고, 에너지/화학 멤버사는 원유 및 에너지 시장의 변동성을 예측하여 최적의 구매 전략을 수립하는 데 MI 플랫폼을 적용할 수 있습니다. 이처럼 그룹 MI 플랫폼은 특정 산업에 국한되지 않고, 다양한 도메인에서 활용될 수 있는 강력한 AI 기반 의사결정 지원 도구로 자리 잡을 것입니다.

 

 

그룹 MI 플랫폼의 향후 로드맵 및 확산 계획

  그룹 MI 플랫폼은 앞으로 어떤 방향으로 발전해 나갈 계획인지 묻자 이렇게 답했습니다.

  “그룹 MI 플랫폼은 단순한 데이터 분석 솔루션이 아니라, 지속적으로 고도화되면서 기업의 의사결정을 더욱 정교하게 지원하는 핵심 도구로 자리 잡을 예정입니다. 이를 위해 MI 플랫폼은 단계별 고도화 전략을 기반으로 발전해 나갈 예정입니다.”

  현재 그룹 MI 플랫폼은 레벨 1 단계로, 데이터 통합과 활용을 위한 인프라를 구축하는 과정에 있습니다. 올해 상반기까지는 데이터 수집, 계약, 적재, 분석 인터페이스 제공 등의 기능을 고도화할 계획입니다. 이를 통해 그룹 내 데이터가 보다 체계적으로 관리되고, 현업 부서에서도 MI 플랫폼을 쉽게 활용할 수 있도록 지원할 예정입니다.

  레벨 2 단계(~상반기까지)에서는 보다 정교한 분석 기능을 추가하여, 산업별 맞춤형 예측 모델을 구축하는 것을 목표로 하고 있습니다. 예를 들어, SK하이닉스의 경우, 6개월 후 DRAM 가격 변동과 관련 근거를 제공하여 최적의 경영활동에 필요한 인사이트를 제공할 예정입니다. 에너지/화학 멤버사는 PX-Naph Spread 전망 및 생산 비중 추천 기능 등을 추가하여 보다 구체적인 의사결정 지원 기능을 강화할 계획입니다.

  레벨 3 단계(~하반기까지)에서는 AI 기반의 시나리오 관리 기능이 추가됩니다. 기존의 데이터 분석이 단순한 예측에 그쳤다면, 앞으로는 경영진이 수익 예측을 기반으로 다양한 시뮬레이션을 수행할 수 있도록 지원하는 기능이 포함될 것입니다. 예를 들어, SK가스의 경우 발전용 LNG와 LPG 중 어떤 원료를 선택하는 것이 가장 경제적인지, 유통·물류·원가·금융 헷지 등을 고려한 다양한 시나리오를 제안할 수 있습니다.

  마지막으로, 레벨 4 단계(26년 목표)에서는 그룹 MI 플랫폼이 단순한 분석 도구를 넘어, 실제 트레이딩을 수행할 수 있는 시스템으로 발전하는 것을 목표로 하고 있습니다. 레벨 3까지는 기업들이 내부 의사결정 지원을 받는 데 초점이 맞춰져 있다면, 레벨 4에서는 실제 원자재 및 금융상품 트레이딩까지 수행할 수 있도록 기능을 확장할 계획입니다. 이를 통해 MI 플랫폼을 활용해 직접 수익을 창출하는 단계까지 나아갈 수 있도록 하는 것이 목표입니다.

 

  그룹 MI 플랫폼의 확산 계획은 어떻게 진행될 예정인지 묻자 이렇게 답했습니다.

  “현재 MI 플랫폼은 SK그룹 내에서 반도체, 에너지, 화학 산업을 중심으로 적용할 수 있도록 개발하고 있지만, 앞으로는 다양한 산업군으로 확장할 계획입니다. 우선, 그룹 내 확산을 위해 각 멤버사의 데이터를 통합하고, MI 플랫폼을 적용할 수 있도록 Working Group을 운영하고 있습니다. 각 사업 부문에서 필요한 데이터 분석 기능을 정교화하고, 보다 다양한 비즈니스 문제를 해결할 수 있도록 지원할 예정입니다.

  이후, 대외 확산 계획도 함께 추진하고 있습니다. 그룹 MI 플랫폼이 에너지 및 반도체 산업에서 실효성을 인정받으면, 자연스럽게 글로벌 시장에서도 경쟁력을 갖출 수 있을 것입니다. 국내 동종 업체에 국한되지 않고, 해외 기업들과의 협력을 통해 MI 플랫폼을 글로벌 시장으로 확장할 계획도 가지고 있습니다.”

  결국, 그룹 MI 플랫폼은 단순한 데이터 분석 솔루션을 넘어, 기업의 전략적 의사결정을 지원하는 AI 기반의 종합 인텔리전스 플랫폼으로 자리 잡을 예정입니다. 문형준 매니저는 앞으로 더욱 고도화된 기능과 확산 전략을 통해, MI 플랫폼이 기업의 핵심 경쟁력을 강화하는 도구로 활용될 수 있도록 하겠다는 말을 덧붙였습니다.

 

 

그룹 MI 플랫폼이 가져올 SK그룹의 미래

  그룹 MI 플랫폼은 단순한 데이터 분석 도구가 아니라, SK그룹이 미래 성장을 이어나가기 위한 핵심적인 동력입니다. AI 기반의 스마트 의사결정 시스템을 통해, 기업들은 보다 신속하고 정확한 의사결정을 내릴 수 있을 것으로 기대됩니다.

  “앞으로 MI 플랫폼이 더욱 고도화되면서, 단순한 데이터 분석을 넘어 기업의 전략적 판단까지 지원하는 AI 기반 의사결정 체계로 자리 잡을 것입니다. 이를 통해 SK그룹은 글로벌 시장에서 더욱 강한 경쟁력을 확보하고, 지속적인 성장을 이루어나갈 것입니다.”

 

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컨설팅부터 비즈니스 모델 발굴까지

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