군사 기업의 자산 관리 및 재무 위험 평가에 AI 적용

현재 물류기술총국 산하 기업들의 자산 관리 및 재무 위험 평가는 ERP(전사적 자원 관리 시스템) 소프트웨어를 보유하고 있음에도 불구하고 여전히 몇 가지 한계점을 안고 있습니다. 특히, 이러한 프로세스는 대부분 수작업으로 진행되며 전문 인력의 경험에 크게 의존하고 있어 다음과 같은 어려움을 겪고 있습니다. 정기 자산 재고 관리 기간은 5~7일이며 정확도는 85~90%에 불과합니다. 재무 위험 예측 정확도는 약 60~70%에 불과하며 조기 경보를 제공할 수 없습니다. 고정된 일정에 따라 기계 상태 모니터링 및 정기 유지보수 계획을 수립하는 것은 높은 비용을 초래하고 자산의 수명 주기 및 효율성을 최적화하지 못합니다.

레 나트 탄 소령(앉아 있는 모습)이 자산 관리와 재무 위험 평가에 대한 자신의 주도권을 적용하는 것에 대해 동료들과 논의하고 있습니다.

이러한 상황을 바탕으로, 재무부(물류공학총국) 보좌관인 레 낫 탄(Le Nhat Tan) 소령은 자산 관리 및 재무 위험 평가에 AI를 적용하는 이니셔티브를 연구 개발하기 시작했습니다. 구체적으로, 이 이니셔티브는 경영을 현대화하고 위에서 언급한 한계를 해결하기 위해 AI를 적용하는 포괄적인 시스템을 구축하고 배포하는 것을 제안했습니다. 이 시스템은 머신러닝, 빅데이터 분석, 컴퓨터 비전, 블록체인과 같은 첨단 기술을 통합합니다. 또한, 기업은 요구, 규모 및 자원에 따라 각 기능을 선택하여 배포할 수 있어 유연성과 투자 효율성을 보장합니다.

쩐 민 득 중장, 물류 및 엔지니어링 총국장과 실무 대표단이 X20 주식회사 직원들을 방문했습니다.

자산 관리를 위해 이 시스템은 데이터 입력, 자산 분류를 자동화하고 과거 데이터와 생산 계획을 기반으로 원자재 수요를 정확하게 예측하는 데 도움을 줍니다. 인터넷에 연결된 센서를 기계에 통합하여 실시간 운영 데이터를 수집한 다음 AI가 이 데이터를 분석하여 장비에 유지 관리가 필요한 시점이나 고장 위험이 있는 시점을 예측하여 고정된 유지 관리 일정을 대체합니다. 구매, 사용, 청산까지 자산의 전체 수명 주기를 추적할 수 있는 중앙 집중식 지능형 자산 데이터베이스를 구축하여 비용과 성능을 최적화하는 데 도움을 줍니다. 자산을 추적하고 거래를 추적하여 투명성과 불변성을 보장하고 감사를 쉽게 만듭니다.

재무적 위험 평가를 위해 시스템은 대규모 재무 데이터 세트(현금 흐름, 부채, 비용)를 분석하여 의심스러운 거래와 사기 징후를 자동으로 감지하고 관리자에게 조기 경고를 제공합니다. 거시적 요인(시장 변동, 이자율, 환율)과 사업에 영향을 미치는 미시적 요인을 분석하여 위험 시나리오를 구축하고 잠재적 영향을 측정합니다. 분석 결과에 따라 위험 예방 조치를 제안하여 리더와 지휘관에게 보다 정확하고 시기적절한 재무적 결정을 내릴 수 있는 강력한 지원 도구를 제공합니다.

X20 주식회사의 작업장 한 구석.

이 이니셔티브를 적용하면 기존 관리 방식과 비교했을 때 탁월하고 정량화된 결과를 얻을 수 있을 것으로 예상됩니다. 예를 들어, 예측 정비를 적용하여 자산 유지 관리 비용을 20~30% 절감하고, 인건비와 재고 관리 시간을 1~2일로 단축하며, 예상치 못한 위험으로 인한 재정적 손실을 최소화하고 위험 예측 정확도를 90% 이상으로 향상시킵니다. 동시에 자산 재고 정확도를 98~99%까지 높이고, 데이터를 자동으로 추적하여 검색 및 감사를 용이하게 합니다. 또한, 지휘관과 지휘관에게 강력한 분석 및 예측 도구를 제공하여 경험 기반 의사 결정에서 데이터 기반 의사 결정으로 전환하고, 재무 및 자산 관리가 군의 디지털 전환 추세와 국가 AI 개발 전략에 부합하도록 지원합니다. 이와 함께 사기를 조기에 감지하고 공공 자산의 손실 및 낭비를 방지하는 능력을 향상시킵니다. 기업의 자율성과 재정적 안정성을 강화하여 국방 임무 수행의 안정성과 지속가능성을 확보하는 데 기여합니다.

22공장, 22주식회사에서 일하는 노동자들.

시범 운영 기간 동안 본 이니셔티브는 X20 주식회사와 22 주식회사에서 시범 운영되었습니다. 이 두 회사는 충분한 데이터와 기본 인프라를 갖추고 있어 모델의 실제 효과를 검증하고 방위 기업의 특성에 맞춰 조정할 수 있습니다. 본 이니셔티브의 효과를 평가하며, X20 주식회사 이사회 의장인 추 반 더 중령은 해당 부대의 생산 관리 및 위험 평가에 AI를 적용하면 여러 가지 확실한 이점을 얻을 수 있다고 밝혔습니다. 첫째, 공정 최적화, 자원의 합리적 배분, 낭비 최소화를 통해 생산 효율성을 향상시킵니다. 둘째, 자동 모니터링, 오류 조기 감지, 제품 배치 간 일관성 유지를 통해 제품 품질을 향상시킵니다. 셋째, 잠재적 위험의 식별, 분석, 예측에 이르기까지 포괄적인 위험 관리를 지원하여 기업이 사전에 대응하고 부정적 영향을 최소화할 수 있도록 지원합니다. 마지막으로, 법규 준수 및 정보 보안을 보장하여 국방 관련 중요 데이터의 안전을 보장합니다.

출처: https://www.qdnd.vn/quoc-phong-an-ninh/xay-dung-quan-doi/ung-dung-ai-vao-quan-ly-tai-san-danh-gia-rui-ro-tai-chinh-trong-doanh-nghiep-quan-doi-1011875