데클라, AI공급망 ‘보안 위험 예측’ 솔루션 발표

AI 기반 글로벌 공급망 의사결정 및 인텔리전스 통합 솔루션 기업인 데클라(Decklar, 이전 롬비(Roambee), CEO 산제이 샤르마(Sanjay Sharma))는 오늘, 기존 트랙-앤-트레이스(물품 품목 위치 추적 프로세스) 기능을 넘어, 운송 과정 전반의 패턴을 분석해 공급망에 발생할 수 있는 위험을 사전에 감지하고 차단하는 ‘보안 위험 예측(Security Risk Anticipation)’ 솔루션을 발표했다.

공급망 보안 위험 예측 솔루션은 개별 이벤트 감지에 의존하는 기존 방식의 한계를 극복하고, 정상적인 이동 리듬이 깨지는 순간을 핵심 위험 신호로 해석하는 ‘패턴 기반 분석’ 기술을 제공한다. 이를 통해 기업은 이벤트 자체보다 ‘패턴 변화의 맥락’을 중심으로 실질적인 위험을 정확하게 식별할 수 있다.

공급망 보안을 바꾸는 ‘예측 기반 위험 인지’ 모델
데클라는 수많은 이벤트 알람이 쏟아지는 기존 환경에서는 대부분이 맥락 없이 제시되기 때문에, 실제로 어떤 이벤트가 위협인지 판단하기 어려운 현실을 지적한다. 이를 해결하기 위해 데클라는 10년 이상 축적된 POI(Location Points), 운송 경로 데이터(lanes), 운송사(carrier) 운영 정보 등을 활용하여 각 기업의 정상 이동 패턴을 먼저 학습한다. 이렇게 구축된 기준선에서 벗어나는 ‘의미 있는 이상 신호’만을 선별적으로 표면화함으로써, 기업은 사고 발생 후 대응하는 구조를 벗어나 위험 징후가 감지되는 즉시 선제 개입이 가능한 운영 체계를 구축할 수 있게 된다.

데클라 ‘보안 위험 예측(Security Risk Anticipation)’ 솔루션의 작동 방식은, 먼저 전체 이동 경호에 대한 가시성을 확보하고, 공급망 데이터를 실시간 분석해 ‘행동 지침’을 제시하는 AI-기반 의사결정을 지원하고, 장기적으로는 이렇게 축적된 방대한 운영 데이터를 기반으로 자동화 운영을 더욱 강화할 수 있도록 지원한다. 구체적인 내용은 다음과 같다;

• 전체 이동에 대한 통합 가시성(Unified Visibility) 확보: 데클라는 배송 단위와 운송 단위, 멀티모달 센서 데이터를 통합하여 경로 이탈, 도어 오픈, 정차 패턴, 이동 리듬 등 핵심 동작 요소를 실시간으로 추적한다. 이 단계에서 기업은 정상적인 이동 패턴을 정의할 수 있는 기반을 마련하게 되며, 이후 패턴 기반 분석의 출발점을 확보하게 된다.

• 디시전 AI(Decision AI)로 즉각적인 실행 판단 지원: 기업이 매일 처리해야 하는 다양한 이벤트는 데클라의 공급망 데이터를 실시간 분석해 ‘행동 지침’을 제시하는 디시전 AI(Decision AI)를 활용하여 중요도, SOP 관련성, 패턴 이탈 정도에 따라 자동 분류할 수 있다. 이를 통해 컨트롤타워는 어떤 이벤트에 즉시 개입해야 하는지, 위험이 발생할 가능성이 높은 지점은 어디인지, 어떤 조치를 우선 적용해야 하는지를 빠르게 결정할 수 있다. 단순 알림 제공을 넘어, 상황별 대응 가이드라인까지 함께 제시하여 신속한 현장 실행력을 확보할 수 있도록 지원한다.

• 표준운영절차(SOP) 및 공급망 운영의 자동 진화: 데클라는 장기간 축적된 패턴 데이터와 기업의 실시간 운영 데이터를 결합해 고위험 구간(lane)이나 취약 운송사(carrier), 문제 발생 가능성이 높은 인계(hand-off) 지점을 식별한다. 이를 바탕으로 운영팀은 더 적은 정보로 더 정확한 결정을 내릴 수 있는 체계를 갖추며, 기업의 SOP는 자동으로 발전해 전반적인 운영 회복탄력성이 한층 강화된다.

실제로 이러한 데클라의 보안 위험 예측 솔루션을 활용한 고객들은 실시간 표준운영절차(SOP) 기반 초기 위험 탐지 정확도를 90% 이상 향상시켰으며, 불필요한 수동 조사 및 도난 관련 클레임이 75%이상 감소, 대응 속도가 30–40% 향상, 체인-오브-커스터디(Chain of Custody, 운송중 화물관리 추적) 기반 클레임 처리 속도의 3배 개선, 도난 관련 운영 지연(disruption)의 25% 감소, 공급망과 벤더 SLA 설계 시 위험 기반 계획 정밀도의 5배 향상, OTIF 실패 및 제품 개봉(tampering) 관련 고객 항의가 15–20% 감소, 선반 재고 가용성(On-Shelf Availability, 제품이 항상 진열대에 비치) 99% 확보, 도난 감소·보험료 절감·SLA 개선에 따른 이익률(Margin) 2–4% 증가 등의 성과를 얻었다고 답했다.

글로벌 제약 유통사, 고가 의약품 운송의 위험 부담 줄여 운영 비용 절감 및 효율성 향상
글로벌 제약 유통회사는 데클라의 실시간 가시성 및 디시전 AI(Decision AI) 솔루션을 도입하여 기존의 물류 및 보안 문제를 해결했다. 과거에는 고가 의약품 컨테이너의 도난·변조 위험, 콜드체인 화물의 온도 유지 실패, 모든 화물에 동일한 SLA(서비스수준협약) 적용으로 긴급 화물 우선 처리가 어려운 문제가 있었다. 데클라는 트럭 센서를 통해 실시간으로 온도와 문 열림 상태를 모니터링하고, 위험 등급별 알람과 대시보드를 제공하며, AI 기반 예측과 제품 중요도에 따른 우선 처리, 자동 품질 승인 및 입고 처리를 지원한다. 도입 6주 만에 이상 탐지가 가능해져 수동 조사와 운영 부담이 감소했고, 3개월 후에는 예측 기반 자동화 체계가 완성되었다. 이를 통해 연간 약 2,340만 달러를 절감하고, 도난과 폐기 위험을 줄이며, 콜드체인 신뢰성과 운영 효율성을 크게 향상시켰다.

데클라의 강민우 아시아태평양 총괄 대표는 “데클라는 단순 상태 추적을 넘어 예측 기반 스마트 물류 운영 체계로 전환시켜, ‘사후 대응’이 아닌 ‘사전 방지’에 주력하고 있다. 데클라의 ‘보안 위험 예측(Security Risk Anticipation)’ 솔루션은 기업이 불필요한 알람 누적, 사후 대응 중심 구조, 반복적인 현장 의사결정의 비효율에서 벗어날 수 있도록 지원한다. 기업은 패턴의 이상 징후가 나타나는 바로 그 순간 개입해 위험을 차단할 수 있으며, 이를 통해 전 세계적으로 변동성이 높은 공급망 환경에서도 더욱 강력하고 회복탄력성 있는 운영 모델을 구축할 수 있다”라고 말했다.

데클라의 Security Risk Anticipation 솔루션에 대한 자세한 내용은 아래에서 확인할 수 있다.
https://www.decklar.com/solutions/security-risk-anticipation/