67일의 기다림을 3일의 기쁨으로 - AI가 바꾸는 공급망 금융의 미래

[Beyond Live 소개]

'비욘드 라이브'는 물류·유통·제조 분야의 최신 강연과 세미나를 비욘드엑스의 시각으로 재해석하여 전달하는 콘텐츠 시리즈입니다. 현장 전문가들의 인사이트를 실무자 관점에서 정리하여, 바쁜 업계 종사자들이 핵심만 빠르게 파악할 수 있도록 구성했습니다.

본 글은 이마고웍스 이승엽 이사의 "AI 시대의 공급망 금융" 강연을 바탕으로, 비욘드엑스가 물류·금융 업계 실무자의 관점에서 재구성한 분석 기사입니다.

AI가 바꾸는 공급망 금융의 미래

글 편집. 김철민 비욘드엑스 대표

물류 현장에서 가장 오래된 고민 중 하나가 있습니다. 바로 '언제 돈을 받을 수 있는가'입니다. 9월에 수행한 배송 건에 대해 11월 7일에야 정산을 받는 운송사. 매입은 바로 나가는데 매출은 두 달 뒤에 찍히는 중소 협력사. 이런 구조적 문제가 67일간의 기다림을 만들어냅니다.

그런데 지금, AI 시대가 이 오래된 문제에 새로운 답을 내놓고 있습니다. 바로 공급망 금융(Supply Chain Finance, SCF)입니다. 단순히 금융 상품이 아닙니다. 이것은 산업 운영 체계의 근본적인 진화입니다.

AI 혁명, 왜 하필 지금인가?

AI를 이야기하기 전에, 역사를 돌아볼 필요가 있습니다. 산업혁명이 100년 걸렸던 일을, 인터넷혁명은 25년에 해냈습니다. 모바일혁명은 10년, 그리고 AI 혁명은 단 3년 만에 세상을 바꾸고 있습니다.

ChatGPT가 공개된 것은 2022년 11월입니다. 불과 3년도 지나지 않았습니다. 하지만 이미 우리는 AI 없는 업무를 상상하기 어려운 시대에 살고 있습니다. 왜 이렇게 빠를까요?

기술적 삼위일체의 완성

세 가지 요소가 동시에 성숙했습니다.

1. GPU·TPU 혁명

2010년대 중반부터 엔비디아 GPU, 구글 TPU 같은 고성능 병렬처리 칩이 등장하면서 과거에 몇 달 걸리던 모델 학습이 이제는 며칠 단위로 가능해졌습니다. 인간이 언어를 배우는 데 20년 걸린다면, AI는 하드웨어로 20시간 만에 단축시킨 셈입니다.

2. 트랜스포머 구조(2017)

언어를 '순서'가 아니라 '의미' 단위로 이해하게 만든 결정적 전환점입니다. 문장뿐 아니라 이미지, 영상, 코드까지 다룰 수 있게 됐습니다.

3. 데이터 폭발

인터넷, SNS, 디지털화 덕분에 모델이 학습할 언어량이 인간 뇌의 평생 입력량을 초과했습니다.

자본시장이 증명하는 AI 시대

숫자는 거짓말을 하지 않습니다.

NVIDIA: 1993년 창업, 1999년 상장. 현재 주가 $186.26, 상장 이후 상승률 465,550%
Google: 1998년 창업, 2004년 상장. 현재 주가 $259.92, 상승률 9,491%
OpenAI: 2023년 Microsoft로부터 100억 달러(14조 원) 투자. 기업가치 5,000억 달러 돌파
Anthropic: 2024년 Series D에서 27억 5,000억 달러 투자. 기업가치 615억 달러

혁신의 확산 속도를 비교해보면 더 명확합니다.

산업 혁명: 100년
인터넷 혁명: 20년
모바일 혁명: 10년
AI 혁명: 3년

그리고 기업가치 100억 달러 도달 기간:

NVIDIA: 84년
Google: 72년
OpenAI: 24년
Anthropic: 20년
xAI: 14년

물류·금융 업계의 첫 번째 교훈: AI는 더 이상 실험실 기술이 아니다. 지금 도입하지 않으면 뒤처지는 게 아니라 퇴출된다.

디지털 지능 vs 자연 지능: 게임의 규칙이 바뀌었다

딥러닝의 아버지 제프리 힌튼은 2024년 노벨 물리학상을 받으며 이렇게 말했습니다.

"이제 우리는 두 종류의 지능이 있다는 것을 인정해야 한다. 자연 지능과 디지털 지능이 그것이다."

디지털 지능이 자연 지능을 압도하는 두 가지 케이스

1. 전이 학습

인간은 뇌의 정보를 다른 인간에게 전이할 수 없습니다. 하지만 AI는 새로운 모델이 나올 때마다 최저선이 됩니다. 더 빠르고, 더 싸게, 더 좋은 모델을 만들 수 있습니다.

2. AI의 시간과 인간의 시간

알파고 제로는 3일만에 490만 판을 두면서 학습했습니다. 인간이 490만 판을 두려면 얼마나 걸릴까요? 사람이 하루에 책을 한 권 읽을 때, AI는 수천만 권을 읽을 수 있습니다.

대량의 지식을 학습하거나 반복적인 수행에서는 AI가 압도적일 수밖에 없습니다.

소수 인력으로 압도적 성과를 내는 AI 네이티브 기업들

이제 기업의 가치는 직원 수로 측정되지 않습니다.

Midjourney: 직원 10명, 매출 2억 달러(2,800억), 1인당 매출 280억
Cursor: 직원 20명, ARR 1억 달러(1,400억), 1인당 매출 70억
ElevenLabs: 직원 30명, 매출 1억 달러(1,400억), 1인당 매출 46억

10-30명이 수천만 명의 고객 서비스를 어떻게 감당할까요? 기획은? 개발은? 디자인은? 배포는? 운영은? 모니터링은?

이들은 AI를 활용하는 수준이 아닙니다. AI 기반으로 일하는 방식을 근본적으로 쌓아올렸기 때문에 가능합니다.

막상 업무에 AI를 활용해보려고 하면, 생각보다 만족스럽지 않은 결과물에 실망한 적이 있을 것입니다. 그때 "아직은 안 돼" 하며 손을 놓은 건 아닌지요?

사람(신입사원)도 대기업은 1년 동안이나 온갖 연수 과정 통해서 조직과 얼라인하는데 시간을 투자하는데, AI를 업무에 활용하는 데에도 적어도 초기 세팅에는 충분한 공수를 투입해야 합니다.

AI를 통해 효율화를 도모해보려는 정도로는 진정한 AI 시대를 맞이할 수 없습니다. 결론을 찍어놓고 그걸 달성하려면 어떤 수단과 방법을 써야 하는지로 접근해보십시오.

이를테면 지금보다 1,000배 잘하려면 어떻게 해야 하지?

물류·금융 업계의 두 번째 교훈: AI 도입은 점진적 개선이 아니라 업무 방식의 근본적 재설계다.

Finance flows at the speed of TRUST

공급망 금융을 이해하려면 먼저 물류 현장의 고질적 문제를 봐야 합니다.

67일의 기다림

일반적인 '월정산' 방식을 따를 때 발생할 수 있는 최장 정산기간입니다.

예를 들어 배송 완료 후 익익월 정산일(7일)에 대금을 받는 방식이라면, 9월 1일에 수행한 배송 건에 대해 11월 7일에 세금계산서를 발행/정산하는 케이스가 존재합니다.

9월 당월 수행 → 10월 익월 → 11월 익익월 정산
     ↓                              ↓
9월_매입_지출                   9월_매출_수입

특히 중소 운송사의 경우, 매입은 바로 나가고 매출은 나중에 찍히는 불일치 이슈가 발생합니다. 이는 비용 통제를 극도로 어렵게 만듭니다.

신뢰 부족이 만든 구조적 문제

이는 오래된 구조적 문제로 물류 산업에만 국한된 것도 아니며, 기존에 해결하려는 시도가 없던 것도 아닙니다.

자금을 최대한 붙잡고 있으려는 측과 수행건 단위로 정산받고자 하는 측 사이에서 발생합니다. 근본적으로 거래(상대방)에 대한 신뢰가 부족하다는 점에서부터 모든 이슈가 시작됩니다.

화주 ←→ 주선사 ←→ 운송사 ←→ 차주

물류·금융 업계의 세 번째 교훈: 금융은 신뢰의 속도로 흐른다. 신뢰를 데이터로 만들어야 한다.

공급망 금융(SCF)이란 무엇인가?

SCF는 구매자의 신용도를 기반으로 공급자가 조기 대금을 받는 구조입니다. 단순한 팩토링과는 다릅니다.

팩토링 vs 공급망 금융

구분	팩토링(Factoring)	공급자 금융(SCF)
거래 주체	공급자가 금융기관에 직접 요청	구매자가 금융기관과 협약
신용 기준	공급자의 신용	구매자의 신용
금리/수수료	공급자 신용 반영으로 높음	구매자 신용 기반으로 낮음
핵심 목적	공급자의 현금 유동성 개선	공급망 전체의 결제 효율화
회계 처리	채권 매각 (공급자 측 매출채권 감소)	구매자 측 부채 인식

핵심 차이:

팩토링: "나는 A기업에 납품했는데 60일 뒤에 돈을 준다고 하네. 지금 당장 돈이 필요하니까 금융기관에 내 매출채권을 팔자." → 공급자 신용이 낮으면 비용이 비싸지고, 구조적으로 단발성
SCF: "우리(B기업)와 거래하는 협력사들이 대금 빨리 받을 수 있도록, 우리가 신용을 보증할 테니 금융기관이 먼저 돈을 지급하게 하자." → 구매자 신용이 담보되기 때문에 공급자는 저금리로 자금 확보 → 공급망 관계를 강화하고 ESG나 지속 가능성으로 연계 용이

SCF의 성장 동력

성장 요인	설명
현금흐름 압박 + 유동성 관리 수요 증가	기업들이 경기 둔화, 금리 상승, 공급망 불확실성에 대비해 유동성 안전망 확보 필수
디지털화 플랫폼 기반 혁신	AI, 빅데이터, 블록체인, API 연계로 실시간 신용 평가, 자동화 처리, 투명성 제공
금융기관-핀테크의 협업 구조 변화	전통 은행 + 핀테크 결합 모델이 보편화
규제 및 회계 보고 요건 변화	전자문서 법제화, 무역 문서 디지털화, 유동성 공시 강화
ESG 지속 가능성 연결 전략	공급업체의 친환경, 사회적 책임 이행을 조건으로 한 우대금리
중소기업(SME) 접근성 확대	기술 진보로 낮은 수수료, 간소화된 API 연계 심사

시장 전망

IMARC 보고서: 글로벌 SCF 시장이 2024년 약 75억 달러에서 2033년 약 152억 달러 규모로 성장 (연평균 성장률 8.08%)

The Business Research Company: 2033년 약 263억 달러 가능성 (CAGR ~8.9%)

물류·금융 업계의 네 번째 교훈: SCF는 금융 상품이 아니라 산업 운영 체계의 진화 단계다.

글로벌 사례: 네슬레, 월마트가 하는 방식

네슬레의 ESG 공급망 금융

네슬레는 HSBC와 협력하여 중소 협력사의 유동성을 확보하면서 동시에 ESG 목표를 달성하는 모델을 구축했습니다.

[네슬레] → [HSBC] → [중소 협력사]
   ↓           ↓            ↓
신용 보증   저금리 제공   빠른 현금화

핵심 메커니즘:

네슬레가 HSBC와 SCF 프로그램 계약
협력사는 네슬레에 납품 후 즉시 HSBC에 조기 지급 요청
HSBC는 네슬레의 신용등급을 기준으로 저금리로 협력사에 지급
네슬레는 약정된 기일(예: 90일)에 HSBC에 상환

ESG 연계:

친환경 인증, 사회적 책임 이행 협력사에 우대 금리 제공
지속 가능한 공급망 생태계 구축

월마트의 DPO/DSO 최적화

월마트는 Citi와 협력하여 공급자 금융 솔루션을 제공합니다.

Before:

DPO(Days Payables Outstanding): 90일
DSO(Days Sales Outstanding): 90일
협력사는 90일간 자금 압박

After (SCF 도입):

DPO: 여전히 90일 (월마트는 현금 보유)
DSO: 5일 (협력사는 빠른 현금화)
금융기관이 85일간의 금융 비용 부담

Win-Win 구조:

월마트: 여신 기간 유지하면서도 협력사 만족도 향상
협력사: 저금리로 빠른 현금 확보
금융기관: 대기업 신용 기반의 안정적 수익

물류·금융 업계의 다섯 번째 교훈: 글로벌 선진 기업들은 이미 SCF를 경쟁력 강화 도구로 활용하고 있다.

국내 사례: 고위드의 데이터 기반 리스크 모델

한국의 고위드(Gowid)는 다른 접근법을 택했습니다. '거래처 신뢰'가 아닌 '데이터 신뢰' 입니다.

항목	글로벌 SCF	고위드 모델
신뢰 기준	구매자 신용	실시간 거래 데이터
범위	대기업 중심	중소기업 중심
본질	'거래처 신뢰'	'데이터 신뢰'

RCF (Real-time Cash Flow)

계좌 입출금 내역을 기반으로, 기업의 전월차 현금흐름표를 만드는 고위드의 핵심 데이터 시스템

기업의 통장 입출금 내역을 스크래핑하여, 전월차(입지자)를 100% / 차종대내역을 98% 이상을 담상하고 있습니다. 스크래핑된 통장 입출금 내역을 영업활동 / 투자활동 / 재무활동 유출을 동해 카테고리로 분류하며, 전월차 현금흐름표를 완성합니다.

적용 결과:

일종서 업종: FASTFIVE flex, BRANDI, wrtn, 서브틀, SEOUL ROBOTICS, idus, LaundryGo 등
공통 분류로직 + 개별 분류로직을 통해 업종별 특성 반영

RCS (Real-Time Company Status)

RCF를 기반으로 재무를 넘어, 기업의 사업지표 분석 Tool로 기업의 사업지표 분석 / 검색

기업의 본질 역량을 측정하며, 해당 기업에 권고 있는 문제를 경영 / 재무지표 패턴으로 분석하여, 최적의 금융을 즉시 제안합니다.

4가지 분석 축:

성장성
수익성
효율성
안정성

As-was → As-is 변화

As-was (기존 한계)

카드 결제 가능 영역을 넘어고 심으니, 레거시 산업 니즈(리스크 평가 / 관리)를 해소해줄 수 없어 제한

As-is (고위드 기준 고객사 리스크를 고위드로 해소)

뮤티: COSMAX, HK Kolmar
F&B: Dongwon, 파파존스
로푸: 팡팡특송, 한진
광고: nasmedia

신규 고객사 리스크를 고위드 기준 고객사 검제+단 다양화 및 발주량 / 물동량 증대 시너지 기능

물류·금융 업계의 여섯 번째 교훈: 대기업 신용 없이도 실시간 데이터로 신뢰를 만들 수 있다.

로드맵: 정책 및 기술 인프라

SCF는 금융 상품이 아니라 산업 운영 체계의 진화 단계입니다. 제도 없이는 금융이, 기술 없이는 신뢰가 구축되지 않습니다.

4단계 로드맵

1. 파일럿 → 2. 확산 → 3. 통합 → 4. 고도화
자금 압박    금융-물류사   ERP/회계      블록체인
업종 중심    공동 홍보/    시스템 연동   마스터 송장,
실증        교육                      AI 신용평가

정책 과제

SCF 특별법 제정

공급망 금융의 법적 지위 명확화
금융기관 참여 인센티브 제공

'공급망 금융 통합지원 데스크' 설치

중소기업이 SCF에 쉽게 접근할 수 있도록 원스톱 지원
금융기관-플랫폼-물류사 연결

온투법 내 SCF 허용 범위 명확화

온라인투자연계금융업법과 SCF의 관계 정립
P2P 플랫폼의 SCF 참여 가능 범위

기술 과제

ERP·회계 연동

실시간 거래 데이터 자동 수집
세금계산서-송장-입금 자동 매칭

블록체인 기반 위변조 방지

마스터 송장의 진위 보장
이중 청구 방지

AI 기반 리스크 조기경보 시스템

거래 패턴 이상 감지
부도 위험 사전 알림
신용 등급 자동 업데이트

물류·금융 업계의 일곱 번째 교훈: SCF는 기술 없이는 확산될 수 없고, 제도 없이는 안정될 수 없다.

현장에 적용하기: SCF 도입 체크리스트

물류·금융 현장에서 SCF를 검토할 때 확인해야 할 사항들입니다.

공급자(협력사) 입장

■ 도입 전 체크

[ ] 현재 평균 정산 주기는? (30일 / 60일 / 90일)
[ ] 자금 압박으로 인한 기회비용은? (놓친 수주, 할인 구매 기회)
[ ] 기존 팩토링 이용 시 금리는?
[ ] 거래처(바이어)의 신용등급은?

■ 도입 후 기대효과

[ ] 정산 주기 단축 목표 (예: 67일 → 3일)
[ ] 금리 절감 효과 (팩토링 대비)
[ ] 현금흐름 개선으로 인한 비즈니스 확장 가능성

구매자(발주기업) 입장

■ 도입 전 체크

[ ] 협력사 수와 연간 거래 규모는?
[ ] 협력사의 자금 압박이 공급 안정성에 미치는 영향은?
[ ] 현재 DPO(지급 일수)는?
[ ] ESG 목표와 연계 가능성은?

■ 도입 후 기대효과

[ ] 협력사 만족도 향상
[ ] 공급망 안정성 확보
[ ] ESG 평가 개선
[ ] 장기적 협력 관계 강화

금융기관 입장

■ 도입 전 체크

[ ] 대상 산업의 디지털 성숙도는?
[ ] 거래 데이터의 진위성 검증 체계는?
[ ] 리스크 관리 시스템 준비 상태는?
[ ] 핀테크와의 협업 가능성은?

■ 도입 후 기대효과

[ ] 안정적인 대기업 신용 기반 수익
[ ] 중소기업 고객 확보
[ ] 데이터 기반 금융 상품 개발
[ ] 플랫폼 수수료 수익

마무리: Finance flows at the speed of TRUST

공급망 금융의 핵심은 단순히 돈을 빨리 주는 게 아닙니다. 신뢰를 데이터로 만들고, 그 데이터를 금융으로 연결하는 것입니다.

AI 시대는 이 과정을 극적으로 가속화하고 있습니다.

실시간 데이터 수집
자동화된 신용 평가
즉각적인 자금 실행
투명한 리스크 관리

67일의 기다림을 3일의 기쁨으로 바꾸는 것. 단순히 정산 기간을 단축하는 게 아닙니다. 중소 운송사가 유류비 걱정 없이 다음 운송을 준비할 수 있게 되고, 제조업체가 원자재를 적기에 구매할 수 있게 되며, 물류 플랫폼이 협력사에게 더 많은 일거리를 제공할 수 있게 되는 것입니다.

AI는 이 모든 것을 가능하게 만드는 인프라입니다. 하지만 기술만으로는 부족합니다. 제도가 뒷받침되고, 산업 참여자들이 생태계적 사고를 가질 때 비로소 SCF는 물류 산업의 새로운 표준이 될 것입니다.

여러분의 회사가 공급자든 구매자든 금융기관이든, 지금 이 순간이 SCF를 검토할 적기입니다. 왜냐하면 AI는 기다려주지 않고, 시장은 먼저 움직인 자에게 보상하기 때문입니다.

Finance flows at the speed of TRUST. 그리고 AI가 그 속도를 정의하고 있습니다.