KOTRA, 이제는 데이터로 수출길 뚫는다
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KOTRA(사장 유정열)는 데이터 시대에 걸맞은 'AI 활용, 실거래 데이터 기반의 수입확률 분석·매칭 지원사업'을 지난해 9월 시범 도입한 이래, 세계 각지에서 중소기업의 수출성과가 이어지고 있다고 밝혔다.
KOTRA는 자체적으로 확보한 데이터를 토대로 AI 기반의 머신러닝 기술을 활용해 수입확률이 높은 해외바이어를 예측했다.
먼저 자체 확보한 실거래 데이터와 관련해서는 21개국 770만 건의 수출입 데이터를 분석해 해외바이어의 수입 수요를 예측했다.
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KOTRA(사장 유정열)는 데이터 시대에 걸맞은 ‘AI 활용, 실거래 데이터 기반의 수입확률 분석·매칭 지원사업’을 지난해 9월 시범 도입한 이래, 세계 각지에서 중소기업의 수출성과가 이어지고 있다고 밝혔다.
KOTRA는 자체적으로 확보한 데이터를 토대로 AI 기반의 머신러닝 기술을 활용해 수입확률이 높은 해외바이어를 예측했다. 이를 통해 우리 기업의 신규바이어 발굴과 수출 성약율을 높이는 새로운 수출지원 방식을 개발했다는 의미가 크다.
먼저 자체 확보한 실거래 데이터와 관련해서는 21개국 770만 건의 수출입 데이터를 분석해 해외바이어의 수입 수요를 예측했다. AI를 활용해 경쟁국으로부터 유사 품목을 수입하고 있는 바이어 중 수입 확률이 70% 이상 되는 바이어를 예측했고, 이를 국내기업과 매칭시키는 방식이다.
시범사업에 적극 참여한 케냐 나이로비무역관에서는 폴리프로필렌을 수출하는 국내 K사에 한국 제품을 한 번도 수입해 본 적 없는 바이어를 추천해 90만달러 상당의 수출계약을 따냈다. 또한 AI 기반의 바이어 분석으로는 기존 러시아와 인도산 비철금속 분야 제품을 수입하던 현지 바이어의 거래선 전환 수요가 크다는 점도 발견했고, 국내기업과의 매칭을 통해 성과를 기다리는 상황이다.
한편, 경쟁국 수입동향 파악과 바이어 발굴을 위해 외부 기관과의 협력을 통한 해외 수출입 데이터도 활용했다. 베트남 다낭무역관에 따르면 현지 내수경기 회복이 더뎌 웬만한 바이어는 신제품을 수입할 여력이 없고, 수출상담 시 주저하는 경우가 많았다. 하지만, 최신 수입이력을 활용해 한국산 식품 수입에 여력이 있는 바이어 G사를 발굴했고, 국내기업 W사와의 매칭에 성공해 초도계약 성사를 앞두고 있다.
기업이 신규 바이어를 찾는 전통적인 방법은 ‘해외전시회 참가’, ‘해외바이어 콜드콜’ 등이다. 그러나 이번 시범사업이 성공적으로 정착된다면, 더 간편하게 더 높은 확률로 수입을 희망하는 신규 바이어를 발굴할 수 있게 됐다. 현재 KOTRA가 자체 확보한 해외기업 데이터는 1000여 만 건에 이르며, 앞으로도 외부 데이터와 연계하는 등 데이터 수집과 분석의 범위를 더욱 넓혀 나갈 예정이다.
KOTRA가 운영 중인 무역투자빅데이터 분석 플랫폼인 ‘트라이빅(TriBIG)’에서는 HS코드와 간단한 키워드 검색으로 해외 실수입 기업을 확인할 수 있다.
이정훈 KOTRA 디지털무역투자본부장은 “앞으로의 글로벌 비즈니스는 데이터 확보와 분석역량이 중요한 역할을 할 것”이라며 “AI를 활용한 데이터 기반 지원사업을 지속 확대해 중소기업의 수출을 지원할 것”이라고 밝혔다.
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출처:KOTRA
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