공급망 리스크 관리 전략 역효과 발생 여부

10곳 중 9곳의 기업이 COVID 이후 수년간 리스크 관리 전략을 수립했습니다. 2022년 McKinsey 설문조사에 따르면 이러한 노력에는 공급망 전반의 가시성을 위한 대시보드 도입(67%), 시나리오 플래닝(37%), 충분한 데이터 확보를 위한 작업(53%) 등이 포함됩니다. 

이러한 노력이 긍정적인 효과를 주긴 했으나—기업들은 공급망 영향 발생 가능성이 1.5~2배 감소했다고 보고하고 있지만—대다수 공급망 리더들이 기대했던 만큼 완벽한 공급망 문제 해결책은 아닙니다. 

공급망 임원들은 여전히 오늘날과 미래의 혼란에 대처할 준비가 충분하지 않다고 느낍니다. 급격히 확장되는 제재 리스트부터 전례 없는 공급망 가시성을 요구하는 새로운 환경 규제까지, 다양한 장애물이 리더들의 밤잠을 설치게 하며 다음에 어떤 새로운 리스크가 등장할지 불안하게 만듭니다. 

이러한 과제를 극복하기 위해 점점 더 많은 기업들이 리스크 완화를 위한 전략을 채택하고 있습니다. 대표적인 전략은 다음과 같습니다.

1. 공급업체 협업 강화(61%)
2. 디지털 트랜스포메이션 투자(42%)
3. 수요 관리 강화(37%)

이러한 접근법들은 분명 올바른 방향이지만, 현재의 실행 방식으로는 오늘날의 리스크를 해결하기에는 한계가 있습니다. 그 이유는 이 전략들이 두 가지 핵심 요소—확장성(Scalability)과 지속 가능성(Sustainability)—이 결여되어 있기 때문입니다.

공급업체 협업·수작업의 한계에 묶인 프로세스

공급업체 설문조사는 기업이 자체 공급망에 대한 중요한 정보를 수집하는 가장 일반적인 방법으로 활용되고 있습니다. 이 설문조사는 주로 연 1회 또는 2회 진행되며 규제 준수, 리스크 관리, 공급업체 성과 전반에 대한 인사이트를 제공합니다. 그러나 수작업 방식의 설문조사를 통한 공급업체 협업은 특히 확장성 और 지속 가능성을 고려할 때 여러 중대한 한계에 직면합니다.

공급업체 설문조사·정적 데이터 수집 프로세스

첫째, 설문조사는 본질적으로 정적인 정보 수집 방식에 머뭅니다. 설문과 기타 질의로 확보한 데이터는 해당 시점에만 적용되는 일시적인 스냅샷일 뿐입니다. 예를 들어, 3월에 공급업체를 조사했지만 6월에 해당 업체가 금지 대상 리스트에 오르게 되는 경우, 기업은 다음 설문 주기(최대 1년 후)까지 이러한 사실을 파악하지 못할 수 있습니다. 이로 인해 기업은 설문 주기 사이에 새롭게 발생하는 규제 준수 리스크, 법적 책임, 다양한 혼란에 취약해지는 심각한 가시성 공백이 생기게 됩니다.

또한 공급업체 설문조사는 다가오는 ESG(환경·사회·지배구조) 규제가 요구하는 수준으로는 확장성이 부족하다는 또 다른 문제점을 지닙니다. 각종 지침은 공급업체 관행 및 윤리에 대한 더 깊은 인사이트를 요구하기 때문에, 1차 공급업체에 하위 공급망(Sub-tier) 가시성까지 조사하는 설문 제출량이 급증하게 됩니다. 그 결과, 설문 내용의 품질·포괄성·엄격함을 아무리 높인다 해도, 비협조적인 공급업체 또는 점점 줄어드는 효과라는 장벽을 피하기 어렵습니다.

공급업체·설문조사 피로 현상 확산

설문조사 피로는 최근 점점 더 커지는 문제입니다. 2024년 공급업체 의견 조사에 따르면, 61%의 제조사들은 ‘가장 중요한 고객이 너무 많은 정보 요청을 보낸다’고 답했습니다. 또한 응답자의 60%는 ‘가장 중요한 고객이 너무 많은 행정 업무를 요구한다’고 지적했습니다.

여러 고객사의 규제 준수 정보 요청을 모두 처리해야 하는 공급업체는 빠르게 압박을 받기 쉽습니다. 그 결과, 회신이 불완전하거나 서둘러 작성되며, 특히 중간 규모 공급업체의 경우 소규모 기업의 요청을 우선순위에서 밀어내는 경우가 많습니다. 설령 회신을 받더라도, 데이터의 품질과 깊이가 떨어질 수밖에 없어 공급업체 협업의 실효성이 한층 더 제한됩니다.

공급업체·우선순위 불일치

공급망 현장에서 일하는 대부분의 전문가라면 한 번쯤 겪어본 현실입니다. 즉, 최종 제조사에게 최선인 일이 언제나 공급업체에 이상적이지는 않으며, 특히 ESG나 CSR(기업의 사회적 책임) 규제가 개입할 때 그 차이가 커집니다. 공급업체는 부품, 부분조립품, 기타 제품을 구매하는 기업과 동일한 우선순위 또는 윤리 기준을 공유하지 않을 수 있습니다. 고객사에 긍정적인 이미지를 보여주고 거래를 유지하며 규제 문제를 피하려는 공급업체는 자신의 규제 준수 상태·중요 세부정보를 선택적으로 보고하거나 아예 누락하기도 합니다. 이에 따라 기업은 투자를 하고 의사결정을 내리더라도, 현실을 충분히 반영하지 못하는 편향된 정보에 의존하는 상황이 발생합니다.

디지털 기술·로드맵 없는 도입의 문제

디지털 트랜스포메이션의 물결은 기업이 CO₂ 배출 관리부터 공급업체 리스크까지 다양한 영역을 관리할 수 있도록 도와주는 수많은 소프트웨어 솔루션을 등장시켰습니다. 이러한 도구 채택은 분명 현대화를 향한 진전이지만, 많은 기업들이 종합적인 로드맵 없이 디지털 솔루션을 도입하고 있다는 점이 문제입니다. 

포인트 솔루션·데이터 단절 및 분절화 가속화

현재 시장의 대부분 디지털 솔루션은 매우 구체적인 문제—예를 들어 ESG 점수 산정, 공급업체 재무 모니터링 등—만을 위해 개발된 ‘포인트 솔루션’입니다. 시장의 특정 과제 해결을 서두르다 보니 많은 기업들이 기술 도입 시 기술 간 상호연결성에 대한 계획 없이 포인트 솔루션을 도입하고 있습니다. 그 결과 기술 환경이 점점 더 복잡해지고, 임직원은 여러 데이터 사일로(단절된 데이터 저장소) 속에서 정보를 찾으려 고군분투해야 합니다. BetterCloud 조사에 따르면 기업은 평균적으로 112개의 SaaS 애플리케이션을 사용하고 있으며, 직원들은 하루 평균 1,100회 이상 35개의 핵심 업무 애플리케이션을 오가고 있습니다. 

이러한 디지털 도구들은 개별적 과제 해결에는 도움이 되지만, 더 크고 지속적인 문제—즉 데이터 분절화—를 유발합니다. 데이터 분절화란 정보가 여러 데이터베이스에 흩어져 혼란스럽고 서로 연결되지 않은 상태를 의미합니다. 분절된 데이터 환경에서 일해야 하는 공급망 전문가는 전체 공급망의 일관되고 통합적인 모습을 파악하는 것이 거의 불가능하다고 토로합니다.

통합 데이터 부재·공급망 전체 가시성 저해

데이터 통합의 부재는 대부분 기업의 디지털 전환 노력에서 가장 큰 결함—가시성 결여—으로 이어집니다. 보통 기업이 공급망의 ‘가시성 부족’을 토로할 때, 단순히 데이터 자체가 부족하다고 생각하기 쉽지만 실제로는, 데이터는 있어도 이를 한데 모아 총체적으로 파악하는 능력이 떨어지기 때문입니다. 기술 도구의 세분화와 복잡한 가치사슬이 맞물려, 데이터 세트가 분리되어 종합적인 시각이 제대로 그려지지 않습니다. 실제로 보유한 데이터로 파악할 수 있는 ‘전체 그림’을 볼 수 없게 되는 현상이 벌어집니다.

데이터 사일로 자체는 새로운 문제는 아니지만, 그 영향과 복잡성은 점점 커지고 있습니다. 여러 이질적 디지털 플랫폼을 무분별하게 도입하면서 전사적 데이터 가시성 및 부서 간 협업이 더욱 단절되고 있습니다. 이렇게 파편화되고 연결되지 않은 데이터 생태계는 공급망 전문가가 공급업체 및 사내 핵심 리스크 요인을 놓칠 수밖에 없는 환경을 만듭니다. 

데이터 통합 부족·섀도우 IT 사용 가속화

데이터베이스 간 연동이 부족하다 보니, 많은 임직원들은 ‘섀도우 IT’—승인받지 않은 소프트웨어나 Google Sheets, 로우코드 도구 등 수작업 임시방편 방법—로 데이터를 취합하고 있습니다. 하지만 이 같은 땜질식 접근법은 데이터 정확성 및 사이버 보안 문제 등 또 다른 리스크를 불러옵니다. 실제로 기업 내 SaaS 솔루션의 32%가 IT 부서의 승인을 받지 않고 사용되고 있어 데이터 관리 측면에서 상당한 리스크가 발생합니다.

이런 임시 시스템은 오류도 빈번합니다. 2024년 한 학술 연구에 따르면, 기업 의사결정에 실제로 사용되는 스프레드시트의 94%에서 오류가 발견되어, 재무 손실 및 운영상 중대한 실수가 일어날 수 있는 리스크가 크다고 보고됐습니다. 대부분의 임시 데이터베이스는 복사·붙여넣기 등 수동 절차로 채워지며, 검증을 위한 표준화된 검토 프로세스 없이 임시로 데이터가 누적됩니다. 

기업들은 리스크 관리 및 각종 평가 목적의 데이터 수집량이 계속해서 늘고 있지만, 견고한 기술 전략이 부재할 경우 SCRM(공급망 리스크 관리) 프로세스는 진실성이 담보되지 않은 데이터만 넘쳐나는 구조적인 한계에 부딪히게 됩니다. 

수요 관리·데이터 신뢰성의 문제

수요 관리는 자원 최적화 및 공급 능력과의 정렬을 위해 필수적이나, 한 가지 근본적인 과제—즉, 의사결정의 기반이 되는 데이터의 정확도—에 직면합니다. 수요 관리는 예측과 계획을 효과적으로 수행하기 위해선 정확하고 청정한 데이터에 크게 의존합니다. 그러나 데이터가 부정확하거나 오래됐거나 분절되어 있다면, 아무리 세심하게 설계된 전략도 원하는 결과를 내지 못합니다.

오염된 데이터로 인해 신뢰성 저하

수요 관리의 성패는 담당 전문가가 수요 예측에 투입하는 데이터의 신뢰성에 달려 있습니다. 영업팀, 마케팅팀, 공급업체, 과거 기록 등 다양한 곳에서 데이터가 들어오는데, 이 정보가 일관성 없거나 부정확하면 전체 프로세스가 왜곡됩니다. Gartner 연구에 따르면, 조직이 불량 데이터로 인해 연간 ‘최소 1,290만 달러’의 비용을 손실하고 있습니다.

Z2Data가 제품 BOM(자재 명세서) 데이터를 분석한 결과도 부정확하거나 오류가 있는 데이터가 공급망 오퍼레이션에 심각한 부담을 줄 수 있음을 보여줍니다. 분석 결과, 한 기업의 시스템에서 Texas Instruments 제품명이 500가지가 넘는 철자 변형으로 존재해 공급업체 추적 및 관리가 과도하게 복잡해졌습니다. 이러한 조직 문제는 공급 부족에 의한 매출 손실 또는 반대로 과잉 재고로 인한 비용 상승과 제품 낭비로 직결될 수 있습니다.

공급업체 제공 데이터에 대한 검증 프로세스 미비

많은 기업이 수요 계획에서 공급업체 데이터를 중요하게 활용하지만, 그에 상응하는 robust(견고한) 검증 절차를 갖추지 못하는 경우가 많습니다. 공급업체로부터 받은 리드타임이나 재고 가용성 정보가 사실과 다르거나 독립적으로 검토되지 않을 경우 심각한 혼란이 초래될 수 있습니다.

실제로 Z2Data 분석에 따르면 2023년 단종된 473,190개 부품 중 약 142,000개, 즉 30%는 제조사에서 PCN(제품 변경 통지)이 발행되지 않았습니다. 

검증되지 않은 데이터, 불완전한 데이터에 의존할 경우, 기업은 예기치 않은 부족 사태나 납기 지연에 지속적으로 노출됩니다. 이는 더 나은 수요 관리 시스템을 도입했다면 방지할 수 있었던 시나리오입니다. 특정 규제 요건이 요구하는 데이터 양이 급증함에 따라 데이터 정확성 및 검증 문제는 더욱 심화될 것이며, 기존의 문제를 한층 악화시킬 위험이 큽니다.

동적 공급망 리스크 관리의 중요성

선제적 리스크 관리에서 상당한 발전이 이루어졌음에도 불구하고, 현재의 접근방식은 현대 공급망의 복잡성에 따라가기에 역부족입니다. 수작업에 의존한 공급업체 설문조사, 파편화된 디지털 생태계, 비검증 데이터로 인해 가시성과 확장성의 공백이 커지며, 궁극적으로 규제 준수 리스크 및 다양한 혼란에 기업이 노출됩니다. 

이러한 한계는 미래지향적일 뿐 아니라 현대 공급망의 유연하고 상호 연결된 과제를 다룰 수 있는 전략이 필수적임을 보여줍니다. 확장 가능한 솔루션과 실시간 데이터 통합 없이는, 아무리 의도가 좋은 리스크 관리 노력도 기대에 부응하기 어렵습니다.