K-패션 전문기업 TBH글로벌이 인공지능(AI) 기술을 활용해 패션업계의 고질적인 재고 문제를 해결하고 수익성 극대화에 나선다.
TBH글로벌은 자체 수요예측 솔루션인 'FIT Forecast'의 AI 기반 고도화 작업을 추진한다고 3일 밝혔다.
이번 고도화 작업은 앞서 출시한 전사 통합 AI 플랫폼 'TBH FIT(Fashion Intelligence Technology) 1024'의 첫 프로젝트다. TBH글로벌은 2024년 연세대 AI 연구소와 협업해 수요예측 프로그램을 개발하고 실제 업무에 활용해 왔다. 이 프로그램은 상품 출시 직후 초기 판매 데이터를 분석해 향후 수요를 예측한다. 특정 스타일이 악성 재고로 남을 가능성을 사전에 파악하는 '재고 조기 경보' 기능이 핵심이다.
TBH글로벌은 분석 결과를 가격 조기 조정 등 선제 대응 수단으로 활용해 왔으며, 현재 연세대 AI 연구소와 후속 2차 협업을 진행 중이다. 이를 통해 예측 정밀도와 활용 범위를 한층 높일 계획이다.
AI 고도화를 통해 재고 관리 역량도 대폭 강화한다. 올해 매출액 대비 재고 비율을 최대 20% 이하로 낮추는 것이 목표다. 생산성 개선도 추진한다. AI 수요예측으로 필요한 자재를 미리 확보해 기존 약 3개월이 소요되던 생산 리드타임을 30~40일 이내로 단축할 수 있을 것으로 보고 있다.
TBH글로벌 관계자는 "수요예측은 재고 관리와 직결되는 영역인 만큼, 당사는 이에 대한 중요성을 일찍이 인식하고 관련 데이터를 꾸준히 축적해 왔다"며 "이를 기반으로 연세대 AI 연구소와 협업해 자체 프로그램을 개발하고 이미 현업에 적용해 왔다"고 말했다.
그는 이어 "최근 AI 기술 발전에 따라 자체 수요예측 프로그램을 AI 기반 솔루션으로 더욱 고도화해 나갈 예정"이라며 "D2C 전략과 연계해 오프라인의 방대한 판매 데이터를 AI로 분석하고, 온라인 판매와의 연관성을 찾아 온라인 매출을 극대화하는 모델도 내부적으로 검토하고 있다"고 덧붙였다.
한편 최근 패션업계 주요 키워드 중 하나로 '제로클릭(Zero-Click)'이 부상하고 있다. 제로클릭은 소비자가 직접 상품 키워드를 입력하고 가격과 후기를 비교하던 구매 과정을 AI가 대신 수행하는 개념으로, 구매 전환율을 높이는 데 효과적인 것으로 평가된다. 에이블리·롯데온 등 주요 패션 커머스 플랫폼은 AI 기반 개인화 추천 기술 투자를 확대하고 있으며, 자라 등 글로벌 기업들도 AI를 적극 도입하는 추세다.
이 같은 흐름은 수요예측과도 밀접하게 연결된다. 개인별 빅데이터가 축적되면 선호 스타일과 구매 패턴을 보다 정교하게 파악할 수 있고, 이를 바탕으로 효율적인 예측 생산이 가능해진다. 궁극적으로 재고율을 낮추고 이익을 극대화하는 데 도움이 된다는 설명이다. TBH글로벌은 전사적 차원의 AI 전환을 통해 K-패션의 경쟁력을 높이고 글로벌 시장 공략에 속도를 낼 방침이다.
