AI로 공급업체 소싱하는 방법

주말 내내 공급업체 웹사이트를 뒤적이고, PDF 파일을 오가며, 제품 사양을 엑셀에 복사해 넣느라 눈이 빠질 뻔한 경험, 한 번쯤 있으시죠? 공급업체 소싱이란 게 생각보다 만만치 않습니다. 저 역시 세 개의 시간대에 있는 업체 견적을 비교하다가, 절반은 중요한 정보가 빠져 있고 나머지는 엑셀로 정리하기 힘든 형식의 이메일을 받아본 적이 많아요. 공급업체 소싱은 모든 공급망의 출발점이지만, 솔직히 끝없는 보물찾기처럼 느껴질 때가 많죠.

하지만 이제 희소식이 있습니다. AI는 더 이상 그저 유행어가 아니라, 실제로 공급업체 소싱을 훨씬 똑똑하고 빠르고 편하게 만들어주고 있어요. Thunderbit에서는 AI가 반복적인 소싱 업무를 자동화해, 팀이 진짜 중요한 일—즉, 단순히 먼저 답장하는 업체가 아니라 정말 내게 맞는 파트너를 찾는 데 집중할 수 있도록 돕는 모습을 직접 보고 있습니다. 그럼 공급업체 소싱이 실제로 뭘 의미하는지, 왜 중요한지, 그리고 Thunderbit의 같은 AI가 소싱 방식을 어떻게 바꾸고 있는지 함께 살펴볼게요.

공급업체 소싱이란?

먼저 기본부터 짚고 넘어가야겠죠. 공급업체 소싱(줄여서 '소싱', 또는 '공급망 소싱'이라고도 부릅니다)은 우리 비즈니스에 필요한 상품이나 서비스를 제공할 수 있는 공급업체를 찾고, 평가하고, 선정하는 전 과정을 말합니다. 이건 공급망의 첫 단추로, 가격 협상이나 주문, 배송 전에 반드시 거쳐야 하는 단계예요.

공급업체 소싱은 비즈니스의 '맞선'과 비슷합니다. 단순히 물건을 공급할 수 있는 업체를 찾는 게 아니라, 품질, 가격, 신뢰성, 때로는 가치관이나 인증까지 꼼꼼히 따져서 내게 딱 맞는 파트너를 고르는 과정이죠. 예를 들어 제조업체가 새로운 부품 공급처를 찾거나, 이커머스 셀러가 인기 상품을 발굴하거나, IT 기업이 하드웨어나 API 서비스를 외주로 맡길 때 등 다양한 상황에서 소싱이 시작점이 됩니다.

제가 직접 겪었던 대표적인 예시는 이렇습니다:

• 제조업: 신제품에 들어갈 부품을 안정적으로 공급할 업체 찾기
• 이커머스: Amazon, 1688 등에서 트렌디한 상품 소싱
• 하드웨어 외주: 맞춤형 IoT 기기 생산을 위한 공장 검증
• 서비스/API 조달: 번역, 라벨링, AI 서비스 등 다양한 벤더 비교

업종이 뭐든, 공급업체 소싱은 공급망의 시작점이자, 제대로 관리하지 않으면 골칫거리가 시작되는 곳입니다.

공급업체 소싱이 왜 중요한가요?

'중요하긴 한데, 내 비즈니스에 얼마나 큰 영향을 줄까?'라고 생각할 수 있죠. 실제로 그 영향력은 생각보다 훨씬 큽니다.

효과적인 공급업체 소싱은 단순히 저렴한 가격을 찾는 데서 끝나지 않아요. 아래와 같은 이점이 있습니다:

• 비용 절감: 더 좋은 조건, 예측 가능한 비용, 낭비 최소화
• 리스크 감소: 신뢰할 수 없는 파트너나 공급망 중단 방지
• 제품 품질 확보: 최종 제품의 품질과 고객 만족도 보장
• 경쟁력 강화: 더 빠른 시장 진입, 유연한 운영

스마트한 소싱이 실제로 어떤 효과를 내는지 아래 표로 정리해봤어요:

그리고 중요한 사실 하나! 에 따르면, **조달 리더의 79%**가 비용 절감을 최우선 과제로 꼽았지만, 단 **32%**만이 공급업체 관리에 '탁월하다'고 답했습니다. 이 격차를 줄이는 데 스마트한 소싱 전략과 AI가 큰 역할을 할 수 있습니다.

요즘 공급업체 소싱, 뭐가 그렇게 어렵나?

2024년 현재, 공급업체 소싱이 왜 이렇게 힘든지 현실적으로 짚어볼게요. 실제로 많은 팀이 **조달 업무 시간의 50%**를 공급업체 데이터 수집과 정리에만 쓰고 있습니다. 왜냐고요? 공급업체 정보가 여기저기 흩어져 있고, 매번 형식이 다르기 때문이죠.

제가 직접 겪고, 주변에서 자주 듣는 대표적인 문제는 이렇습니다:

1. 흩어진 공급업체 정보

공급업체 정보는 공식 웹사이트, B2B 플랫폼(Alibaba, 1688, Thomasnet 등), PDF 카탈로그, 이메일, 샘플 이미지 등 온갖 곳에 흩어져 있습니다. 이걸 한데 모으는 건 마치 퍼즐 조각을 맞추는 것과 같아요.

2. 제각각인 데이터 형식

어떤 업체는 깔끔한 엑셀 파일을 보내고, 다른 곳은 스캔한 PDF, 또 다른 곳은 이메일 본문에 사양을 붙여넣습니다. 동일한 기준으로 비교하기가 쉽지 않죠.

3. 수작업 데이터 입력

제품 사양, 가격, 납기 등을 일일이 복사해 엑셀에 입력하는 일은 지루할 뿐 아니라, 실수의 원인이 됩니다. (저도 가격을 잘못 붙여넣어 1만 개를 잘못 주문할 뻔한 적이 있어요.)

4. 비효율적인 비교 작업

데이터를 모아도, 업체별로 사양, 가격, 최소주문수량(MOQ), 인증 등이 다르게 정리되어 있어 나란히 비교하기가 어렵습니다.

5. 느린 팀 협업

팀원과 정보를 공유하려면 또 복사, 붙여넣기, 이메일 전송 등 반복 작업이 늘어나고, 그만큼 누락 위험도 커집니다.

에 따르면, 비효율적인 소싱 프로세스 때문에 기업이 최대 10%의 절감 효과를 놓칠 수 있다고 합니다. 결코 작은 수치가 아니죠.

전통적인 소싱 전략, 뭐가 좋고 뭐가 아쉬울까?

AI 얘기하기 전에, 기존 소싱 전략과 도구를 먼저 살펴볼게요. 오랜 기간 써온 만큼 장점도 있지만, 한계도 분명합니다.

대표적인 소싱 전략

• 단일 소싱: 한 업체에만 의존. 관리가 쉽지만, 리스크가 큼.
• 이중 소싱: 동일 품목을 두 업체에서 조달. 백업 효과는 있지만 관리가 복잡해짐.
• 다중 소싱: 여러 업체에 분산 발주. 리스크 분산에 좋지만, 복잡성 증가.
• 글로벌 vs. 로컬 소싱: 해외(저렴) vs. 국내(빠르고 품질 우수) 공급업체 선택

전통적인 도구와 방식

• 수작업 엑셀: 유연하지만 오류에 취약하고 확장성 부족
• 이메일: 여전히 주요 소통 수단이지만, 추적과 비교에 비효율적
• 기본 조달 소프트웨어: 주문 관리에는 유용하지만, 데이터 추출/비교 기능은 제한적

소싱 전략별 비교 표

결국, 전통적인 방식은 기본적인 소싱에는 쓸 만하지만, 데이터가 복잡해지고 공급업체가 늘어날수록 한계가 확실히 드러납니다.

AI가 공급업체 소싱을 어떻게 바꿀까?

이제부터가 진짜 흥미로운 부분입니다. AI는 자율주행차나 챗봇만을 위한 기술이 아니에요. 복잡하고 반복적인 공급업체 소싱 업무에도 실제로 큰 변화를 가져오고 있습니다.

AI가 소싱에 제공하는 기능

• 다양한 소스에서 데이터 구조화: AI는 웹페이지, PDF, 이미지, 이메일 등에서 핵심 정보(회사명, 가격, MOQ, 납기 등)를 추출해 표로 정리합니다.
• 서브페이지 자동 추출: 수백 개의 공급업체 상세 페이지를 일일이 클릭하지 않아도, AI가 자동으로 방문해 필요한 데이터를 수집합니다.
• 비정형 데이터 처리: 복잡한 웹사이트, 스캔 PDF, 제품 이미지 등도 AI가 알아서 필요한 정보를 뽑아냅니다.
• 비교 및 평가 자동화: AI가 업체별로 사양, 가격, 인증 등 맞춤 기준에 따라 점수를 매기고, 손쉽게 비교할 수 있도록 도와줍니다.

이 덕분에 소싱 속도와 정확도가 크게 올라가고, 반복 작업에 드는 시간도 확 줄어듭니다. 에 따르면, 2025년까지 공급망 조직의 50%가 AI 도입에 투자할 전망이며, 소싱과 조달이 대표적인 활용 분야로 꼽힙니다.

Thunderbit: AI 기반 공급업체 소싱 솔루션

이제 살짝 자랑 좀 하자면, 에서는 저희가 직접 겪은 문제를 해결하기 위해 을 만들었습니다.

Thunderbit가 소싱 문제를 해결하는 방법

1. 자연어 필드 추출: Thunderbit에 원하는 정보를 자연어로 입력하면(예: '회사명, 가격, MOQ, 납기'), 웹사이트, PDF, 이미지 등 어디서든 해당 필드를 자동으로 추출합니다. 코딩이나 수작업 필요 없습니다.
2. 서브페이지 자동 스크래핑: 수백 개의 공급업체 상세 페이지도 한 번의 클릭으로 자동 방문 및 데이터 추출. 탭 전환 반복은 이제 끝.
3. 비정형 데이터 처리: 웹, PDF, 이미지 등 다양한 형식의 정보를 AI가 구조화합니다.
4. 간편한 내보내기 및 연동: 추출한 데이터를 Google Sheets, Airtable, Notion 등으로 바로 내보내거나 CSV/JSON으로 다운로드할 수 있어 협업이 쉬워집니다.
5. 대량 URL 지원: 수백 개의 공급업체 URL도 한 번에 처리 가능—대규모 소싱 프로젝트에 딱입니다.

실제 사용법이 궁금하다면 에서 데모 영상을 확인해보세요.

공급망 소싱에 특화된 주요 기능

Thunderbit가 공급업체 소싱을 얼마나 쉽게 만들어주는지 주요 기능을 정리해봤어요:

Thunderbit와 다른 도구의 비교가 궁금하다면 도 참고해보세요.

단계별 가이드: Thunderbit로 공급업체 소싱하기

실제 업무에 어떻게 적용되는지 궁금하다면, Thunderbit로 더 똑똑하게 공급업체를 소싱하는 단계별 가이드를 참고하세요.

1단계: 소싱 기준 정하기

먼저 각 공급업체에서 어떤 정보를 추출할지 결정하세요. 예를 들어:

• 회사명
• 제품명
• 단가
• 최소주문수량(MOQ)
• 납기
• 인증
• 연락처 등

Thunderbit에서는 복잡한 템플릿 없이, 원하는 항목을 자연어로 입력하면 됩니다.

2단계: 다양한 소스에서 공급업체 데이터 수집

Alibaba, 1688, Thomasnet 등 주요 플랫폼이나, 틈새 공급업체 디렉토리 등 어디든 Thunderbit가 지원합니다.

• 웹페이지, PDF, 제품 이미지 등에서 데이터 추출
• 공급업체 URL 목록이 있다면 붙여넣기만 하면 대량 처리 가능

3단계: 서브페이지 및 상세 정보 자동 추출

Thunderbit의 강점이 여기서 빛을 발합니다. 각 공급업체 상세 페이지를 일일이 클릭하지 않고, '서브페이지 스크래핑'을 누르면 Thunderbit가 자동으로:

• 각 서브페이지 방문
• 지정한 필드 추출
• 메인 테이블에 데이터 추가

숨겨진 사양이 많은 상품 리스트에 특히 유용합니다.

4단계: 데이터 구조화, 비교, 평가

데이터가 모이면:

• Google Sheets, Airtable, Notion 등으로 원클릭 내보내기
• 수식이나 AI(GPT 등)로 가격, 납기, 인증 등 기준에 따라 공급업체 평가
• 비즈니스에 맞는 맞춤 평가 모델도 쉽게 구축

5단계: 팀과 공유 및 협업

마지막으로, 팀원 모두가 최신 정보를 볼 수 있도록:

• 구조화된 데이터를 시트, Airtable, Notion 등에서 바로 공유
• 비교표나 대시보드에 복사/붙여넣기
• 소싱 기록을 항상 최신 상태로 유지

공급업체 소싱을 더 똑똑하게! 실전 팁

AI로 소싱을 최적화하며 얻은 노하우를 공유합니다:

• 필드 프롬프트 맞춤화: Thunderbit의 필드 프롬프트에 구체적으로 원하는 정보를 입력하세요. 특정 인증이나 독특한 데이터가 필요하다면 AI에 직접 요청하면 됩니다.
• 정기적 자동화: 가격, 재고 등 변동이 잦은 정보는 정기적으로 스크래핑해 최신 상태를 유지하세요.
• 데이터 품질 관리: 비정형 데이터일수록 추출 결과를 꼼꼼히 검토하세요.
• 비즈니스 성장에 맞춘 유연성: 비즈니스가 커질수록 소싱 기준과 평가 모델을 업데이트하세요. Thunderbit 같은 AI 도구는 워크플로우를 쉽게 조정할 수 있습니다.

실전 팁이 더 궁금하다면 도 참고해보세요.

결론 및 핵심 요약

공급업체 소싱은 모든 공급망의 기초이며, 제대로 관리하면 원활한 운영과 효율적인 업무가 가능합니다. 하지만 데이터 분산, 형식 불일치, 반복 작업, 느린 협업 등 현실적인 어려움도 많죠.

이제 Thunderbit 같은 AI 기반 도구를 활용하면, 복사-붙여넣기에서 벗어나 데이터 추출 자동화, 정보 구조화, 손쉬운 비교까지 한 번에 해결할 수 있습니다. 그 결과, 시간과 비용을 절감하고, 리스크를 줄이며, 더 현명한 의사결정을 내릴 수 있습니다.

아직도 수작업으로 공급업체 데이터를 관리하고 있다면, 이제는 워크플로우를 바꿔볼 때입니다. AI는 더 이상 대기업만의 전유물이 아니라, 누구나 더 똑똑하게 소싱할 수 있는 필수 도구가 되었습니다.

직접 경험해보고 싶다면 을 설치하거나, , 에서 더 많은 소싱 팁을 확인해보세요.