[이데일리 권오석 기자] K패션 전문기업 TBH글로벌(084870)은 자체 수요예측 솔루션 ‘FIT Forecast’의 인공지능(AI) 기반 고도화 작업을 추진한다고 3일 밝혔다. 이번 고도화 작업을 통해 ‘FIT Forecast’는 TBH글로벌의 재고 관리와 수익성 향상을 극대화하는 핵심 솔루션으로 자리매김할 전망이다.

앞서 TBH글로벌은 자체 통합 AI 플랫폼 ‘TBH FIT(Fashion Intelligence Technology) 1024’를 출시하고 전사 AX(AI 전환)를 추진한다고 밝힌 바 있다. 재고 관리와 업무 효율성, 수익성을 동시에 끌어올린다는 목적에서다. 특히 각 업무별 특화 AI 솔루션을 단계적으로 다양화한다는 청사진을 제시한 가운데 이번 고도화 작업은 그 첫 프로젝트다.

TBH글로벌은 지난 2024년 연세대 AI 연구소와 협업해 데이터를 분석하고 수요를 예측하는 프로그램을 개발해 실제 업무에 활용해 왔다. 해당 프로그램은 상품 출시 직후의 초기 판매 데이터를 기반으로 향후 수요를 예측하며, 특정 스타일이 악성 재고로 남을 가능성을 사전에 파악할 수 있는 ‘재고 조기 경보’ 기능을 갖춘 것이 큰 특징이다.

TBH글로벌은 분석 결과를 바탕으로 재고 리스크가 예상될 경우 가격을 조기에 조정하는 등 선제 대응을 위한 의사결정 도구로 활용해 왔다. 최근 AI 기술의 급속한 발전에 맞춰 이를 한층 고도화해 예측 정밀도와 활용 범위를 더욱 높인다는 게 회사 측 계획이다. 현재 TBH글로벌은 연세대 AI 연구소와 후속 2차 협업을 진행하고 있다.

AI 도입을 통해 TBH글로벌은 지난해를 기점으로 개선 흐름을 보이고 있는 재고 관리 역량을 한층 강화하고, 재고 리스크를 더욱 효과적으로 낮출 수 있을 것으로 기대하고 있다. 패션 산업은 재고율이 낮아질수록 이익 구조가 크게 개선되는 특성이 있는 만큼, TBH글로벌은 올해 매출액 대비 재고 비율을 최대 20% 이하로 낮추는 것을 목표로 하고 있다.

뿐만 아니라 생산성 측면에서도 개선 효과가 기대된다. TBH글로벌은 AI 수요예측을 통해 필요한 자재를 미리 확보함으로써 기존 약 3개월 정도 소요되던 생산 리드타임을 30~40일 이내로 단축할 수 있을 것으로 보고 있다.

TBH글로벌 관계자는 “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 했다.