오늘도 전국 물류센터와 대형 마트 후방에서는 유통기한이라는 인쇄된 숫자 하나 때문에 아직 멀쩡해 보이는 신선식품들이 트럭째 버려지고 있습니다. 국내 농식품 유통 과정에서 발생하는 폐기율은 평균 15퍼센트에서 많게는 30퍼센트에 달하며 이로 인한 경제적 손실은 연간 수조 원에 이른다는 충격적인 통계가 있습니다. 이는 단순히 아까운 음식이 버려지는 환경 문제를 넘어 유통 기업의 순이익을 갉아먹는 가장 큰 요인 중 하나입니다.

지금까지 우리는 포장지에 적힌 날짜와 관리자의 경험적인 감에 의존해 재고를 관리해왔습니다. 불안한 마음에 안전 마진을 크게 잡아 멀쩡한 상품을 조기에 폐기하거나 반대로 괜찮아 보여서 출고했다가 매장에서 부패하여 클레임을 받는 악순환이 반복되었습니다. 온도 1도 차이에도 부패 속도가 확연히 달라지는 신선식품의 특성상 획일적인 유통기한 관리와 사람의 직관은 한계에 부딪힐 수밖에 없습니다. 이제는 막연한 경험이 아닌 확실한 데이터로 버려지는 돈을 잡아야 할 때입니다.

기존의 선입선출 방식은 먼저 들어온 상품을 무조건 먼저 내보내는 수동적인 관리였습니다. 반면 AI 기반 신선도 예측 시스템은 사물인터넷 센서가 수집한 온도와 습도 등 환경 데이터를 분석해 제품의 실제 부패 진행 상황을 과학적으로 예측합니다. 이를 통해 유통기한 날짜가 아닌 실제 신선도를 기준으로 가장 먼저 상할 것 같은 상품부터 출고하는 선부패선출이 가능해집니다. 또한 남은 신선도에 맞춰 최적의 할인율을 자동으로 책정하는 다이나믹 프라이싱을 통해 폐기 직전까지 매출을 만들어낼 수 있습니다.

와이에스엠경영컨설팅 윤AI세이프티랩 윤수만 소장 (AI리스크관리, 농식품AI컨설턴트)