Minimize Risks
Maximize Profits
with Predictive AI

리스크를 최소화하고, 비즈니스의 가능성을 확장하는 예측 AI 기업 비즈니스에 특화된 예측 AI로 수익성을 극대화하세요.

딥플로우 보러가기

오직 AI만이 해석 가능한 방대한 데이터로부터
더 정확하게 예측합니다.

일부 기능은 사전 컨설팅이 필요할 수 있습니다.

임팩티브AI는
예측 AI 분야의 독보적인
전문성을 갖추고 있습니다.

Accuracy

최대 98.6% AI 예측 정확도

Scalability

다양한 산업에 적용 가능한 224개의 예측 모델 보유

Expertise

41개의 특허 출원, 교수/박사로 구성된 AI 전문 경영진

임팩티브AI의 예측 기술력은
글로벌 시장에서 이미 검증되었습니다.

64.1%

글로벌 M사

90.4%

임팩티브AI

78.6%

글로벌 S사

제약회사, 1개월 판매량 예측 정확도 (%, 100-MAPE)
동일 DB 기준, 1개월 판매량 예측 정확도 (%, 100-MAPE)

600만 건 이상의 외부데이터에서
고객사 내부데이터에 특화된 변수를
자동으로 추출하여 예측합니다.

고객사 내부 데이터

고객사 ERP 자동 연동

고객사 내부 데이터

고객사 ERP 자동연동

ERP 데이터

내부 데이터

시계열 증강 데이터

2~50배수
수요 데이터 증강

외부 환경데이터

시스템 자동 크롤링

거시 경제 데이터

내부 데이터

트렌드 데이터

2~50X배수
수요 데이터 증강

산업 데이터

내부 데이터

기상 데이터

2~50X배수
수요 데이터 증강

산업 비정기적 이벤트

내부 데이터

많은 기업이 임팩티브AI의
수요예측 솔루션을 통해
성과를 내고 있습니다.

윤OO 대리
철강, D산업

그동안 현업에서는 최적 발주량을 감에 의존해 결정하는 경우가 많았지만, 이제는 데이터와 예측값을 기반으로 체계적으로 산출할 수 있게 되었습니다. 임팩티브AI의 솔루션은 재고 자산을 더욱 유연하고 효율적으로 관리하는 데 큰 도움이 될 것으로 기대합니다.

김OO 과장
제조, S향료

AI 수요 예측 모델을 통해 제품 발주량 산정 소요 시간을 5분의 1로 단축할 수 있었습니다. 이점이 가장 만족스러운 부분입니다.

박OO 대리
식품, H커피

수요 예측 솔루션을 통해서 우리 커피 제품들의 판매량 예측 도움을 받았습니다. 솔루션 도입 전 대비해서 평균 31% 과잉 재고와 재고 부족을 방지할 수 있었습니다.

임팩티브AI의 인사이트를 만나보세요.

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2025년 공급망 트렌드 미리 보기

팬데믹 이후 지속되는 글로벌 공급망 불확실성과 지정학적 리스크는 기업들의 공급망 전략 재정립을 가속화하고 있습니다. 이러한 변화의 중심에는 디지털 전환과 AI 기술이 있으며, 이는 기업의 생존과 지속가능한 성장을 위한 핵심 과제로 부상하고 있습니다.

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구매예산 수립, 과거 데이터만으로 부족한 이유

실제로 제조업체의 78%가 기존의 판매량 예측 모델로는 구매예산 수립 과정의 급격한 시장 변화에 대응하기 어렵다고 응답했습니다. 과거 데이터에만 의존하는 예측 방식이 더 이상 유효하지 않다는 것을 보여주죠.

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판매량 예측, 정확하게 하려면 도대체 어떻게 해야 할까?

이러한 한계를 극복하기 위해서는 기존의 판매량 예측 방식에 대한 근본적인 재검토가 필요합니다. 단순히 과거 데이터를 분석하는 것을 넘어, 실시간 데이터 처리와 AI 기술을 활용한 동적 예측 모델로의 전환이 요구되는 시점입니다

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신제품 기획 성공률을 높이는 AI 데이터 관리

시장 트렌드를 분석하고 고객의 요구사항을 예측하는 신제품 기획 과정에서 AI는 이미 핵심적인 의사결정 도구가 되었습니다. 하지만 실제로 많은 기업들이 AI를 도입하고도 기대했던 만큼의 성과를 내지 못하고 있는데, 여기에는 분명한 이유가 있습니다.

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성공적인 제조업 AI 도입 가이드 총정리

제조업 AI 도입 효과는 단순히 불량률 감소에 그치는 것이 아니라, 전체적인 생산성 향상과 비용 절감, 품질 개선으로 이어지고 있습니다. AI 기반의 분석 및 의사결정 지원 체계를 통해 제조 현장의 다양한 문제를 예측 수 있는 시스템이 마련되고 있죠.

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예측 정확도 검증 방법과 예측 실패 시 대응 방법

구매팀은 더 정교한 예측 정확도 검증의 필요성을 절감하고 있습니다. 단순히 과거 데이터를 외삽하는 것을 넘어, 시장의 다양한 변수들을 종합적으로 고려하고 잠재적 리스크를 사전에 파악할 수 있는 체계적인 접근이 필요한 것입니다.

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