- 제조(자동차)
- 예측
자동차 부품 수출입 신고 HS코드 분류 자동화 시스템 구축
관세·비관세 손실 비용 및 통관 지연 리스크를 해소하기 위해, 가용한 사내외 정보를 기반으로 AI 기술을 활용하여 품번별 HS코드 분류 자동화 시스템을 개발하였습니다.
Use Case
- 제조(자동차)
- 예측
국내 자동차 시장 수요 전망 모형 개발
국내 자동차 시장 수요 예측 모델 및 시각화 화면 개발을 합니다.
Business Problem
국내 자동차 시장의 급격한 변화에도 불구하고 기존 예측 모델이 이를 제대로 반영하지 못해 정확한 수요 예측이 어려웠습니다. 이로 인해 시장 변동에 신속히 대응하고 효과적인 의사결정을 내리기 위한 새로운 방안이 필요했습니다.
Goals
국내 자동차 시장의 특성을 반영한 정확한 수요 예측 모델을 개발하여 시장 변동성에 대한 신속한 대응과 데이터 기반의 전략적 의사 결정을 지원하고자 합니다.
Analysis
자동차 시장, 인구, 거시경제 지표, 사회문화 데이터 등 440여 개의 데이터를 수집하고 300여 개의 파생 변수를 생성하여 분석에 활용했습니다. 다양한 통계 기법(유사도 분석, 상관 분석 등)을 활용하여 수요에 영향을 미치는 주요 변수를 도출하고, 이를 바탕으로 총 수요, EV 수요, EV 전환율에 대한 예측 모델을 개발했습니다.
Solution
개발된 예측 모델을 통해 단기 및 중장기 시장에 영향인자를 알 수 있고, 시나리오별로 다양한 시뮬레이션 결과를 도출할 수 있습니다. 또한 자동화된 리포트 생성을 통한 의사 결정에 필요한 정보를 제공합니다.
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