엠로 분기보고서 (2025.09)
7. 기타 참고사항

1) 지적재산권

번호	구분	내용	권리자	출원일	등록일	주무관청

1	특허권	기계 학습 기반 아이템을 분류하는 방법 및 장치	엠로	2021.11.22	-	미국 특허청

2	특허권	기계 학습 기반 아이템을 분류하는 방법 및 장치	엠로	2021.11.22	2023.09.19	일본 특허청

3	특허권	기계 학습 기반 유사 아이템에 관한 정보를 제공하는 방법 및 장치	엠로	2021.11.22	-	미국 특허청

4	특허권	기계 학습 기반 유사 아이템에 관한 정보를 제공하는 방법 및 장치	엠로	2021.11.22	2023.06.07	일본 특허청

5	특허권	기계 학습을 통한 학습 모델을 사용한 정보 제공 방법 및 장치	엠로	2021.11.22	2024.07.02	미국 특허청

6	특허권	기계 학습을 통한 학습 모델을 사용한 정보 제공 방법 및 장치	엠로	2021.11.22	2023.05.29	일본 특허청

7	특허권	기계 학습 기반 정보 제공 방법 및 장치	엠로	2021.11.22	-	미국 특허청

8	특허권	기계 학습 기반 정보 제공 방법 및 장치	엠로	2021.11.22	2023.08.15	일본 특허청

9	특허권	IoT를 기반으로 하는 안전 관리 시스템을 제공하기 위한 서버 및 사용자 단말기	엠로	2018.02.26	2019.09.18	특허청

레이컴

10	특허권	기계 학습 기반 아이템을 분류하는 방법 및 장치	엠로	2020.11.23	2021.06.10	특허청

11	특허권	기계 학습 기반 유사 아이템에 대한 정보를 제공하는 방법 및 장치	엠로	2020.11.23	2021.06.10	특허청

12	특허권	기계 학습 기반 정보 제공 방법 및 장치	엠로	2020.11.23	2021.06.10	특허청

13	특허권	기계 학습 기반 아이템을 분류하는 방법 및 장치	엠로	2020.11.23	2021.06.25	특허청

14	상표권	엠로(35류)	엠로	2002.03.05	2003.03.26	특허청

15	상표권	엠로(42류)	엠로	2002.03.05	2003.03.26	특허청

16	상표권	엠로(36류)	엠로	2002.03.05	2003.03.26	특허청

17	상표권	EMRO(35류)	엠로	2002.03.05	2003.10.23	특허청

18	상표권	EMRO(36류)	엠로	2002.03.05	2003.10.23	특허청

19	상표권	EMRO(42류)	엠로	2002.03.05	2003.08.19	특허청

20	상표권	SMARTcommon	엠로	2013.03.22	2014.04.02	특허청

21	상표권	SMARTcontract	엠로	2013.03.22	2014.04.02	특허청

22	상표권	SMARTsrm	엠로	2013.03.22	2014.04.02	특허청

23	상표권	SMARTSUITE	엠로	2013.03.22	2014.04.02	특허청

24	상표권	SMARTcms	엠로	2013.03.22	2014.06.17	특허청

25	상표권	SMARTrfx	엠로	2014.11.25	2015.10.28	특허청

26	상표권	엠로(9류)	엠로	2002.03.05	2003.03.26	특허청

27	상표권	EMRO(9류)	엠로	2002.03.05	2003.10.23	특허청

28	상표권	SMARTebill	엠로	2013.03.25	2014.01.06	특허청

29	상표권	SMARTfta	엠로	2013.03.25	2014.01.06	특허청

30	상표권	SMARTimport	엠로	2013.03.25	2014.01.06	특허청

31	상표권	SMARTpro	엠로	2013.03.25	2014.01.06	특허청

32	상표권	SMARTanalysis	엠로	2013.03.25	2014.01.06	특허청

33	상표권	SMARTss	엠로	2013.03.25	2014.01.06	특허청

34	상표권	SMARTvs	엠로	2013.03.25	2014.01.06	특허청

35	상표권	SMARTc	엠로	2013.03.25	2014.06.02	특허청

36	상표권	SMARTcost	엠로	2013.03.25	2014.06.02	특허청

37	상표권	SMARTepi	엠로	2013.11.26	2014.11.21	특허청

38	상표권	SMARTduty	엠로	2013.11.26	2014.11.21	특허청

39	상표권	SMARTtarget	엠로	2014.04.02	2015.02.05	특허청

40	상표권	emroCloud	엠로	2017.04.19	2017.12.12	특허청

41	상표권	SMARTcompliance	엠로	2017.07.12	2018.02.13	특허청

42	상표권	SMARTdatagrid	엠로	2017.07.12	2018.02.13	특허청

2) 영업 및 환경 관련 규제사항

당사는 공급망관리 소프트웨어를 제공하는 회사로 당사 영위 사업은 소프트웨어 사업에 포함됩니다. 일반적으로 소프트웨어 사업은 소프트웨어진흥법, 정보보호산업의진흥에 관한 법률, 데이터3법(개인정보보호법, 신용정보법, 정보통신망법), 지능정보화 기본법, 클라우드 컴퓨팅 발전 및 이용자 보호에 관한 법률 등 다양한 법률이 적용됩니다. 이 외에 당사가 개발 및 공급하고 있는 AI 소프트웨어와 관련해서는 2026년 1월부터 시행 예정인 인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법이 적용됩니다. 해당 법률 관련 자세한 사항은 아래와 같으며, 규제보다는 SW산업을 장려하고 진흥하기 위한 법령들입니다.

[소프트웨어 산업 관련 주요 법령]

구분	법령 관련 내용

소프트웨어 진흥법	‘소프트웨어진흥법’의 하위 법령인 ‘소프트웨어진흥법 시행령’에 따라 과학기술정보통신부 장관은 SW 산업 발전을 위한 중장기 기본계획을 3년 기간 단위로 수립하고 시행해야 합니다. 또한, 해당 시행령은 소프트웨어진흥시설 및 단지의 지정, 소프트웨어 전문인력의 양성, 인증기관의 지정, 품질인증의 실시 등의 사항에 관한 내용을 담고 있습니다.

정보보호산업의 진흥에 관한 법률	이 법률은 국내 정보보호 시장의 확대, 정보보호 전문가 양성, 관련 수요 확충과 신시장 창출, 정보보호 전문인력의 체계적 양성ㆍ관리 및 세계적 정보보호 기업 육성 지원 등에 관한 내용을 담고 있습니다. 또한, 정부는 정보통신서비스 이용자의 안전을 위하여 정보보호 준비도 평가를 수행하는 기관에 필요한 기술적ㆍ재정적인 지원을 해야 합니다.

데이터 3법	데이터 3법(개인정보보호법, 신용정보법, 정보통신망법)은 데이터 이용 활성화를 위한 가명정보 개념을 도입하고, 관련 법률의 유사ㆍ중복 규정을 정비하여 추진체계를 일원화하는 등 개인정보 보호 협치(거버넌스) 체계의 효율화를 추구하고 있습니다. 또한 데이터 활용에 따른 개인정보 처리자의 책임을 강화했으며, 그동안 모호했던 ‘개인정보’ 판단 기준을 명확화했습니다.

지능정보화 기본법	과학기술정보통신부를 주축으로 3년 단위로 지능정보사회 종합 계획을 수립하고, 매년 단위로 지능정보화 시행계획을 수립하여야 합니다. 또한,지능정보 서비스 이용의 건전성 보장을 위해 정보문화의 창달과 정보격차 해소를 위한 시책을 마련하도록 하며, 지능정보서비스 과의존 예방ㆍ해소 등 지능정보사회 역기능 해소를 위한 지원 및 연구를 해야 합니다.

클라우드 컴퓨팅 발전 및 이용자 보호에 관한 법률	동 법에 따라 과학기술정보통신부는 관계 중앙행정기관의 계획 및 시책을 종합하여 3년마다 기본계획을 수립해야 합니다. 또한 이 법은 행정기관으로 하여금 클라우드 컴퓨팅 관련 연구개발사업 및 시범사업을 추진할 수 있도록 하고, 재정적 지원을 의무화하고 있습니다.

인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법	유럽연합(EU)에 이어 세계에서 두 번 째로 제정된 인공지능 관련 법안으로, 인공지능의 건전한 발전을 지원하고 인공지능사회의 신뢰 기반 조성에 필요한 기본적인 사항을 규정함으로써 대한민국 인공지능의 새로운 기준을 마련하는 것을 목적으로 합니다. 인공지능 개발 및 육성, 인공지능 윤리 및 신뢰성 확보 등 혁신과 규제를 균형적으로 달성하기 위한 내용으로 구성됩니다.

3) 업계의 현황 (1) 산업의 특성 가. 기업용 소프트웨어의 개요오늘날 다양한 산업과 비즈니스에 적용하여 업무 효율과 생산성을 높이는 SW 전체를 의미하는 기업용 SW는 대표적으로는 ERP, CRM, 엔지니어링SW, 공급망관리(SCM) SW 등이 있습니다. ERP(Enterprise Resource Planning)는 기업 내 생산, 물류,재무, 회계 등 경영활동 전반에 대한 전사적 관리 및 통합 시스템이며, CRM(Customer Relationship Management)은 기업이 고객과 관련된 자료를 통합ㆍ분석하여 고객 중심 자원을 극대화하고 마케팅 활동을 계획ㆍ지원하는 시스템입니다. 엔지니어링SW는 가상의 공간에서 제품을 만들고 구동하여 제품의 성능을 사전에 검증ㆍ예측하는 SW입니다. 마지막으로 SCM(Supply Chain Management)은 생산부터 구매, 유통에 이르기까지 전체 공급망을 관리하는 시스템입니다.

[주요 기업용 응용 SW]

구 분	개 념

ERP	기업 내 생산, 물류, 재무, 회계, 영업과 재고 등 경영활동 프로세스들을 통합적으로 연계해 관리하는 전사적 자원 관리시스템 또는 전사적 통합시스템

CRM	기업이 고객과 관련된 내ㆍ외부 자료를 분석ㆍ통합해 고객 중심 자원을 극대화하고 이를 토대로 고객특성에 맞게 마케팅 활동을 계획, 지원, 평가하는 시스템

엔지니어링
SW	컴퓨터를 활용한 가상의 공간에서 제품을 제작하고, 구동하는 등 실제와 동일한 조건에서 테스트를 통해 제품을 만들어 보지 않고 제품의 성능을 검증ㆍ예측하는 공학 소프트웨어

SCM	원재료의 생산 및 유통 등 모든 공급망 단계를 최적화해 수요자가 원하는 제품을 원하는 시간과 장소에 제공하는 공급망관리 시스템

나. 공급망관리(SCM) 산업의 발전

공급망관리(SCM, Supply Chain Management)는 고객의 요구사항을 최대한 효율적으로 충족시키기 위해 공급사슬(Supply Chain)의 운영을 계획, 실행, 제어하는 프로세스로 원자재, 재공품, 재고, 완제품의 원산지에서 소비자로 이르는 모든 운송과정과 중간과정으로서 저장 활동을 광범위하게 포함하고 있습니다.

공급망관리 분야가 크게 성장할 수 있었던 이유는 1990년대부터 2010년대 중반 IT 인프라의 급격한 성장과 관련성이 높습니다. 특히 인터넷, 서버 및 PC의 대중화를 통한 기업 간 정보의 유통과 처리속도 향상은 공급망관리의 발전에 크게 기여하였습니다. 인터넷의 발전으로 전 세계로부터 각 회사의 유통정보, 물동정보를 교환할 수 있게 되면서 부서 간/기업 간 협업이 잦아지고 업무 당사자들 사이의 신뢰를 높일 수 있는 환경이 형성되었습니다.

또한, AI 기술을 활용해 복잡한 알고리즘을 빠르게 계산할 수 있게 되면서 이를 통해 데이터 기반의 수요예측도 가능해졌으며 최적화 연산을 통해 생산계획 및 부품 수급계획도 신속하고 효율적으로 수립할 수 있게 되었습니다.

이러한 기술의 발전과 함께 이제 21세기 기업들의 경쟁은 개별 기업 간의 경쟁이 아닌, Value Chain과 Value Chain 간의 경쟁으로 변화하고 있어 공급망관리의 중요도가 지속적으로 높아지고 있습니다. 기업 부가가치의 60~70%가 공급망에서 발생되고 매출의 10~14%가 공급망관리 비용으로 지출되기 때문에 공급망관리의 수준은 곧 기업의 핵심역량을 측정하는 잣대로 인식되고 있습니다. 위와 같은 이유로 기업들은 협력사와의 협업을 통해 Value Chain 전반의 역량을 강화하기 위해 노력하고 있습니다.

최근에는 다양한 지정학적 리스크와 글로벌 무역 전쟁 등으로 인해 공급망 리스크가 확대되고 원자재 가격 인상 및 인플레이션에 따른 부담이 가중되면서 비용 절감 및 공급망 회복력에 대한 기업들의 관심이 높아지고 있습니다.

특히 다양한 산업분야에서 자동화, 정보 분석 효율성 향상을 위한 AI 기술 활용이 증가하면서, 공급망관리 분야에서도 갈수록 높아지는 시장 불확실성에 대응하기 위해 AI 기반의 공급망관리가 주목받고 있습니다. AI 기반의 공급망관리는 수많은 데이터의 정밀한 분석을 통해 데이터 품질을 고도화하여 보다 정확하고 정교한 공급망 의사결정을 지원하고 공급망 프로세스 전반에 대한 가시성 확보에 도움을 줍니다.

또한, 2025년까지 글로벌 기업의 절반 이상이 클라우드 방식의 공급망관리 솔루션을도입할 것으로 예상되고 있습니다. 클라우드는 On-premise 구축 대비 도입비용이 훨씬 낮을 뿐만 아니라 실시간 협업, 데이터 공유 등을 통해 구매업무의 효율성을 강화하고, 구매비용 절감과 정보의 자산화를 실현하여 구매 프로세스 전반의 디지털 혁신을 선도하고 있습니다.

이러한 AI, 클라우드 등 디지털 핵심 신기술은 클라우드 기반의 공급망관리 아웃소싱인 ‘SCMaaS(Supply Chain Management as a Service)’을 확산시키고, 딥러닝 기반의 수요 및 가격예측, 자연어처리 기술을 활용한 데이터 자동분류, 최적의 구매 가격 및 판매 시점 추천 등 AI 기반 공급망관리가 가능하도록 산업을 지속적으로 발전시키고 있습니다.

① SCMaaS(Supply Chain Management as a Service)

기존의 공급망관리는 상당히 어려운 분야이고, 오랫동안 훈련된 전문인력이 필요한 분야였습니다. 공급망관리 체계를 구축하기 위해서는 기업의 전략과 경영을 이해할 수 있어야 하고, 기업의 프로세스를 분석하고 설계할 수 있어야 합니다. 또한 시간을 투자하여 기업의 문화를 바꿔야 성과가 드러나며, 외부 기업과 상호협력 프로세스를 하나씩 준비해야 하는 분야입니다. 즉, 공급망관리 체계를 성공적으로 구축하기 위해서는 상당 수준의 투자를 꽤 오랫동안 지속해야만 했습니다. 이런 특성으로 인하여 대기업 외에는 투자가 쉽지 않았던 분야이기도 합니다. 설사 투자를 했더라도 이를 지속하지 못해 성공에 이르지 못한 사례도 다수 존재합니다.

최근에는 공급망관리에 클라우드의 장점을 접목시킨 클라우드 기반의 공급망관리 아웃소싱 SCMaaS(Supply Chain Management as a Service)의 확산이 두드러지고 있습니다. SCMaaS의 장점은 서비스를 이용하는 데 드는 비용이 On-premise 방식의 구매시스템을 구축하는 것보다 현저히 낮고, 별도의 IT 자원이나 전문인력 없이도 표준화된 공급망관리 체계를 구축할 수 있으며 필요한 시점에만 유연하게 활용할 수 있다는 것입니다. SCMaaS을 통해 중소ㆍ중견기업도 보다 합리적인 비용으로 전문화된 공급망관리 서비스를 누릴 수 있게 되면서 대기업 중심으로 형성되었던 공급망관리 시장의 범위가 빠르게 확대되고 있습니다.

② AI 기반 공급망관리

불확실한 경제 환경으로 글로벌 공급망 리스크가 확대되면서 공급망관리에 있어 기업의 생산활동에 영향을 미치는 다양한 변수를 사전에 모니터링하고 분석ㆍ예측해 시장 변동성에 기민하게 대응하는 것이 무엇보다 중요해졌습니다. 이를 통해 기업은 보다 명확한 경영계획과 목표를 수립할 수 있고, 시장의 반응을 사전에 감지할 수 있으며, 수립한 목표와 시장 반응 간 차이를 바탕으로 효율적인 생산ㆍ영업ㆍ마케팅 계획 등을 수립할 수 있습니다. 이는 곧 매출 향상은 물론 궁극적으로 기업의 경쟁력 강화로 이어지게 됩니다.

그 동안 기업의 구매 담당자는 개인의 경험치나 통계적인 방법을 사용해 시장을 예측해왔습니다. 최근에는 예측 정확도를 높이기 위해 과학적인 방법을 적극적으로 활용하고 있으며, 특히 데이터 애널리틱스, 딥러닝, 머신러닝 등 AI 기술을 기반으로 한 공급망관리 솔루션이 주목받고 있습니다. 세계적인 식음료 기업인 코카콜라의 경우, 글로벌 공급망 위기 극복을 위해 기업 의사결정 및 가격 예측, 공급망 전반의 잠재적 위험 영역 모니터링 등 다양한 업무 분야에 AI를 적극 활용하고 있습니다. 이처럼 공급망관리의 효율성 향상뿐 아니라 비용 절감, 시장 불확실성에 대한 대응책으로서 AI기반 공급망관리 소프트웨어를 도입하는 기업들이 앞으로 꾸준히 증가할 것으로 예상됩니다.

다. 공급망관리 시장의 특성 ① 경제성 패러다임 변화에 따른 공급망관리의 역할 변화

1차 산업혁명 시기만 하더라도 옷, 신발, 자동차, 시계 등 제조업의 가치창출의 원동력은 지역 거점 기반 상점 모델이었습니다. 다시 말하면 ‘Economy of Value Shop’이였습니다. 장인들이 생산에 직접 참여했으며 신뢰와 명성, 고객의 문제를 해결하는 능력이 핵심 요소였습니다. 이 시기의 공급망관리는 단순한 중재자 역할을 의미하였습니다.

전기 에너지의 대중화와 헨리 포드의 대량 생산체제로 유발된 2차 산업 혁명 이후에는 ‘Economy of Scale’이 가치 창출의 원동력인 비즈니스 모델이 시작됩니다. 생산 과정을 일관되게 연결함으로써 비용 절감과 생산 속도의 획기적 발전이 이뤄진 것입니다. 이후 인텔, 마이크로소프트 등 글로벌 IT 기업들이 글로벌 표준을 주도하며 기업의 가치 창출을 시작한 ‘Economy of Scope’ 비즈니스 모델이 주류를 이룹니다. 이 시기에 공급망관리는 부품 조달을 원활히 하는 역할과 비용의 통제자 역할이었습니다.

1990년도 중반부터는 ICT의 눈부신 발전과 함께 이루어진 글로벌 통합 인프라(통신,교통, 인터넷 등)를 기반으로 3차 산업 혁명이 본격적으로 이루어지며, 글로벌 네트워크를 효율적으로 활용하는 기업이 경제성을 창출하는 시대가 본격적으로 시작되었습니다. 이 시기부터 공급망관리의 중요성이 급격히 부각되며, 글로벌 대기업들을 중심으로 공급망관리 소프트웨어를 대규모로 도입하기 시작하였습니다. 이 시기에 공급망관리는 본격적인 가치 창출자로서의 역할을 부여받아 기업 경영 전반에 더욱 중요한 핵심 경쟁 요소로 등장하게 됩니다.

4차 산업 혁명 시기에 새롭게 출현한 신기술들, AI, IoT, Cloud 등은 모두가 데이터에 관련된 기술들로, 공급망관리에 새로운 역할을 부여하게 됩니다. AI 기술의 발달로 엄청난 양의 데이터에 대한 분석이 매우 용이해졌으며, 분석 결과를 기반으로 현상에 대한 통찰력이 몰라보게 향상되었고 데이터에 기반한 정교한 의사 결정과 프로세스의 자동화가 가능해졌습니다. IoT 기술의 발전과 더불어 기계들이 더 많은 데이터를 생성하게 되었으며, 데이터를 통한 기계와 기계간, 기계와 사람간의 소통이 더욱 활발해졌습니다. 클라우드는 엄청난 컴퓨팅 파워의 공유를 통하여 누구에게나 빅데이터 및 다양하고 복잡한 알고리즘에 쉽게 접근하고 분석할 수 있는 인프라를 제공하여 주고 있습니다. 이러한 신기술의 등장과 더불어 공급망관리는 데이터 기반 혁신의 리더로 역할을 부여받게 됩니다.

[뉴노멀 시대가 요구하는 공급망관리의 수준]

출처: 당사 내부자료 ② 가치 창출자 역할의 공급망관리21세기 기업 경쟁의 형태는 개별 기업 간의 경쟁이 아닌, 기업을 둘러싼 Supplier Network와 Customer Network, 즉 기업 Value Chain 간의 경쟁으로 변화하고 있습니다. 기업 Value Chain 경쟁력이 개별 기업의 경쟁력을 판가름하고 있습니다.

[21세기 기업 경쟁의 형태와 공급망관리의 역할]

출처: 당사 내부자료이에 따라 개별 기업의 경쟁력 강화를 위해 협력업체와 생산업체 그리고 고객에 이르기까지 거래관계에 있는 기업들, 즉 기업생태계의 구성요소들 간 다양한 IT 기술과 솔루션을 이용한 실시간 정보공유를 통해 시장과 수요자들의 요구에 기민하게 대응할 수 있도록 공급망관리의 중요성이 그 어느 때보다 높아지게 되었습니다. ③ 데이터 기반 혁신 리더로서의 공급망관리오늘날 갈수록 높아지는 공급망의 변동성과 불확실성이 안정적인 기업 경영에 걸림돌이 되고 있습니다. 특히 COVID-19 이후 공급망 리스크가 더욱 확대되면서 데이터를 기반으로 보다 적극적이고 선제적으로 대응하는 것이 그 어느 때 보다 중요해졌습니다.

기업들은 공급망관리 소프트웨어를 기반으로 구매 관련 빅데이터를 활용하여 다양한관점에서 분석을 실행하고, 단순 현황 파악에 머무르는 것이 아니라 현황에 대한 원인 분석과 해결책까지 제시하며 공급망관리의 방향성 제시, 신속한 후속 업무 연계, 선제적 리스크 관리, 업무 자동화 등의 전략적 의사 결정을 정확하고 신속하게 수행해야 합니다.

[공급망관리 소프트웨어를 통한Data Intelligence 활용]

출처: 당사 내부자료 (2) 산업의 특성 가. 글로벌 기업용 소프트웨어 시장

기업 핵심 업무에 대한 디지털 전환 가속화와 AI 및 클라우드 기반 솔루션 수요 확대 등에 힘입어 2024년 기업용 소프트웨어에 대한 IT 지출은 전 세계적으로 1조 달러를초과했으며, 시장 규모도 전년 대비 8.82% 성장해 다른 IT 서비스 시장보다 빠른 성장세를 보이고 있습니다.

글로벌 시장 조사 기관 Statista가 발표한 글로벌 기업용 소프트웨어 시장 조사 결과에 따르면, 2025년부터 2029년까지 글로벌 기업용 소프트웨어 시장은 연평균 성장률 6.19%를 기록하며 2029년 시장 규모가 4,026.8억 달러에 이를 것으로 전망됩니다. 특히, 당사가 사업을 영위하고 있는 AI 솔루션과 클라우드 기반 서비스의 성장세가 갈수록 두드러지며 관련 소프트웨어 시장도 확대될 것으로 예상됩니다.

[글로벌 기업용 소프트웨어 시장 규모 및 전망]

(단위: 억 달러)

구분	‘24년	‘25년	‘26년	‘27년	‘28년	‘29년

시장규모	2,957.3	3,166.8	3,374.1	3,588.0	3,809.5	4,026.8

성장률	8.82%	7.08%	6.55%	6.34%	6.17%	5.70%

출처: Statista Market Insights (2024.09)

나. 글로벌 공급망관리 소프트웨어 시장공급망관리 소프트웨어 시장은 ERP, SRM, 엔지니어링 SW 등 다른 기업용 SW에 비해 늦은 태동 시기로 인해 시장에서 그 비중이 상대적으로 낮았습니다. 그러나 복잡성과 불확실성이 지속적으로 확대되고 있는 글로벌 시장에서 기업가치를 제고할 수 있는 핵심 수단으로 공급망관리가 부각되면서 근래 공급망관리 소프트웨어 도입 수요는 과거보다 빠르게 증가하고 있습니다.

특히, 클라우드 기반 SCM 솔루션에 대한 수요가 늘어나고 AI, 빅데이터 등 디지털 신기술과의 결합을 통해 공급망에 대한 예측 분석 능력이 향상되는 등 다양한 성장 동력을 기반으로 글로벌 공급망관리 소프트웨어 시장은 2034년까지 연평균 10.92%의 성장률을 기록하며 895.7억 달러 규모에 이를 것으로 예상됩니다.

[글로벌 공급망관리 소프트웨어 시장 규모 및 전망]

(단위: 억 달러)

구분	‘25년	‘26년	‘27년	‘28년	‘29년	‘30년	‘31년	‘32년	‘33년	‘34년

시장규모	353.0	392.2	435.7	484.1	537.8	597.5	663.8	737.5	819.3	895.7

성장률	11.11%	11.10%	11.09%	11.11%	11.09%	11.10%	11.10%	11.10%	11.09%	9.33%

출처: Precedence Research (2025.01) 다. 글로벌 AI 소프트웨어 시장2022년 챗GPT(Chat GPT) 출현 이후 글로벌 빅테크 기업들 간의 AI 모델 개발 경쟁이 치열해지며 AI 기술은 유례없는 속도로 발전해오고 있습니다. IT분야를 비롯해 제조, 금융, 헬스케어 등 다양한 산업 분야에서 AI 도입이 가속화되고 있으며, 생성형 AI(generative AI)와 AI 에이전트(AI agent)의 발전, 클라우드 기반 AI 서비스(AIaaS) 확대와 같은 시장 흐름에 따라 앞으로 비즈니스 혁신을 이끄는 핵심 기술로서 AI의 역할은 더욱 커질 것으로 전망됩니다.

글로벌 시장조사 기관 Precedence Research에 따르면 2024년 글로벌 AI 소프트웨어 시장은 2092.9억 달러 규모를 기록했으며, 2025년부터 2034년까지 연평균 21.43% 성장해 2034년에는 그 규모가 1조 4588.9억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

[글로벌 AI 소프트웨어 시장 규모 및 전망]

(단위: 십억 달러)

구분	‘25년	‘26년	‘27년	‘28년	‘29년	‘30년	‘31년	‘32년	‘33년	‘34년

시장규모	257.4	316.5	389.2	478.6	588.6	723.8	890.1	1,094.5	1,273.5	1,458.9

성장률	22.98%	22.96%	22.97%	22.97%	22.98%	22.97%	22.98%	22.96%	16.35%	14.56%

출처: Precedence Research (2025.01)

(3) 경기변동의 특성 및 계절성공급망관리 소프트웨어의 역할이 가치 창출자 및 데이터 기반 혁신 리더로 확대됨에 따라 당사의 사업은 경기 변동에는 큰 영향을 받지 않고 있습니다. 기업 간의 경쟁 구도가 기업이 보유하고 있는 공급망까지 포괄하는 기업 네트워크 간의 경쟁으로 변화하였고, 치열한 경영환경 속에서 원가 경쟁력의 중요성이 더욱 부각되고 있습니다. 따라서 경제 침체기에 오히려 공급망관리 소프트웨어를 도입하는 경향도 나타나고 있습니다. 또한, AI 및 클라우드 기술 발전과 함께 공급망관리를 비롯한 기업 핵심 업무를 디지털 기반으로 전환하고자 하는 수요가 증가함에 따라 공급망관리 소프트웨어 도입 역시 빠르게 늘어나고 있습니다.

다만, 고객들이 주로 1분기에는 투자 사업을 준비하는 경우들이 많아 당사의 경우 1분기 매출이 다른 분기 대비 소폭 낮은 경향을 나타내는 계절성 요인은 존재합니다. 당사는 주로 이 시기에 내부 역량 강화를 통해 제품의 콘텐츠 업그레이드 및 다양한 신기술 접목을 시도하고 있으며 2분기~4분기까지는 유사한 수준의 매출액을 기록하고 있습니다.

(4) 국내외 시장 여건 및 경쟁환경

국내 공급망관리 소프트웨어 시장의 경우 해외 업체들이 가격, 유지보수, 국내 환경에 맞는 최적화 등의 측면에서 국내 업체에 비해 뒤쳐지며 시장 진출에 어려움을 겪고 있습니다. 따라서, 국내 공급망관리 소프트웨어 시장은 국내 업체들 위주로 경쟁 구도를 형성하고 있으며 해외 업체의 경우 SAP, Ariba만이 국내 시장에 진출하여 경쟁하고 있습니다.

당사는 제품의 구매 기능 Coverage 및 프로세스 정합도 측면에서 타사의 단순한 기능에 비해 우수하며, 사용자 편의성 측면에서도 경쟁력을 보유하고 있습니다. 또한, 외주업체를 통해 고객지원 및 관리 서비스를 제공하는 해외 업체와 달리 당사는 내부전문 조직을 통해 장애에 즉각 대응하며 예민한 구매시스템의 안정적인 운영을 지원하기 때문에 사후관리 용이성 측면에서도 탁월합니다. 뿐만 아니라 당사는 다양한 산업군의 선도 기업과의 프로젝트 진행 경험을 바탕으로 축적된 노하우를 내재화하였으며, 국내 대표 대기업 중심의 안정적인 B2B 고객 네트워크도 확보하고 있습니다.

당사는 이러한 공급망관리 분야의 전문성을 기반으로 국내 공급망관리 소프트웨어 시장에서의 지위를 공고히 하고 있습니다. 또한, 경제성과 효율성을 확보한 공급망관리 클라우드 서비스를 출시하여 중견 및 중소 기업으로도 시장을 적극적으로 확대하고 있으며, 자체 개발한 AI 기술 역량을 바탕으로 다양한 AI 디지털 혁신 소프트웨어를 선보이며 공급망관리 소프트웨어 시장을 선도해 나가고 있습니다.

(5) 경쟁우위 요소

가. Best Practice 기반으로 산업별 특화 기능 제공

구매시스템은 산업 별로 사업 내용에 따라 특화된 프로세스 및 기능을 필요로 합니다. 당사는 20년 이상 전자/전기/반도체, 자동차, 화학/정유, 건설/철강/기계, 서비스/소비재, 의료/공공/금융 등 다양한 산업군의 선도 기업들과 1,600여 건 이상의 구매 컨설팅 및 차세대 구매시스템 구축 프로젝트 등을 수행하며 소프트웨어 제품 경쟁력을 검증받았으며, 이 과정에서 각 산업별 특화된 구매의 Best Practice를 내재화하는데 성공했습니다.

타 경쟁사들이 공급하는 소프트웨어의 경우 특정 산업군에만 적용될 수 있는 기능에 국한되어 있는 데 반해, 당사의 공급망관리 소프트웨어는 이처럼 다양한 산업별 특화기능을 보유하고 있어 시장 내 경쟁력을 크게 강화할 수 있었습니다. 당사는 그 동안 축적한 구매 전문성과 Best Practice 노하우를 적극 발휘하여 다양한 고객 니즈에 부합하는 특화된 구매 기능을 제공, 기업의 구매 경쟁력 강화와 업무 프로세스 혁신, 구매의 디지털 전환을 지원하고 있습니다.

당사의 산업별 주요 고객사와 산업별 특징은 아래와 같습니다.

[산업별 주요 고객사 및 특징]

산업군	주요 고객사	산업 특징

전자/ 반도체/ 전기/ 이차전지	삼성전자/삼성전기/삼성SDI/
LG전자/LG디스플레이/LG이노텍/
SK하이닉스/에코프로비엠 등	■ 기술과 제품 트렌드의 빠른 변화에 따라 타 산업 대비 짧은 라이프사이클 보유
■ 기술/제품 개발의 중요도가 높으므로 원활한 개발 협업 진행을 위한 기능 구현에 대한 니즈가 높음

자동차	현대자동차/현대모비스/현대위아/
만도/한온시스템/
한국타이어/금호타이어 등	■ 완성차 조립으로부터 세부 부품 제조까지 공급망 전반의 수직 계열화
■ 전략적 원가 관리 및 공급망 전반의 가시성을 강화하는 측면의 시스템 구현 필요

화학/ 정유	LG화학/SK케미칼/한화케미칼/
에스오일/GS칼텍스/
SK에너지/한화에너지 등	■ 제품 생산 특성에 따라 대형 플랜트 및 장치에 대한 중요도가 높음
■ 대형 플랜트를 수리/유지보수 가능한 설비 및 공사 등과 관련된 구매 빈도 높음

건설/ 철강/ 기계	삼성엔지니어링/물산(건설)
포스코/현대제철/현대엔지니어링
한화건설/GS건설 등	■ 주로 EPC를 공급하는 기업으로서, 프로젝트 수주를 통한 제품 공급/운영
■ 프로젝트 기반의 구매 운영 프로세스를 시스템화 한 특화 서비스에 대한 니즈가 높음

서비스/ 소비재/ 기타	삼성SDS/현대오토에버/포스코ICT/
SK주식회사C/ SK텔레콤/LGU+/
삼성웰스토리/한화호텔/ F/우아한형제들/하이브 등	■ IT/통신/유통/엔터 관련 각종 서비스 제공을 주요 사업으로 운영
■ 표준 구매프로세스 기반 다양한 구매유형을 포괄하는 시스템 기능에 대한 니즈가 높음

의료/ 공공/ 금융/ 바이오	연세의료원/서울의료원/
한국전력공사/한국수력원자력/
우리은행/현대카드/캐피탈/커머셜/ 메디톡스 등	■ 국가 법령/조항/규칙 등을 기반으로 하는 각종 사업 운영
■ 국가조달법을 준수하고 다양한 구매유형을 포괄하는 시스템 기능을 필요로 함

나. 자체 AI 기술 및 소프트웨어 개발 역량 보유

당사는 자체 AI 기술과 방법론을 기반으로 AI 모델 및 엔진, 소프트웨어를 직접 개발하고 있으며, 특히 문자 임베딩(Character Embedding), 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Networks) 알고리즘을 활용한 텍스트 인식 및 자동 분류 등 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing) 기술과 시계열 데이터 기반의 분석 및 예측 기술에 강점을 보유하고 있습니다. 이 같은 기술 역량을 바탕으로 2021년 ‘기계학습 기반 아이템을 분류하는 방법 및 장치’등 총 4건의 AI 관련 국내 특허를 등록 완료했으며, 미국과 일본 등 해외에서도 총 8건의 특허를 출원해 이 중 4건의 일본 특허와 1건의 미국특허가 등록 결정되었습니다.

[AI 관련 특허 보유 현황]

No	내용	출원일	등록일	주무관청

1	기계 학습 기반 아이템을 분류하는 방법 및 장치	2020.11.23	2021.06.10	특허청

2	기계 학습 기반 유사 아이템에 관한 정보를 제공하는 방법 및 장치	2020.11.23	2021.06.10	특허청

3	기계 학습 기반 정보 제공 방법 및 장치	2020.11.23	2021.06.10	특허청

4	기계 학습을 통한 학습 모델을 사용한 정보 제공 방법 및 장치	2020.11.23	2021.06.25	특허청

5	기계 학습 기반 아이템을 분류하는 방법 및 장치	2021.11.22	-	미국 특허청

6	기계 학습 기반 유사 아이템에 관한 정보를 제공하는 방법 및 장치	2021.11.22	-	미국 특허청

7	기계 학습을 통한 학습 모델을 사용한 정보 제공 방법 및 장치	2021.11.22	2024.07.02	미국 특허청

8	기계 학습 기반 정보 제공 방법 및 장치	2021.11.22	-	미국 특허청

9	기계 학습 기반 아이템을 분류하는 방법 및 장치	2021.11.22	2023.09.19	일본 특허청

10	기계 학습 기반 유사 아이템에 관한 정보를 제공하는 방법 및 장치	2021.11.22	2023.06.07	일본 특허청

11	기계 학습을 통한 학습 모델을 사용한 정보 제공 방법 및 장치	2021.11.22	2023.05.29	일본 특허청

12	기계 학습 기반 정보 제공 방법 및 장치	2021.11.22	2023.08.15	일본 특허청

또한, 당사는 외부 AI 플랫폼이 아닌 자체 AI 개발도구이자 서비스 플랫폼인 SMART ai studio를 활용해 다양한 AI 소프트웨어를 직접 개발하고 있습니다. SMART ai studio는 다양한 데이터 소스부터 데이터 수집 및 전처리, 모델 학습 및 예측, 결과 데이터 데이터베이스(DB) 저장에 이르는 일련의 파이프라인을 쉽고 빠르게 개발할 수 있도록 지원하며, 용이한 서비스 적용 및 운영을 위한 다양한 기능을 제공하는 것이 특징입니다.

당사는 SMART ai studio를 기반으로 기업에서 구매업무 효율화를 위해 필요로 하는다양한 요구사항에 부합하는 새로운 AI 소프트웨어를 지속적으로 개발, 출시하여 기업에게 가장 필요한 실용적인 AI 디지털 혁신 사례를 만들어 가고 있습니다.

[엠로 - AI 개발 플랫폼SMART ai studio]

출처: 당사 내부 자료

당사의 AI 기술을 활용한 다양한 디지털 혁신 사례 중 구매 영역에서 가장 중요한 기준정보 중 하나인 품목 마스터(Item Master)의 품질을 관리하기 위해 개발한 SMART item doctor가 대표적인 사례입니다. AI 자연어처리 알고리즘을 통해 대량의 데이터에서 중복되거나 유사한 품목을 빠르고 효과적으로 찾아내 중복 데이터가 발생하지 않도록 함으로써 품목 마스터의 품질을 유지할 수 있도록 지원하는 소프트웨어로,현재 다수의 대기업 고객사에서 활용하고 있으며 지속적으로 USE CASE를 늘려가고 있습니다.

또한, 복잡한 견적서 분석 업무를 AI 기반으로 자동화해 업무 부하를 대폭 줄이고 객관적인 견적서 분석이 가능하도록 지원하는 SMART quotation doctor, 원자재 시황,물가지수 등의 정보를 활용하여 구매 품목의 가격 변동 추이를 예측하는 SMART price doctor 소프트웨어 등도 출시해 국내 대표 소재ㆍ부품 기업, 화학ㆍ정유 기업, 건설사 등에 적용한 성공사례를 보유하고 있습니다.

AI 분야에서 주요 활용 사례로 언급되는 수요예측 또한 당사가 보유한 핵심 기술 역량 중 하나입니다. 일별ㆍ주별ㆍ월별 수요예측에 특화된 AI 모델을 개발해 이를 기반으로 한 SMART forecasting doctor 소프트웨어를 출시했으며, 이를 글로벌 대표 전자기업 등에 공급했습니다. 당사의 수요예측 솔루션은 고객사로부터 예측 성능의 우수성과 안정성을 인정받아 지속적으로 서비스를 제공하고 있으며, 고객사 또한 점차 확대해 나가고 있습니다.

이 외에도 최근 시장의 화두인 생성형 AI와 Agentic AI 기술을 공급망관리 시스템에 활용하길 원하는 고객들이 늘어남에 따라 이 같은 시장 수요에 부합하기 위해 다양한AI agent 기능을 엠로의 공급망관리 솔루션에 탑재해 선보였습니다. 엠로의 AI agent는 고객사 환경에 최적화된 다양한 LLM 기반으로 구매 업무에 필요한 API 호출 및 도구 활용, 기업 내 축적된 구매 관련 데이터나 문서 기반 RAG(검색증강생성) 검색, SQL 쿼리(SQL query) 생성을 통한 데이터 분석 및 결과 제공 등의 기능을 수행해 다양한 구매 업무를 쉽고 빠르게 처리할 수 있도록 지원합니다. 당사는 꾸준한 연구 개발을 통해 구매에 특화된 AI agent의 적용 범위를 확대하며 Agentic AI 기반 구매 혁신을 선도해나갈 계획입니다.

다. 내부 전문 인력을 통한 안정적인 고객 지원

당사는 내부에 고객 지원 전담 조직인 서비스운영팀을 구성하여 공급망관리 소프트웨어를 도입한 고객사에 맞춤형으로 체계적인 사후관리 서비스를 제공하며 안정적인시스템 운영을 지원하고 있습니다. 당사의 서비스운영팀은 다양한 산업군의 구매시스템 구축 및 운영 노하우를 보유하고 있는 전문 인력으로 구성되어 고객사의 요구사항에 적극적으로 대처하며 시스템 안정성 확보는 물론 운영 효율성을 높이고 있습니다.

[기술 및 운영 서비스 개요]

출처: 당사 내부자료서비스운영팀은 기술ㆍ프로젝트그룹, 플랫폼운영그룹, 운영그룹, 인프라파트로 구성되어 있으며, 주요 담당 업무는 아래와 같습니다.

[서비스운영팀 구성 및 담당 업무]

구분	담당 업무

기술ㆍ프로젝트그룹	- 기술료 계약 기반의 기술 지원
- On-Premise 구축 고객사 기능 개선 수행
- Cloud 1.0 신규 구축 및 기능 개선 수행
- Caidentia 1.0 운영성 개발 업무

플랫폼운영그룹	- Cloud Admin 관리 기능 개발 및 운영
- Customer Portal(고객지원포탈) 고도화 및 운영
- Cloud 1.0 운영 관리
- CSR(Customer Service Request) 1선 대응 및 기능 품질 검증

운영그룹	- Caidentia 1.0 Enterprise 운영(Global) 및 인증/감사 대응(SOC2, ISO 등)
- Caidentia 1.0 Shared 운영
- On-Premise 운영(소진형/풀타임 운영)

인프라파트	- Cloud 1.0 인프라 운영
- Caidentia Enterprise/Shared 인프라 운영
- 사내/외 인프라 기술 지원

또한 당사가 운영하는 기술서비스 전용 사이트 JIRA를 통해 시스템 오류를 보다 체계적으로 관리하고 있습니다. JIRA에서 오류 접수 시 즉각적으로 담당자를 배정하고이력 관리를 통해 해당 오류에 대한 처리 진행 현황을 실시간으로 관리할 수 있습니다.

이처럼 당사는 한국 본사에서 직접 고객 지원 서비스를 제공하기 때문에 경쟁관계에 있는 해외업체 대비 빠른 대응이 가능합니다. 예를 들어 경쟁사인 해외업체의 경우, 미국 본사에서 클라우드 서비스를 총괄 관리하고 있어 인터페이스나 커스터마이징뿐만 아니라 운영 관련 문의사항에 대한 대응 리드타임이 최대 2주까지 소요되는 데 반해 당사는 문의 또는 요청사항 발생 즉시 대응이 가능합니다.

이 외에도 당사는 자체 기술로 소프트웨어를 개발 및 공급하고 있기 때문에 자사 소프트웨어에 대한 높은 이해를 바탕으로 보다 체계적인 기술 지원이 가능하며, 다양한산업군의 폭넓은 구축 레퍼런스를 보유해 타사 대비 운영에 대한 안정성이 이미 검증되었다는 점도 경쟁우위로 작용합니다.

라. 경쟁사 대비 높은 가격 경쟁력 보유

당사는 뛰어난 공급망관리 소프트웨어 제품 및 서비스를 합리적인 가격에 제공하며 경쟁사 대비 우수한 가격 경쟁력을 갖추고 있습니다. 당사의 주요 수익 모델인 소프트웨어 라이선스, 시스템 구축 및 컨설팅, 기술지원 서비스, 클라우드 서비스 사용료 전반에 있어 유연한 가격 정책을 채택해 고객사의 비용 부담은 낮추고 만족도는 극대화시키고 있습니다.

소프트웨어 라이선스의 경우, 고객사의 매출 규모 및 사용자 수에 따라 유연하게 가격을 책정하고 있으며 기업이 꼭 필요한 기능만 선별적으로 도입할 수 있도록 기능별모듈식 구성을 제공하고 있습니다.

또한, 당사가 보유한 업계 최고의 전문가들이 지속적인 교육을 통해 공급망관리 소프트웨어 구축 및 운영에 필요한 역량을 업데이트 함으로써 최소의 시스템 구축 및 컨설팅 비용으로 최대의 가치를 창출하며 높은 고객 만족도를 유지하고 있습니다. 기술지원 서비스료의 경우, 해외 소프트웨어 업체들은 소프트웨어 라이선스의 25%를 청구하는 데 반해 당사는 18% 수준으로 합리적인 비용을 청구하고 있습니다. 클라우드사용료 역시 해외 소프트웨어 업체 대비 평균 60% 수준으로 과금 시스템을 운영하고있어 높은 가격 경쟁력을 보유하고 있습니다. 당사는 이 같은 유연하고 합리적인 가격 정책을 기반으로 빠르게 시장을 확장해 나가고 있습니다.

4) 신규 사업의 내용 및 전망 (1) 사업 분야 및 진출 목적

당사는 국내 1위를 넘어 글로벌 대표 소프트웨어 기업으로 도약하고자 2024년부터 삼성SDS와 함께 글로벌 SRM(Supplier Relationship Management) SaaS 솔루션 ‘케이던시아(Caidentia)’를 내세워 북미 시장을 중심으로 본격적인 해외 사업을 수행하고 있습니다.

‘케이던시아(Caidentia)’는 엠로가 자체 개발한 SRM 솔루션과 구매에 특화된 AI 기능을 결합해 클라우드 SaaS 방식으로 제공하는 것으로, 특히 오늘날 기업 경쟁력 강화에 있어 그 중요성이 높아지고 있는 목표재료비 관리, 원가 관리 등 다양한 직접 구매(direct-procurement) 기능을 고도화하고 다양한 Use Case 기반의 고객 맞춤형Agentic AI까지 폭넓은 기능을 제공해 빠르게 성장하고 있는 글로벌 공급망관리 소프트웨어 시장을 선점하는 것을 목표로 합니다.

(2) 시장의 주요 특성, 규모 및 성장성

당사가 타깃으로 하는 글로벌 SRM 소프트웨어 시장은 다른 기업용 소프트웨어 분야보다 가파른 성장세를 나타내고 있습니다. 글로벌 시장조사기관 Verified Market Research에 따르면, 글로벌 SRM 소프트웨어 시장은 2023년 101억 달러에서 연평균 12.4% 성장해 2031년에는 그 규모가 179억 달러에 이를 것으로 전망됩니다.

특히, 미국의 정책 변화로 SRM 소프트웨어의 필요성이 더욱 커질 것으로 예상됩니다. 트럼프 2기 행정부 출범 이후 관세 제도 강화로 인한 미국의 보호무역주의 심화, 법인세 인하 등 각종 기업 규제 완화 정책 시행, 리쇼어링(re-shoring) 기조 지속 등으로 미국을 중심으로 기업들의 협력사 재발굴 및 공급망 재편이 가속화될 가능성이 커지고 있습니다. 이에 SRM 소프트웨어 시장은 기존 간접 구매에 직접 구매 솔루션의 성장도 더해지며 본격적으로 성장기에 진입할 것으로 예상됩니다.

이 같은 환경 변화에 따라 SAP, Coupa, GEP, e2open, Jaggaer 등 글로벌 소프트웨어 업체들도 직접 구매 솔루션을 앞다퉈 선보이며 시장 확대에 나서고 있습니다. 당사가 개발한 ‘케이던시아(Caidentia)’는 다양한 제조업 프로젝트 수행 경험과 노하우가 반영된 직접 구매 특화 기능 및 AI 기술이 적용되어 있어 글로벌 경쟁사 대비 상대적인 성능 우위를 확보할 것으로 기대됩니다. (3) 신규 사업과 관련된 투자 현황

당사는 2023년부터 글로벌 SRM SaaS 사업 추진을 위한 솔루션 개발 및 인력 채용(글로벌 및 AI 솔루션 개발, 해외사업 담당 인력) 등에 투자를 진행하고 있습니다. 다만, 이미 국내 시장에서 검증된 솔루션을 글로벌 향(向)으로 고도화하는 방식으로 개발이 진행되어 솔루션 개발부터 출시까지 비교적 신속하게 진행되었으며, 온프레미스(on-premise)보다 구축 기간이 짧은 클라우드 SaaS 방식으로 제공되기 때문에 본격적인 매출이 발생하여 실제 이익에 기여하는 시점은 일반적인 솔루션 사업의 글로벌 진출과 비교해 상대적으로 짧을 것으로 예상됩니다. (4) 사업 추진현황

글로벌 SRM SaaS 사업에서 당사는 솔루션 개발을 담당하고 있으며, 해외 마케팅 및영업은 삼성SDS의 해외 법인인 삼성SDS America, Europe을 중심으로 진행 중입니다. 당사는 글로벌사업팀과 상품기획그룹을 신설해 해외 시장을 타깃으로 한 체계적인 솔루션 개발 및 글로벌 기업 고객 요구사항에의 민첩한 대응, 해외 마케팅 및 영업 활동 지원 등을 수행하고 있습니다.

2024년 10월 삼성SDS America를 통해 미국 전자제조업체를 첫 글로벌 고객사를 확보한 이후 미국 열관리솔루션 기업, 글로벌 대표 PCㆍ서버 제조사 등과도 계약을 체결하며 북미 시장에서 유의미한 레퍼런스를 확대해 나가고 있습니다. 올해 5월 미국과 스페인에서 개최된 글로벌 최대 규모의 Gartner Supply Chain Symposium/Xpo에 참가해 기업 고객들로부터 큰 관심을 얻었으며, 자동차, 제조, 제약, 소비재 등 다양한 산업군의 기업들과 후속 미팅을 진행 중입니다.

또한, 7월에는 ‘케이던시아(Caidentia)’가 국내 최초로 글로벌 시장조사기관 IDC의 2025 MarketScape Report에 AI 기반 Source-to-Pay(AI-enabled Source-to-Pay), AI 기반 Procure-to-Pay(AI-enabled Procure-to-Pay) 분야에 각각 주요 사업자(major player)로 등재되었습니다.

IDC MarketScape Report는 글로벌 기업들이 IT 솔루션 도입을 결정하는 데 중요한 지표로 활용되는 만큼 향후 ‘케이던시아(Caidentia)’의 영업 활동에 큰 도움이 될 것으로 기대되며, 다양한 글로벌 시장조사기관의 리포트 등재도 지속적으로 추진해 나갈 계획입니다.