"국적선사 낮은 경영성과, 잘못된 의사결정 때문"

송고 2018.07.09 15:08 | 수정 2018.07.10 10:33
황준익 기자 (plusik@ebn.co.kr)

현대·SM상선 등 국적선사 위험관리능력 취약

"빅데이터·AI 도입해 시황예측력 높이고 운영비용 낮춰야"

ⓒ현대상선

우리나라는 한진해운 파산이후 해운산업의 매출 및 경쟁력이 크게 하락했다. 지난해 해운산업의 매출은 29조원으로 2015년 39조원에 비해 약 10조원 감소했다. 해상운송업 생산지수도 2015년 100에서 지난해 80.9로 떨어졌다.

국내 해운기업이 운영하는 선박의 평균 선령은 13.8년(2015년 기준)으로 세계 10대 해운국 선박의 평균선령 12년에 비해 높다. 에너지효율(Existing Vessel Design Index, EVDI)이 낮은 선박도 전체 25% 이상을 차지하는 등 산업 경쟁력도 낮아졌다.

해운시장위험을 관리하기 위해서는 의사결정시스템과 시장분석역량이 필요하지만 시황에 대한 국내 선사들의 진단과 예측능력이 매우 취약하다는 지적이 나온다.

한국해양수산개발원(KMI)은 9일 '빅데이터 분석은 해운에서 어떻게 활용되는가?' 보고서에서 해운 위험관리에 필요한 의사결정은 시점(timing)과 기간(term)의 문제로 이를 결정할 수 있는 분석능력이 기업의 실적과 연결된다고 주장했다.

보고서에 따르면 가격위험은 시점과 기간 조정을 통해 최소화 할 수 있다. 일반적으로 장기계약이 단기계약에 비해 변동성이 낮으므로 이를 활용해 위험 축소가 가능하다.

예를 들어 선박 확보 시 향후 가격이 상승할 것으로 예상되면 장기계약을 통해 현재 낮은 가격을 선택하는 것이 유리하다. 하지만 국내 선사의 위험관리능력은 부족한 상황이다.

실제 지난해 운임 회복에도 불구하고 국내 원양 선사인 현대상선의 세전영업이익률은 -7.3%, SM상선은 -18.1%로 모두 적자를 기록했다. 현대상선과 비슷한 규모의 Zim(+5.4%), K-Line(-0.1%) 등과 비교해도 적자폭이 매우 크다.

국적선사의 올해 1분기 실적도 경쟁선사에 비해 손실이 큰 것으로 나타나 해운시장의 위험을 최소화할 수 있는 연구가 시급하다.

보고서는 동일한 시황에서 국적 컨테이너선사가 상대적으로 낮은 경영성과를 보이는 것은 잘못된 의사결정으로 원가구조를 높은 수준에서 설정한 결과라고 지적했다.

KMI는 해운 경기의 변동성, 불확실성, 복잡성이 확대돼 전통적인 방법으로 해운시황을 분석하는데는 한계가 있는 만큼 빅데이터(Big Data), 인공지능(AI)을 활용한 산업 분석방법을 도입해야 한다고 주장한다.

빅데이터를 활용하면 다양한 해운시황 예측이 가능하다. 철강수출이 많은 남미와 호주로 향하는 선박이 많아질수록 일정기간 후 공급량이 증가해 운임이 하락할 가능성이 높으므로 이러한 정보가 제공될 경우 의사결정의 질이 높아질 수 있다.

이미 글로벌 선사들은 빅데이터·AI를 활용한 분석이 활발하다. 지난해 해운을 포함한 해양부문 기업의 12%가 이미 빅데이터를 활용해 사업효율성 향상을 위해 노력하고 있다는 분석도 있다.

세계 1위 선사 머스크는 IBM과 블록체인 연구를 위한 합작법인을 설립하고 이스라엘 더독(theDOCK)사와는 해운 빅데이터 연구를 위해 스타트업 육성 협약을 체결했다. 일본의 ONE은 전문컨설팅 기관인 IHS에 의뢰해 기계학습 기반의 시황예측 모델을 개발했다.

반면 우리나라 선사들은 영세성으로 시황예측 전담부서가 취약하고 해운시장이 협소해 소수의 기업만이 빅데이터 분석을 도입하는 실정이다.

윤희성 KMI 해운빅데이터연구센터장은 "수요, 공급자료 외에 운임선물시장, 유가, 환율 등 기존 운임시장 예측에 활용된 자료를 AI 분석방법을 이용해 예측할 수 있다"며 "국내외에서 다양하게 진행 중이며 기존 연구모형에 비해 예측 정확도가 상승하는 것으로 드러났다"고 설명했다.

최건우 KMI 전문연구원은 "선사는 보유 선대 운영 최적화를 통해 운영비용을 최소화 할 수 있으며 이는 수익 상승으로 이어진다"며 "선박충돌예방, 사이버보안, 자율운항선박 등 해운에서 빅데이터 활용범위는 계속 확대되고 있다"고 말했다.

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"국적선사 낮은 경영성과, 잘못된 의사결정 때문"

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