Insight
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지금 공급망을 다양화하는 방법

출시일
June 27, 2025

선적 적하목록을 인공 지능과 결합하여 새로운 글로벌 공급업체를 찾고 관세 노출을 최소화하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 가이드에서 배우게 될 내용:

  • 대체 공급업체 식별 신뢰할 수 없는 디렉토리 대신 검증된 배송 데이터 사용
  • 공급업체 역량 검증 약정 전에 객관적인 세관 기록을 가지고
  • 관세 노출 감소 검증된 여러 국가 및 제조업체로 다각화함으로써
  • 공급망 레질리언스 구축 주간 정책 변화 및 무역 혼란에 적응합니다.

소요 시간: 포괄적인 공급업체 분석을 완료하는 데 2시간 소요

최적 대상: 조달 책임자, 공급망 관리자, 국제적 공급업체 관계를 발전시키는 최고 경영진

빠르게 증가하고 있는 단일 소스 공급 의존성의 위험

관세가 계속 바뀔 때 기업은 새로운 관세에 대해 어떻게 계획을 세워야 할까요?시장에서 정부의 전통적인 역할, 즉 명확한 규칙을 수립하고 공평한 경쟁의 장을 마련한 다음 민간 기업에 방해가 되지 않는 역할은 더 이상 적용되지 않습니다.2025년 6월 이후에만 계속 바뀌는 관세 목표 중 일부는 다음과 같습니다.

  • 미국은 철강과 알루미늄에 대한 관세를 25% 에서 50% 로 두 배로 인상했습니다.
  • 이후 미국은 철강과 알루미늄으로 만든 가전 제품에 특별히 50% 의 관세를 적용했습니다.
  • 중국과의 협상을 통해 실제로 중국에 대한 관세를 30% 에서 55% 로 인상하는 협정이 체결되었습니다.
  • 연례 정상 회담에서 다른 G7 국가들과의 무역 협상은 아무 소용이 없었습니다.현재 10% (캐나다 제외, 25%) 로 설정된 이들 국가의 수입품에 대한 관세는 앞으로 몇 주 안에 두 배 이상 인상될 예정입니다.
ImportGenius의 크리스 샤퍼 (Chris Schafer) 회장은 “이러한 환경에서 모든 수입업자에게 가장 큰 위험은 특정 국가를 상품이나 공급원으로 과도하게 의존하는 것입니다.” 라고 말합니다.“과도한 의존으로 인해 기업은 단 한 번의 무역 정책 변화에 좌우됩니다.현재는 매일 바뀌지는 않더라도 매주 바뀌는 관세 결정의 속도가 이제 비즈니스 의사 결정의 속도를 좌우합니다.”

그렇기 때문에 기업들은 관세 노출 위험을 보다 효과적으로 완화하기 위해 여러 국가에 새로운 공급업체를 배치하여 글로벌 공급망을 다각화하고자 합니다.그리고 기업들은 상황에 따라 비즈니스를 한 국가에서 다른 국가로 전환할 수 있는 민첩한 기업이 되고자 합니다.

ImportGenius 데이터베이스는 전 세계 수입업체의 선적 적하목록 데이터로 매일 업데이트되며, 새롭게 도입된 AI 기반 Genius Company Profiler를 통해 사용자는 몇 분 만에 잠재적 신규 공급업체를 빠르게 발견하고 프로파일링할 수 있습니다. 이는 모든 회사의 글로벌 공급업체 전략을 재조정하는 데 이상적인 도구입니다.

[CT1]

구체적인 가상의 예를 사용하여 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다.: 현재 중국 제조업체에 대한 과도한 의존도를 완화하기 위해 글로벌 공급망을 다각화하고자 하는 미국에 본사를 둔 섬유 수입업체.

1단계: 원산지별 부문 수입 평가

당면 과제: 전통적인 시장 조사를 넘어서 실제로 성공적인 공급망을 구축한 국가에 대한 사실을 알아보세요.

해결책: ImportGenius는 추정이나 예측이 아닌 검증된 세관 기록을 기반으로 업계의 수입품이 정확히 어디에서 오는지 보여줍니다.

기본 검색 페이지에서 액세스할 수 있는 ImportGenius의 Lighthouse 데이터 서비스는 수량, 제품, 원산지 등을 기준으로 미국 수입 무역 데이터를 빠르게 시각적으로 요약합니다.

가상의 섬유 수입업체의 경우 “섬유”에 대한 빠른 제품 검색으로 지난 5년간 110,000건 이상의 섬유 선적 결과를 빠르게 얻을 수 있습니다.결과 개요에서 분석 기능으로 이동하면 사용자는 결과를 TEU 물량 및 원산지별로 분류할 수 있어 중국, 인도, 독일 다음으로 미국에 섬유를 가장 많이 수출하는 국가임을 알 수 있습니다.다음 단계는 특정 국가에 대한 검색을 세분화하는 것입니다.

2단계: 새로운 국가의 섬유 공급 업체 찾기

당면 과제: 자격이 없는 파트너에 대한 디렉터리 중심의 콜드 아웃리치를 피하십시오.

해결책: ImportGenius를 사용하여 상당한 배송량과 일관된 활동 패턴을 가진 국가별 공급업체를 찾아보세요.

데이터베이스를 통해 사용자는 특정 원산지를 포함하도록 검색을 구체화할 수 있으며, 이를 통해 가장 바쁜 물류 회사와 제품의 특정 제조업체를 모두 식별할 수 있습니다.이 경우 인도산 섬유 수입품만 검색하면 Expeditors International에서 대량으로 배송되는 물품과 두 주요 제조업체인 Welspun과 Skaps에서 직접 배송한 물량을 확인할 수 있습니다.

2,000TEU 이상의 미국 수입 물량을 보유한 웰스펀은 보다 다각화된 공급망에서 유용한 공급원이 될 수 있습니다.다음 단계는 이 잠재적인 신규 공급업체에 대해 자세히 알아보는 것입니다.

3단계: AI 기반의 심층적인 공급업체 인사이트 확보

당면 과제: 회사 웹사이트, 마케팅 자료 및 영업 프레젠테이션을 넘어서는 객관적인 검증을 받을 수 있습니다.

해결책: ImportGenius는 매니페스트 수준의 배송 내역, 항구 사용 패턴, 고객 및 운영 세부 정보 등 조작하거나 조작할 수 없는 인텔리전스를 제공합니다.

회사 이름을 마우스로 가리키면 파란색으로 강조 표시됩니다.Welspun을 강조 표시하고 클릭하면 회사 프로필이 표시됩니다.ImportGenius에서 개발한 이 독특한 AI 기반 도구는 정기적으로 배송하는 미국 항구와 기타 고객을 포함하여 특정 회사에 대한 풍부한 정보를 제공합니다. 이는 경쟁사의 공급업체가 누구인지 확인하려는 수입업자에게 유용할 수 있습니다.

이는 빙산의 일각에 불과합니다. About Company 탭에는 주요 제품군, 주요 경쟁업체, 재무 및 주요 연락처에 대한 추가 정보가 제공됩니다.

마지막 단계: 산업 전반으로 다각화 규모 확대

자동차 부품부터 제록스 기계에 이르기까지 글로벌 무역이 활발한 모든 산업에 대해 이와 동일한 검색이 반복될 수 있습니다.업종에 관계없이 ImportGenius 인터페이스는 몇 초 만에 하드 데이터와 추출 가능한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

세계 경제는 여전히 혼란에 빠져 있습니다.무역 전쟁과 군사 분쟁은 국제 무역에 의존하는 모든 산업의 공급망을 파괴하고 있으며, 끊임없이 변화하는 관세 수준은 수입업자의 비용 증가로 이어집니다.

하지만 글로벌 무역에서 비즈니스에 유리한 또 다른 새로운 요인이 작용하고 있습니다. 바로 디지털 혁신입니다.미국 항구에 입항하는 모든 선박의 적하목록이 매일 업데이트되면서 검색 가능한 무역 데이터가 엄청나게 많아졌습니다.ImportGenius 인터페이스의 분석 기능이 인공 지능의 힘과 결합되어 이제는 수입업자에게 5년 전만 해도 불가능했던 글로벌 무역 운영에 대한 수준의 통찰력을 제공할 수 있습니다.

“많은 수입업자들은 통제할 수 없는 힘에 휘둘리고 있다고 느끼기 때문에 미리 계획을 세울 수 없게 됩니다”라고 Schafer는 말합니다.“실제로 이러한 도구를 마음대로 사용할 수 있기 때문에 생각했던 것보다 훨씬 더 많은 옵션을 선택할 수 있습니다.그리고 먼저 이를 채택하고 가장 잘 사용하는 방법을 배우는 회사가 시장 리더로 부상할 것입니다.”

주요 시사점

오늘날 급변하는 무역 환경에서 단일 공급업체에 대한 과도한 의존은 기업이 주간 관세 변경과 정책 혼란에 취약하게 만듭니다.이 가이드는 다음과 같은 방법을 보여 주었습니다.

  • 검증된 선적 적하목록 및 AI 기반 회사 프로파일링을 사용하여 대체 공급업체를 식별하고 객관적인 통관 기록으로 해당 공급업체의 역량을 검증하며 여러 국가에 걸쳐 공급망 탄력성을 구축합니다.
  • 신뢰할 수 없는 디렉토리 대신 무역 데이터 분석을 활용하여 관세 노출을 줄이고 철저한 공급업체 실사를 수행하며 변화하는 글로벌 상황에 적응하는 경쟁 정보를 개발할 수 있습니다.

이러한 데이터 기반 다각화 전략을 마스터한 기업은 점점 더 예측하기 어려워지는 무역 환경에서 시장 리더로 부상할 것입니다.

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포춘지 선정 500대 기업 및 주요 글로벌 기업에서 사용하는 것과 동일한 무역 정보를 이용할 수 있습니다.
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