초록
현재 물가 안정세에도 불구하고 기업들이 가격 인상을 단행하며 소비자 불만이 증가하는 상황에서, 인공지능(AI)을 활용한 지능형 가격 의사결정 시스템 도입의 필요성이 커지고 있다. 이러한 시스템이 도입될 경우, 기업의 입장에서는 원재료 가격 상승에 대비한 핵심 지표로 활용할 수 있으며, 소비자에게는 신뢰 기반의 마케팅 수단으로 활용될 수 있다. 또한, 금융 투자 관점에서는 원재료 선물 투자 및 식품 제조기업 투자 판단의 중요한 기준이 될 수 있다. 현재 진행된 인공지능을 활용한 가격 예측 모델의 한계, 특히 거시경제적 충격 시 예측 정확도 저하 문제를 극복하고자 본 연구는 AI 모델을 활용한 제조식품의 지능형 가격 의사결정 시스템 구현 가능성을 탐색하고자 하였다. 이를 위해 ARIMAX, VAR, LSTM, GRU 등 다양한 AI 모델을 활용하여 가격 예측 모델을 구축했으며, 차분 후 LSTM 모델이 가장 뛰어난 성능을 보였다. 최종적으로 이 시스템은 '가격 상승', '가격 동결(점진적 상승/하락)', '가격 하락' 중 '가격 상승'을 제안하였다. 본 연구는 학문적으로는 AI를 활용한 제조식품 가격 예측 모델을 구현하고 가공식품 가격 예측의 새로운 연구 방향을 제시했으며, 실무적으로는 기업의 효율적인 원재료 공급 관리와 금융 투자자의 핵심 투자 판단 기준으로 활용될 수 있음을 시사한다.
In a situation where consumer dissatisfaction is increasing due to companies raising prices despite the current price stability, the need to introduce an intelligent price decision system using artificial intelligence (AI) is growing. When such a system is introduced, it can be used as a key indicator against rising raw material prices from a company's point of view and as a trust-based marketing tool for consumers. In addition, from a financial investment perspective, it can be an important criterion for determining investment in raw material futures and food manufacturing companies. In order to overcome the limitations of current price prediction models using artificial intelligence, especially the problem of lowering prediction accuracy in case of macroeconomic shock, this study attempted to explore the possibility of implementing an intelligent price decision system for manufactured food using AI models. To this end, a price prediction model was constructed using various AI models such as ARIMAX, VAR, LSTM, and GRU, and the LSTM model showed the best performance after differentiation. Finally, the system proposed 'price increase' among 'price increase', 'price freeze (gradual increase/fall)', and 'price decline'. Academically, this study implemented a manufactured food price prediction model using AI and suggested a new research direction for processed food price prediction, suggesting that it can be used as a standard for efficient raw material supply management by companies and key investment judgment by financial investors.