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영어

Purpose : This study examines the disruptive influence of Generative Artificial Intelligence (Generative AI)on planning and forecasting systems in smart logistics centers, proposing the Disruptive AI Integration Model (DAIM)to explain how Generative AI reshapes decision-making logic and organizational readiness. Research design, data, methodology : Using a conceptual approach, the study integrates theories of disruptive innovation, dynamic capabilities, and socio-technical systems, supported by industry cases from Amazon Robotics, DHL Resilience360, and K-SURE’s Smart Logistics Finance initiative. Results : Generative AI-enabled logistics achieve 20-40% cost reduction, 25% throughput improvement, and 30% spatial efficiency through autonomous simulation and adaptive planning. Conclusions : Generative AI functions as a disruptive general-purpose technology, transforming logistics operations and offering a conceptual foundation for future empirical research in logistics finance and trade insurance.

한국어

본 연구는 생성형 인공지능(Generative Artificial Intelligence, 이하 Generative AI)이 스마트 물류 센터의 계획(Planning)과 예측(Forecasting) 시스템에 미치는 구조적 변화를 탐구한다. 기존 공급 망관리(SCM) 연구가 주로 예측 분석과 자동화에 집중한 반면, 생성형 AI는 반응적 예측을 넘 어 선제적 시나리오 창출(Proactive Scenario Creation)을 가능하게 한다. 본 연구는 파괴적 혁신 이론, 동태적 역량이론, 사회기술시스템 관점을 통합하여, 조직이 기술 통합(Technology Integration) 과 조직 적응(Organizational Adaptation)을 조율하는 과정을 설명하는 DAIM(Disruptive AI Integration Model)을 제안한다. DAIM은 생성형 AI가 물류시스템의 의사결정 구조와 역량체계를 재구성하는 메커니즘을 이론 적으로 제시하며, 향후 실증 검증의 기초 틀을 마련한다. 특히, 생성형 AI 도입은 운영비용 절 감(20~40%), 처리량 향상(25%), 공간 효율 개선(30%) 등 산업적 성과와 연계된다. 본 연구는 이러한 성과가 한국의 무역금융 및 물류정책, 특히 K-SURE(한국무역보험공사)의 AI 기반 디 지털 전환 전략과 밀접하게 관련됨을 제시하며, 물류금융(Logistics Finance)과 위험관리(Risk Management) 분야에서의 향후 실증 연구 방향을 제안한다.