커넥트에이아이(CONNECT AI)의 양송이 대표가 10월 30일 제주국제컨벤션센터(ICC JEJU)에서 열린 2026 한국식품영양과학회(KFN) 국제학술대회에 초청 연사로 올라, ‘AI를 통한 건강기능식품 가치사슬 혁신과 무역 경쟁력 강화’를 발표했습니다.
한국건강기능식품협회가 후원한 Session 28 ‘Beyond AI: A New Paradigm for the Health Functional Food Industry’는 성황리에 마무리됐습니다. 양 대표는 AI 논의가 원료 탐색과 제품 개발에 머물러 온 흐름을 짚고, 수출 성과가 실제로 결정되는 시장정보·규제 분석·바이어 발굴·영업·접촉 이후 관리를 하나의 AI 흐름으로 잇는 방법을 향미 생성 AI 혁신기업의 적용 사례로 소개했습니다.
발표 뒤에는 현장 질의응답이 이어졌습니다.
KFN 2026 IN NUMBERS
숫자로 본 2026 KFN 국제학술대회
‘Reinventing Food and Nutrition: Advancing from Core Science to Expanded Horizons toward 2050’을 대주제로, 1971년 창립한 학회가 사흘 동안 펼친 국제 학술 무대입니다.
- 1971학회 창립식품의약품안전처 산하 사단법인
- 1,600여 명정회원2026년 학회 초청 공문 기준
- 3일학술대회 기간10.28 – 10.30 · ICC JEJU
- 3기조강연UMass Amherst · Imperial College London · Purdue
- 37국제·일반 세션국제 세션 4 · 일반 세션 33
- 10연사·좌장 소속 국가·지역한국·미국·일본·싱가포르·대만·중국·캐나다·영국·뉴질랜드·호주
- 5AI를 제목에 내건 세션정밀영양·식품안전·식품 데이터·기능성 소재·건강기능식품
- 3공동 심포지엄 학회한국식품영양과학회 · 일본영양·식량학회 · 대만영양학회
출처: 2026 KFN 국제학술대회 공식 프로그램, 한국식품영양과학회 초청 공문(2026. 9. 9). 국가·지역 수는 프로그램에 표기된 연사·좌장 소속 기준이며 참가자 수가 아닙니다.
2026 KFN 국제학술대회 공식 홈페이지 (새 창에서 열림)
TALK SUMMARY
발표 요약 AI의 다음 무대는 실험실 밖입니다
앞선 발표가 수요와 기술의 매칭을 다뤘다면, 양 대표는 제품이 만들어진 이후를 이야기했습니다. 해외 바이어를 찾고, 관심을 읽고, 실제 거래로 이어 가는 구간에서 AI가 무엇을 할 수 있는가입니다.
가치사슬의 오른쪽, 수출 성과가 결정되는 곳
건강기능식품 산업의 AI 논의는 대부분 원료 탐색과 제품 개발에 집중돼 왔습니다. 하지만 수출 성과가 실제로 갈리는 곳은 그 뒤입니다. 어느 시장에, 어떤 규제 경로로, 어떤 바이어에게, 언제 다가가느냐는 여전히 사람의 기억과 엑셀, 명함첩에 기대고 있습니다.
- 01연구·원료
- 02제품 개발
- 03시장정보
- 04규제 분석
- 05바이어 발굴
- 06영업 활동
- 07접촉 이후 관리
THE PROBLEM
해외 사업개발의 다섯 가지 마찰 지점
Five friction points in global business development
제각각인 규제Diverging requirements
시장마다 분류와 규제, 표시 방식이 모두 다릅니다.
같은 제품도 한국은 건강기능식품, 미국은 dietary supplement, 일본은 기능성표시식품입니다.
흩어진 데이터Fragmented buyer data
명함, 엑셀, 메일함, 전시회 리스트가 따로 놉니다.
어떤 바이어와 어디까지 이야기했는지 한곳에서 볼 수 없습니다.
인력 부족Thin BD resources
한두 명이 여러 시장과 언어를 담당합니다.
바이어 한 명 한 명에게 쓸 시간이 모자랍니다.
끊기는 후속관리Lost momentum
전시회·상담회 이후 몇 주면 동력이 식습니다.
후속 연락 시점을 놓치면 상담이 거래로 이어지지 않습니다.
떠나는 경험과 자산Knowledge walks out
사람이 떠나면 바이어 이력과 맥락도 떠납니다.
다음 담당자는 바이어와의 관계를 처음부터 다시 쌓습니다.
다섯 가지는 서로 달라 보이지만, 결국 ‘정보가 연결되지 않는다’는 하나의 문제입니다.
AI가 대신하는 혁신기업의 글로벌 세일즈팀, 결정은 사람이
혁신기업일수록 R&D 인력은 탄탄하지만 해외 세일즈팀은 없거나 작습니다. 시장을 분석하고, 바이어를 찾고, 규제와 신뢰를 챙기고, 반응을 읽고, 제안과 후속을 이끌 다섯 명을 채용하는 대신 다섯 역할을 AI가 맡도록 설계했습니다.
결정과 승인 — 혁신기업 대표와 R&D 책임자
- 01
시장분석 AIMarket analyst
무엇을, 어디서 먼저 팔 것인가장비가 아니라 고객사 신제품 1종의 개발 성공을 팔도록 제안을 다시 정의했습니다. 분야도 한 번에 하나씩 접근합니다.
제안의 네 단계
- 무드 브리프 — 브랜드 컨셉·고객·출시 일정
- 향 시제 — 제조 가능한 향 후보와 실물
- 현지 검증 — 선호·제형 적용·안정성·원가
- 반복 공급 — 향료 ODM·제품별 사용권
- 02
바이어 리서치 AIBuyer researcher
많이가 아니라, 역할별로거래에서의 역할을 기준으로 세 유형의 파트너를 정하고, 유형마다 첫 미팅에서 무엇을 확인해야 ‘완료’인지 미리 정했습니다. 후보는 공식 웹사이트와 기업 DB로 확인했고, 기업명은 공개하지 않았습니다.
세 가지 파트너 유형
- 개발비를 낼 주체 — 자체 브랜드와 생산시설을 가진 제조사
- 검증해 줄 주체 — 현지 시제·응용·평가를 맡는 실험실
- 운영할 주체 — 렌탈·현장 지원 조직을 갖춘 운영사
- 03
신뢰·규제 AITrust & compliance
약속하기 전에, 경계부터해외 바이어를 만날 때 가장 흔한 실수는 현장에서 너무 많은 것을 약속하는 것입니다. 원칙: 가격·납기·IP·독점은 권한자 승인 전에 확약하지 않습니다. 건강기능식품도 기능성 표시와 인증 범위를 넘는 약속은 신뢰를 잃는 지름길입니다.
신뢰·규제 AI — 가격·납기·IP·독점은 권한자 승인 전에 확약하지 않는다는 원칙 - 04
시그널 분석 AISignal analyst
명단이 아니라, 예약된 적격 미팅많은 바이어에게 같은 강도로 접촉하는 대신 적격 조건을 먼저 정하고, 이를 충족한 기업만 화상 상담에 초대합니다. 신호는 숫자 점수가 아닌 등급으로 보여 주며, 우선순위의 단서일 뿐 구매 의사의 증거가 아닙니다.
적격 판정 — 4가지 필수 조건
- 6개월 내 제품 계획
- 개발·예산 책임자
- 현재 대안의 불편
- 현지 검증·제조 경로
영상 · DBICONNECT AI 공식 유튜브 채널 영상 · 행동 신호로 바이어의 관심을 읽는 Digital Behavior Intelligence · 영상 속 문구: 한국어·영어YouTube에서 보기 (새 창에서 열림) - 05
세일즈 코치 AISales coach
AI는 다음 행동을 추천하고, 결정은 사람이예: “이 바이어가 이번 주에 스펙시트를 두 번 다시 열었습니다. 안정성 데이터를 보내고 샘플 발송을 제안하세요.” 신호를 근거로 다음 행동을 추천하지만, 마지막 보내기 버튼은 언제나 사람이 누릅니다.
영업 실행 — AI는 다음 행동을 추천하고, 결정은 사람이 합니다
CONNECT AI 컨설턴트가 MORI의 AI 결과물을 검수하고 운영합니다. AI는 일하고, 사람은 결정합니다.
흩어진 업무에서 하나의 연속된 순환으로
다섯 단계를 따로따로가 아니라 하나의 순환으로 연결합니다. 순환의 결과물은 한 번 쓰고 버리는 정보가 아니라, 돌 때마다 쌓이는 회사의 자산입니다.
- 01시장정보Market intelligence
- 02바이어 발굴Buyer discovery
- 03규제·신뢰 준비Regulatory readiness
- 04행동 신호 분석Behavioral signals
- 05영업 실행Sales execution
한 바퀴 돌 때마다 결과가 다음 시장의 입력이 됩니다.
모든 상호작용이 재사용 가능한 디지털 무역 자산이 됩니다
| 행사별 단발 운영 | 쌓이는 순환 | |
|---|---|---|
| 데이터 | 행사마다 흩어진 파일 | 계속 쌓이는 하나의 바이어 기록 |
| 인사이트 | 개인의 기억 | 바이어별 신호와 관심도 등급 |
| 연속성 | 담당자가 바뀌면 사라짐 | 기업의 자산으로 남음 |
| 다음 시장 | 처음부터 다시 | 고객 정의·자료·근거를 재사용 |
WHAT COMES NEXT
2027, AI와 데이터로 무역하는 시대
곧 바이어의 첫 질문은 사람이 아니라 AI 에이전트가 던지게 됩니다. 바이어 쪽 AI 에이전트가 공급사를 찾고, 비교하고, 검증하고, 견적을 요청하면 우리 회사의 AI 에이전트가 답하고 근거를 보내고 조건을 협의합니다.
최종 결정은 여전히 사람이 합니다. 다만 사람 앞에 올라오는 후보 목록은 AI가 만듭니다. 그 목록에 들지 못하면 검토 기회조차 얻기 어렵습니다.
- 탐색
- 검증
- 견적
- 협상
AI가 읽을 수 있는 회사가 선택받습니다
디지털 무역 자산 — 우리 AI가 쓸 데이터
- 구조화된 바이어·거래 기록
- 인증·시험·임상 등 근거 자료
- 반응·결정·보류의 이력
AI 비저빌리티 — 바이어의 AI에게 발견될 신호
- AI가 회사와 제품을 찾을 수 있는가
- 인증·납품 사례를 읽고 인용할 수 있는가
- 공개 정보가 일관되고 출처가 분명한가
디지털 무역 자산 × AI 비저빌리티 = AI 시대의 무역 경쟁력
AI 비저빌리티는 AI가 읽을 수 있는 근거를 강화할 뿐, 추천을 보장하지는 않습니다.
양 대표는 인증·시험·임상처럼 연구자들이 만드는 과학적 근거가 이 두 가지를 채우는 가장 강력한 재료라고 강조했습니다.
ON SITE
제주에서 열린 사흘, 그리고 Samda B의 40분
사흘 동안 기조강연과 국제·일반 세션이 이어졌고, 마지막 날 오전 Samda B에서는 건강기능식품 산업과 AI를 잇는 Session 28이 열렸습니다.
현장 사진 속 발표 슬라이드는 실제 발표 원본(한국어·영어)입니다.
FOR YOUR TEAM
우리 회사의 디지털 무역 자산, 어디서부터 쌓을까요?
제품 하나, 시장 하나에서 시작해 바이어 반응을 회사의 기록으로 남기는 방법을 함께 점검해 드립니다.