안녕하세요. 이치호 전문가입니다.
무역
Q. 디지털 통관 AI에 설명가능성을 적용 할 수 있을까요?
안녕하세요. 이치호 관세사입니다.디지털 통관 자동화 알고리즘에 설명가능성을 입히는 건 생각보다 까다로운 주제입니다. 단순히 HS코드 매칭이나 요건 확인 같은 건 규칙 기반 로직을 그대로 노출하면 되지만 머신러닝 모델이 개입하면 왜 이 분류가 나왔는지 풀어내기가 애매합니다. 그래서 최근엔 결정 과정을 사람이 이해할 수 있게 바꿔주는 인터페이스를 많이 붙입니다. 예를 들어 어떤 키워드 때문에 특정 코드로 갔는지 단계별 로직을 기록해 보여주는 방식이나, 유사 사례 데이터와 비교해 선택 근거를 같이 노출하는 방식이 있습니다. 결국 세관 실무자나 납세자가 결과를 납득할 수 있도록 중간 사유를 열람할 수 있게 하는 장치가 있어야 설명가능성이라는 요구를 충족시킬 수 있습니다.
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Q. 통관 서류, 디지털 전자 서명만으로 충분할까요?
안녕하세요. 이치호 관세사입니다.현재 우리나라 통관 시스템도 점점 전자화가 확산되고 있지만 아직은 모든 단계에서 전자 서명만으로 처리되는 건 아닙니다. 수입신고서 같은 기본 서류는 전자 제출이 가능하고 세관에서도 전자 서명을 인정하고 있습니다. 다만 원산지 증명서나 계약서 같이 국제 협정에 따라 원본 제출이 요구되는 서류는 상황이 다릅니다. 일부 협정에서는 전자 원산지 증명서를 허용하지만 여전히 종이 원본을 요구하는 경우가 많습니다. 그래서 완전히 원본 없는 체계로 가려면 국제 합의와 법 개정이 같이 따라와야 합니다. 지금은 전자 서명이 기본 흐름이지만 원본 병행이 남아 있는 과도기라고 보면 맞습니다.
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Q. 글로벌 관세 데이터 연합체를 만들 수 있을까요?
안녕하세요. 이치호 관세사입니다.관세 데이터라는 게 사실 각국 세관이 독점적으로 관리하는 영역이라 글로벌 단위의 연합체를 만드는 건 쉽지 않습니다. 나라별로 품목분류 기준은 HS 체계를 쓰지만 세부 세율이나 예외 규정은 제각각이라 통합하려고 해도 충돌이 생깁니다. 그렇다고 전혀 불가능한 건 아닙니다. 이미 WCO에서 HS 개정판을 내고 있고 WTO에서도 무역 관련 데이터 공유 논의는 꾸준히 있어왔습니다. 다만 전 세계가 쓰는 단일 플랫폼보다는 특정 지역 협정이나 FTA 차원에서 제한적으로 데이터 공유가 먼저 이루어지는 흐름이 현실적입니다. 민간 차원에서는 블록체인이나 분산형 저장 기술을 이용해 각국이 공개하는 세율 정보를 모아 표준화하는 시도는 가능할 겁니다. 다만 법적 구속력이 없어서 참고용 정도에 머물 확률이 높습니다.
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Q. 공급망 ESG 기준이 수입 관세에 반영될까요?
안녕하세요. 이치호 관세사입니다.요즘 무역 흐름을 보면 환경이나 인권 같은 요소가 점점 무역 규범 속으로 들어오고 있습니다. 실제로 유럽연합은 탄소국경조정제도라는 걸 통해 탄소 배출 많은 물품에 사실상 추가 비용을 매기고 있고 미국도 강제노동 연관 상품은 수입 자체를 막아버리는 식으로 대응하고 있습니다. 우리나라 관세법 체계만 보면 아직 ESG 위반 기업을 특정해 세율을 달리하는 규정은 없습니다. 하지만 통상정책 차원에서 환경 기준 위반 물품에 부담을 주는 방식이 제도화될 가능성을 무시할 수는 없습니다. 결국 관세라는 이름으로 직접 매기느냐 아니면 반덤핑이나 특별부과금 같은 형식을 빌리느냐 차이일 뿐 흐름은 ESG를 반영하는 쪽으로 가고 있는 게 맞습니다.
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Q. AI로 관세환급의 사전예측이 가능할까요?
안녕하세요. 이치호 관세사입니다.관세 환급은 기업별로 수출입 품목 구조나 원재료 사용 내역 환급 방식에 따라 꽤 다르게 나타납니다. 그래서 과거 데이터를 쌓아두면 일정한 패턴을 찾을 수 있는 건 사실입니다. 인공지능이 매출 규모나 HS코드별 환급액 추이 원산지별 투입 구조 같은 걸 학습한다면 사전 예측을 어느 정도 해주는 건 가능합니다. 다만 법령 개정이나 세관의 행정지침 변경이 생기면 과거 패턴만으로는 오차가 커질 수 있습니다. 환율이나 원재료 가격 변동이 환급액에 직접 영향을 미치기도 하고요. 그러니까 AI가 참고 지표로는 유용하겠지만 최종 판단은 여전히 실무자가 제도 변화와 실제 데이터를 맞춰보면서 확인해야 하는 구조가 될 수밖에 없습니다.