AI 기반 화물 예측예약 시스템, 무역 포워딩에 어떻게 적용하죠·
AI 예측자동화 화물 예약 시스템이 빠르게 도입된다는데 무역 포워딩 실무에서 예산도구 도입 전에 어떤 단계로 준비하고 테스트해야 할까요 궁금하네요
안녕하세요. 이치호 관세사입니다.
막연하게 기술만 도입해선 안 됩니다. 포워딩 업무는 흐름이 많고 예외가 많아서, 도입 전에 흐름 정리부터가 우선입니다. 시스템이 예측을 하려면 기준이 필요하고, 그 기준은 결국 내부 업무 프로세스에서 나옵니다.
예를 들어 어떤 구간에서 수요 예측이 필요한지, 데이터를 어디까지 확보하고 있는지부터 점검해야 합니다. AI가 예측하려면 지난 화물 흐름, 스케줄 패턴, 노선별 반복성 같은 정보가 있어야 작동합니다. 도입 전에 기존 데이터를 정제하고, 테스트용 시나리오를 만들어서 실제로 정확도가 얼마나 나오는지 체크하는 과정이 필요합니다.
안녕하세요. 남형우 관세사입니다.
ai 기반 화물 예약 시스템을 도입하려면 먼저 기존 업무 흐름에서 반복되는 예약 절차나 병목구간을 파악하는 게 중요합니다. 그다음 예상되는 예약량, 목적지, 화물 특성 등 데이터를 충분히 확보해 시스템이 예측할 수 있는 기반을 마련해줘야 하고요. 초기에 한정된 노선이나 거래처부터 시범 적용해 실제 예산 정확도와 업무효율이 얼마나 개선되는지 비교해보는 방식이 현실적입니다.
안녕하세요. 홍재상 관세사입니다.
AI 기반 화물 예측예약시스템 등을 도입하기 위해서는 현재 업무 프로세스와 데이터 품질을 먼저 도입해, AI 도입 목표(정확도, 비용절감 등)를 명확히 설정해야 합니다.
또한 실제 데이터를 활용한 소규모 파일럿 테스트를 통해 시스템의 효과와 문제점을 검증하고 시스템 도입을 단계적으로 확장하는 것이 좋겠습니다.
또한 직원교육, 데이터 연계 등 사전준비를 철저히 해야 할 것입니다.
감사합니다.
화물 예약 업무가 어떤 흐름으로 이뤄지는지, 어느 단계에서 사람이 개입하고, 어떤 정보가 누락되기 쉬운지를 세부적으로 점검하여 반영해야 할것입니다. 사람이 검수하거나 보완하는 ‘하이브리드 방식’을 병행해 AI 시스템의 실무 적합성을 가늠하고, 내부 실무자들의 사용 적응도도 함께 체크하는 것도 중요 할 것입니다.