전자상거래 소액 특송이 AI 통관 검증이 될까요?
안녕하세요.
반복적으로 수입되는 전자상거래 형태의 소액 물품의 특송에 대한 허위신고 패턴을 AI로 걸러서 선별할 수 있게 할 수 있을까요?
안녕하세요. 박현민 관세사입니다.
전자상거래 특송은 물량이 워낙 많고 단가가 낮아 사람이 일일이 확인하기 어렵습니다. 그래서 AI로 반복 신고 패턴이나 수취인 정보, 가격 왜곡 흔적을 분석해 선별하는 방식은 충분히 가능성이 있습니다. 이미 일부 세관에서는 머신러닝 기반으로 위험도가 높은 화주나 특정 품목을 자동 분류하는 시도를 하고 있습니다. 다만 법적 근거와 정확도 문제가 따라오니 보완 장치가 필수입니다.
1명 평가안녕하세요. 이치호 관세사입니다.
전자상거래 특송 물품은 건수가 방대하고 단가가 낮아 전수 검사가 어렵습니다. 그래서 허위신고를 찾아내려면 기존 방식보다 더 정교한 접근이 필요합니다. AI를 활용하면 반복적으로 동일한 수하인 정보나 과도하게 분산된 HS코드 신고 같은 패턴을 빠르게 감지할 수 있습니다. 실제로 관세청도 머신러닝 기반 위험평가 모델을 연구 중이고 해외 세관에서도 비슷한 시도가 이루어지고 있습니다. 다만 데이터 품질과 라벨링 과정이 핵심입니다. 신고 데이터가 제대로 축적돼야만 학습된 AI가 허위 가능성을 실시간으로 선별할 수 있습니다. 결국 제재 기준과 법적 근거 마련도 병행돼야 현장에서 활용이 가능합니다.
안녕하세요. 최진솔 관세사입니다.
네 충분히 가능할 듯 합니다. 다만 이러한 부분을 위하여는 AI의 학습이 가장 우선되어야될 것으로 판단되며, AI를 어떻게 만드냐에 따라서 성패가 갈릴 듯 합니다. 따라서 우범화물에 대한 검사 및 조치에 대하여 노하우를 충분히 반영하여야될 것으로 판단됩니다.
감사합니다
안녕하세요. 이현 관세사입니다.
관세청에서는 빅데이터 분석을 통하여 반복적이고 문제가 될 수 있는 수입물품에 대해서는 자동으로 선별될 수 있도록 조치를 취하고 있습니다.
전자상거래 거래 또한 빅데이터를 활용하여 우범화물 등은 사전에 선별될 수 있도록 운영되고 있습니다.
우범화물 등의 선별을 위해 관세청은 수입신고 시 품명 등을 정확하게 작성하도록 요구하고 있습니다.
감사합니다.