AI가 통관 서류 오류를 자동 수정해서 인적 검증이 생략되면 발생하는 문제?
안녕하세요.
향후에 AI가 통관 서류의 오류를 자동으로 수정하게 되어 사람이 직접 검증하는 과정이 생략되면 어떤 문제가 발생할 수 있을까요?
안녕하세요. 박현민 관세사입니다.
AI가 통관 서류 오류를 자동으로 수정하게 되면 서류 처리 속도는 확실히 빨라지겠지만, 사람이 직접 검토하는 과정이 빠지면 법적 책임 문제나 예외 상황 대응이 취약해질 수 있습니다. 예를 들어 HS 코드나 과세가격 같은 항목은 단순 오타나 형식 오류가 아니라 해석이 필요한 부분도 많은데, AI가 일반화된 로직으로 수정했을 때 실질과 다르게 신고되는 일이 생기면 기업 입장에선 과태료나 추징세 부담이 생길 수 있습니다. 또 규정 변경이나 특정 품목에 대한 유권 해석처럼 맥락이 필요한 사례에선 AI가 잘못 판단한 걸 아무도 걸러내지 못하고 넘어갈 수 있어서, 사람이 최종 책임지고 검토해야 할 포인트를 어디까지 줄일 수 있는지에 대한 기준 설정이 꼭 필요해집니다. 시스템 효율보다 실무 안정성이 우선되는 이유가 여기 있습니다.
안녕하세요. 남형우 관세사입니다.
AI가 통관 서류 오류를 자동으로 수정하게 되면 속도는 빨라질 수 있지만, 원본 자료의 의도나 거래 배경까지 고려하지 못해 오히려 잘못된 정보로 수정될 가능성도 있습니다. 이런 오류가 반복되면 세율 적용이나 품목 분류에 착오가 생기고, 결과적으로 과세 누락이나 과징금 문제로 이어질 수 있습니다. 사람이 보는 감각과 경험이 빠지면, 복잡한 거래일수록 예상치 못한 문제들이 생길 수 있다는 점도 분명히 고려돼야 합니다.
안녕하세요. 이치호 관세사입니다.
문서 오류를 AI가 고쳐주는 게 처음엔 참 편해 보일 수 있습니다. 그런데 그게 반복되다 보면 사람이 눈으로 검토하던 감각이 무뎌지고, 어느 순간엔 중요한 걸 놓칠 수도 있습니다. 예를 들어 품목코드 한 글자 잘못됐는데 AI가 비슷한 걸로 자동 입력해버리면, 그게 관세율에 영향을 주거나 심하면 수입 제한 품목으로 분류될 수도 있습니다.실제로 그런 오류 하나 때문에 벌금이 발생한 사례도 있었고, 정정하는 데 며칠씩 걸린 적도 있습니다. 결국 AI의 자동화는 보조 도구일 뿐이고, 사람이 최종 판단을 내려야 하는 이유는 그 사이의 맥락을 이해하고 책임을 질 수 있기 때문입니다.
안녕하세요. 홍재상 관세사입니다.
AI가 통관 서류 오류를 자동을 수정하고 인적검증이 생략되는 경우 편의성과 비용이 절감되는 등의 긍정적 요소가 있을 것이나 오히려 복잡한 규정에 대한 해석이나 예외상황에 대한 잘못된 수정에 따른 리스크가 발생할 수 있습니다.
또한 학습 데이터의 편향이나 시스템 오류가 반복적으로 누적되는 경우 피해가 발생할 수 있어 AI의 도입에는 신중을 기해야할 것으로 생각됩니다.
감사합니다.