AI 관세관리, 2025년에 실무자들은 어디까지 바뀌었나요?
올해 급성장한 AI 관세 예측모델, 자동화된 통관 절차 도입이 실제 무역기업(특히 중소중견) 현장에서는 어떤 혁신과 혼란을 동시에 불러오고 있는지 최신 실사례와 함께 궁금합니다.·
안녕하세요. 이치호 관세사입니다.
정확히 어디까지 바뀌었다고 딱 잘라 말하기는 어렵지만, 분위기는 꽤 달라졌습니다. 예전처럼 일일이 엑셀 열고 적하목록 대조하던 방식은 이제 거의 사라지고, 최소한 반복 업무는 대부분 자동화 도구가 대체하고 있습니다. 특히 EMS 같은 국제특송 수입건은 OCR 기반으로 데이터 추출하고, AI가 품목 분류 제안까지 해주는 시스템이 많아졌습니다. 몇몇 관세법인은 신고서 작성 전부터 자동 분류 예측을 돌려놓고, 내부 품목 코드랑 연결해서 필터링하는 수준까지 도달한 곳도 있다고 합니다.
반면, 아직 신고 내용 검토나 거래관계 해석 같은 부분은 사람이 손을 놓을 수 없는 영역입니다. 그리고 세관 대응, 예외처리, 신고 누락 방지 같은 실무는 여전히 담당자의 감각과 판단력이 중요하게 작용합니다. 기술이 빠르게 들어오긴 했지만, 아직은 사람이 AI를 통제하고 방향 잡는 쪽에 더 가까운 상황입니다.
1명 평가안녕하세요. 최진솔 관세사입니다.
AI의 경우에는 도입하는 회사마다 워낙 진도가 다르기에 명확하게 말씀을 드리리가 어렵습니다. 다만, 현재 AI를 통하여 스터디를 많이한 기업의 경우에는 말씀하신 관세예측, 통관 자동화도 어느정도 가능한 것으로 알고 있습니다. 다만 이러한 발전에도 불구하고 결국 마지막에는 사람이 체크를 하여야되기에 아직까지는 보완이 필요하다고 볼 수 있습니다.
감사합니다
안녕하세요. 남형우 관세사입니다.
최근 ai 관세 예측모델과 자동화 통관 시스템이 도입되면서 중소중견 무역기업들 사이에서는 업무 효율이 확실히 올라간 반면, 초기에는 데이터 입력 오류나 품목분류 착오로 불이익을 겪는 경우도 적지 않았습니다. 특히 수출 초심기업은 시스템상 추천된 세번에만 의존해 신고했다가 검역이나 세관검사에서 불일치 지적을 받는 사례도 있었고요. 반면 반복 수출 품목이 많은 기업은 자사 db와 연동해 정형화된 서류를 자동 제출하면서 통관 속도가 눈에 띄게 개선된 사례도 있습니다.