답변 내역

안녕하세요. 홍재상 관세사입니다.미국의 관세정책에 따라 미국의 품목분류나 일반 원산지제도에 대한 쟁점이 중요해지면서 관세사의 업무에도 많은 영향일 미쳤다고 보여집니다.또한 그에 파생되는 설명회나 상담 등 다양한 수요가 있었습니다.감사합니다.

안녕하세요. 홍재상 관세사입니다.AI를 기반으로 한 관세 분쟁이나 예측 중재에 대한 플랫폼이 국가간 다자간 외교의 일부로 자리 잡을 가능성은 아직까지는 크지 않다고 생각됩니다이런 부분들은 사적인 영역에서 먼저 활용이 될 것으로 보입니다다만 나중에는 기술의 발전으로 다자간의 협의를 통해서도 충분히 이런 기술을 도입 할 수 있을 것으로 보입니다감사합니다

안녕하세요. 홍재상 관세사입니다.이미지 분석 만으로 AI가 브랜드 위조 여부를 판단 하는 기능은 통관 현장에서 활용 될 수는 있으나 백프로 정확하지는 않을 수 있을 것 같습니다이에 따라 기본적인 검사 업무를 맡기는 것은 좋을 것으로 보이나 결국에는 실제 위조 여부를 판단하는 전문가의 최종 판단이 있어야 될 것으로 보입니다감사합니다

안녕하세요. 홍재상 관세사입니다.블록체인 기반 분산 화물 신고시스템은 세관 효율과 기업 프라이버시를 동시 보장 할 수 있을 것으로 보입니다블록체인은 실시간 기록이나 위 변조 방지 등의 기능을 수행할 수 있기 때문입니다.다만 이에 대해서 실제로 어느 정도의 기술력이 필요한지 100% 활용할 수 있는지 등에 대한 부분은 기술 개발 단계에서 지속적으로 검증이 나가야 될 것으로 보입니다감사합니다

안녕하세요. 홍재상 관세사입니다.이미지와 텍스트를 융합 하는 멀티 모델 AI는 품목 분류를 자동적으로 하는 데 있어서 정확도를 향상 시킬 수 있을 것으로 보입니다다만 결국엔 물품에 대한 구조나 기능 용도 재질 등을 확인해야 되기 때문에 이미지의 구체성이 얼마나 되느냐에 따라서 달라질 수 있을 것으로 보입니다감사합니다

안녕하세요. 홍재상 관세사입니다.국가별 품목 분류 의 차이를 AI가 자동적으로 맵핑하거나 조정 하는 것은 기술적으로 상당 부분 가능하다고 보여지지만 실제로 구현 된 프로그램이 있는 것 같진 않습니다방대한 데이터들을 학습 해야 되고 이것에 대해서 어느 정도의 비즈니스 모델이 제시 되어야 할 것인데 아직까지는 그렇지 못한 것 같습니다 또한 AI를 활용한 품목 분류 의 차이를 분석 하는 것들은 어느 정도 보존적인 면에서 10,000 아직은 사용할 수 있을 것 같습니다감사합니다

안녕하세요. 홍재상 관세사입니다.AI 통관 시스템은 해킹에 대한 가능성이 있으며 민감 데이터 유출과 잘못된 의사 결정으로 리스크가 확대 될 수 있습니다 이는 데이터에 대한 유출이나 모델 조작 AI 끼리의 공격이 이루어질 수 있음을 뜻합니다 이에 따라 정기적인 모델을 감사하고 암호화를 통한 접근제어를 시행 할 필요가 있겠습니다감사합니다

안녕하세요. 홍재상 관세사입니다.인공지능을 통해서 수입 계약조건과 실제 반인 물품 의 불일치를 자동 탐지 하는 기능은 기술적으로는 가능할 것으로 보여 줍니다다만 결국 AI도 실제 일치 여부를 확인 하기 위해서는 현물을 확인 해야되기 때문에 정확성을 100% 보장 할 수 있을 것으로 생각 되지 않습니다감사합니다

안녕하세요. 홍재상 관세사입니다.품목별 원산지기준은 당사국들끼리 협의된 사항이기 때문에 추가적인 업데이트가 없는 이상 변경되지는 않습니다.즉, AI기반으로 원산지기준이 달라지지는 않습니다. 다만 선택기준인 경우 원산지판정에 대한 방법 자체의 변경이 이루어질 수는 있겠습니다.감사합니다.

안녕하세요. 홍재상 관세사입니다.트럼프에 관세 정책은 WTO 규칙을 크게 훼손한 정책으로 평가 받을 수 있으며 몇 십 년간 주류 되었던 자유무역에 관한 도전으로 평가를 받을 수도 있습니다 개발 도상국 뿐만 아니라 선진국들도 이에 대한 피해를 받고 있으며 공급망 재편 비용에 대한 증가나 인플레이션 압력, 수출감소 등이 우려되는 상황입니다.무역규모에 대한 평가는 지속적으로 이루어져야겠지만 결국 보험 무역에 관련된 부분은 무역의 전반적인 성장에 도움이 되지 않을 가능성이 높다고 보여 집니다.감사합니다