안녕하세요 최진솔 전문가입니다.
Q. 외국인 관세행정 인턴 제도 도입이 다문화 통관 서비스 개선에 기여할 수 있을까?
안녕하세요. 최진솔 관세사입니다.동남아 출신 등 타국가 인턴들이 수입신고서 검토 과정에서 언어 장벽을 해소하고 다문화 통관 서비스를 개선하는 데 기여할 수 있다는 기대는 있지만, 실제 실무에서는 한계가 많습니다. 수입신고서는 복잡한 법령 해석, HS코드 분류, 세율 적용, 원산지 규정 등 전문성과 정확성이 요구되는 문서로, 단순한 언어 이해 능력만으로는 처리 효율성을 높이기 어렵습니다. 특히 인턴의 경우 업무 숙련도가 낮고, 관련 법규나 시스템 이해가 부족해 오히려 오류 가능성을 높일 수 있습니다.또한 언어 능력이 통관 시스템의 본질적인 병목이나 행정절차를 개선하는 데 직접적인 영향을 주는 것도 아닙니다. 다문화 배경을 고려한 고객 응대나 보조적 해석 지원은 가능하겠지만, 수입신고의 핵심 업무에 있어서 이들이 구조적으로 효율성을 높이는 데에는 제한적일 수밖에 없습니다. 즉, 개인적으로는 언어는 부차적인 문제라고 판단됩니다.감사합니다
Q. 통관 분야 고령화 가속에 대비한 디지털 역량 강화 프로그램은 무엇인가?
안녕하세요. 최진솔 관세사입니다.50~60대 이상 고령의 관세사무소 직원 및 관세사들이 AI 통관 시스템을 효과적으로 활용하려면, 재교육 콘텐츠는 실무 중심적이고 직관적이어야 한다고 생각됩니다. 이 연령대의 학습자는 디지털 기술에 대한 경험이 상대적으로 부족할 수 있으므로, AI 시스템의 복잡한 이론보다는 실제 통관 업무(예: HS 코드 분류, 관세율 적용, 서류 검증)에 AI를 어떻게 적용하는지를 구체적인 사례와 시뮬레이션으로 보여주는 방향이 필요합니다.추가적으로, 콘텐츠는 또한 이들의 기존 경험을 존중하며 업무 효율성 향상이라는 실질적 동기를 부여해야 합니다. AI가 단순히 사람을 대체하는 도구가 아니라, 반복 작업을 줄이고 오류를 최소화해 전문성을 더 발휘할 수 있게 돕는다는 점을 강조해야 합니다.감사합니다
Q. 무역 관련 학과 정원 감소가 2030년 관세 행정 서비스 질 저하로 이어질까?
안녕하세요. 최진솔 관세사입니다.무역 관련 학과 정원 감소와 디지털 무역 환경 변화에 대응하기 위해, 관세사 자격 제도에 사이버보안, 데이터 분석, 전자상거래 플랫폼 이해 등 신규 기술 분야를 포함하는 것은 매우 타당한 방향이라고 생각됩니다.전통적인 통관·품목분류 중심의 관세사 역할이 AI, 블록체인 기반의 전자 통관 시스템, 무역 데이터 보안 등으로 확장되고 있어, 미래형 관세 전문 인력은 단순 법령 지식 외에도 디지털 무역 리스크에 대한 식별과 대응 능력을 갖춰야 경쟁력이 생깁니다. 이러한 기술 분야가 자격 시험에 반영되면, 무역 분야 진로를 고려하는 학생들에게도 직업 전문성과 발전 가능성을 동시에 보여줄 수 있어, 학과 지원 유인도 높아질 수 있습니다. 다만, 개인적으로는 국가공인시험에 이러한 부분이 포함될 수 있을지 아울러, 평가 기준을 어떻게 할지가 모호하기에 이에 대한 정의가 먼저 필요하다고 판단됩니다. 아울러, 기존의 관세사들과 시험과목에서 큰 차이가 있기에 개인적으로는 추가적으로 보충교육 등을 통하여 역량을 키우는게 좋을 것이라고 판단됩니다.감사합니다
Q. 화산폭발로 항공화물 운항 차질 시 비상 해상 통관 절차는 어떻게 작동할까?
안녕하세요. 최진솔 관세사입니다.항공기 결항으로 의약품 등 긴급 화물의 선적 전환이 필요한 경우, 관세청은 긴급 통관 절차 및 우선 심사 제도를 통해 신속한 대응이 가능하도록 특례 조치를 적용할 수 있습니다. 대표적으로 긴급 수입 통관 우선 심사, 간이 수입 신고 절차, 보세구역 외 직접 반출 허용 등이 있으며, 긴급 화물임을 증명할 수 있는 서류를 첨부하면 통관 간소화 및 서류 생략이 허용될 수 있습니다.또한 선적 전환(재수출입) 상황에서는 기존 수입신고를 취소하고 수정신고 후 새로운 운송편에 대한 신속 통관 승인을 받는 방식으로 처리되며, 보세운송 절차 단축 및 항공사·운송사 협조 하의 전자문서 제출로 처리 속도를 높일 수 있습니다. 감사합니다
Q. AI 예측 모델을 활용한 관세 분쟁 조기 경보 시스템 구축 가능성은?
안녕하세요. 최진솔 관세사입니다.과거 분쟁 사례 데이터를 활용해 특정 국가와 품목 조합의 리스크를 예측하는 알고리즘 개발 수요는 분명 존재할 가능성이 높습니다. 글로벌 무역 환경에서 공급망 불안정, 지정학적 갈등, 관세 분쟁 등으로 인해 기업들은 리스크를 사전에 파악하고 대응할 필요성을 점점 더 느끼고 있습니다. 특히 반도체, 원유, 희토류 같은 전략 품목이나 남중국해, 러시아-우크라이나 같은 분쟁 지역과 연계된 무역에서 과거 데이터를 기반으로 한 예측은 손실을 줄이고 의사결정을 최적화하는 데 큰 가치를 제공할 수 있습니다. 다만, 이런 알고리즘의 개발 수요가 현실화되려면 데이터의 질과 접근성, 그리고 기술적 구현 가능성이 중요합니다. 과거 분쟁 사례 데이터는 WTO 제소 기록, 관세 변동 이력, 물류 중단 사례 등에서 추출할 수 있지만, 이를 정형화하고 실시간으로 업데이트하려면 상당한 자원이 필요할 것으로 판단됩니다.감사합니다