AI가 통관예정일자 예측 오차를 줄일수 있을까요?
안녕하세요.
인공지능이 항차 지연이나 물류 채증 등까지 통관 전반에 이르는 사항을 고려해 통관 예정일 오차를 최소화 할 수 있을까요?
안녕하세요. 홍재상 관세사입니다.
AI는 한 차지연 물류 체증 검사 우선순위는 빅데이터 학습으로 통관 예정 일 오 차를 줄일 수 있을 것으로 보입니다 다만 이에 대한 기술이 완벽하지 않을 수 있기 때문에 실제 기존에 데이터들과 함께 활용이 되어야 할 것으로 보이며 지속적인 개발이 필요할 것으로 보입니다
감사합니다.
안녕하세요. 최진솔 관세사입니다.
이에 대하여는 가능하다고 판단됩니다. AI는 결국 고도화된 사람의 판단이기에 이에 대한 데이터가 충분히 있다면 통관예정일을 계산하는 것도 가능하다고 판단됩니다. 다만 이러한 예상에 세관 검사나 다른 천재지변 등은 포함되지 않았기에 이러한 부분까지도 학습이 될지는 의문입니다.
감사합니다
안녕하세요. 이치호 관세사입니다.
실제로 ai가 통관 예정일 예측에 쓰일 수 있는 영역은 점점 넓어지고 있습니다. 항차 지연 같은 경우 선사의 스케줄 데이터와 항만 입출항 기록을 수집해 패턴을 학습시키면 어느 정도 예측이 가능합니다. 다만 세관 검사나 수입요건 확인처럼 갑작스러운 행정 변수까지 반영하기는 어렵습니다. 그래서 ai가 완벽하게 오차를 없애는 건 불가능하지만, 통상적인 지연 요인을 빠르게 파악해 예측 범위를 줄여주는 역할은 충분히 할 수 있습니다. 제 판단으로는 단순 eta 계산보다는 물류 빅데이터와 세관 프로세스를 결합해 운영하는 게 현실적인 방향이라 봅니다.
안녕하세요. 박현민 관세사입니다.
AI를 활용하면 선박 위치 정보, 항차 스케줄, 항만 혼잡도, 세관 검사 빈도 같은 다양한 데이터를 동시에 분석할 수 있어 기존 단순 예측보다 통관 예정일 정확도를 높일 수 있습니다. 다만 기상 악화, 파업, 돌발 검사처럼 비정형 변수가 많아 완벽하게 맞추기는 어렵습니다. 현재 실무에서는 포워더나 물류사가 AI 기반 ETA 시스템을 도입해 예측값을 제공하는 사례가 늘고 있고, 세관 전산과 연계되면 오차 범위를 줄여 기업이 재고 관리나 생산계획 세우는 데 큰 도움이 되고 있습니다.