AI가 수입품목 품목분류 전체를 자동화할 수 있을까요?
안녕하세요.
전자기기나 기계 부품 등 복잡한 품목에 대해서도 AI가 이들 제품을 전페 분류하는 것이 현실적으로 가능해질지 궁금합니다.
안녕하세요. 박현민 관세사입니다.
AI가 품목분류를 전부 자동화하기에는 아직 벽이 많습니다. 단순 스펙이나 이미지 기반 분류는 어느 정도 가능하지만, 세부 규정이나 해석이 필요한 전자기기나 기계 부품은 여전히 전문가 판단이 필요합니다. 실제 현장에서는 AI가 후보 코드를 제시하고 사람이 최종 선택하는 보조 도구로 쓰이는 경우가 늘고 있습니다. 완전 자동화보다는 반자동 방식이 현실적입니다.
1명 평가안녕하세요. 김주봉 관세사입니다.
HS CODE를 분류하는 품목분류는 관세분야에서 굉장히 중요하면서도 또한 어려운 분야입니다. 기존 품목의 경우 데이터 학습 등을 통해 어느정도 커버가 가능하지만, 새로운 기술 등이 적용된 신제품이나 복잡한 품목들에 대해서까지 완전한 커버는 어렵다고 보여집니다.
관세율표도 기술의 발전보다 속도가 늦기에 추후 코드 신설 등으로 늦게 반영되는 점이 있는데 AI의 품명 및 사례 등에 대한 데이터 학습속도 및 예측이 관건이 되겠습니다.
감사합니다.
안녕하세요. 이치호 관세사입니다.
품목분류를 완전히 자동화한다는 것은 생각보다 까다로운 문제입니다. 단순한 소비재처럼 규격이 명확하고 데이터가 많이 축적된 경우라면 AI가 빠르게 패턴을 학습해 어느 정도 정확하게 분류할 수 있습니다. 하지만 기계 부품이나 전자기기처럼 구조와 기능이 복잡하고 해석 여지가 넓은 품목은 HS 규정과 해설서를 근거로 세밀한 판단이 필요합니다. 국가별 해석 차이와 판례 같은 요소까지 반영해야 하기 때문에 아직은 사람이 개입하지 않고 전부 자동화하기는 어렵습니다. 실제로는 AI가 후보 코드를 추천하고 관세사가 이를 검토해 확정하는 보조도구 역할이 더 현실적입니다. 데이터와 판례가 쌓이면 점차 자동화 비중은 높아질 수 있습니다.
안녕하세요. 최진솔 관세사입니다.
이에 대하여는 충분히 가능하다고 판단되지만, 결국 최종선택은 사람이 하여야될 것으로 판단됩니다. 이러한 AI의 학습은 기업내 데이터 혹은 관세청의 유권해석을 토대로 만들어지게 됩니다. 따라서 이러한 부분에 대하여 AI가 분류하는 것이 데이터 상 더 정확할 수도 있으나 물품에 대한 세부정보나 추후에 용도 등을 사람이 파악하기에 더욱 용이하기에 결국에는 사람의 손이 어느정도는 필요하지 않을까 생각됩니다.
감사합니다
안녕하세요. 이현 관세사입니다.
품목분류는 물품은 용도, 재질, 형태, 기능, 성상 등에 따라 결정됩니다.
AI를 통하여 일반적인 물품의 분류는 가능합니다. 다만, 쟁점이 있으며, 여러가지 물품으로 분류될 가능성이 있는 경합세번의 물품은 AI를 통하여 전체 분류하는 것은 어려울 것으로 판단됩니다. AI를 통한 전체 분류가 가능해지려면 물품을 분류하기 위한 세부 근거도 명확히 규정되어야 하며, 이를 분류하기 위한 용도, 재질, 기능, 형태, 성상과 같은 것이 명확하고 구체화되어야 합니다.
감사합니다.