AI 관세사 육성 프로그램이 전통적 관세 행정을 어떻게 대체할까?
안녕하세요.
머신 러닝 모델을 통해 5년 내에 HS 코드 분류 업무의 80% 이상을 수행하는 경우 현직 관세사의 역할을 재정립할 수 있는 방향은 어떻게될까요
안녕하세요. 남형우 관세사입니다.
hs 코드 분류 업무의 자동화가 본격화되면 관세사의 단순 분류 작업 비중은 줄어들겠지만, 복합품목 해석, 원산지 판정, fta 활용 자문 등 전문성이 요구되는 영역의 역할은 더욱 강조될 가능성이 높습니다. 이에 따라 법령 해석과 통상 리스크 분석 등 고부가가치 업무 중심으로 역할이 재정립될 필요가 있습니다.
안녕하세요. 홍재상 관세사입니다.
AI 관세사 육성 프로그램은 대표적으로 HS 코드 분류에 있어서 업무 효율성 향상에 도움이 될 것이며, 관세사는 단순한 품목분류에서 벗어나 인간 전문가가 필요한 고부가가치 업무에 집중할 수 있을 것으로 보입니다.
다만, 품목분류 등은 전문분야로서 AI 가 모든 것을 해결해주니는 못할 것이기 떄문에 협업강화의 형태로 이루어져야 할 것으로 보입니다.
감사합니다.
안녕하세요. 최진솔 관세사입니다.
AI 관세사 육성 프로그램이 활성화되면, HS 코드 분류처럼 규칙 기반·반복적인 업무는 머신러닝 모델이 대체하게 되어 관세 행정의 자동화 수준이 크게 높아질 것입니다. 특히 이미지 분석, 수출입 신고서 데이터 처리, 과거 사례 비교 등을 통해 AI가 빠르고 정확하게 분류 작업을 수행할 수 있어, 단순 분류 오류나 지연이 줄어드는 효과가 기대됩니다. 이에 따라 현장 세관 직원들은 업무 효율화와 함께 고부가가치 업무에 집중할 수 있는 여건이 조성됩니다.
이러한 변화 속에서 현직 관세사의 역할은 규제 해석, 분쟁 조정, 원산지 판단, 복합 상품의 세율 적용 등 고난도·판단 중심의 업무로 재정립될 필요가 있습니다. 또한 AI 시스템의 학습 데이터를 검수하고 알고리즘 오류를 점검하는 'AI 감독자' 또는 '전문 해석가'로서의 역할이 중요해지며, 관세사는 디지털 역량을 갖춘 통상 전문가로 진화하게 될 것입니다.
감사합니다
안녕하세요. 박현민 관세사입니다.
ai 관세사 프로그램은 hs 코드 분류의 정확성과 속도를 혁신적으로 개선하며 전통적 업무 방식을 변혁하고 있습니다. 머신러닝은 다국어 상품 설명서와 역사적 분류 데이터를 학습해 0.1초 내 코드 매칭을 수행하며, 복잡한 사안에서도 99% 이상의 일관성을 유지합니다. 이로 인해 관세사는 반복적 분류 작업에서 해방되어 고부가가치 업무에 집중할 수 있게 되었습니다. 특히 블록체인 기반 무역서류 검증과 ai 예측모델을 활용한 관세 리스크 컨설팅이 새로운 핵심 역량으로 부상하고 있습니다.
5년 내 80% 자동화 달성 시 현직 관세사의 역할은 전략적 의사결정 지원으로 재정립됩니다. ai가 처리하지 못하는 예외적 사례(신제품 분류, 법적 분쟁 대응)에 대한 전문성 강화가 필수적이며, 글로벌 무역규제 변화에 따른 ai 모델 업데이트 감독 기능이 추가됩니다. 또한 디지털 트윈 기술을 활용한 수출입 시뮬레이션 컨설팅과 esg 무역금융 평가 시스템 구축 등 새로운 분야에서의 전문가 역할이 요구됩니다.