AI 기반 HS CODE 분류 자동화가 무역실무에 활용가능할까요?
제품이 다양하고 기술적인 경우가 많아 HS CODE 분류에 시간이 걸립니다. HS CODE 분류를 자동화할 수 있따면 무역실무에서 실제 적용가능한 수준인지 궁금합니다.
안녕하세요. 홍재상 관세사입니다.
AI 기반 hs code 분류 기술은 실무에서 굉장히 많은 도움이 될 수 있습니다. 특히 단순 제품들에 대한 품목분류에 있어서는 엄청난 시간절약이 가능할 것으로 보입니다.다만, 신기술 적용 품목이나 품목분류 쟁점이 있는 물품에 대해서는 정확도가 굉장히 떨어질 수 있어 사용상 유의가 필요할 것으로 생각됩니다.
감사합니다.
안녕하세요. 최진솔 관세사입니다.
HS 코드 분류 자동화는 AI와 머신러닝(ML)을 활용해 제품 설명, 성분, 용도를 분석하고 적합한 코드를 매핑하는 방식으로 구현됩니다. 예를 들어, IBM의 Watson이나 SAP의 Ariba 같은 플랫폼은 자연어 처리(NLP)를 통해 상업 송장과 제품 사양서를 읽고, WCO HS 데이터베이스와 비교해 6단위 또는 10단위 코드를 제안합니다. 2024년 독일 세관은 AI 기반 분류 시스템을 시범 운영하며, 복잡한 전자제품무역 실무에서 실제 적용 가능성은 높지만, 몇 가지 조건을 충족해야 합니다.
첫째, 데이터 품질이 중요합니다. 자동화 시스템은 제품 설명의 정확성과 일관성에 의존하므로, 제조사나 공급업체가 제공하는 정보가 표준화되어야 합니다. 둘째, 초기 학습과 검증이 필요합니다. 시스템이 한국의 주요 수출 품목)을 잘 인식하도록 훈련시키고, 초기에는 관세사나 전문가의 검토를 병행해야 신뢰성을 높일 수 있습니다. 셋째, 법적 책임을 고려해야 합니다. HS 코드 오류로 관세 포탈이나 통관 지연이 발생하면 기업이 책임지므로, 자동화 결과를 세관에 사전 확인 받는 프로세스를 연계하면 더욱 정확도를 높일 수 있을 듯 합니다.
감사합니다
안녕하세요. 남형우 관세사입니다.
HS CODE 분류 자동화는 무역 실무에서 충분히 적용할 수 있는 수준까지 발전하고 있습니다. 인공지능과 머신러닝을 활용하면 제품의 사양과 특징을 분석해 적절한 코드를 제시할 수 있으며, 이를 통해 분류 시간이 단축되고 오류도 줄어들 가능성이 높습니다. 다만, 일부 제품은 복합적인 요소를 고려해야 하므로 완전한 자동화보다는 전문가의 검토와 병행하는 방식이 현실적일 것입니다.