관세 분야 특화 AI 어시스턴트 도입이 관세사 역할에 미칠 영향은?
안녕하세요.
GPT 기반의 AI가 HS 코드 분류와 관세율 계산을 대신할 수 있게 된다면, 관세사들의 핵심 업무는 어떻게 재정의 되어야 할까요?
안녕하세요. 홍재상 관세사입니다.
AI의 HS Code 분류는 지속적인 훈련과정을 거치다보면 어느정도 성과를 낼 수 있을 것으로 보입니다. 또한 제품명이ㅣ나 성분, 용도 등의 입력만으로 자동적으로 HS 코드를 안내하여 단순/반복 업무의 자동화에는 도움이 될 수 있습니다.
다만 복잡하고 품목분류에 쟁점이 있는 물품들에 대해서는 AI만으로 대응하지 못할 가능성이 높으며, 이에 대해서는 관세사 등 전문가의 분석이 꼭 필요할 것으로 생각됩니다.
감사합니다.
안녕하세요. 남형우 관세사입니다.
GPT 기반 AI가 HS 코드 분류나 관세율 계산을 자동화하게 되면 관세사의 역할은 단순 계산이나 분류보다 해석과 자문 중심으로 전환될 가능성이 큽니다. 복합 거래 구조에 대한 법령 적용, 분쟁 대응, 기업 맞춤형 전략 수립 등 정성적 판단과 전문성이 요구되는 영역에서 역할이 더욱 중요해질 것으로 보입니다.
안녕하세요. 이치호 관세사입니다.
gpt 기반 ai가 hs 코드 분류와 관세율 계산을 수행하게 되면, 관세사의 역할은 단순한 계산이나 분류 작업에서 벗어나 보다 전략적이고 복합적인 업무로 전환될 필요가 있습니다. ai가 반복적이고 규칙 기반의 업무를 효율적으로 처리할 수는 있지만, 실제 무역 현장에서는 예외적인 상황이나 복잡한 사례가 빈번하게 발생합니다. 이러한 경우에는 여전히 관세사의 전문적인 판단과 경험이 중요하게 작용합니다.
또한, ai 시스템이 제공하는 결과를 검토하고, 그 정확성을 확인하는 역할도 관세사에게 요구될 것입니다. 특히, ai가 처리하기 어려운 복잡한 거래 구조나 특수한 조건이 포함된 사례에서는 관세사의 해석과 조언이 필수적입니다. 이와 함께, 관세사는 ai 시스템의 개발과 개선 과정에 참여하여, 시스템이 실제 업무에 효과적으로 활용될 수 있도록 도울 수 있습니다.
결국, ai의 도입은 관세사의 업무를 대체하기보다는 보완하는 방향으로 작용할 것으로 보입니다. 관세사는 기술과 협력하여 보다 높은 부가가치를 창출하고, 복잡한 문제 해결에 집중함으로써 전문성을 더욱 강화할 수 있을 것입니다.
안녕하세요. 박현민 관세사입니다.
AI 어시스턴트의 관세 분야 도입은 HS 코드 분류세율 계산 등 반복 업무의 자동화를 가속화할 전망입니다. GPT 모델이 대량의 통관 데이터를 학습해 신속한 분류를 수행하면, 관세사는 기계적 업무에서 벗어나 예외 사항 심층 분석과 법적 분쟁 대응에 집중할 수 있습니다. 특히 복합상품의 기능별 세번 판단, FTA 원산지 해석 등 인간의 경험적 판단이 필요한 영역에서 전문성 강화가 필요합니다.
관세사의 역할은 AI 검증자와 전략적 컨설턴트로 재정의될 것입니다. AI의 분류 결과에 대한 오류 검증, 학습 데이터 편향성 교정, 특수 사례 판례 데이터베이스 구축 등이 새로운 핵심 역량이 됩니다. 동시에 글로벌 공급망 리스크 관리, 관세 정책 변화 예측, 기업별 최적 세무 전략 수립 등 고부가가치 서비스 개발에 주력해야 합니다. AI가 기본 업무 효율성을 높이는 도구로 작용하더라도, 법규 해석과 전략적 의사결정 영역에서는 인간 관세사의 전문성이 지속적으로 요구될 것입니다.