AI로 관세환급의 사전예측이 가능할까요?
안녕하세요.
과거의 해당 기업 관세 환급 패턴을 기초 기반으로 해서 인공지능이 사전에 관세 환급 가능성을 예측해서 안내를 잘해줄 수 있을까요?
안녕하세요. 최진솔 관세사입니다.
네 가능합니다. 다만 과거에 해당 기업이 잘못된 환급을 받고 있었을 가능성도 배제할 수 없습니다. 따라서 이를 고려하여 일단 AI에게 올바른 환급을 학습시키고 기업의 프로세스에 대하여 점검하도록 할 필요가 있습니다. 이에 대하여 문제가 없다면 추가적으로 기업의 과거 데이터를 학습시켜 이를 따라하도록 할 수 있습니다. 다만 시간 / 비용이 상당부분 소요될 수 있는 점 고려부탁드립니다.
감사합니다
안녕하세요. 이치호 관세사입니다.
관세 환급은 기업별로 수출입 품목 구조나 원재료 사용 내역 환급 방식에 따라 꽤 다르게 나타납니다. 그래서 과거 데이터를 쌓아두면 일정한 패턴을 찾을 수 있는 건 사실입니다. 인공지능이 매출 규모나 HS코드별 환급액 추이 원산지별 투입 구조 같은 걸 학습한다면 사전 예측을 어느 정도 해주는 건 가능합니다. 다만 법령 개정이나 세관의 행정지침 변경이 생기면 과거 패턴만으로는 오차가 커질 수 있습니다. 환율이나 원재료 가격 변동이 환급액에 직접 영향을 미치기도 하고요. 그러니까 AI가 참고 지표로는 유용하겠지만 최종 판단은 여전히 실무자가 제도 변화와 실제 데이터를 맞춰보면서 확인해야 하는 구조가 될 수밖에 없습니다.
안녕하세요. 박현민 관세사입니다.
가능합니다만 데이터가 깔끔해야 합니다. 품목분류 HS, 과세가격, 신고번호, 환급사유코드, BOM, FTA 적용 여부 같은 필드를 ERP와 수입신고 이력에서 묶어 시계열+분류 모델로 학습하면 환급 가능성, 예상액, 소요기간을 미리 띄울 수 있습니다. 현장에선 부가세 조정, 환입대체투입, 원재료 가격변동이 변수라 피처로 넣어줘야 하고, 모델 성능 평가는 월별 정답데이터로 재학습해야 합니다. 대충 찍는 모델은 금방 깨지니 예외 루틴과 서류 체크리스트 자동생성까지 붙이면 쓸만한 체계가 될 것으로 보입니다.