- 제조(자동차)
- 예측
자동차 부품 수출입 신고 HS코드 분류 자동화 시스템 구축
관세·비관세 손실 비용 및 통관 지연 리스크를 해소하기 위해, 가용한 사내외 정보를 기반으로 AI 기술을 활용하여 품번별 HS코드 분류 자동화 시스템을 개발하였습니다.
Use Case
- 제조(자동차)
- 예측
자동차 부품 수출입 신고 HS코드 분류 자동화 시스템 구축
관세·비관세 손실 비용 및 통관 지연 리스크를 해소하기 위해, 가용한 사내외 정보를 기반으로 AI 기술을 활용하여 품번별 HS코드 분류 자동화 시스템을 개발하였습니다.
Business Problem
기존에는 품번별 HS코드 분류가 수작업으로 이루어져, 분류 오류에 따른 관세 추징이나 통관 지연 등의 문제가 발생하였습니다. 특히 EUDR 등 수입 규제 강화에 따라 정확한 코드 분류가 더욱 중요해졌습니다.
Goals
연간 약 30만 건의 품번에 대해 HS코드를 자동으로 추천할 수 있는 시스템 구축을 목표로 하였습니다. 추천 시에는 분류 의견과 법적 근거를 함께 제공하여, 담당자의 업무 효율성과 정확도를 높이고자 하였습니다.
Analysis
사내 정보와 사외 정보(유권해석 사례, 통칙, 무역통계 기반 추천 등)를 종합적으로 수집하였습니다. 품명, 재질, 단가 등의 다양한 입력 정보를 결합한 멀티모달 AI 모델을 적용하였습니다. 또한 자동차 부품 도메인에 특화된 토크나이저를 활용하여 품명 내 약어와 관용 표현을 정밀하게 처리할 수 있도록 하였습니다.
Solution
품번별 HS코드 분류에 AI 기반 자동 추천 시스템을 시범적으로 적용해 보았으며, 속도와 신뢰도 측면에서 실효성을 확인하였습니다.
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