‘불법 수입 화물 꼼짝마!’
관세청이 최첨단 통계기법인 ‘데이터마이닝’을 도입, 불법 수입 화물을 적발하는 데 톡톡한 효과를 내고 있다.
지난해 세관당국에 신고된 수입건수는 총 600만건. 최근 FTA 체결 등으로 자유무역이 더욱 확산되면서 해마다 50여만건씩 수입건수가 늘고 있다. 세관당국의 고민은 수입건수는 해마다 큰 폭으로 느는 데 비해 세관인력은 그대로여서 사회 안전 수입금지 물품, 원산지 허위표시, 지식재산권 위반 물품, 불법 먹거리, 총기 및 마약 등과 같이 사회 안전을 해치는 물품, 탈세를 위한 각종 허위 신고 물품 등도 늘고 있다는 점.
관세청은 이러한 문제를 해결하기 위해 SAS코리아의 데이터마이닝 기반의 불법 수입 화물 선별 시스템을 구축하고 올 초부터 가동했다. 관세청은 두 달도 채 안돼 상당한 효과를 거두었다는 평가다.
이종욱 관세청 통관기획과 사무관은 “보다 정확한 불법 화물 선별을 위해 기존 시스템에서 분석해온 우범요인을 77개에서 163개로 대폭 확대했다”라며 “선별검사 수는 이전과 비슷하게 유지하면서도 전체적인 검사 적발률은 이전보다 20% 이상 증가했다”고 밝혔다.
데이터마이닝(Data Mining)이란 문제 해결을 위해 대용량의 데이터를 활용해 문제와 연관된 데이터간의 관계, 패턴을 탐색하고 찾아내 이를 모델화 함으로써 업무에 적용할 수 있는 유용한 정보나 경쟁력 있는 지식으로 변환하는 일련의 과정(Process) 및 기술이다. 즉 원산지는 중국이고 수입업자가 A이면서 품명이 신발, 수출업자는 B일 경우 과거에 짝퉁 적발이 많이 됐다는 통계를 기반으로 꼭 찍어 수입 검사가 이뤄지는 것이다.
또 검사 대상 화물의 객관적 선별이 가능함에 따라 세관검사로 인한 민원 역시 최소화할 수 있을 것으로 예상된다.
관세청은 이번 성과를 바탕으로 수입 화물 외에 수출 및 환급·사후심사·외환조사 등 타 업무 영역의 위험관리 시스템을 단계적으로 고도화해 나갈 계획이다.
유형준기자@전자신문, hjyoo@