AI가 관세 지연을 극복하는 3가지 방법

우주에서 우주선이 운행하는 것과 마찬가지로, 운송, 배송, 물류 과정은 내재된 복잡성을 가지고 있습니다. 국경을 초월한 전자상거래가 2028년까지 107% 증가할 것으로 예상됨에 따라, 이러한 확장에 따른 문서의 양은 천문학적입니다.

이러한 문서를 처리하지 않으면 추가적인 보관 비용, 제품 파기, 배송 기한을 놓치거나 주문 취소와 같은 부정적인 결과가 발생할 수 있습니다. 이러한 실수는 수익 주기를 심각하게影响하며 고객 경험과 브랜드 평판에도 영향을 미칩니다.

국제상공회의소와 세계무역기구에 따르면, 평균적으로 국제 배송마다 36개의 서로 다른 문서와 240개의 사본이 교환되며, 이 중 1%만이 완전히 디지털화되어 있습니다. 이는 많은 물류 조직이 이러한 과정의 압력을 겪고 있음을 의미합니다.

이러한 지연의 근본적인 문제는 대부분 간단하지만大量으로 발생하므로, 공급망의 의사결정자는 이러한 문제를 예방하기 위해 적극적이고 전략적으로 행동할 수 있습니다.

전문적인 AI 솔루션을 활용하면 공급망 리더는 운송과 물류 과정에서 발생하는 세 가지 일반적인 문제를 해결할 수 있습니다.

과도한 수동 데이터 입력 감소

국제 배송에伴하는 운송장, 청구서, 관세 청구서 등 문서의 양은 수동으로 처리하기에는 너무 많습니다. 매년 4,500만 개의 운송장(Bill of Lading)이 발급됩니다. 만약 귀하의 워크플ロー에 빈번한 반복적인 수동 데이터 입력이 포함되어 있다면, 이미 뒤처지고 있으며 시간이 지연될 가능성이 있습니다.

인공지능 혁신에 대한 정보를 잘 알고 있는 비즈니스 리더들은 단순한 기초 모델을 배치하는 것이 비즈니스 요구를 충족하기에 충분하지 않으며, 비용이 많이 들고 비효율적이며 효과가 없을 수 있음을 이미 인식하고 있습니다.

대신, 특정 작업과 비즈니스 상황에 적합한 AI를 활용하는 것이 좋습니다. 이러한 “목적 지향” AI 솔루션은 비용과 오류의 위험을 줄이고 비즈니스 가치를 높이며 실제 문제를 해결합니다.

전세계적인 양조그룹인 카스버그(Carlsberg)는 지능형 문서 처리(Intelligent Document Processing, IDP)를 사용하여 매월 140시간의 작업을 절약했습니다. 카스버그는 목적 지향 AI를 사용하여 무접촉 주문 처리율 92%를 달성하여 배송을 가속화하고 고객 만족도를 높였습니다.

서류의 정확성과 규제 준수 보장

부정확하거나 규제에 부합하지 않는 서류는 주요 병목현상을 초래하고 금전적 페널티를 초래할 수 있습니다. 따라서 오류의 여지는 없습니다.

AI 없이 관세 서류를 처리하는 것은 포탈 건을 갖지 않고 ‘릭 앤 모티’ 모험을 하는 것과 같습니다. 즉, 혼란스럽고 지연이 발생하기 쉽습니다. 지능형 문서 처리(IDP)는 문서 다중 우주를 제어하는 도구입니다. 즉, 서류의 모든 단계가 규제에 완벽하게 부합하는지 확인합니다.

브렉시트 이후, 아일랜드 기반의 제과업체인 포르투나 파스트리(Portumna Pastry)는 AI를 사용하여 복잡한 운송 및 물류 문서에서 데이터를 추출하여 100%의 정확도로 규제에 부합하는 것을 보장했습니다. 이는 인적 오류 없이 서류를 처리할 수 있음을 의미합니다.

지능형 문서 처리(IDP)를 사용하여 포르투나 파스트리는 EU/영국 국경에서 관세 청구서 처리 시간을 1시간에서 5분으로 단축했습니다. 이는 수동 입력의 필요성을 제거하고 비용이 많이 드는 지연을 줄이며 제품을 시간에 맞게 상점에 보관할 수 있음을 의미합니다.

세금 및 수수료의 정확한 지불 가속

국제 배송의 주요 규제 요소 중 하나는 관세 코드입니다. 이는 발레 무용수처럼 정밀하고 조화된 움직임이 필요합니다. 즉, 비용이 많이 드는 오류 없이 이를 처리해야 합니다. AI는 이러한 코드에 정확성을 제공하여 물류 발레가 무실수로 진행되지 않도록 합니다.

세계 최고의 물류 회사인 도이체 포스트 DHL 그룹은 220개 이상의 국가에서 57만 명의 직원을 고용하여 국경을 넘어 배송합니다. 이러한 규모의 효율성과 세부 사항에 대한주의 깊은 관리가 필요합니다.

도이체 포스트 DHL 그룹은 AI를 사용하여 청구서와 관세 서류에서 데이터를 캡처, 분류 및 추출함으로써 70%의 효율성을 향상시키고 124개의 서로 다른 벤더에서 수천 개의 청구서를 자동으로 처리했습니다.

AI에 대한 목적 지향적인 접근 유지

물류 과정에는 피할 수 없는 복잡성이 있으며, 국제 배송의 다양한 도전을 해결하기 위한 일괄적인 해결책은 없습니다. 따라서 비즈니스 리더들은 자신의 비즈니스에 적합한 전략을 수립해야 합니다.

적절한 주의와 상황을 고려하지 않고 AI를 구현하려고 하는 것은 실제 가치를 생성하지 않을 가능성이 있습니다. 목표 지향적인 전략과 데이터 기반의 의사결정은 성공을 위한 길입니다. 공급망 리더들은 이미 사용 가능한 도구를 사용하여 자동화 노력을 안내하고 운영적 우수성을 달성해야 합니다.

비즈니스 프로세스를 최대한 활용하기 위해, 의사결정자는 AI 기반의 작업 및 프로세스 마이닝을 사용하여 핵심 프로세스를 분석하고 개선할 기회를 찾을 수 있습니다. 이는 모든 혁신과 지능형 자동화 시도가 효율성 향상을 위한 목적 지향적인 길에 있음을 보장합니다.

고급 프로세스 지능 플랫폼은 AI를 사용하여 워크플로우 개선에 대한 제안된 변경의 결과를 예측할 수 있습니다. 이는 의사결정자가 투자에 대한 영향에 대한 이해를 가지고 있으므로, 지능형 자동화에 대한 장벽을 줄이고 실패한 시도, 기술 부채 및 낭비된 자원을 줄일 수 있습니다.

물류의 복잡한 환경에서, 정밀성이 속도의 속도와 함께하는 곳에서, 전략에 AI를 통합하는 것은 완벽하게 조종된 곡선을 따라 운전하는 것과 같습니다. 즉, 모든 결정에서 속도와 정밀성이 보장됩니다. 시간과 오류에 대한 경주에서, 목적 지향적인 AI 기반 전략은 앞서 나아가며, 잠재적인 지연을 단순한 후미경계의 그림자로 만듭니다.