한국무역정보통신(KTNET)이 범용 인공지능(AI)의 한계를 짚고, 무역 데이터에 특화된 AI 전략을 제시했다.
KTNET은 17일 서울 삼성동 트레이드타워에서 '제2차 무역물류 AI 전략 포럼'을 열고, 피지컬 AI 기술과 데이터 주권을 축으로 한 무역 AI 경쟁력 강화 방안을 논의했다.
포럼에서는 범용 AI가 무역 분야에서 복잡한 규칙 적용 실패, 과잉 추론, 품목 분류 오류 등 구조적 한계를 보인다는 분석이 제시됐다. KTNET에 따르면 글로벌 연구 사례에서도 범용 AI의 무역 품목 분류 정확도는 46.8%에 그친 반면, 인간 전문가는 95% 수준을 기록했다.
이를 극복하기 위해 △실제 통관을 통과한 실거래 데이터 △현장 판단이 축적된 암묵지 △AI를 업무에 바로 적용하는 실행력을 제시했다.
KTNET은 2026년 상반기 실증 사업을 통해 전문가 수준에 근접한 정확도를 검증한다는 계획이다.
안영국 기자 ang@etnews.com
