데이터마이닝 기반의 불법 수입화물 선별 시스템으로 세관의 위험 수입화물에 대한 보안관리가 더욱 강화된다.

SAS코리아(대표 조성식)는 최근 관세청과 공동으로 ‘데이터마이닝 기반의 불법 수입화물 선별 시스템 구축 프로젝트’를 완료했다고 밝혔다.

이번 프로젝트는 관세청의 '4대 혁신 분야'의 하나인 위험관리 고도화 전략의 일환으로 지난해 4월부터 추진됐다.

관세청에 따르면 최근 FTA 체결 등으로 자유무역이 더욱 확산되는 분위기를 틈타 수입산 불량 먹을거리, 저가신고를 통한 탈세행위, 불법 총기, 마약 등 각종 불법물품의 국내 반입 우려가 증가함에 따라 보다 고도화된 수입화물 위험관리 시스템의 필요성이 대두돼 왔다.

이에 관세청은 기존 위험관리 시스템에 통계적, 과학적 데이터 분석 방법인 SAS코리아의 데이터마이닝 기법을 접목함으로써 검사율을 낮게 유지하면서도 불법화물을 보다 정확하게 적발할 수 있는 선진 관세행정 체계를 구축하게 된 것.

데이터마이닝 기법이란 많은 데이터 가운데 숨겨져 있는 유용한 상관관계를 발견하여, 미래에 실행 가능한 정보를 추출해 내고 의사 결정에 이용하는 과정을 뜻한다.

위험관리 시스템 구축으로 관세청은 수입화물 통관 시 ▲수입금지물품 ▲원산지 허위표시 ▲지적재산권 위반 물품 ▲불법먹거리 ▲총기 및 마약 등 사회 안전을 해치는 물품 ▲탈세를 위한 각종 허위신고 물품 등을 효과적으로 선별할 수 있게 됐다.

또한 정상 화물의 신속한 통관은 물론, 수작업 수준의 적발률을 통해 불법화물을 효과적으로 차단할 수 있게 됐다.

관세청은 이번 프로젝트의 성공적 수행으로 세관의 화물검사 적발률의 향상은 물론, 검사대상 화물의 객관적 선별이 가능함에 따라 세관검사로 인한 민원 역시 최소화할 수 있을 것으로 기대하고 있다.

SAS코리아의 조성식 대표는 “급변하는 글로벌 시장 환경 속에서 위험관리의 중요성은 더욱 부각되고 있다”며, “이번 프로젝트 구축은 외부위험으로부터 국민의 안전과 경제를 지키는 관세청이 위험관리 체계를 더욱 공고히 했다는 점에서 더욱 의미가 있다”고 말했다.

관세청 관계자는 “정확한 불법화물 선별을 위해 기존 시스템에서 분석해온 우범요인을 77개에서 163개로 대폭 확대하는 등 다각적으로 노력한 결과, 보다 강력한 위험관리 시스템을 구축하게 됐다”며, “그 결과 전체적인 검사 적발률은 물론 중요사항 적발률도 과거보다 20% 이상 증가했다”고 밝혔다.

향후 관세청은 이번 프로젝트 성과를 바탕으로, 수입화물 외에 수출 및 환급, 사후심사, 외환조사 등 타 업무영역의 위험관리 시스템을 단계적으로 고도화해 나갈 계획이다.