"불법 수입화물, 뿌리까지 캔다"

최근 FTA 체결로 자유무역이 확산되면서 수입산 불량 먹거리, 저가 신고를 통한 탈세, 불법 총기 및 도검류, 마약, 지재권 위반물품 등 각종 불법물품의 국내반입 우려가 높아져 보다 고도화된 수입화물 위험관리 시스템의 필요성이 대두돼왔다.

비즈니스 솔루션기업인 SAS코리아(대표 조성식)는 관세청과 공동으로 ‘데이터 마이닝 기반의 불법 수입화물 선별 시스템'을 구축해 본격적인 가동에 들어갔다고 3일 밝혔다.

데이터 마이닝이란 문제 해결을 위해 대용량의 데이터를 활용해 연관된 데이터간의 관계, 패턴을 탐색하고 찾아내 모델화 함으로써 업무에 적용할 수 있는 유용한 정보나 경쟁력있는 지식으로 변환하는 과정을 말한다.

이번 프로젝트는 지난해 4월부터 관세청의 '4대 혁신 분야'의 하나인 위험관리 고도화 전략의 일환. 관세청은 SAS의 통계분석 기법을 결합해 보다 정교한 위험관리 체계를 구축했다.

수입금지물품, 원산지 허위표시, 지적재산권 위반 물품, 불법 먹거리, 총기 및 마약 등 사회 안전을 해치는 물품이나 탈세를 위한 허위신고 물품 등을 수입화물의 통관과정에서 적발할 수 있도록 한 것.

이에 따라 관세청은 향후 정상 화물의 신속한 통관은 물론, 수작업 수준의 적발률을 통해 불법화물을 효과적으로 차단할 수 있을 것으로 기대된다.

 

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

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

[머니투데이 2008-03-03]