검증 비용의 부담: 해운 산업에서 인공지능(AI)의 신뢰성을 확보하는 방안
해운 업계 전문가 5명 중 1명은 AI 생성 결과를 검증하는 데 매주 5시간 이상을 소비하고 있습니다. 필수적인 검증 절차는 유지하되, 불필요한 공정은 대폭 감축하여 운항 및 업무 효율성을 극대화해야 합니다.
작성자: 자나니 야그나무르티
제품 및 전략적 성장 부문 수석 부사장
"수십 년 동안 해운업계는 숙련된 경험을 매일 저녁 퇴근하고 40년 후면 은퇴하여 사라지는 개인의 영역으로만 여겨왔습니다. 하지만 CP Optimiser를 통해 우리는 이러한 경험을 확장 가능한 AI 기반 인프라로 전환함으로써, 주니어 직원도 첫날부터 시니어의 노하우를 즉각 활용할 수 있도록 지원합니다."
토마스 스턴홀름 (Thomas Stjernholm)
토미니 차터링(Tomini Chartering) 상업 부문 총괄 상무
검증 비용(Verification Tax)은 해운 실무자가 AI가 생성한 결과물을 바탕으로 후속 조치를 취하기 전, 이를 검토하는 데 투입하는 시간과 주의력을 의미합니다. 2026년 Thetius 및 Marcura의 공동 연구에 따르면, 해운 전문가의 55%가 AI 결과물을 검토하거나 수정하는 데 매주 1시간 이상을 소모하고 있으며, 응답자 5명 중 1명은 5시간 이상을 할애하는 것으로 나타났습니다.
이러한 검토 작업 중 일부는 의사결정의 리스크를 방어하므로 반드시 유지되어야 합니다. 그러나 나머지는 불확실성에서 비롯된 것이며, 이는 AI가 스스로 신뢰성을 입증함에 따라 감소합니다. 즉, 실무자가 검증한 데이터를 기반으로 구축되고, 업무 단위별로 테스트를 거치며, 실제 사용자의 피드백을 통해 보정될 때 비로소 해소될 수 있습니다.
주요 통계 (Thetius 및 Marcura, 신뢰 확보: 해운 분야의 AI (Earning Trust: AI in Maritime), 2026)
55%: AI 결과물 검토 및 수정에 매주 1시간 이상 투입
57%: AI 결과물에 대한 신뢰도를 5점 척도 중 보통 수준(3점)으로 평가
26%: 검토 과정에서 자주 또는 거의 항상 오류를 발견
47%: 결과물의 신뢰성이 입증되면 검토 빈도를 대폭 줄이거나 중단할 의향 보유
8%: 소속 조직이 AI 활용 측면에서 성숙하고 체계적인 거버넌스를 갖추고 있다고 평가
검증 비용(Verification Tax)이란 무엇인가?
검증 비용이란 AI 결과물을 검토하는 데 수반되는 전반적인 리소스 비용을 뜻합니다. 즉, 단순 검토뿐만 아니라 생성된 결과물과 원본 문서를 대조하고, 근거 데이터를 추적하며, 오류를 수정하는 모든 과정을 포괄합니다. 당사는 Thetius와 공동 발간한 연구 보고서인 신뢰 확보: 해운 분야의 AI를 통해 검증 비용의 개념을 최초로 제시했습니다.
Marcura는 수년간 해운 서류 분석에 AI를 적용해 왔으며, 모든 고객은 일관되게 다음 두 가지 핵심 질문을 던집니다. '정확도가 얼마나 높은가?' 그리고 '실제 사내 프로세스에 그대로 신뢰하고 도입할 수 있는가?' 이 두 질문에 대한 답이 명확해지기 전까지 실무진은 모든 결과물을 전수 검토할 수밖에 없으며, 이 검토 과정이 바로 '비용'으로 작용합니다. 본 보고서는 이를 의사결정상 불가피한 검토와 불확실성에서 기인하는 검토 등 두 가지 유형으로 분류합니다.
실무자가 AI 결과물을 재검토하는 이유와 유지해야 할 검토 영역은?
실무 경험상 AI를 검토하는 데에는 두 가지 명확한 이유가 있습니다. 다만 이 중 한 가지만 점진적으로 축소되어야 합니다.
'정당한 검토(Warranted checking)'는 의사결정의 리스크를 방어합니다. 사소한 오류가 용선계약(Charter Party) 조항, 제재 대상 스크리닝 판정, 기항(Port Call) 계획에 중대한 영향을 미칠 수 있는 영역에서는 정밀한 검토가 필수적입니다. 조사에 따르면 해운 전문가의 70%가 중대한 비즈니스 결정을 내리기 전 항상 AI 권장 사항을 검토하며, 80%는 모든 상업적 결정에 명확한 담당 책임자가 지정되기를 원합니다. 이러한 검증 단계는 지속적으로 유지되어야 합니다.
반면 '잔여 검토(Residual checking)'는 불확실성에서 비롯됩니다. 즉, 시스템에 대한 신뢰가 부족하거나 AI가 결과 도출에 이른 과정을 파악할 수 없을 때 발생합니다. 결과물의 신뢰성이 입증될 경우 검토 방식을 어떻게 변경하겠느냐는 질문에 47%는 검토를 대폭 축소하거나 중단하겠다고 답했습니다. 이 영역이 바로 절감 가능한 검증 비용이며, 이는 결정의 경중이 아니라 결과물 자체에 대한 데이터 신뢰도에 따라 좌우됩니다.
정당한 검토 (Warranted checking) | 잔여 검토 (Residual checking) | |
|---|---|---|
발생 요인 | 오류 발생 시 따르는 리스크 및 파급 효과 | 결과물의 정확성에 대한 불확실성 |
대표 사례 | 용선계약서 조항 검토, 제재 대상 선별(Screening) 결과 | 시스템이 수차례 정확히 처리했던 항만 입출항 규제 요건의 단순 재확인 |
대응 방안 | 프로세스 유지 및 공식화, 최종 승인권자 명시 | 검증된 데이터 확보, 가시성 높은 검증 테스트, 시스템 학습 기반 피드백을 통한 단계적 축소 |
선도 기업들이 검증 비용 부담을 절감하고 운용 효율성을 극대화하는 방안을 확인해 보십시오.
Thetius와의 협업을 통해 발간된 Marcura의 최신 AI 인텔리전스 리포트를 다운로드하십시오
검토 작업 부하를 실질적으로 줄이는 요인은 무엇인가?
신뢰는 시스템이 무엇을 정확히 도출했는지, 그리고 그 결론에 어떻게 도달했는지를 명확히 확인할 수 있을 때 구축됩니다. 이는 세 가지 핵심 요소를 통해 달성되며, 그 중 어떤 것도 단순 기술 과시를 위한 AI(AI for the sake of AI)는 아닙니다.
전문가가 직접 검증한 데이터. 양질의 데이터란 맥락 속에서 추적하고 신뢰할 수 있는 데이터를 의미하지만, 대다수의 해운 AI는 이러한 기반이 부족합니다. 작년 연구 보고서의 한 인터뷰 참가자는 이를 명확하게 지적했습니다. "데이터 품질이 조악한 AI는 단지 더 똑똑하고 신속하게 오류를 양산할 뿐이다" (Beyond the Hype, Thetius 및 Marcura, 2025). Marcura의 AI는 범용 툴을 해운업에 단순 차용한 것이 아닙니다. 전문 영역을 학습하는 전문가처럼 해운 전문 용어, 용선 계약서(Charterparty) 구조, 해운동향 및 실무 프로세스에 맞춰 특화 훈련되었습니다. 또한 각 고객사의 모델 학습에 사용된 데이터는 해당 고객 전용 인스턴스에 격리 보관됩니다.
실제 고객 업무 기반으로 검증되고 지속적인 테스트를 거친 모델. 단일 정확도 지표는 실질적인 의미가 거의 없습니다. 시스템이 날짜 추출에는 매우 능숙할 수 있지만, 계약상 의무 해석에는 신뢰도가 크게 떨어질 수 있으므로 업무(Task) 단위별로 성능을 평가해야 합니다. 고객이 정확도에 의문을 제기할 때, 당사는 이론적 논쟁을 지양하고 고객과 함께 실무 테스트를 수행했습니다. Marcura는 특정 사용 사례에 대해 최종 사용자로부터 수집한 실제 팩트 데이터를 기반으로 평가 지표를 구축하며, 이후에도 지속적인 테스트를 실행하여 시간에 따른 정확도 향상 추이를 투명하게 입증합니다.
시스템을 학습시키는 수정 피드백과 최종 의사결정권자(Human-in-the-loop). 검토자가 결과를 수정하면, 해당 수정 사항은 단순 편집으로 사라지지 않고 평가 체계에 지속적으로 피드백되어야 합니다. 모든 산출물은 명확한 출처를 제시해야 하며, 신뢰도가 낮을 경우 이를 명시해야 합니다. 설명할 수 없는 결과는 비즈니스 차원에서 방어할 수 없는 결과이기 때문입니다. 당사는 고객에게 전면적인 완전 자동화(Full Automation)만을 지향하도록 권장하지 않습니다. Marcura가 공급하는 모든 모델에 요구하는 것은 당해 작업 맥락을 명확히 인지하고, 최종 의사결정에 사람을 배제하지 않으며, 도출된 결과에 대한 논리적 근거를 설명할 수 있어야 한다는 점입니다. 보고서 저자들에게도 강조했던 한 가지 주의점은, 전문가의 직관과 실무 감각(Muscle memory)을 AI로 전면 대체해서는 안 된다는 것입니다. 검토를 담당하는 실무자는 여전히 무엇이 올바른 결과인지 판단할 수 있는 전문성을 유지해야 합니다.
신뢰 확보 요건 | 실무 구현 방식 | 솔루션 벤더 대상 필수 질의사항 |
|---|---|---|
검증 및 추적 가능한 데이터 | 산출물이 근거한 문서 및 특정 조항 라인을 명확히 제시 | 이 산출물의 원천 데이터는 어디이며, 원문을 직접 확인할 수 있는가? |
업무(Task)별로 가시화된 정확도 | 실제 고객 케이스를 기반으로 테스트된 결과를 대시보드에 표시 | 해당 특정 업무에 대한 정확도는 얼마이며, 이를 어떻게 입증하는가? |
향후 산출물 개선에 반영되는 수정 피드백 | 시스템이 수정 내역을 학습함으로써 오버라이드 및 정정 비율 감소 | 사용자의 수정 데이터는 어떻게 처리 및 반영되는가? |
의사결정 프로세스 내 전문가 참여 (Human-in-the-loop) | 명확한 책임 소재 지정, 필수 정보 누락 시 에스컬레이션 경로 가동 | 최종 승인 권한자는 누구이며, 어떤 기준에서 상위 단계로 에스컬레이션되는가? |
검증 비용(Verification Tax)은 어떻게 측정하는가?
대부분의 기업은 아직 이를 측정하지 못하고 있습니다. Seaspan의 비즈니스 트랜스포메이션 총괄인 Rajesh Gopinathan은 본 보고서 연구진에게 "당사에는 벤치마킹 데이터가 없습니다"라고 밝혔습니다. 측정 지표는 인간과 AI의 전체 협업 프로세스를 포괄해야 합니다. 5분간의 검토 시간은 사내 요약본에는 과도하지만 계약 권고사항에는 불충분하므로, 단순 검토 시간만으로는 유의미한 분석이 어렵습니다.
측정 항목 | 중요성 |
|---|---|
산출물당 검토 시간, 에스컬레이션 지연, 근거 자료 탐색 및 다운스트림 오류 수정 비용. | 가시적 비용 및 잠재적 비용 분석 |
수정된 산출물의 비율 및 사유가 기록된 오버라이드(수동 변경) 건수 | 높은 비율은 데이터, 검색 성능 또는 유스케이스 자체의 문제를 시사함 |
전체 워크플로우가 기존 프로세스 대비 향상되었는지 여부 | 투입된 검증 비용의 타당성을 입증하는 핵심 기준 |
실무에서는 어떻게 적용되는가?
용선계약서(Charter Party) 검토는 AI를 통해 간소화할 수 있는 대표적인 필수 검증 업무입니다. 용선계약서는 기업의 계약상 권리와 의무를 규정하므로, 어떤 툴을 도입하더라도 검토 자체는 생략할 수 없습니다. 변화하는 것은 소요 시간의 배분입니다. 의사결정이 요구되는 핵심 조항들은 수많은 표준 문구와 기존 관용 조항들 사이에 혼재되어 있습니다.
CP Optimiser는 항해용선계약(Voyage Charter) 및 정기용선계약(Time Charter)을 모두 분석하여 조항을 추출하고, 리스크를 평가하며, 모호하거나 누락된 조항 또는 비표준 문구를 식별합니다. 이를 통해 검토자는 플래그가 지정된 조항에 집중하여 전문적 판단을 내릴 수 있습니다.
한 건화물선(Dry Bulk) 항해용선계약의 사례는 이러한 패턴을 명확히 보여줍니다. 체선료(Demurrage) 조항에는 90일 이내에 '모든 증빙 서류'를 제출하도록 규정되어 있었으나, 해당 서류의 정의가 명시되지 않았습니다. 사실진술서(Statement of Facts) 하나만 누락되어도 체선료 청구권 전체가 시효 소멸(Time-bar)될 위험이 있었습니다. 해결책은 계약 체결(Fixing) 전에 해당 정의를 명확히 보완하는 것입니다. 최종 결정은 검토자가 내리며, 시스템은 검토 대상 조항을 누락 없이 제시합니다.
기업은 향후 어떤 조치를 취해야 하는가?
본 보고서에서 제시하는 5가지 우선순위 과제는 어떠한 솔루션을 사용하든 공통적으로 적용됩니다:
단순히 AI를 도입할 영역을 찾기보다, 구체적인 워크플로우나 당면 과제부터 정의하십시오.
인간과 AI의 전체 통합 프로세스를 기존 방식과 비교하여 정량적으로 측정하십시오.
오류 발생 시 수반되는 리스크의 경중에 맞추어 검증 수준을 차등화하십시오.
검증 프로세스를 지속적인 데이터 학습 및 개선 과정으로 전환하십시오.
AI 지원 기반의 모든 의사결정에 대해 명확한 책임 체계(Ownership)와 거버넌스를 확립하십시오.
Tomini Chartering이 Marcura의 CP Optimiser를 도입하여 과거 성약(Fixing) 이력 전체를 데이터 기반으로 분석하고, 이를 모든 용선계약서(CP) 검토에 전략적으로 활용하는 방안을 확인해 보십시오.
토미니 차터링(Tomini Chartering)은 베테랑의 안목으로 모든 용선계약서(CP)를 정밀하게 검토합니다
