글쓴이: Janani Yagnamurthy, VP, Product, Strategic Growth

용선계약서(Charter Party) 관리는 해운 수익성의 핵심이지만, 이러한 계약 내 위험 요소를 식별하는 과정은 여전히 수작업에 머물러 있습니다. 지난 한 해 동안 저는 용선 담당 팀들과 긴밀히 협력하면서 계약 검토 프로세스에서 병목 현상이 발생하는 지점을 분석하고, 특히 검토가 미흡할 때 발생하는 손실 비용을 파악하는 데 집중해 왔습니다. 

이 과정에서 제가 얻은 인사이트는 해운 분야의 AI가 단순히 업무 효율성만을 향상시킨다는 기존의 전제를 뒤흔들었습니다. AI의 진정한 가치는 더욱 전략적인 영역에 있습니다. 즉, 이전에는 접근할 수 없었던 고도화된 정밀 데이터 분석을 제공함으로써 용선 협상력을 근본적으로 혁신하는 데 있습니다. 

수작업 계약 검토가 초래하는 기회비용 

용선 팀들은 불가능에 가까운 절충안에 직면해 있습니다. 최적의 계약을 선점하기 위해 신속하게 움직여야 하지만, 철저한 검토에는 엄청난 시간이 소요되기 때문입니다. 특히 업무 전환으로 인한 집중력 저하는 세밀한 계약 검토를 저해하는 주된 원인입니다. 긴급한 타 업무로 인해 주의가 분산되면서 치명적인 계약 조항을 간과하는 사례가 빈번히 발생합니다. 

숙련된 용선 담당자도 표면적인 문제는 찾아낼 수 있습니다. 하지만 실제 수익 누수는 다음과 같은 미세한 세부 조항의 공백에서 발생합니다. 

  • 자사에 유리하게 작용할 수 있는 필수 계약 조항의 누락 

  • 상대방이 불리하게 협상 여지를 가질 수 있도록 허용하는 모호한 문구 

  • 분쟁 발생 시 자사의 권익을 충분히 보호하지 못하는 미흡한 조건문 

최근 저희가 검토한 한 계약서의 경우, 한 조항에서는 SHEX(일요일 및 공휴일 제외) 조건을 규정했으나 다른 조항에서는 SHINC(일요일 및 공휴일 포함) 조건을 명시하고 있었습니다. 선박이 화물 작업을 위해 접안했을 때, 이러한 모순된 조항으로 인해 선주는 당연히 허용 정박 기간(Laytime)에 포함되어야 했을 주말 비용을 직접 부담해야만 했습니다. 

이러한 손실 금액은 빠르게 누적됩니다.

전체 항차의 약 20%에서 운임 삭감 또는 손해액이 발생합니다. 항차당 평균 수익 누수액이 약 3,000달러에 달하는 경우, 연간 1,000회 기항하는 선사는 약 100만~300만 달러 규모의 예방 가능한 손실에 직면하게 됩니다. 개별 사례는 사소해 보일지라도, 운항 전체 규모로 환산하면 막대한 손실로 이어집니다. 

전문 인력이 치명적인 오류를 놓치는 이유 

용선 담당 팀들은 비즈니스 실무에 매우 정통합니다. 문제는 과도한 인지 부하와 빈번한 업무 전환에 있습니다. 

  • 단 한 건의 정밀 수작업 검토를 진행하는 데만 계약의 복잡성에 따라 평균 2~3시간이 소요됩니다. 

  • 실무적으로는 시간적 한계로 인해 최고 위험 항목에만 집중하고 나머지 조항은 가볍게 훑어보는 식의 선별적 검토에 의존하게 됩니다. 

  • 또한, 시장 환경의 변화, 거래 상대방의 선호도 변동, 법적 해석의 진화 등으로 인해 과거에 표준 문구(Boilerplate)로 여겼던 조항이 현재에 이르러 새로운 법적 및 재무적 위험을 내포할 수 있습니다. 

AI의 역할에 대한 새로운 패러다임 

대부분의 해양 분야 AI 솔루션이 단순 자동화에 치중하는 반면, 당사가 개발한 '용선계약서 리스크 분석기(Charter Party Risk Analyser)'는 수작업으로는 파악이 불가능한 강력한 데이터 통찰력을 제공합니다. 

내부 테스트 결과, 본 시스템은 개별 조항 수준의 정밀한 주석(Annotation)을 포함한 계약서 전체 검토를 단 6분 만에 완수했습니다. 더욱 중요한 가치는 이러한 신속성 덕분에 실무에서 불가능했던 즉각적이고 다각적인 계약 분석이 상시 가능해진다는 점에 있습니다. 

용선계약서를 시스템에 업로드하면 리스크가 있는 조항을 즉각 식별하고, 해당 우려 사항이 발생한 구체적인 근거를 명시적인 주석과 함께 제공합니다. 단순히 위험 항목을 분류하는 것을 넘어, 논리적 근거가 담긴 인용 자료를 시각화하여 분석 프로세스의 투명성을 확보합니다. 용선 담당 팀이 분석 결과의 신뢰성을 확보해야 실제 협상 테이블에서 이를 강력한 무기로 활용할 수 있기 때문에 이러한 투명성은 매우 중요합니다. 

본 시스템은 계약 조항 간의 유기적 맥락을 정확하게 이해합니다. 앞서 언급한 SHEX/SHINC 임무 상충과 같은 조항 간 모순을 예리하게 잡아냅니다. 

허용 정박 기간(Laytime) 조건과 체선료(Demurrage) 산정 기준이 상충할 경우, 시스템이 일관성 결여로 이를 감지하여 알림을 보냅니다. 이러한 맥락적 고도 분석은 숙련된 법률 전문가 그룹이 계약서를 정밀 검토하는 것과 동일한 수준의 정확도를 자랑하면서도, 차 한 잔을 마시는 짧은 시간 안에 완벽히 수행됩니다. 

표면 위에 선박 이미지와 "Navigating New Financial Realities"라는 제목의 책이 표지인 펼쳐진 잡지 기사.

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통합이 가져오는 근본적인 변화 

PortLog 및 Marcura Claims를 이용 중인 고객사를 위해 당사는 양사의 역사적 인사이트를 통합했습니다. 이를 통해 업계 벤치마크 및 기업별 데이터를 리스크 분석에 직접 반영할 수 있게 되었습니다. 

PortLog 인사이트 제공 항목: 

  • 선박 회항 시간 및 대기 시간 지표. 

  • 기상 상태 및 계절별 운항 지연 패턴. 

  • 해당 특정 항구의 역사적 트렌드. 

이를 통해 항해 계산이 실제 성약 운항 현실과 부합하는지 철저히 검증할 수 있습니다. 

Claims 인사이트 제공 항목: 

  • 과거 정박 기간(Laytime) 분쟁을 유발했던 조항 유형에 대한 가시성. 

  • 유사한 항구 또는 유사한 계약 조건에서 반복적으로 발생하는 이슈 패턴. 

이를 통해 실무 팀은 계약 체결 전에 선제적으로 조항에 이의를 제기하거나 재협상을 진행할 수 있습니다. 

Marcura Compliance를 통한 AI 기반의 거래처 스크리닝은 잠재적인 제재(Sanctions) 리스크를 프로세스 초기 단계에서 식별해 줌으로써 제3의 신뢰 계층을 제공합니다.

복리적 우위를 지속적으로 창출하는 피드백 루프 

가장 주목할 만한 기능은 시스템이 각 고객사의 실제 경험을 바탕으로 자가 학습한다는 점입니다. 

각 고객사는 보안이 유지되는 단독 인스턴스를 운영합니다. 용선, 법무 또는 계약 담당 부서가 컨텍스트를 추가하거나 해석을 정밀화할 때마다, 시스템은 해당 내부 가이던스를 즉각 반영합니다. 

시간이 지남에 따라 이는 다음과 같은 막대한 복리적 우위를 창출합니다: 

  • 조직의 제도적 지식이 중앙 집중화되어 지속적으로 재사용 가능해집니다. 

  • 신규 입사자도 다년간 축적된 전문지식을 즉시 전수받을 수 있습니다. 

  • 과거에 손실을 초래했던 예외적인 케이스(Edge cases)들이 자동으로 감지 및 표기됩니다. 

  • 구축하는 데 수년이 걸리던 패턴 인식 능력을 즉각적으로 확보할 수 있습니다. 

특정 조항이 실제 결과에 미치는 영향을 명확히 파악할 수 있으므로, 용선 팀은 직관이 아닌 객관적 데이터 데이터에 기반하여 운임료 및 계약 조건을 유리하게 협상할 수 있습니다. 초기 시범 도입 단계에서 한 고객사는 계약 서명 전에 누락된 4개 조항을 포착하여, 약 12만 달러에 달하는 잠재적 리스크 노출을 미연에 방지한 바 있습니다.

해운 업계에 미치는 영향 

본인은 이러한 기능이 2년 이내에 업계 표준(table stakes)으로 자리 잡을 것으로 전망합니다. 3시간에 걸친 선택적 검토 대신 단 6분 만에 종합적인 분석을 수행하여 수치적으로 입증된 더 나은 성과를 도출하므로, 경제성 측면에서 비교가 되지 않습니다. 

경쟁의 패러다임은 '누가 가장 빠르게 검토하는가'에서 '누가 가장 깊이 있는 인텔리전스를 활용하는가'로 전환되고 있습니다. 리스크 분석을 과거 실적 데이터, 업계 벤치마크 및 조직의 축적된 노하우와 결합하는 기업이 일관되게 더 유리한 계약 조건을 협상하게 될 것입니다. 

기술적 장벽은 존재하지 않습니다. 문서 분석을 위한 AI 기능은 이미 널리 상용화되어 있습니다. 마큐라(Marcura)를 차별화하는 핵심은 우리가 구축하고 있는 솔루션의 근간이 되는 독보적인 데이터 품질과 축적된 경험입니다. 

향후 로드맵

본 기능은 단계적으로 출시될 예정입니다. 리스크 유발 조항에 대한 전체론적 분석, 거래 상대방 스크리닝 기능, 그리고 PortLog 및 Claims와의 연계가 포함된 버전이 현재 제공 중입니다. 현재 항해 용선계약서(Voyage CP) 분석을 지원하고 있으며, 정기 용선계약서(Time CP) 분석 기능은 한 달 이내에 추가될 예정입니다. 

2단계에서는 식별된 리스크에 금전적 가치를 매겨 특정 조항이 미칠 수 있는 재무적 영향을 명확히 제시할 것입니다. 또한 피드백 루프 기능을 확장하고 있으며, 운항 당시의 기상 조건 분석과 더불어 평가 시점의 예산 대비 실제 연료유(Bunker) 가격 비교 등 기타 데이터 소스와의 연동 방안을 모색하고 있습니다. 

우리의 로드맵을 이끄는 핵심 질문은 다음과 같습니다. "용선 담당 팀이 완벽한 정보를 보유하고 있다면 어떤 다른 의사결정을 내릴 수 있을 것인가?" 우리가 개발하는 모든 기능은 이 질문의 해답에 도달하기 위한 여정입니다. 

진입 장벽은 기술적인 데 있지 않습니다. 문서 분석을 위한 AI 역량은 이미 널리 보급되어 있습니다. 마큐라(Marcura)를 차별화하는 핵심은 우리가 선도하는 솔루션의 근간이 되는 독보적인 데이터 자산과 축적된 경험입니다.

표면 위에 선박 이미지와 "Navigating New Financial Realities"라는 제목의 책이 표지인 펼쳐진 잡지 기사.

해운 산업 내 AI 도입에 관한 최초의 주요 연구 보고서

당사는 150명의 해사 부문 고위 전문가들을 대상으로 인공지능(AI) 도입 및 활용 현황에 대한 설무조사를 실시했습니다.

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구매 및 조달 프로세스(Procure-to-Pay)의 주도권 확보

PO(구매 주문서)와 대금 지급 간의 인보이스 검증이 실패하는 원인과 선도적인 선박 관리사들이 이 격차를 해소하는 방법. 무료 가이드 및 2대 진단 도구 포함.

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