클레임 데이터를 활용한 향후 항해 정산 추정치의 정확도 향상 방안

성약 전(Pre-fixture) 단계: PortLog Pro

Marcura의 접근 방식은 항해 주기의 서로 다른 단계를 처리하는 두 플랫폼을 연결하는 것이며, 그 시작은 성약 전 항만 소요 시간 인텔리전스를 제공하는 PortLog Pro입니다.

PortLog Pro는 용선 계약 팀에 개별 터미널에서 실제로 발생하는 상황에 대한 가시성을 제공합니다. 이는 실제 항만 기항 데이터에서 추출된 정보로, 회항 시간, 계절적 지연 패턴, 그리고 각 위치에서 무급 대기 시간(unpaid time)을 유발하는 구체적인 조건을 보여줍니다.

PortLog Pro를 사용하는 팀은 예측 오차를 평균 2.7일에서 1.5일~2.5일 수준으로 조정하여 지속적으로 약 1일의 오차를 줄여 왔습니다.

이러한 개선 효과 하나만으로도 평균 TCE(일일 정산 용선료) 기준 항만 기항당 약 $15,000의 가치에 달합니다.

또한 터미널 수준의 데이터는 체선료 및 조출료 협상을 정교하게 다듬어 줍니다. 용선자는 표준 가정에 기반하여 협상하는 대신 각 항만에서 실제로 일어나는 상황에 맞춰 정박 기간(laytime) 조건을 조정할 수 있습니다.

체선율 인상이나 조출금 인센티브 축소 등 PortLog Pro 데이터를 기반으로 한 전략적 조정을 통해 항항 기항당 평균 약 $2,000의 정박 기간 개선 효과를 거둘 수 있습니다. 

성약 후(Post-voyage) 단계: Marcura Claims

항해의 반대편 단계에서는 Marcura Claims가 성약 후 기록을 구조화하고 디지털화합니다. SOF(정박 기간 계산서)는 700,000건 이상의 문서로 학습된 AI 파이프라인을 통해 처리된 후, 전문 QA 팀의 검증을 거칩니다.

모든 항만 이벤트는 캡처 및 정규화되어 전체적인 운영 현황을 명확하게 제시합니다.

이러한 구조화된 데이터는 기존에는 파묻혀 있었을 다음과 같은 패턴을 표면화합니다.

• 가장 많은 감액(write-downs)을 유발하는 용선 계약서 조항

• 성약(fixture) 전반에 걸쳐 반복되는 모호한 조항

• 계약 갱신 시 보완할 수 있는 계약 문구로 인해 체선료 가치가 손실되고 있는 부분

또한 자주 분쟁이 발생하는 정박 기간 조항을 추적하고 재정적 영향에 따라 순위를 매겨, 팀이 시간이 지남에 따라 더 명확하고 강력한 계약 조건을 협상할 수 있도록 지원합니다. 

지속적인 학습 루프(The learning loop)

진정한 전환은 이 두 개의 데이터 세트가 연결될 때 발생합니다.

검증되고 구조화된 실제 항만 발생 상황인 Marcura Claims의 확정적 결과 데이터가 PortLog Pro의 예측 모델에 반영됩니다.

차기 항해 추정치는 단순한 가정에 기반하지 않습니다. 해당 터미널, 해당 항로, 그리고 해당 용선 계약 조건이 저 지적으로 기록해 온 역사적 사실에 기반하여 수립됩니다.

용선 팀은 업계의 경험 법칙 대신 클레임 결과에 입각한 정교한 예측을 확보하게 됩니다. 운항 팀은 실제로 직면하게 될 지연 및 예외 사항을 반영한 항만 체류 투영 데이터를 제공받습니다. 그리고 전통적으로 성약 후 프로세스에 갇혀 있던 클레임 팀의 업무가 기존에는 결코 도달하지 못했을 상업적 의사결정에 영향을 미치기 시작합니다.

이러한 미세한 개선은 포트폴리오 전반에 걸쳐 중첩되어 막대한 효과를 냅니다. 대규모 운영 시 항만 소요 시간 효율성을 단 1%만 개선하더라도, 더 정확한 항해 경제성 평가, 우수한 화물 선택, 그리고 예상치 못한 항만 대기 시간으로 마진을 잠식당하는 항해의 최소화를 통해 연간 수백만 달러의 이익을 창출할 수 있습니다.

경쟁 우위로서의 항만 소요 시간

클레임 프로세스는 항상 데이터를 생성해 왔습니다. 핵심은 해당 데이터를 성약 후 기록 속에 묻어둘 것인지, 아니면 다음 항해의 수익성을 결정하는 의사결정에 피드백으로 제공할 것인지 여부입니다.

항만 소요 시간은 더 이상 통제 불가능한 비용이 아니라 경쟁 우위의 원천이 됩니다. 이는 항만 조건이 변해서가 아니라, 이를 예측하고 가격에 반영하는 조직의 역량이 고도화되기 때문입니다.