해상 클레임 처리에서 인간의 개입이 필수적인 이유: 데이터 인사이트와 운영 효율성 극대화
인공지능(AI) 기반 체선료 및 조출료 계산 툴은 정산 업무의 자동화를 약속하지만, 실무자들은 여전히 서류 확보, 누락된 데이터 보완, 분쟁 해결 과정에서 막대한 리소스를 소모하고 있습니다. 따라서 클레임 솔루션을 검토할 때 던져야 할 핵심 질문은 다음과 같습니다. '그 기술이 귀사의 업무 효율성을 높여주고 있습니까, 아니면 귀사가 기술을 관리하기 위해 불필요한 리소스를 낭비하고 있습니까?'
작성자: 케네스 흐비드 라우센 (Kenneth Hviid Laursen)
마큐라 클레임스(Marcura Claims) 운영 부문 부사장 (SVP)
작성자: Kenneth Hviid Laursen, SVP, Operations, Marcura Claims
최근 정박기간(Laytime) 및 체선료(Demurrage) 계산 자동화를 표방하는 AI 기반 툴이 시장에 대거 등장하고 있습니다. 이러한 플랫폼은 문서를 분석하고, 필드를 자동으로 입력하며, 계산서 초안을 생성해 줍니다.
정박대기료 업무 담당 부서의 업무량을 덜고, 계산 속도를 높이며, 오류를 제거해 준다는 약속은 매우 매력적입니다.
그러나 실제로 이러한 툴을 도입한 운영사들은 기대했던 완전 자동화 경험과는 사뭇 다른 현실에 직면해 있습니다.
방대한 업무량이 크게 줄어들기보다는, 미비된 문서 확보, 데이터 정확도 검증, 분쟁 해결 등에 여전히 상당한 업무 시간을 할애하고 있는 실정입니다.
'자동화' 클레임 업무에 숨겨진 수작업의 비용
이러한 한계는 클레임 프로세스의 각 단계에서 명확히 드러납니다.
문서 수집: AI 툴은 문서를 자체적으로 수집하지 못합니다. 누락된 서류를 식별할 수는 있지만, 서명을 받고 타임스탬프를 대조하기 위해 후속 이메일을 보내고 확인 전화를 거는 업무는 결국 내부 담당자의 몫입니다.
데이터 무결성: 순수 AI 플랫폼은 일반적으로 사용자가 직접 입력한 데이터나 연동 시스템의 불완전한 데이터에 의존합니다. 계산 시작 전에 데이터가 완전하게 보완되지 않으면 누락된 정보를 채우는 수작업이 불가피합니다.
인텔리전스 도출: AI의 역량은 입력되는 데이터의 무결성에 비례합니다. 사후 분석(Post-fixture)이나 용선(Chartering) 부서에 인사이트를 전달하는 학습 루프 또한 완전하고 검증된 데이터가 확보되어야 작동합니다. 데이터 수집이 체계적이지 못하면 포트 퍼포먼스, 분쟁 소지가 있는 조항, 거래 상대방 성향 등에 대한 분석 결과의 신뢰도가 떨어지거나 불완전할 수밖에 없습니다.
결론적으로, 현행 AI 툴은 일부 단순 반복 작업을 경감시킬 뿐 전체적인 업무 부하 자체를 해소하지는 못합니다.
순수 AI 모델이 제공하지 못하는 관리형 서비스(Managed Service)만의 가치
관리형 서비스와 순수 AI 또는 소프트웨어 기반 접근 방식의 핵심적인 차이는 가치를 실현하고 이를 지속적으로 유지하는 방식에 있습니다.
대표적인 관리형 서비스인 Marcura Claims는 고도화된 기술, AI, 그리고 해운 전문 인력의 핵심 역량을 결합하여 제공됩니다. 이를 통해 모든 정박기간 계산서의 서명 및 직인을 포함한 항만 증빙 서류의 무결성을 확보하고 검증을 완수하는 동시에, 고객이 협상 과정에서 직면할 수 있는 잠재적 분쟁 영역(Grey areas)을 사전에 발굴하여 제시합니다.
반면, 순수 AI 툴은 플랫폼 환경 내에서의 워크플로우 자동화에만 집중하기 때문에, 데이터 검증, 누락 문서 확보, 예외 처리 등의 까다로운 업무는 결국 고객사 내부 팀이 직접 감당해야 하는 부담으로 남게 됩니다.
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신속성, 정확성, 회복력: 체선료 청구를 향한 새로운 접근 방식
정량화된 차이: 대조군을 통해 확인된 성과
대조군 분석 데이터에 따르면, 700,000건 이상의 SOF(Statement of Facts, 하역사실증명서) 데이터를 학습한 AI와 전문 인력의 검증(Human-in-the-loop) 프로세스를 결합한 Marcura의 관리형 서비스 모델은 다음과 같은 핵심 영역에서 실질적인 성과 향상을 실현합니다:
2~3% 향상된 데이터 정확도
1~2일 단축된 처리 시간
더욱 원활해진 SOF(하역사실증명서) 프로세스
수동 문서 수집 작업의 획기적인 감소
이러한 차별성이 실무에 제공하는 구체적인 이점은 다음과 같습니다:
워크플로우 시작 전 데이터 완결성 보장: Marcura의 운영 모델은 워크플로우가 시작되기 전에 NOR(입항준비완료통지서) 및 SOF를 포함한 모든 관련 데이터를 수집, 검증 및 대조합니다. 즉, 대리점에 대한 체계적인 후속 확인과 구조화된 데이터 추출이 자체 프로세스 내에서 완료되므로, 귀사 실무팀이 사후에 수동으로 작업을 처리할 필요가 없습니다.
전문가 검증 및 감사 가능한 기록 제공: 해운 분야 전문가가 확률적 로직에서 놓치기 쉬운 예외 사항과 모호한 부분을 직접 검토합니다. 분쟁이 발생할 경우, Marcura Claims는 완벽한 버전 관리와 추적 가능성을 탑재한 감사 대응용 소명 자료를 제공하며, 이는 순수 AI 기반 시스템만으로는 지속적으로 보장하기 어려운 강력한 기능입니다.
수작업 없는 데이터 인텔리전스 구현: 사후 정산(Post-fixture) 및 용선(Chartering) 부서에 가치 있는 인사이트를 환류하는 학습 루프는 데이터가 완결되고 검증되며 표준화되었을 때에만 작동합니다. Marcura Claims는 워크플로우 과정에서 데이터의 완벽한 수집을 보장하므로, 실무팀의 행정적 노력 없이도 자동화된 인사이트 도출이 가능합니다.
시스템 생태계 간 유연한 연동: DA-Desk, PortLog 또는 기타 VMS 솔루션과 같은 기존 시스템과 원활하게 통합되어 특정 독점 플랫폼에 종속되지 않습니다. 순수 AI 시스템은 자체 환경 내에서만 최상의 성능을 발휘하며, 외부 생태계의 워크플로우를 처리할 때는 효율성이 급격히 저하됩니다.
관리할 도구가 아닌 결과의 도출
클레임 솔루션을 평가할 때 가장 먼저 던져야 할 질문은 다음과 같습니다.
"누가 작업을 수행하는가?"
순수 AI 플랫폼은 특정 작업 속도를 높여줄 수 있지만, 여전히 운영상의 감독이 필요합니다. AI 전용 시스템은 도구를 제공할 뿐, 자동화를 실질적인 비즈니스 가치로 전환하는 데 필요한 인간의 감독, 규칙 거버넌스 및 규정 준수 보증이 결여되어 있습니다.
그 결과 귀사는 예외 사항을 해결하고 결과를 검증하는 프로세스 모니터 역할에 머물게 됩니다.
이와 달리 기술과 전문 인력의 감독을 결합하여 가중되는 업무 부담을 완전히 제거하는 Marcura Claims와 같은 매니지드 서비스(Managed Service)를 비교해 보십시오.
귀사의 팀은 문서 추적, 수동 데이터 입력, 분쟁 클레임 재계산 등의 소모적인 업무에서 벗어나, 상업적 의사결정에 역량을 집중할 수 있습니다.
해상 클레임 분야에서 AI가 중요한 역할을 한다는 점에는 의심의 여지가 없습니다. 진짜 본질적인 질문은 기술을 사용하느냐 마느냐가 아닙니다. 그 기술이 귀사를 위해 작동하고 있는지, 아니면 기술을 관리하기 위해 귀사가 일하고 있는지의 여부입니다.
"Marcura Claims 덕분에 기존의 수동 처리 방식에서 벗어나 통찰력 중심의 합리적인 프로세스로 전환할 수 있었습니다. 이는 의사 결정력 강화와 운영 효율성 제고로 직결되었습니다." 크리스티안 헬트(Kristian Helt), 태평양 해운(Pacific Basin) 용선 부문 이사
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