Clipduty
통관은 더 이상 입력이 아닌
검증의 영역으로 넘어갑니다
일하는 방식이 달라집니다
입력하고 조회하던 업무가, 확인하는 업무로 바뀝니다.
지금까지의 방식
- 인보이스를 직접 읽고 항목 하나씩 입력
- HS코드는 품목마다 직접 조회하고 판단
- 오타 하나로 신고 반려, 재작업, 고객 전화
Clipduty와 함께
- 서류 업로드하면 Clipduty가 자동으로 파싱
- HS코드 후보와 분류 근거를 함께 제시
- 오류를 체크하고 수정하고 신고합니다
제품을 만드는 기준
모든 결정은 이 세 가지에서 시작합니다.
정확도
서류 정규화·HS코드 분류 등 AI가 담당하는 구간은 99% 이상의 정확도를 목표로 설계했습니다. 통관에서 틀리면 비용으로 돌아오기 때문에, 속도보다 정확도를 가장 먼저 두고 제품을 만들었습니다.
편의성
복잡한 기능도 쓰기 불편하면 안 씁니다. 실무에서 바로 쓸 수 있어야 합니다. 배우는 데 시간이 드는 제품은 만들지 않습니다.
적정 자동화
전 구간을 한 번에 자동화하기보다, 규정과 리스크를 고려해 자동화할 단계와 담당자 확인이 필요한 단계를 나눕니다. 그 경계에 맞춰 워크플로를 설계합니다.
“
통관 분야는 오랫동안 비효율적인 방식에 머물러 있었습니다.
AI 기술로 그 비효율을 걷어내고, 통관의 다음 장을 열고자 합니다.
워터루 대학교 컴퓨터 공학(前) 실리콘밸리 B2B SaaS 개발자(前) 카카오 개발자
— Clipduty 팀