관세국경에서 세금징수와 함께 수입화물의 통관을 책임지고 있는 관세청은 늘어나는 수입 물량의 효과적 검수를 위해 SAS의 데이터마이닝 솔루션을 통해 일부 화물만 선별해 높은 적발율을 자랑하는 '위험관리의 고도화'를 꾀할 수 있었습니다.


관세청은 국가경제 발전을 위해 수출입통관질서를 관리함으로써, 국가재정수입을 확보하고 밀수단속을 통한 국내 산업보호 임무를 수행하기 위해 출범한 정부부처입니다.

최근 국가 경제발전, 개방화, 세계무역의 자유화 등 관세행정 환경변화에 따라 관세청의 역할과 임무가 새로운 분야로 확대되어 사회안전, 국민건강, 환경보호기능과 원산지허위표시, 지적재산권침해, 불법외환거래, 자금세탁의 단속 등 대외거래 종합 단속기능도 업무영역으로 확대되고 있습니다.

이를 위해 관세청은 예전부터 IT 기술을 활용하여 선진 관세 행정은 물론 대고객 서비스 제고를 위한 노력을 게을리 하지 않고 있습니다. 대표적으로 관세행정포털인 'UNI-PASS'를 통해 관세업무 서비스 개선을 이뤄내는 한편 세관과 통관업무 효율성 확보를 위한 다양한 시스템을 개발, 구축해 활용해 왔습니다.

불법화물 적발에 대한 고민
그동안 관세청의 고민 중 하나는 급증하는 수출입화물에 비해 이를 관리하는 세관인력은 정체를 답보하고 있다는 사실이었습니다.

지난 10년 동안 수입화물은 2배 이상 급증했지만 세관인력은 10년 간 정체상태였던 것입니다. 따라서 관세청은 어떻게 하면 기존 인력을 통해 수입화물을 전량 검사하지 않고도 모든 불법화물을 적발 해낼 수 있을까라는 고민을 거듭해 왔습니다.

이 같은 상황을 개선하기 위해 선택과 집중을 통해 효율성을 꾀했지만 이를 위해 도입된 '수입화물위험관리 시스템'의 효과는 기대에 미치지 못했습니다. 지난 1993년부터 위험관리를 위한 선별 조사를 해왔지만 조사에 대한 투자대비효과가 예상보다 적게 나온 것입니다.

기존 위험관리 시스템은 과거에 적발된 화물의 수입자, 품목, 해외공급자 등을 기초로 검사대상으로 선별함으로써 불법 수입자가 명의 및 품목, 해외공급자 등을 바꾸는 경우 속수무책일 수밖에 없었습니다. 또한 불법패턴은 시시각각으로 변화하고 있는데, 업무현장의 세관직원들의 경험과 노하우가 적시 반영되지 않고, 몇몇 전산 전문가들에 의해 비체계적으로 검사대상 화물을 선별하게 되는 등의 문제가 발생해 수입업체, 세관직원, 일반국민 모두 세관검사에 대하여 끊임없는 불만을 제기하게 되었습니다.

관세청은 이러한 불만을 불식시키기 위해 '위험관리고도화 전략'을 추진하기로 결정했습니다. 불법화물 선별 시스템, 실제 검사방법, 검사직원 전문성 등 3개 분야를 혁신대상으로 선정, T/F 및 CoP를 통해 일부분이 아닌 검사 프로세스의 총체적 개선을 추진키로 한 것입니다.

이를 통해 관세청은 수입금지물품, 원산지 허위표시, 지적재산권 위반 물품, 불법먹거리, 총기 및 마약 등과 같이 사회 안전을 해치는 물품, 탈세를 위한 각종 허위신고 물품 등을 수입화물의 통관 과정에서 효과적으로 선별해 적발할 수 있는 체계를 마련키로 했습니다. 특히 불법화물 선별 시스템 고도화를 위해 관세청은 민간의 최첨단 데이터 마이닝(Data Mining) 기법 도입을 결정했습니다.

관세청의 데이터 마이닝 기법 도입은 민간의 최첨단 툴을 도입해 위험관리의 질적 향상을 꾀했다는 점에서 주목할 만 합니다. 기존에 데이터 마이닝 기법은 민간의 보험회사, 신용카드회사 등에서 불량고객을 사전 선별하는데 활용돼 왔는데 이를 수입화물 위험관리에 적용함으로써 과학적, 객관적인 우범화물 선별이 가능할 것으로 관세청은 기대한 것입니다.

관세청의 이돈현 과장은 "최근 현장 정보와 과거 정보를 정보 분석이란 단계를 거쳐서 우수한 직원들이 집계, 분석해서 위험 패턴 조건을 선별했다. 하지만 사각지대를 통한 허점이 발생할 수 있어 통계적으로 위험한데 잡아내지 못하는 것을 마이닝 기법을 통해 걸러낼 필요성을 느꼈다"고 설명했습니다. 데이터 마이닝 모델을 개발할 수 있는 소프트웨어를 찾던 관세청은 데이터마이닝 시장에서 가장 많은 구축사례를 확보하고 있으며 신뢰를 얻고 있는 SAS의 사기방지시스템 솔루션을 도입하기로 결정했습니다.

20% 적발율 증가
관세청은 본격적인 도입에 앞서 파일럿 프로젝트를 통해 시스템 적용 여부를 타진했습니다. 데이터 마이닝의 도입 목적이 위험을 잘 선별할 수 있도록 하는 것인 만큼 검색 조건을 60여 개 개발해 2007년 10월에 모델 평가를 해보고 11월에 시스템에 적용하기 시작했습니다. 이러한 파일럿 결과 밀수나 탈세, 불량 먹거리 수출입 등의 사례를 비약적으로 잡아내 실적이 향상된다는 점이 가시적으로 보이기 시작했습니다.

파일럿으로 자신감이 붙은 관세청은 본격적인 프로젝트를 진행했습니다. 정보분석의 객관성 확보에 주안점을 둔 이번 프로젝트는 무엇보다 양질의 데이터에 입각한 가설을 도출하는 것이 중요했습니다. 관세청의 이돈현 과장은 "가설 도출 작업에 가장 많은 시간이 걸렸다. 전국 47개 세관의 베테랑들이 모여 어떤 패턴이 가장 위험한 것인지를 후보로 등록하는 회의를 많이 진행했다. 무엇보다 관세행정의 경우 '신속정확'이 중요한데 분석이 늦어질 수록 기업에게 피해를 줄 수 있고 우리가 비효율적으로 일하는 것으로 비춰질 수 있는 만큼 철저한 가설 도출에 힘을 썼다. 이러한 가설도출에 SAS 솔루션이 뒷받침을 잘 해줬다"고 설명했습니다.

시스템 구축을 통해 관세청은 과학적이면서 합리적인 통관업무를 진행할 수 있게 됐습니다. 현재 위험관리 고도화를 통한 시스템 사용자는 현업에 400여 명이 되는데 수입 검사를 담당하는 직원은 민원이 통관에 대한 요청을 하게 되면 해당 화물의 검사 여부를 즉각적으로 판단할 수 있게 됐습니다. 관세청의 노하우와 데이터 마이닝을 통한 불법 통관 가능성 여부를 즉시 알 수 있게 된 것입니다.

구체적으로 정확한 불법화물 선별을 위하여 기존 시스템에서 분석해온 우범요인을 77개에서 163개로 대폭 확대하는 등 다각적으로 노력한 결과, 과거보다 강력한 위험관리 시스템을 구축하게 되었습니다. 그 결과 전체적인 검사 적발율은 물론 중요사항 적발율도 과거보다 20% 이상 증가했습니다.

조직의 효율성도 제고되었습니다. 위험관리 고도화를 통하여 검사율 및 검사건수 감소로 2006년과 2007년 사이에 총 94명의 세관 검사인력 소요 증원을 억제하는 효과를 가져왔고, 세관 검사직원들의 업무 부하 감소 등을 통해 인력 활용을 효율화하는 등 '관세행정의 효율성'을 달성했습니다. 또한 정상화물에 대한 검사건수가 대폭 감소하여 수입업체 불만 감소는 물론, 검사 적발률 제고로 세관검사에 대한 무역업계의 순응도를 높힘으로써 '관세행정의 신뢰성'을 획기적으로 개선하는 효과를 거둔 것으로 평가하고 있습니다.