QAD와 AWS는 Dimensional Research에 의뢰해 글로벌 무역 커뮤니티의 컴플라이언스 책임자들을 조사했고, 공식 보고서는 2026년 7월 공개됐다. 조사 결과 응답자의 79%는 이미 외국무역지대 운영 관리에 AI를 쓰고 있었고, 99%는 AI를 사용 중이거나 사용할 계획이었다. 다만 관세 변경이 발표될 때 자동으로 업데이트되는 소프트웨어를 갖춘 곳은 20%에 그쳐, 대부분 조직은 수동 업데이트나 제한적인 자동화에 의존하는 상태였다.

AI 지출이 관세 관리 격차를 줄이지 못하는 이유로는 많은 기업이 오늘날의 관세 구조를 저장하거나 적용할 수 없는 레거시 시스템 위에서 AI를 돌린다는 점이 제시됐다. 핵심 컴플라이언스 업무는 각 제품, 국가, 기간에 맞는 관세를 연결하는 일이며, 지난 16-18개월 동안 새로운 관세 조치가 누적되면서 이 작업은 더 어려워졌다.

언급된 관세 묶음에는 International Emergency Economic Protection Act 관세, 확대된 Section 232와 Section 301 조치, IEEPA 관세를 무효화한 대법원의 2월 결정, 4일 뒤 이를 대체한 Section 122 관세, Brazil 301s, forced labor 301s, 새로운 polysilicon derivative 232s가 포함됐다. 각각의 추가 조치는 미국 Harmonized Tariff Schedule 안에 Chapter 99 코드를 만들고, 이는 제품의 기본 분류 위에 쌓이며 원산지 국가, 시행 기간, 예외 부속서의 영향을 받는다.

무역팀은 제품, 분류, 국가, 징벌적 관세 프로그램, 예외를 잇는 실시간 표를 관리하고 있지만, 그 표의 칸 수가 늘어난 만큼 인력은 늘지 않았다. U.S. Customs and Border Protection은 과거 팀들에 더 많은 사전 통지를 제공했으나, 그 여유는 사라진 것으로 설명됐다. forced labor 301s는 7월 23일 실제 세율, 국가 등급, 면제 부속서와 함께 공개됐고, 임시 Section 122 관세가 만료되자 다음 날 오전 12:01에 발효됐다.

해당 forced labor 조치는 60개 교역 상대 경제권에 영향을 미쳤으며, 각 경제권은 별도의 관세 처리 방식과 Chapter 99 신고 요건을 가졌다. 기업들은 거의 대응 시간이 없는 상황에서 예외 부속서를 해석하고 이를 제품 카탈로그와 대조해야 했다. 관세 계산 자체는 결정론적 작업으로 설명됐다. 기업이 기본 분류, 원산지 국가, 반입 기간을 알고 있다면 누적 관세를 산출할 수 있지만, 시스템이 규칙을 저장하고 적용할 수 있을 때만 가능하다.

소비자용 AI는 컴플라이언스 업무의 주요 위험으로 지목됐다. 범용 채팅 도구는 분류 조사, 문서 검토, 규제 해석에 도움을 줄 수 있지만, 적절한 맥락과 신뢰할 수 있는 기준 데이터가 부족하다. 같은 채팅 세션에서 앞서 다룬 제품 질문이 전혀 다른 제품에 대한 답변을 조용히 왜곡할 수 있고, 도구가 신뢰도를 알 수 없는 웹 출처를 끌어올 수도 있다.

대안으로 제시된 것은 기업 자체의 분류, 결정, 평가 이력에 기반한 AI 워크플로인 컴플라이언스 의사결정 메모리다. 이런 메모리는 2명 또는 3명의 숙련 분석가가 보유한 지식을 내장형·검색 가능한 업무 맥락으로 바꿀 수 있다. 또한 들어오는 제품에서 가치 불일치, 공급업체 변경, 익숙하지 않은 원산지 국가를 표시해 패턴 인식을 지원할 수 있다.

투자는 챗봇과 코파일럿에서 에이전트형 워크플로 역량으로 이동하는 것으로 설명됐다. 여기서 운영자는 기업의 컴플라이언스 의사결정 이력을 각 단계에 가져가는 AI 에이전트와 함께 일한다. 에이전트형은 자율형을 뜻하지 않는다. 2026년 1월 CBP 본부 결정은 6자리 수준을 넘어서는 AI 기반 분류나 OCR 기반 문서 가져오기를 포함해 자동화 시스템이 공식 Customs 업무를 처음부터 끝까지 처리할 수 없다고 판단했다. 유럽에서는 EU AI 법(Regulation 2024/1689)이 국경·통관 적용 분야를 포함한 고위험 AI 시스템에 효과적인 인간 감독을 요구한다.

필요한 설계에는 의사결정을 재구성하고 방어할 수 있도록 인간 참여 승인, 설정 가능한 에스컬레이션 기준, 완전한 감사 가능성이 포함된다. QAD의 글로벌 무역 컴플라이언스 부사장 조슈아 가이(Joshua Guy)는 AI가 Customs 변경을 발표 속도만큼 빠르게 흡수할 수 있는 기록 시스템과 결합돼야 하며, 컴플라이언스팀은 대체되는 것이 아니라 권한을 부여받아야 한다고 결론 내렸다.

QAD와 AWS는 Dimensional Research에 의뢰해 글로벌 무역 커뮤니티의 컴플라이언스 책임자들을 조사했고, 공식 보고서는 2026년 7월 공개됐다. 조사 결과 응답자의 79%는 이미 외국무역지대 운영 관리에 AI를 쓰고 있었고, 99%는 AI를 사용 중이거나 사용할 계획이었다. 다만 관세 변경이 발표될 때 자동으로 업데이트되는 소프트웨어를 갖춘 곳은 20%에 그쳐, 대부분 조직은 수동 업데이트나 제한적인 자동화에 의존하는 상태였다.

AI 지출이 관세 관리 격차를 줄이지 못하는 이유로는 많은 기업이 오늘날의 관세 구조를 저장하거나 적용할 수 없는 레거시 시스템 위에서 AI를 돌린다는 점이 제시됐다. 핵심 컴플라이언스 업무는 각 제품, 국가, 기간에 맞는 관세를 연결하는 일이며, 지난 16-18개월 동안 새로운 관세 조치가 누적되면서 이 작업은 더 어려워졌다.

언급된 관세 묶음에는 International Emergency Economic Protection Act 관세, 확대된 Section 232와 Section 301 조치, IEEPA 관세를 무효화한 대법원의 2월 결정, 4일 뒤 이를 대체한 Section 122 관세, Brazil 301s, forced labor 301s, 새로운 polysilicon derivative 232s가 포함됐다. 각각의 추가 조치는 미국 Harmonized Tariff Schedule 안에 Chapter 99 코드를 만들고, 이는 제품의 기본 분류 위에 쌓이며 원산지 국가, 시행 기간, 예외 부속서의 영향을 받는다.

무역팀은 제품, 분류, 국가, 징벌적 관세 프로그램, 예외를 잇는 실시간 표를 관리하고 있지만, 그 표의 칸 수가 늘어난 만큼 인력은 늘지 않았다. U.S. Customs and Border Protection은 과거 팀들에 더 많은 사전 통지를 제공했으나, 그 여유는 사라진 것으로 설명됐다. forced labor 301s는 7월 23일 실제 세율, 국가 등급, 면제 부속서와 함께 공개됐고, 임시 Section 122 관세가 만료되자 다음 날 오전 12:01에 발효됐다.

해당 forced labor 조치는 60개 교역 상대 경제권에 영향을 미쳤으며, 각 경제권은 별도의 관세 처리 방식과 Chapter 99 신고 요건을 가졌다. 기업들은 거의 대응 시간이 없는 상황에서 예외 부속서를 해석하고 이를 제품 카탈로그와 대조해야 했다. 관세 계산 자체는 결정론적 작업으로 설명됐다. 기업이 기본 분류, 원산지 국가, 반입 기간을 알고 있다면 누적 관세를 산출할 수 있지만, 시스템이 규칙을 저장하고 적용할 수 있을 때만 가능하다.

소비자용 AI는 컴플라이언스 업무의 주요 위험으로 지목됐다. 범용 채팅 도구는 분류 조사, 문서 검토, 규제 해석에 도움을 줄 수 있지만, 적절한 맥락과 신뢰할 수 있는 기준 데이터가 부족하다. 같은 채팅 세션에서 앞서 다룬 제품 질문이 전혀 다른 제품에 대한 답변을 조용히 왜곡할 수 있고, 도구가 신뢰도를 알 수 없는 웹 출처를 끌어올 수도 있다.

대안으로 제시된 것은 기업 자체의 분류, 결정, 평가 이력에 기반한 AI 워크플로인 컴플라이언스 의사결정 메모리다. 이런 메모리는 2명 또는 3명의 숙련 분석가가 보유한 지식을 내장형·검색 가능한 업무 맥락으로 바꿀 수 있다. 또한 들어오는 제품에서 가치 불일치, 공급업체 변경, 익숙하지 않은 원산지 국가를 표시해 패턴 인식을 지원할 수 있다.

투자는 챗봇과 코파일럿에서 에이전트형 워크플로 역량으로 이동하는 것으로 설명됐다. 여기서 운영자는 기업의 컴플라이언스 의사결정 이력을 각 단계에 가져가는 AI 에이전트와 함께 일한다. 에이전트형은 자율형을 뜻하지 않는다. 2026년 1월 CBP 본부 결정은 6자리 수준을 넘어서는 AI 기반 분류나 OCR 기반 문서 가져오기를 포함해 자동화 시스템이 공식 Customs 업무를 처음부터 끝까지 처리할 수 없다고 판단했다. 유럽에서는 EU AI 법(Regulation 2024/1689)이 국경·통관 적용 분야를 포함한 고위험 AI 시스템에 효과적인 인간 감독을 요구한다.

필요한 설계에는 의사결정을 재구성하고 방어할 수 있도록 인간 참여 승인, 설정 가능한 에스컬레이션 기준, 완전한 감사 가능성이 포함된다. QAD의 글로벌 무역 컴플라이언스 부사장 조슈아 가이(Joshua Guy)는 AI가 Customs 변경을 발표 속도만큼 빠르게 흡수할 수 있는 기록 시스템과 결합돼야 하며, 컴플라이언스팀은 대체되는 것이 아니라 권한을 부여받아야 한다고 결론 내렸다.