몽골 관세청용 AI HS Code 추천 챗봇: LLM과 RAG 기반

몽골 관세청은 매년 방대한 수출입 신고를 처리하면서, HS Code를 정확하게 분류해야 하는 과제를 안고 있었다. 실제 신고 데이터는 상품명, 모델명, 혼합 언어 설명이 뒤섞여 있어 담당자마다 분류 기준이 달라지고, 처리 시간도 길어지기 쉬웠다. HS Code가 관세 부과와 직접 연결되는 만큼 정확도는 타협할 수 없는 조건이었다.

이를 해결하기 위해 몽골 관세청(MCGA)은 AI-powered HS Code recommendation chatbot을 도입했다. 이 시스템은 RAG 기반 Hybrid Search와 LLM Multi-turn inference를 결합하고, Rebellions의 ATOM™ NPU 위에서 구동된다. 수입자와 수출자가 입력한 상품명과 설명을 분석해 공식 분류 기준에 맞는 HS Code 후보를 추천하며, 몽골어 입력의 뉘앙스까지 파악하는 대화형 인터페이스를 제공한다.

작동 방식은 다음과 같다.

• 유사 상품 데이터와 HS Code 정의를 참조해 후보를 제시한다.
• 사용자의 응답에 따라 추천을 정교화하거나 추가 정보를 요청한다.
• 자동 입력 기능을 통해 수기 입력 오류를 줄이고, 행정 처리의 일관성을 높인다.

도입 결과, HS Code 추천의 정확도와 일관성이 개선됐고, 공무원의 검토 시간도 단축됐다. 특히 NPU 기반 시스템이 실제 관세 행정에 상용 적용된 사례로서 의미가 크며, 인프라 측면에서는 TPS/Watt가 GPU 대비 2.7배 높다는 성능 효율을 입증했다. 제한된 데이터센터 및 서버실 환경에서도 운영 효율이 뛰어난 만큼, 향후 몽골 정부의 AI 확장 로드맵을 떠받치는 핵심 사례로 제시됐다.