HS CODE 자동 매핑, 어떻게 정확도를 높였나

HS CODE 분류는 단순한 키워드 매칭이 아닙니다. 같은 "립스틱"이라도 성분, 형태, 포장에 따라 다른 코드가 부여되며, 잘못된 분류는 관세 추징과 출고 지연으로 이어집니다.

왜 LLM 단독으로는 부족한가

대형 언어 모델은 품목 설명에서 의미를 잘 추출하지만, 분류 규정의 우선순위와 예외 조항을 일관성 있게 적용하지는 못합니다. TRADOBI는 LLM의 의미 이해 능력과 규정 기반 검증 로직을 결합해 정확도를 끌어올렸습니다.

• 1단계: 품목 설명에서 핵심 속성 추출
• 2단계: 후보 HS CODE 도출 및 우선순위 적용
• 3단계: 규정 기반 검증 및 신뢰도 점수 부여

실제 도입 결과

베타 고객사 기준으로 평균 분류 정확도는 96%, 실무자가 검토에 쓰는 시간은 70% 줄었습니다. 자동 분류된 결과에는 신뢰도 점수가 함께 표시되어, 실무자가 어디에 시간을 써야 할지 명확히 알 수 있습니다.