위험물 운송 SaaS·AI 융합…업계 효율성 제고

위험물(DG) 운송 분야에서 인공지능(AI)이 기존 자동화 소프트웨어를 완전히 대체할 것인지, 아니면 SaaS 플랫폼의 가치를 더욱 높일 것인지에 대한 기술 논쟁이 업계 내에서 확산되고 있다. DC Velocity에 따르면, 현대 DG 자동화 워크플로는 점차 설정 가능한 자동화를 제공하는 SaaS 플랫폼과 신흥 AI 기능을 결합하는 방향으로 진화하고 있다. 다만 AI의 효과는 그 뒤에 있는 데이터와 비즈니스 로직의 품질에 달려 있는 것으로 지적된다.

위험물 운송은 안전·컴플라이언스·정확성이 무엇보다 중요한 분야다. 이에 따라 신뢰할 수 있는 AI 기반 추천을 도출하기 위해서는 고품질 규제 데이터와 검증된 워크플로가 필수적이다. DG SaaS 플랫폼은 규제 인텔리전스를 중앙화하고, 선적 결정을 안내하며, 점차 부족해지는 DG 전문가의 역량을 확장하는 기반 역할을 수행한다. 단독 AI 도구보다 훨씬 높은 일관성과 품질 관리를 제공한다는 평가다.

이 같은 통합 접근법은 위험물 운송에서 발생할 수 있는 여러 리스크 요인을 관리하거나 회피하는 데 기여한다. 라벨링 및 문서화 과정의 작은 오류가 반복될 경우 누적되는 벌금과 패널티를 방지하고, 휴먼 에러를 줄여 고객 만족도를 보호한다. 나아가 최악의 시나리오인 위험물 사고 발생 가능성을 낮춰 공급망 파트너 및 대중과의 신뢰 관계를 유지할 수 있도록 돕는다.

핵심은 AI가 기존 소프트웨어를 '대체'할지 여부가 아니라, 이를 어떻게 '활용'할지에 있다고 DC Velocity는 강조했다. AI는 작업 속도를 높일 수 있지만, 위험물 컴플라이언스는 속도만으로 해결되지 않는다. 정확한 규제 콘텐츠, 검증된 비즈니스 규칙, 규정 변화에 맞춰 지속적으로 업데이트되는 시나리오별 가이던스가 필요하다. 현대 DG SaaS 플랫폼은 제품 유형과 작업 현장 전반에 걸쳐 컴플라이언스를 자동화하고, 완전 규제 선적을 검증하며, DG 면제 대상 선적을 식별해 비용을 절감하는 기능을 제공한다.

업계 전문가는 AI가 기존 DG 전문가 팀이 운영하는 시스템을 완전히 대체할 가능성은 낮다고 봤다. 빠르게 변화하는 규정을 따라잡기 위해서는 깊이 있는 뉘앙스 이해가 필수적이며, 사고 리스크가 너무 높아 변동성 있는 가이던스를 생성하는 도구에 의존하기 어렵기 때문이다. 대신 AI는 깊은 전문성과 신뢰할 수 있는 독점 데이터를 증폭시키는 '힘의 승수(force multiplier)' 역할을 할 것으로 전망된다.

향후 DG 운영의 미래 모델은 고품질 DG 및 제품 데이터를 기반으로 한 SaaS 플랫폼의 일관성과 책임성, 운영 구조 위에 AI 기능이 더해져 규모·속도·생산성을 개선하는 방향으로 그려진다. DC Velocity는 조직이 더 정밀하고 반복 가능하며 확장 가능한 선적 의사결정을 통해 마찰을 줄이는 것이 핵심 성과라고 밝혔다.

출처: DC Velocity