AI와 해운 비즈니스(AI 문고)

배보다 먼저 움직이는 것은 데이터다
세계 교역의 80% 이상을 담당하는 해운은 거대한 산업이지만, 오랫동안 선장의 감과 중개인의 전화, 경영자의 직관에 의존해 왔다. 그러나 극심한 운임 변동, 강화되는 탄소 규제, 숙련 인력 부족 속에서 이제 해운은 AI와 데이터라는 새로운 언어를 배우고 있다. 해운 산업이 데이터 기반으로 바뀌는 가운데, AI는 선박의 위치와 운항 정보를 분석해 운임을 예측하고, 거래 상대의 부실 가능성을 계산하며, 탄소 배출량을 금융 조건과 운항 비용으로 바꾸는 의사 결정의 기반이 된다. 이렇게 재편되는 해운 비즈니스를 스마트 해운, 자율운항선박, 스마트 항만, 해운 빅데이터, 운임 예측, 해사 안전과 사이버 보안, 디지털 화물 중개, 전자 선하증권, 선박 금융, 리스크 관리와 탈탄소라는 열 개의 키워드로 안내한다. 사람 없는 항만과 자율운항선박 같은 눈에 보이는 변화뿐 아니라 기업의 생사를 가르는 예측·금융·헤지의 변화에 더 깊이 들어간다. 기술은 작동했지만 신뢰와 표준을 확보하지 못해 사라진 플랫폼의 실패도 함께 다룬다. 해운 디지털화의 성패는 뛰어난 알고리즘만이 아니라 데이터를 공유할 유인, 책임을 나눌 제도, 공격에 대비할 보안에 달려 있기 때문이다. 세계적인 해운·조선·항만 역량과 한진해운 파산의 기억을 함께 지닌 한국에서, AI는 유행이 아니라 불확실성을 측정하고 견디기 위한 생존 도구다.

알고리즘이 항해하는 바다

01 스마트 해운
02 자율운항선박
03 스마트 항만
04 해운 빅데이터
05 운임 예측 시스템
06 해사 안전과 사이버 보안
07 해운 플랫폼
08 선박 금융과 해운 핀테크
09 해운 리스크 관리
10 지속 가능 해운과 탈탄소 전환

권민수 순천향대학교 국제통상학과 조교수다. 2024년 영국 플리머스대학교에서 머신러닝을 활용한 해운기업 부도 예측 연구로 박사학위를 받았으며, 현재 한국국제상학회 사무국장으로도 활동하고 있다. 주요 연구 분야는 해운·물류기업의 재무 리스크와 부도 예측, 스마트 물류, 인공지능과 딥러닝의 산업적 활용이다. 주요 논문으로 "Financial Determinants of Credit Risk in the Logistics and Shipping Industries"(2021), "Advanced Machine Learning Approaches for Bankruptcy Prediction in the Shipping Industry: A Comparative Analysis Across Time Horizons"(2026) 등이 있으며, SSCI 및 KCI 등재학술지에 총 15편의 논문을 게재했다. 최근에는 해운·항만·무역 분야의 기업·산업 데이터를 인공지능과 결합해 위험을 예측하고 실무 의사 결정을 지원하는 연구에 주력하고 있다.