미 FDA가 AI·데이터 기반 통관 심사를 본격화하면서, 라벨 오류로 인한 통관거부가 60% 급증했습니다. 과거에는 그냥 통과되던 사소한 표시 오류까지 자동으로 적발되는 환경으로 바뀐 것입니다. 대미 식품·화장품을 수출하는 화주라면, 이제 '제품 경쟁력'만으로는 통관을 장담할 수 없습니다. 핵심은 라벨과 신고 데이터의 정확성·일관성입니다. 1. 무엇이 바뀌었나 — AI가 라벨을 본다 FDA는 수입 식품·화장품의 라벨과 신고 데이터를 AI로 교차 검증하기 시작했습니다. 성분 표시, 알레르겐 표기, 영양성분, 표시문구 등에서 과거에는 사람이 놓치던 오류를 AI가 자동으로 잡아냅니다. 그 결과 라벨 불일치·표시 오류로 인한 통관 보류·거부가 크게 늘었습니다. 한 번 거부되면 재선적·폐기·창고료 등 비용과 리드타임 손실이 발생합니다. 2. FISP·SERIO+ — 한 번의 위반이 미 전역에 남는다 특히 주목할 변화는 FDA의 FISP 및 SERIO+ 체계