CC BY
221ТОЧКА ЗРЕНИЯ POINT OF VIEW
Е. И. Андреева
искусственный интеллект и перспективы его использования при идентификации товаров в таможенных целях
В статье проанализированы проблемы контроля правильности классификации товаров в таможенных целях в центрах электронного декларирования. Описана возможность разработки и применения единого информационного пространства, реализованного в виде удаленного виртуального облака в сфере внешнеэкономической деятельности. Предложен облачный агрегатор внешнеэкономической деятельности, позволяющий объединить в единую систему взаимодействия всех участников процесса внешнеэкономической деятельности (декларантов, экспертов, поставщиков, получателей, органы государственного контроля и исполнительной власти) и ускорить процедуру таможенного контроля. Обоснована возможность разработки и использования искусственного интеллекта для идентификации товаров в таможенных целях.
Ключевые слова: товар; классификация; семантический анализ; внешнеэкономическая деятельность; таможенное декларирование; таможенный контроль; инновации; облачные технологии; информационное пространство; программное обеспечение.
E. I. Andreeva
artificial intelligence and prospects for identification of goods for customs purposes
The problems of control over the correct classification of goods for customs purposes in the Electronic Declaration Centers have been analyzed in the article. The possibility of developing and using a single information space, implemented in the form of a remote virtual cloud in the field of foreign economic activity is described. A cloud aggregator of foreign economic activity has been proposed, which makes it possible to combine into a single system of interaction all participants in the process of foreign economic activity (declarants, experts, suppliers, recipients, state control bodies and executive authorities) and speed up the customs control procedure. The possibility of developing and using artificial intelligence for identifying goods for customs purposes is substantiated.
Keywords: commodity; classification; semantic analysis; foreign economic activity; customs declaration; customs control; innovation; cloud technologies; information space; software.
В настоящее время таможенные операции, связанные с таможенным декларированием и выпуском товаров, претерпевают значительные изменения с учетом положений «Стратегии развития таможенной службы Российской Федерации до 2030 года» (Стратегия), касающиеся создания центров электронного декларирования и единой сети электронных таможен. Должностные лица таможенных органов осуществляют контроль классификации широкого спектра товаров на основе
комплекса программных средств (КПС), применение которых не может обеспечить 100% правильность заявленного кода.
На применение КПС, содержащих базы данных решений о классификации товаров, принятых таможенными органами, таможенный инспектор должен тратить 3-6 минут, а на проверку всех этапов контроля - до 20 минут. Очевидно, что за это время невозможно провести какой-либо дополнительный анализ, например, текстов товарных позиций или поиск информации об особенностях классификации перемещаемого товара. Тем более, что в течение рабочей смены таможенный инспектор должен постоянно переключаться с одной темы на другую, проверяя правильность заявленного кода абсолютно разных категорий товаров: легкой промышленности, электроники, леса, машин и оборудования, пищевых продуктов, медицинской техники, оружия, автокомпонентов и т. д.
Следовательно, можно предположить, что за установленное законодательством [1] время для проверки всей декларации на товар с момента ее регистрации нет возможности всесторонне изучить каждый декларируемый товар в отдельности. В отведенное время невозможно также применить все рекомендуемые вспомогательные рабочие материалы, поэтому остаются вне сферы внимания таможенного инспектора «Компендиум классификационных мнений» (Всемирная таможенная организация, Брюссель), Пояснения к единой Товарной номенклатуре внешнеэкономической деятельности Евразийского экономического союза (ТН ВЭД), решения о классификации, принятые на уровне Федеральной таможенной службы (ФТС России) и Евразийского экономического союза (ЕАЭС), заключения экспертов, материалы судебной практики, различные нормативные документы, позволяющие установить идентификационные признаки товаров.
Кроме проверки правильности заявленного кода за отведенное законодательством время таможенному инспектору необходимо осуществить проверку по многим другим направлениям, в частности, контроль:
- правильности определения происхождения товаров и выполнения условий применения единой системы тарифных преференций;
- соблюдения запретов и ограничений во внешней торговле;
- соблюдения мер, связанных с защитой прав на объекты интеллектуальной собственности;
- таможенной стоимости товаров;
- правильности исчисления, полноты и своевременности уплаты причитающихся платежей;
- исполнения внешнеторговых сделок (валютный контроль) и др.
Использование системы межведомственного взаимодействия (СМЭВ), КПС
«Семантика», «Мониторинг-анализ», ИСС «Малахит», «Автоматизированный контроль таможенной стоимости», «БД «Экспертиза», «БД «Правоохрана», КПС «Административные правонарушения» и других значительно ускорили многие таможенные операции. Сделаны также первые шаги к созданию контекстных подсказок при контроле правильности классификации путем проверки наличия уже принятых решений в отношении перемещаемых товаров. Для этих целей используются банки данных (БД) предварительных классификационных решений и библиотеки решений о классификации товаров, принятых в рамках таможенного контроля.
Однако анализ массива таможенных экспертиз и материалов судебной практики по делам, связанным с классификацией товаров, свидетельствует о том, что
данный таможенный сервис не совершенен и требует разработки новых инструментов.
При этом возникает проблема, которая заключается в том, что товар с одинаковым названием может иметь различную совокупность потребительских свойств и быть использован для удовлетворения различных потребностей общества, т. е. иметь разное назначение (функции, свойства и др.), а следовательно, классифицироваться в различных товарных группировках. Без точной идентификации всех проявляемых свойств товара применение юридической нормы - «Основных правил интерпретации» ТН ВЭД - теряет всякий смысл.
Очевидно, что без кардинального изменения всей архитектуры таможенного контроля усовершенствовать сложный механизм управления идентификацией товаров достаточно проблематично. В связи с этим направление исследований по формированию «качественно новой, насыщенной „искусственным интеллектом", быстро перенастраиваемой, „умной" таможенной службы, незаметной для законопослушного бизнеса и результативной для государства» является актуальным и востребованным.
В соответствии с основной целью, принципами и ориентирами Стратегии [2] предусмотрена полномасштабная цифровизация и автоматизация деятельности таможенных органов, включающая автоматизацию процесса контроля правильности классификации товаров и выявления нарушений, связанных с заявлением недостоверных сведений о классификационном коде товара в соответствии с ТН ВЭД. Можно предположить, что полномасштабная цифровизация и автоматизация деятельности таможенных органов - длительный процесс, однако некоторые задачи реализованы уже сегодня. В частности, это сопряжение информационных ресурсов, содержащих сведения о выявленных фактах неверной классификации или происхождения товаров, и классификационные решения, обязательные к применению на территории Российской Федерации (РФ) и на территории ЕАЭС.
Практическая реализация всех мероприятий по совершенствованию идентификации и классификации товаров в таможенных целях с использованием информационных ресурсов и методов искусственного интеллекта запланирована на 2024-2030 гг. В их скорейшей разработке и внедрении заинтересованы и декларанты, и контролирующие органы. Если участник внешнеэкономической деятельности (ВЭД) верно идентифицирует товар и правильно заявит его код в соответствии с ТН ВЭД, то выгоду получат все - и участники ВЭД, и таможня, и государство в целом.
Поскольку в первую очередь в этом заинтересованы участники ВЭД, то в разработке инструментов искусственного интеллекта (экспертных диагностических систем, работающих в виде контекстных подсказок) вполне может участвовать бизнес-сообщество. Отдельные наработки по созданию элементов таких систем для участников ВЭД, в том числе с использованием облачных технологий, уже имеются в научных публикациях [3; 4; 5 и др.].
С учетом того, что Стратегия предполагает «развитие диалога с участниками ВЭД, бизнес-объединениями по всем основным направлениям деятельности таможенных органов» [2], внедрение новых форматов взаимодействия будет полезно для всех участников внешнеэкономических отношений. Более того, создается национальная система прослеживаемости движения товаров от их ввоза на
территорию РФ до выбытия из торгового оборота. Это только первые шаги на пути автоматизации указанных процессов, поскольку пока прослеживаемость осуществляется на основе анализа документов и физической идентификации.
Сегодня участники ВЭД используют различные информационные продукты, реализуемые на коммерческой основе, и самым слабым их местом является отсутствие сервиса выбора и обоснования классификационного кода товара. Поскольку все инструменты государственного регулирования привязаны к коду товара, то практика требует более качественного сервиса в части идентификации и классификации товаров.
Следует ожидать, что в ближайшее время диагностику и идентификацию товаров можно будет осуществлять на совершенно иной технической платформе, в том числе с использованием сверточных нейронных сетей, латентно-семантического анализа, индексирования и др.
Очевидно, что методология и механизм управления идентификацией и классификацией товаров в таможенных целях потребуют разработки новых инструментов, в том числе на основе облачных технологий. Здесь могут найти свое приложение коммерческие компании, поучаствовав в разработке облачного агрегатора ВЭД, в котором будут интегрированы все необходимые программные приложения федеральных органов исполнительной власти.
Полностью отечественный продукт, обеспечивающий весь цикл таможенной и логистической обработки импорта, экспорта и транзита грузов для участников ВЭД, с собственным алгоритмом подсистем управления услугами может быть положен в основу международного аргегатора ВЭД, который будет востребован мировым бизнес-сообществом.
Есть предположение, что затраты на создание и поддержание в актуальном состоянии данного проекта будут относительно невысоки, поскольку для их создания можно использовать уже существующие базы данных. При этом облачный аг-регатор ВЭД будет одинаково востребован как таможенной службой, так и всеми участниками ВЭД, в том числе малым и средним бизнесом.
Для разработки и использования такой системы искусственного интеллекта на международном уровне потребуется согласие таможенных администраций и руководителей, ответственных за принятие стратегических решений в сфере ВЭД.
Суть рассматриваемого проекта заключается в агрегировании всех баз данных (международных, национальных и ведомственных нормативных актов, баз данных органов государственного контроля и исполнительной власти и др.) совместно с экспертными диагностическими системами для идентификации и корректной классификации товаров в соответствии с ТН ВЭД. Сформированное ранее мнение, что идентификацию товаров в таможенных целях невозможно автоматизировать, утрачивает свое значение. Разработка и использование систем, наделенных интеллектуальными процессами, характерными для человека, такими как способность рассуждать, обобщать и учиться на прошлом опыте, уже не фантастика, а реальность.
В научной литературе уже описаны принципы работы компьютерной экспертной системы, способной частично заменить специалиста-эксперта при решении вопроса идентификации и классификации товаров. Уже приводятся алгоритмы-сценарии для разработки экспертных систем для товаров, имеющих устойчивые идентификационные признаки (на примере диагностики видового состава
круглых лесоматериалов и основных видов промысловых рыб) [6]. Аналогичные алгоритмы могут быть разработаны и для других категорий товаров, что значительно снизит количество случаев назначения таможенных экспертиз и сократит время таможенных операций.
Следует отметить, что существующие разрозненные локальные программные решения для участников ВЭД и таможенных органов быстро устаревают, не удовлетворяют современным запросам ВЭД. При этом перспективы развития облачных интернет-технологий, рассматриваемые в последнее время различными отечественными и зарубежными исследователями, свидетельствуют о неотвратимости пересмотра процессов взаимодействия между государственными институтами власти и обществом. Это обусловлено мощностью баз данных, оперативными возможностями, скоростью и надежностью интернет-технологий, повышением компьютерной грамотности пользователей.
Поиском быстрого и доступного способа реализации продуктов и услуг потребителям занимаются специалисты большинства компаний сферы информационных технологий. Однако на сегодняшний день не существует универсального механизма, соответствующего требованиям удобства и простоты для всех потребителей (участников ВЭД, таможенных и иных органов государственного контроля, экспертов и др.) и в то же время являющегося надежным и эффективным инструментом информационных услуг для разработчиков и дистрибьюторов программного обеспечения.
В связи с этим изложенная рядом авторов [3] идея создания облачного агрега-тора ВЭД, позволяющего объединить в единую международную мультиязычную систему взаимодействия всех участников процесса ВЭД (декларантов, экспертов, поставщиков, получателей, органов государственного контроля и исполнительной власти) и ускорить процедуру таможенного контроля за счет применения искусственного интеллекта, сегодня является чрезвычайно актуальной. Данный облачный агрегатор представляет собой не просто адаптацию имеющихся программных решений ВЭД. Его создание планируется на мультиязычной основе и с учетом международных стандартов, соответствующих всем принципам Стратегии: предсказуемости, прозрачности, оптимизации, автоматизации, информатизации, клиен-тоориентированности и бесконтактности.
Исключительная ценность данного проекта заключается в представлении выверенного (технически и юридически) правильного кода товара в соответствии с Гармонизированной системой описания и кодирования товаров и ТН ВЭД. Кроме предполагаемых фильтров латентно-семантического анализа и индексирования предусмотрены эксперты, которые назначаются методом случайной выборки.
При этом запрос к экспертам программа формирует только в том случае, если предложенная пользователем «ситуация» встречается впервые (т. е. нет заложенного готового программного решения). После получения соответствующих инструкций от экспертов администратор вводит дополнительные настройки (алгоритм решения по неординарной «ситуации»), не нарушая архитектуры программного средства. При этом исключается дублирование решений при вводе данных в систему. Вся информация, которая используется и накапливается в системе управления базы данных, хранится в виде значений тех или иных характеристик.
В предлагаемом проекте можно выделить три основные группы лиц:
- операторы (эксперты) с правом введения в справочники принципиально важных значений (или их диапазоны) без доступа к программному коду. Численность этой группы формируется из должностных лиц и/или лиц, владеющих экспертными навыками в той или иной области;
- пользователи (широкий круг лиц, в том числе участники ВЭД, должностные лица таможенных и иных государственных органов, не входящие в состав первой группы). Допускается ввод данных в систему, не имеющих критичного значения с точки зрения управления системой, а также в случае отсутствия предлагаемых экспертами вариантов тех или иных значений. Эта группа формирует актуальные запросы на пополнение системы управления базами данных (СУБД). Именно эта группа составляет самую большую целевую аудиторию, ради которой создается сервис;
- технические специалисты, отвечающие за работу программного кода СУБД.
Учитывая тот факт, что мультиязычнось данного программного агрегатора
(искусственного интелекта) может несколько отдалить завершение работ по его созданию, в глобальном масштабе пилотный проект целесообразно реализовать вначале на уровне стран ЕАЭС. Первичное наполнение данных СУБД при этом необходимо проводить путем программного разбора имеющихся баз данных, выпущенных деклараций на товары (ДТ) (на русском языке), международного и национального законодательства стран ЕАЭС.
Анализ сведений графы 31 ДТ позволит выбрать слова и рассчитать индекс вероятного вхождения данного слова в тот или иной код ТН ВЭД. При этом определяется «вес» слова при описании товара, по которому возможно программное ориентирование при дальнейшем подборе вероятных кодов ТН ВЭД. Далее проводится градация слов в зависимости от характеристик товара в справочнике. Осуществляется поиск синонимов, типовых сокращений, выявляются шумы, т. е. происходит разбор текста на элементарные составляющие. Для комплексной работы программы необходимо использовать кроме базы ФТС России базы иных государственных органов (Минсельхоза, Роспортребнадзора, Роспатента, реестров сертификатов соответствия на товары и др.) и аналогичные базы союзных государств.
Учитывая специфику классификации товаров в таможенных целях после первичной программной обработки, группа экспертов подтверждает или корректирует предложенные решения. В результате аналитической работы с соответствующими графами ДТ выявляются случаи недостоверного декларирования за определенный промежуток времени и формируется реестр декларантов и должностных лиц таможенных органов по данным фактам. Программа позволяет выявить несовпадение характеристик по товарам на уровне одного артикула, более точно индексировать группы риска, что позволяет усовершенствовать систему управления рисками с привязкой к коду ТН ВЭД.
Резюмируя изложенное, можно сделать следующие выводы.
1. Физические возможности человека не позволяют оперировать объемом информации, необходимым при контроле правильности классификации товаров в соответствии с ТН ВЭД. Отсутствие опыта классификации у участника ВЭД и времени у таможенного инспектора при таможенном контроле до выпуска товара является причиной большого количества судебных разбирательств и негативных событий в течение трех лет после выпуска товаров в свободное обращение.
2. Исследование возможностей машинного обучения показало, что научить машину можно многому, в том числе проводить рутинные исследования по идентификации (по простым и устойчивым во времени признакам), использовать знания о товарах, накопленные человечеством (искусственный интеллект), выявлять и распознавать информацию (семантика). От конкретной потребности общества и возможностей разработчиков будет зависеть выбор инструментов, которые необходимо использовать в каждом конкретном случае.
3. Механизм управления идентификацией можно совершенствовать до бесконечности, поскольку будут появляться не только новые технологии идентификации товаров, но и новые товары с новыми модифицированными свойствами, а следовательно, эксперт будет востребован всегда.
4. Применение облачного агрегатора ВЭД, предполагающего решение одной из проблемных и сложных задач ВЭД за счет улучшенного сервиса услуг по идентификации и классификации товаров в соответствии ТН ВЭД, будет одинаково востребовано как центрами электронного декларирования таможенных органов, так и участниками ВЭД.
Использованные источники
1. Таможенный кодекс Евразийского экономического союза (приложение № 1 к Договору о Таможенном кодексе Евразийского экономического союза) [Электронный ресурс] // Официальный сайт Евразийского экономического союза. URL: http://www/eaeunion.org/.
2. Стратегия развития таможенной службы Российской Федерации до 2030 года (утверждена распоряжением Правительства РФ от 23.05.2020 № 1388-р) [Электронный ресурс] // Официальный интернет-портал правовой информации. URL: http://www.pravo.gov.ru.
3. Андреева Е. И., Катунин В. А., Караулова А. Н. Перспективы таможенного декларирования и таможенного контроля товаров с использованием облачных технологий // Вестник экономической интеграции. 2014. № 10 (79). С. 35-42.
4. Хоршев Д. Ю. Идентификация и классификация продовольственных товаров для таможенных целей с использованием технологий искусственного интеллекта // Товаровед продовольственных товаров. 2016. № 1. С. 50-55.
5. Никулина О. В., Кизим А. А. Облачные технологии как модель внедрения инноваций // Наука и образование: хозяйство и экономика; предпринимательство; право и управление. 2014. № 1 (44). С. 12-19.
6. Андреева Е. И. Совершенствование таможенного контроля заявленного кода товаров водного происхождения // Таможенное обозрение. 2011. № 2. С. 27-31.
