МЕТОДИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ПРИМЕНЕНИЮ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ТАМОЖЕННЫХ ОРГАНОВ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 004.89

DOI 10.54048/20727240_2022_04_22

методические Подходы к применению технологий искусственного интеллекта в деятельности таможенных органов

ю. и. сомов1, Е. г. Бормотова2

1 Российская таможенная академия, Люберцы, Московская область, Российская Федерация

2 Министерство экономического развития Российской Федерации, Москва, Российская Федерация

Аннотация. В статье основное внимание уделено актуальным проблемам развития и совершенствования деятельности таможенных органов за счет применения технологий искусственного интеллекта. Показаны направления общего применения технологий искусственного интеллекта и автоматизации деятельности таможенных органов при их использовании. Разработаны методические подходы к определению возможности внедрения искусственного интеллекта в таможенную технологию и применения искусственного интеллекта при создании интеллектуального пункта пропуска таможенных органов. Технологии искусственного интеллекта позволят таможенным органам перейти от ручного и автоматизированного режимов выполнения таможенных операций к автоматическому, что, в свою очередь, обеспечит им возможность более быстрого и качественного проведения таможенного контроля и сделает его более удобным для участников внешнеэкономической деятельности.

Ключевые слова: искусственный интеллект, деятельность таможенных органов, методический подход.

methodological approaches to the application of artificial intelligence technologies in the activities of customs authorities

Y. I. somov1, E. G. Bormotova2

1 Russian Customs Academy, Lyubertsy, Moscow region, Russian Federation

2 Ministry of Economic Development of the Russian Federation, Moscow, Russian Federation

Abstract. The article focuses on the current problems of the development and improvement of the activities of customs authorities through the use of artificial intelligence technologies. The directions of the general application of artificial intelligence technologies and automation of the activities of customs authorities in their use are shown. Methodological approaches have been developed to determine the possibility of introducing artificial intelligence into customs technology and the use of artificial intelligence in creating an intelligent customs checkpoint. Artificial intelligence technologies will allow customs authorities to switch from manual and automated modes of customs operations to automatic, which, in turn, will provide them with the opportunity for faster and better customs control and make it more convenient for participants in foreign economic activity.

Keywords: artificial intelligence, activity of customs authorities, methodical approach.

© Сомов Ю. И., Бормотова Е. Г., 2022

введение

В «Стратегии развития таможенной службы Российской Федерации до 2030 года», утвержденной распоряжением Правительства Российской Федерации (РФ) от 23.05.2020 № 1388-р, одной из основных целей является формирование к 2030 г. качественно новой, насыщенной «искусственным интеллектом», «умной» таможенной службы, незаметной для законопослушного бизнеса и результативной для государства [1]. Для достижения этой цели необходим переход к новым информационным таможенным технологиям, в частности к применению технологий искусственного интеллекта, которые позволят перевести выполнение определенных таможенных операций из ручного и автоматизированного режимов в автоматический, т. е. таможенные операции будут выполняться без непосредственного участия должностных лиц (работников таможенных органов).

Важной проблемой при внедрении новых информационных технологий, к которым относится искусственный интеллект, является обеспечение взаимопонимания должностных лиц таможенных органов и разработчиков технологий искусственного интеллекта [2]. Одним сложно определить возможности искусственного интеллекта, которые подойдут для решения задач таможенного дела, другим - выделить ту таможенную технологию, которую можно модернизировать с применением именно технологий искусственного интеллекта. Только во взаимодействии этих специалистов можно получить основу для автоматизации таможенного процесса - многоуровневую модель с применением искусственного интеллекта, отражающую реальную действительность и включающую алгоритмическое описание деятельности, основанной на базовых нормативных правовых документах совершения таможенных операций и таможенных технологий.

Результаты исследования позволили предложить направления применения технологий искусственного интеллекта, которые можно использовать в таможенных органах, и направления автоматизации деятельности таможенных органов за счет применения данных технологий.

В статье также представлены разработанные авторами методические подходы к определению возможности использования искусственного интеллекта в таможенной технологии и применения искусственного интеллекта при создании интеллектуального пункта пропуска.

современные направления применения технологий искусственного интеллекта и возможное их применение в таможенном деле

Искусственный интеллект (artificial intelligence) - это комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение, поиск решений без заранее заданного алгоритма и достижение инсайта) и получать при выполнении конкретных практически значимых задач обработки данных результаты, сопоставимые с результатами интеллектуальной деятельности человека. Комплекс технологических решений включает

информационно-коммуникационную инфраструктуру, программное обеспечение (в том числе в котором используются методы машинного обучения), процессы и сервисы по обработке данных, анализу и синтезу решений [3].

Основными современными направлениями применения искусственного интеллекта являются [2]:

- разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод (например, перевод с одного языка на другой, семантический анализ текста);

- распознавание образов (каждому объекту ставится в соответствие матрица признаков, по которой происходит распознавание этого объекта);

- новые архитектуры компьютеров (разработка новых аппаратных решений и архитектур, ориентированных на обработку символьных и логических данных);

- интеллектуальные роботы;

- специальное программное обеспечение (разработка специальных языков для символьной обработки информации, а также создание пакетов прикладных программ, ориентированных на промышленную разработку интеллектуальных систем, программные инструментарии искусственного интеллекта, например, создание так называемых «пустых экспертных систем» - «оболочек», которые можно наполнять нужными пользователю базами знаний, создавая различные экспертные системы);

- обучение и самообучение искусственного интеллекта (включает модели, методы и алгоритмы, ориентированные на автоматическое накопление знаний на основе анализа и обобщения данных, обучение на примерах);

- технологии искусственного интеллекта в глобальных и локальных вычислительных сетях (управление порталами, сложными web-системами; маршрутизация пакетов информации при их передаче по сети; прогнозирование и оптимизация загрузки каналов передачи информации; управление сетевыми роботами и др.).

Перечисленные возможности применения искусственного интеллекта позволяют ориентироваться в его применении при автоматизации деятельности таможенных органов.

Анализ направлений цифровизации и автоматизации деятельности таможенных органов позволил выделить те из них, в которых возможно применение технологий искусственного интеллекта; к ним относятся:

- цифровая трансформация технологий таможенного оформления и таможенного контроля до и после выпуска товаров с использованием методов искусственного интеллекта и обработки больших объемов данных;

- применение самообучающейся интеллектуальной системы управления рисками;

- внедрение технологий, обеспечивающих автоматическое совершение таможенных операций без участия должностных лиц в местах перемещения товаров через таможенную границу Евразийского экономического союза;

- применение международных электронных систем верификации и сертификации происхождения товаров;

- автоматизация процесса контроля правильности классификации товаров и выявление нарушений, связанных с заявлением недостоверных сведений о классификационном коде товаров в соответствии с единой Товарной номенклатурой внешнеэкономической деятельности Евразийского экономического союза;

- применение интегрированных механизмов межведомственного информационного взаимодействия;

- применение высокотехнологичных автоматических систем и устройств, направленных на предупреждение и пресечение незаконного перемещения через Государственную границу РФ радиоактивных веществ, изделий из них, ядерных материалов и радиоактивных отходов;

- использование при совершении таможенных операций транспортных, коммерческих и иных документов, созданных и используемых в деловом обороте в виде электронных документов.

методический подход к определению возможности применения искусственного интеллекта в таможенной технологии

Общий методический подход к определению возможности внедрения искусственного интеллекта в таможенную технологию предлагается реализовывать в следующих действиях:

- выбирается таможенная технология, которая нуждается или в которой можно применить искусственный интеллект и за счет этого повысить ее эффективность;

- разрабатывается вербальная (описательная) модель этой технологии с детализацией, позволяющей выявить процессы (операции), которые можно заменить искусственным интеллектом (по нормативным документам и на основе практики их исполнения);

- выявляются процессы (операции) таможенного инспектора с исследованием их на предмет возможной замены искусственным интеллектом;

- разрабатываются технологии искусственного интеллекта, которыми можно заменить действия таможенного инспектора;

- разрабатывается новое решение исполнения модернизируемой таможенной технологии в целом;

- проводится предварительная оценка экономической целесообразности замены действующей таможенной технологии на технологию, выполняющую эти же функции с применением искусственного интеллекта.

На рис. 1 представлена структурно-функциональная схема возможного применения искусственного интеллекта в информационной таможенной технологии.

Искусственный интеллект представлен тремя функциональными модулями:

- модуль формирования решения;

- обучающий модуль;

- модуль формирования исходных данных.

Обучающий

модуль (правильное решение)

V

Модуль формирования решения

Модуль формирования исходных данных

Эксперт

Правильные решения

Выборочный контроль

-Ч

т/

V

Принятое решение

Выявленные нарушения таможенного законодательства после выпуска товаров на рынок

Источники недостающих данных

Рис. 1. Структурно-функциональная схема возможного применения искусственного интеллекта в информационной таможенной технологии

Модуль формирования решения является основным - вырабатывает решение, аналогичное решению, которое бы сформировал человек-оператор.

Модуль формирования исходных данных на основе анализа входной информации при необходимости оптимизирует поступающие сведения, убирая лишние и добавляя недостающие из внешних источников.

Обучающий модуль осуществляет коррекцию алгоритмов принятия решений на основе исправления ошибок при выборочном контроле потока решений человеком-оператором и выявлении нарушений, обнаруживаемых во внешней среде, и на основе решения, принятого искусственным интеллектом.

Предполагается, что уровень обучения искусственного интеллекта и наполнение базы данных правильных решений обеспечивают заданные требования к системе, например, по непревышению количества ошибок первого и второго рода при выполнении задач таможенного контроля [4].

методический подход к возможному применению искусственного интеллекта при создании интеллектуального пункта пропуска

Ниже представлен методический подход к возможному применению искусственного интеллекта при создании интеллектуального пункта пропуска

таможенных органов (ИПП), в котором необходимо применить способы максимально возможной автоматизации совершения таможенных операций.

Важной частью ИПП будет являться подсистема, включающая базовый функционал, связанный с прохождением всех видов государственного контроля (надзора) в отношении товаров, транспортных средств и лиц, пересекающих Государственную границу РФ. Главная особенность этой модели - многозадачность, вытекающая из видов государственного контроля (надзора), реализуемых в пункте пропуска (таможенный, пограничный, санитарно-карантинный, ветеринарный контроль (надзор), карантинный фитосанитарный контроль (надзор), государственный контроль (надзор) за осуществлением международных автомобильных перевозок) [5]. При этом важно отметить, что часть перечисленных видов контроля в настоящее время все еще осуществляется непосредственно представителями соответствующих ведомств, а часть контрольных мероприятий (например, документальный контроль представленных перевозчиком ветеринарных сертификатов) делегирована должностным лицам таможенного поста в пункте пропуска.

Для решения задачи создания модели ИПП, в которой будут применяться технологии искусственного интеллекта, представляется необходимым:

1) по каждой контрольной операции определить набор базовых данных, которые необходимы для принятия решения;

2) определить источник (первоисточник) получения этих данных (участник внешнеэкономической деятельности, таможенный перевозчик, государственная информационная система ведомства, система весогабаритного контроля и др.);

3) построить модель проверки данных по каждому виду контроля в зависимости от базового набора данных и категории объекта контроля (товар, транспортное средство);

4) построить алгоритм следования (движения) транспортного средства по территории пункта пропуска, в том числе безостановочного для категории товаров «низкого» уровня риска.

Согласно представленному подходу предполагается, что искусственный интеллект будет собирать информацию об объекте контроля в единый ресурс из различных источников, проводить ее анализ на соответствие и непротиворечивость, сверять с имеющимися официальными разрешениями и документами, выданными государственными органами, и по итогам такого всестороннего анализа формировать решение с результатами государственного контроля [6].

На рис. 2 представлена схема возможного применения технологий искусственного интеллекта при решении подобных задач.

Приведем пояснения к технологиям искусственного интеллекта, представленным на рис. 2.

Интеллектуальные роботы - это роботы, которые могут распознавать объекты и их состояние и на основе такого распознавания автоматически определять действия, которые им следует выполнить. Человек-оператор подает такому роботу конкретные команды, после чего тот сам распознает объект операций, выясняет условия их выполнения и на основе этой информации определяет и реализует

методы выполнения операций. В ходе выполнения операций робот следит за изменением состояния объекта и адаптирует свои действия к окружающей обстановке [7].

Рис. 2. Схема возможного применения технологий искусственного интеллекта при решении типовых задач таможенного контроля на интеллектуальном пункте пропуска

Поисковым роботом (или ботом) называется программа автоматизированного получения данных, сканирующая определенные глобальные и/или локальные вычислительные сети в поисках информации и ссылок на нее. В зависимости от настроек бота информация индексируется и затем доставляется в базу данных поисковой системы [8].

Экспертная интеллектуальная система (ЭИС) - это компьютерная программа, использующая экспертные знания для обеспечения высокоэффективного решения задач в некоторой узкой предметной области. В большинстве случаев ЭИС предназначаются для оказания консультационной помощи специалистам при решении задач, возникающих в слабоструктурированных и трудно формализуемых предметных областях. К ЭИС относят также сложные программные комплексы, аккумулирующие знания специалистов в конкретных предметных областях (экспертов) и тиражирующие этот эмпирический опыт для консультаций менее квалифицированных пользователей [9].

Обучение и самообучение искусственного интеллекта позволят этим технологиям адаптироваться к изменяющимся условиям ведения таможенного контроля и уменьшать количество возможных ошибок при принятии решений искусственным интеллектом.

заключение

В связи с общими тенденциями развития цифровизации возрастает потребность в совершенствовании деятельности таможенных органов, в частности за

счет применения технологий искусственного интеллекта. Искусственный интеллект, относящийся к современным передовым технологиям и имеющий такие способы реализации, как нейронные сети, системы автоматической классификации, экспертные системы, генетические алгоритмы и др., позволит совершать определенные таможенные операции в автоматическом режиме.

Переход к автоматизации требует слаженной работы специалистов в области создания искусственного интеллекта и специалистов таможенного дела.

Представлены направления применения технологий искусственного интеллекта, которые можно использовать в таможенных органах, и направления автоматизации деятельности таможенных органов за счет применения искусственного интеллекта.

Авторами предложен методический подход к определению возможности применения искусственного интеллекта в таможенную технологию с представлением структурно-функциональной схемы возможного применения искусственного интеллекта в информационной таможенной технологии, а также методический подход к применению искусственного интеллекта при создании интеллектуального пункта пропуска таможенных органов.

Полученные в ходе исследования результаты позволят специалистам в области таможенного дела и разработчикам в сфере технологий искусственного интеллекта совершенствовать и развивать информационные таможенные технологии, что, в свою очередь, обеспечит повышение эффективности деятельности таможенных органов.

ИСПОЛЬЗОВАННЫЕ ИСТОЧНИКИ

1. Стратегия развития таможенной службы Российской Федерации до 2030 года (утверждена распоряжением Правительства РФ от 23.05.2020 № 1388-р [Электронный ресурс] // Официальный сайт ФТС России. URL: https://customs.gov.ru/storage/document/document_ file/2020-06/03/2030.pdf (дата обращения: 01.10.2021).

2. Прогнозы развития технологии искусственного интеллекта [Электронный ресурс]. URL: https://www.pwc.ru/ru/publications/artificial-intelligence-predictions-2019.html (дата обращения: 01.10.2021).

3. ГОСТ Р 59277-2020. Системы искусственного интеллекта. Классификация систем искусственного интеллекта.

4. Сомов Ю. И., Новиков С. В. Методический аппарат обоснования целесообразности внедрения технологий искусственного интеллекта в деятельность таможенных органов // Вестник Российской таможенной академии. 2020. № 3. С. 29-41.

5. Бормотова Е. Г., Липатова Н. Г. Межведомственное информационное взаимодействие для обеспечения выполнения контрольных функций таможенными органами: монография. М.: Изд-во Российской таможенной академии, 2014. 218 с.

6. Бормотова Е. Г., Коноплинов С. А. Сквозные процессы внешнеторговых поставок товаров и информационные технологии в государственном управлении внешнеэкономической деятельностью // Вестник Российской таможенной академии. 2020. № 4. С. 55-62.

7. Пособие по применению промышленных роботов / под ред. Кацухико Нода; пер. с яп. В. В. Потуловой; под ред. П. Н. Белянина, Б. Ш. Розина, В. Н. Даниелевского. М.: Мир, 1975. 456 с. [Электронный ресурс]. URL: http://roboticslib.ru/books/item/f00/s00/z0000005/m-dex.shtml.

8. Поисковые роботы - как они работают и что делают [Электронный ресурс]. URL: https:// www.internet-technologies.ru/articles/poiskovye-roboty-kak-oni-rabotayut-i-chto-delayut.htm l?ysclid=l6m3243wbq299310637.

9. Базовые понятия экспертных интеллектуальных систем [Электронный ресурс]. URL: https://itstan.ru/it-i-is/bazovye-ponjatija-ekspertnyh-intellektualnyh-sistem-eis.html.

информация об авторах

Сомов Юрий Иванович - кандидат военных наук, заместитель директора научно-исследовательского института, доцент кафедры информатики и информационных таможенных технологий, Российская таможенная академия, Российская Федерация, Московская область, 140015, Люберцы, Комсомольский проспект, 4, e-mail: y.somov@customs-academy.ru; Бормотова Елена Григорьевна - кандидат экономических наук, начальник отдела нормативного обеспечения ВЭД Департамента развития и регулирования внешнеэкономической деятельности, Минэкономразвития России, Российская Федерация, 123112, Москва, Пресненская набережная, 10, стр. 2, e-mail: bormotovaeg@mail.ru.

конфликт интересов

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов. для цитирования

Сомов Ю. И., Бормотова Е. Г. Методические подходы к применению технологий искусственного интеллекта в деятельности таможенных органов // Вестник Российской таможенной академии. 2022. № 4. С. 22-30.

УДК 339.565.4

DOI 10.54048/20727240_2022_04_30

автоматизация временного ввоза транспортных средств как инструмент оптимизации таможенных операций в пунктах пропуска

А. с. Абрамов1

1 Таможенный пост МАПП Светогорск, Выборгская таможня, Выборг, Ленинградская область, Российская Федерация

Аннотация. В статье рассмотрена автоматизация временного ввоза транспортных средств международной перевозки как инструмент оптимизации таможенных операций в пунктах пропуска. Реализация положения статьи 351 Таможенного кодекса Евразийского экономического союза определяет в качестве приоритетной задачи создание условий для ускорения и упрощения перемещения товаров через таможенную границу Евразийского экономического союза. Анализ применения отдельных технических решений, связанных с автоматизацией процессов регистрации транзитных деклараций, внедрением единого программного продукта для совершения таможенных операций, позволяет выявить негативное влияние на общую пропускную способность таможенных органов, расположенных на границе Союза. Реализация принципиально нового подхода, нацеленного на существенное изменение ситуации, рассмотрена на примере кардинальных

© Абрамов А. С., 2022