ОСНОВНЫЕ ТРЕНДЫ ТРАНСФОРМАЦИИ ТАМОЖЕННОЙ СЛУЖБЫ РОССИИ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК 339.543

ОСНОВНЫЕ ТРЕНДЫ ТРАНСФОРМАЦИИ ТАМОЖЕННОЙ СЛУЖБЫ РОССИИ

Иванча Игорь Иванович

Ростовский филиал Российской таможенной академии, заместитель директора (по учебной работе), канд. экон. наук, e-mail: ivancha_ii@donrta.ru

Кудрявцев Олег Евгеньевич

Ростовский филиал Российской таможенной академии, заведующий кафедрой информатики и информационных таможенных технологий, д-р физ.-мат. наук, доцент, e-mail: koe@donrta.ru

Сеничев Вадим Алексеевич

Ростовский филиал Российской таможенной академии, старший преподаватель кафедры информатики и информационных таможенных технологий, e-mail: Senichev@donrta.ru

В статье авторами исследованы тренды развития таможенной службы Российской Федерации, основанные на цифровой трансформации механизма администрирования государственного контроля как происходящие в настоящее время, так и запланированные на ближайшее будущее и внедрение которых продиктовано современны-ми реалиями

Ключевые слова: таможенное администрирование; цифровая трансформация; большие данные; облачные вычисления; искусственный интеллект; информационно-коммуникационные технологии

MAIN TRANSFORMATION TRENDS OF THE CUSTOMS SERVICE OF RUSSIA

Ivancha Igor I.

Rostov Branch of the Russian Customs Academy, Deputy Director (for Academic Affairs), Candidate of Economic Sciences, e-mail: ivancha_ii@donrta.ru

Kudryavtsev Oleg E.

Rostov Branch of the Russian Customs Academy, Head of the Department of Informatics and Information Customs Technologies, Doctor of Physical and Mathematical Sciences, Docent, e-mail: koe@donrta.ru

Senichev Vadim A.

Rostov Branch of the Russian Customs Academy, Senior Lectuer of the Department of Informatics and Information Customs Technologies, e-mail: Senichev@donrta.ru

The article describes the development trends of the customs service of the Russian Federation based on the digital transformation of the state control administration mechanism, both currently occurring and planned for the near future, and the implementation of which is dictated by modern realities

Keywords: customs administration; digital transformation; big data; cloud computing; artificial intelligence; information and communication technologie

Для цитирования: Иванча И.И., Кудрявцев О.Е., Сеничев В.А. Основные тренды трансформации таможенной службы России // Учёные записки Санкт-Петербургского имени В.Б. Бобкова филиала Российской таможенной академии. 2021. № 2 (78). С. 25-29.

Старт активной трансформации таможенного администрирования был задан Федеральной таможенной службой (ФТС России) в 2017 году благодаря утверждению Комплексной программы развития ФТС России на период до 2020 года [1].

В 2020 г. эстафету трансформации российской таможенной службы (уже цифровой) приняла Стратегия развития таможенной службы Российской Федерации до 2030 года (далее - Стратегия - 2030) [2].

В ноябре 2020 г. ФТС России подготовила «План мероприятий на период 2021-2024 гг. по реализации Стратегии развития таможенной службы Российской Федерации до 2030 года» [3], разработанный, в том числе, в рамках миссии таможенной службы, а именно: «... содействие развитию международной торговли, росту товарооборота и несырьевого экспорта, обеспечение национальной безопасности Российской Федерации, полноты и правомерности взимания таможенных платежей,

достижение высокого качества таможенного администрирования, создание конкурентных преимуществ для законопослушных участников внешнеэкономической деятельности.» [2].

В связи с этим представляется актуальным проанализировать основные тренды предстоящей трансформации таможенной службы России, в том числе через призму цифровых технологий. Для начала рассмотрим основные направления развития таможенного администрирования в рамках Евразийского экономического союза.

Приоритеты развития российской таможенной службы неотделимы от тенденций, которые складываются в мире в целом и в Евразийском экономическом союзе (далее - ЕАЭС, Союз) в частности. Так, постоянно обновляемые международные стандарты таможенного администрирования формируют серьезную базу для обновления сферы таможенного регулирования, основанного на максимально возможном использовании

инновационных методов и применения цифровых технологий. Это подразумевает совершенно новый подход к организации деятельности таможенных администраций и требует значимых усилий государственных контролирующих органов как на национальном, так и на наднациональном уровнях.

К одному из передовых направлений трансформации механизмов таможенного администрирования следует отнести создание в ЕАЭС «Единой системы передачи и обмена цифровыми данными». Разработанная Интегрированная информационная система (ИИС) [4] призвана обеспечить реализацию интересов всех государств-членов через создание совместных ресурсов для обмена данными и документами. ИИС также позволит обеспечить полнофункциональное взаимодействие таможенных служб стран Союза, в том числе посредством значительного сокращения времени, затраченного на прохождение грузами административных процедур.

Всё это предназначено для формирования «единого пространства электронного доверия» (далее - ЕПЭД), главная цель которого - повысить эффективность ИИС, обеспечив безопасный и достоверный обмен данными, и включающего в себя различные сервисы аутентификации, идентификации, авторизации и цифровые архивы.

Коллегией Евразийской экономической комиссии была разработана «Стратегия развития трансграничного пространства доверия в перспективе до 2024 г.» [5], в рамках которой запланировано обеспечение фактической возможности экстерриториального электронного взаимодействия физических и юридических лиц (хозяйствующих субъектов) между собой и с органами государственной власти государств - членов ЕАЭС. Для этого предусмотрено создание: архитектуры трансграничного ЕПЭД, базовой модели угроз безопасности информации и действий нарушителей в каналах передачи данных между ИИС и информационными системами (ИС) международных объединений и третьих стран, кон-цепциииспользованияимеющихюридическую силу электронных документов и сервисов при межгосударственном информационном взаимодействии заинтересованных сторон.

В результате формирования ЕПЭД лица - резиденты стран Союза получат доступ к различным сервисам не только на таможенной территории, но и в государствах, присоединившихся к ЕПЭД. Реализация такой возможности позволит признать электронные подписи нерезидентов и организовать электронный документооборот как внутри Союза, так и вовне.

Принципиальное значение, с точки зрения совершенствования в странах ЕАЭС механизма таможенного администрирования, имеют технологии прослеживаемости товаров. [5] С одной стороны, при международных перевозках грузов прослеживаемость определялась и определяется

(пока) документарнымучетом и контролем движения товаров на всех стадиях торгового оборота. С другой стороны, технологии цифровой маркировки и прослеживаемости товаров уже позволяют отслеживать, в том числе с использованием технологии «Интернет вещей» (Интернет вещей (англ. Internet of things, IoT) - сеть передачи данных между объектами, оснащёнными датчиками для взаимодействия как друг с другом, так и/или с «внешним миром») [6] не только этапы движения грузов и их характеристики, но и состояние объектов контроля в пути следования (в том числе в грузовом отсеке транспортного средства). При этом цифровая маркировка обеспечит возможность контроля не только логистики, но и происхождения, обработки и изготовления товаров.

Система прослеживаемости универсальна для всех видов товаров и способов транспортировки, что позволит гражданам стран - членов Союза получать достоверные сведения о товарах; бизнес-сообществу - снизить операционные издержки в транспортной логистике; государствам -обеспечить контроль уплаты налогов, соблюдение прав потребителей, а также сократить масштабы незаконного перемещения товаров через границы. Все это ускорит процессы свободного перемещения товаров в ЕАЭС, повысив актуальность статистической и аналитической отчетности, оптимизируя логистику и транспортную инфраструктуру.

Предназначение «Единой геоинформационной системы», направленной на обмен геопространственными данными (данными, с помощью которых идентифицируется географическое положение на Земле и свойства естественных или искусственно созданных объектов, а также их границ) будет способствовать развитию на территории Союза системы прослеживаемости [7].

Вместе с тем для полноценного запуска данной платформы необходимы:

- гармонизация права государств - членов Союза в части обмена цифровыми геоданными (данными о географическом местоположении, хранящихся в форматах, которые могут быть использованы в географических информационных системах [8];

- закрепление нормативно-правовыми актами ЕАЭС использование в качестве юридически значимых сертифицированных данных дистанционного зондирования Земли, а также определение основных принципов их сбора, хранения, обработки и распространения;

- разработка и внедрение информационных технологий, предназначенных для обработки данных дистанционного зондирования Земли в государственных органах, органах местного самоуправления и компаниях Союза с государственным участием.

Следует отметить, что формирование эффективно функционирующего механизма таможенного администрирования Союза предполагает необходимость унификации подходов,

применяемых государствами-членами. И в первую очередь к модернизации пунктов пропуска на границе Союза на основе принципов «Цифровой повестки ЕАЭС» [9]. В данном контексте должны быть определены приоритеты внедрения информационно-коммуникационных технологий (ИКТ). Для этого следует законодательно закрепить наднациональные стандарты автоматизации совершения таможенных операций с товарами и транспортными средствами, перемещаемыми через таможенную границу, с использованием элементов искусственного интеллекта.

Еще одним важным направлением Стратегии - 2030 является создание «интеллектуальных» пунктов пропуска. Внедрение данной модели контроля целесообразно использовать также и государствам - членам ЕАЭС при проведении строительства, реконструкции или мо-дернизациидействующихпунктовпропуска.Базовый элемент функционирования «интеллектуальных» пунктов пропуска - это наличие единой ИС (ЕИС), в которой надлежит предусмотреть:

- прием предварительной информации, предназначенной для всех контрольных органов, о товарах и транспортных средствах, предполагаемых к перемещению через границу;

- интеграцию с ИС, обеспечивающими функционирование технических средств для осуществления транспортного контроля и инспекционно-до-смотровых комплексов (ИДК);

- автоматический контроль за транспортными средствами и перевозочными приспособлениями на территории пункта пропуска (системы визуализации данных и диспетчеризации их перемещения);

- полномасштабную систему контроля за транзитными перевозками с использованием навигационных пломб [10];

- систему электронной очереди (ЭСУО);

- электронный документооборот, в том числе использование электронных накладных (е-СМИ) [11].

Работа ЕИС пунктов пропуска должна быть обеспечена перспективными технологическими решениями и современными информационными технологиями.

Всё это позволит осуществлять проведение всех надлежащих форм контроля с минимизацией участия должностных лиц государственных органов, а для отдельных безрисковых поставок - обеспечит возможность безостановочного прохождения пункта пропуска.

Таким образом, вышеперечисленные мероприятия (создание пространства доверия, организация системы прослеживаемости, внедрение «интеллектуальных» пунктов пропуска) будут выступать в качестве инструмента трансформации системы таможенного администрирования от фактического контроля к информационно-технологическому.

Федеральная таможенная служба проделала большую работу по внедрению информационных технологий в деятельность таможенных

органов, серьезно опередив на этом пути многие российские ведомства. Вместе с тем, помимо текущих работ по поддержанию работоспособности существующих информационных систем, ФТС России определила в Стратегии - 2030 достаточно значительный перечень задач по их совершенствованию. К наиболее значимым в настоящее время информационным технологиям следует отнести: общий пул конфигурируемых вычислительных ресурсов («облачная технология» - англ. doud computing), большие данные (Big data) и искусственный интеллект (AI). Это же касается и цифровиза-ции сферы администрирования таможенной деятельности [12].

Однако, говоря именно о современных решениях в данной сфере, стоит отметить, что как минимум одна из технологий - «облачная» - до настоящего времени серьезно не исследована. Так, следует обратить внимание на необходимость внедрения технологии облачных вычислений [2] в процесс таможенного контроля совместно с использованием уже имеющихся технических средств (например, ИДК) и разнообразным программным обеспечением, обеспечивающим их функционирование. Внедрение данной технологии в практику таможенных органов могло бы позволить:

- повысить скорость передачи электронных документов и данных между таможенными органами разного уровня иерархии;

- обеспечить загрузку электронных документов в общий пул и доступ к информации всех заинтересованных лиц;

- уйти от проблем с перебоями в подаче электроэнергии (что характерно, в первую очередь, для отдаленных пунктов пропуска).

Также следует отметить, что дублирование данных на разных серверах («облачные технологии») позволит обеспечить значительное снижение риска при выходе из строя отдельных серверов [12].

Большие данные (значительные массивы разнообразной информации, которые могут быть накоплены и обработаны программными средствами) [13] - это базис для формирования алгоритмов компьютерного обучения и искусственного интеллекта, реализации аналитических задач и оптимизации различных процессов. Технологии Big data могут быть использованы для анализа текущих вопросов деятельности таможенных органов в целях постоянного мониторинга достижения поставленных целей и, соответственно, выработки решений по устранению «узких мест». Вместе с тем, обработка и анализ Big data требует использования технологий AI для обеспечения возможности максимально быстрой адаптации к изменяющимся условиям, быстрого и эффективного принятия решений без влияния человеческого фактора. По сути, искусственный интеллект имитируют «когнитивные» функции, которые люди связывают с человеческим разумом, такие как «обучение» и «решение проблем» [14].

Таким образом, цифровая трансформация таможенного администрирования должна серьезно изменить подходы к планированию деятельности таможенных органов, их мониторингу и оценке эффективности.

В таможенную деятельность целесообразно внедрять такую ветвь искусственного интеллекта, как машинное обучение, ориентированное на создание приложений. Данные приложения учатся на основе обрабатываемых данных и со временем повышают свою точность, не будучи запрограммированными на принятие конкретных решений, в отличие от стандартных систем поддержки принятия решений [15]. В науке о данных алгоритм - это последовательность этапов статистической обработки входных параметров. В машинном обучении алгоритмы «учатся» находить закономерности и особенности в значительных объемах данных для принятия решений и прогнозов на основе новых данных. Чем лучше разработан алгоритм, тем точнее будут решения и прогнозы, поскольку он обрабатывает больше данных. Например, для организации таможенного контроля в пунктах пропуска - распознавание ситуаций на основе искусственного интеллекта (обнаружение оставленного предмета, остановка объекта в заданном секторе больше заданного времени, детектирование совокупного перемещения объектов в соответствии с направлением заданного вектора) с выдачей тревожной индикации на мониторах [16].

Прикладной характер технологий машинного обучения в наибольшей степени прослеживается по следующим направлениям в таможенной сфере:

- прогнозирование доходной части бюджета в части таможенных и иных платежей, администри-руемых таможенными органами;

- автоматическая оценка уровня таможенных рисков, а также категорирование участников ВЭД и/или товарной партии в режиме реального времени;

- выявление недостоверного декларирования товаров на основе автоматического анализа теневых изображений, полученных ИДК;

- выявление фактов присвоения недостоверного кода товара в соответствии с Товарной номенклатурой внешнеэкономической деятельности (ТН ВЭД) на основе анализа его описания и изображения;

- сопоставление описания декларируемых товаров с различными ограничительными списками и реестрами (в рамках соблюдения установленных запретов и ограничений) [17].

Следует отметить, что методы машинного обучения на входе работают с числовыми характеристиками, в связи с этим для качественных признаков нужна специальная кодировка, которую можно рассматривать как отдельную задачу, требующую глубокого понимания предметной области. Результатом применения методов машинного обучения является число (набор чисел), которое интерпретируется как конечный результат

(например, прогноз объемов таможенных платежей или уровень риска) или используется для классификации (отнесение товара к определенному коду ТН ВЭД). Более того, следует понимать, что применение методов машинного обучения в указанных выше случаях требует большого объема размеченных данных (технология «обучение с учителем», предусматривающая полный набор данных для тренировки модели на всех этапах ее построения) [15]. Иными словами, для каждой из решаемых задач таможенным органам надлежит подготовить информационную базу, включающую в себя значительное количество ситуаций с известными входными параметрами (например, характеристиками товарной партии) и известным результатом (например, наличием или отсутствием нарушения таможенного законодательства).

Таким образом, для успешного решения задачи цифровой трансформации таможенной службы уже сейчас надлежит формировать в таможенных органах общее понимание принципов машинного обучения, существующих технологий и необходимых условий для их применения.

Цифровизация таможенного регулирования выходит далеко за рамки контроля международной торговой деятельности и должна включать в себя широкое применение ИКТ. В результате откроются следующие целевые горизонты трансформации системы таможенного администрирования:

- использование больших данных для формирования статистики, администрирования доходов бюджета, аудита результативности деятельности и нормативно-правового регулирования в сфере таможенного дела;

- применение новационных способов для получения и обработки данных, применяемых для таможенных целей;

- внедрение в таможенный контроль товаров и транспортных средств различных технологий, связанных с искусственным интеллектом.

Что должно привести, в конечном итоге, к формированию «суперсервисов» цифровой экосистемы [18], обеспечивающих концепцию непрерывной цепочки поставок. Это, в свою очередь, соответствует стратегическому ориентиру в развитии цифрового пространства и в мировом сообществе, и в ЕАЭС - достижение «бесшовности» в экономических процессах и в сервисной среде в результате их перевода в «цифру» [19].

Библиографический список:

1. Приказ ФТС России от 27.06.2017 № 1065 «О решении коллегии ФТС России от 25 мая 2017 года „О Комплексной программе развития ФТС России на период до 2020 года"» // СПС «КонсультантПлюс».

2. Распоряжение Правительства РФ от 23.05.2020 № 1388-р «Стратегия развития таможенной службы Российской Федерации до 2030 года» // СПС «КонсультантПлюс».

3. План мероприятий на период 2021-2024 годов по реализации Стратегии развития таможенной службы Российской Федерации до 2030 года // СПС «КонсультантПлюс».

4. Решение Коллегии Евразийской экономической комиссии от 02.04.2019 № 55 «О техническом задании на развитие интегрированной информационной системы Евразийского экономического союза» // СПС «КонсультантПлюс».

5. Решение Коллегии Евразийской экономической комиссии от 27.09.2016 № 105 «О Стратегии развития трансграничного пространства доверия». URL: http://www.garant.ru/products/ipo/prime/ doc/71400054/

6. Gershenfeld N., Krikorian R., Cohen D. The Internet of Things. Scientific American, Oct, 2004. URL: http:// cba.mit.edu/docs/papers/04.10.i0.pdf (дата обращения: 30.01.2021).

7. Андреева Л.В. Создание системы прослеживаемо-сти товаров в Евразийском экономическом союзе: цели, перспективы, организационно-правовая основа // Международное сотрудничество евразий-скихгосударств:политика, экономика, право.2018.№2. С. 70-78.

8. Что такое геоданные? URL: https://desktop.arcgis.com/ ru/arcmap/10.3/main/manage-data/what-is-geodata. htm

9. Презентация «Цифровая повестка Евразийского экономического союза. 2016-2019-2025». URL: http:// www.eurasiancommission.org/ru/Documents/digital_ agenda_eaeu.pdf (дата обращения: 30.01.2021)

10. Распоряжение Совета ЕЭК от 21.02.2020 № 4 (ред. от 30.10.2020) «О плане мероприятий («дорожной карте») по развитию единой системы таможенного транзита товаров в Евразийском экономическом союзе на основе системы отслеживания перевозок товаров с использованием навигационных пломб» (дата обращения: 30.01.2021).

11. Просто и эффективно: представляем электронные транспортные накладные e-CMR. URL: https://

www.iru.org/ru/innovation/e-cmr (дата обращения: 30.01.2021)

12. Приказ ФТС России от 21.10.2015 № 2133 «Об утверждении основных направлений развития информационно-коммуникационных технологий в таможенных органах Российской Федерации до 2030 года» // СПС «КонсультантПлюс».

13. Майер-Шенбергер В., Кукьер К. Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живём, работаем и мыслим / пер. с англ. Инны Гайдюк. М.: Манн, Иванов, Фербер, 2014. 240 с.

14. Russell S.J., Norvig P. Artificial Intelligence: A Modern Approach (3rd ed.). Upper Saddle River. New Jersey: Prentice Hall. 2009.

15. Блог IBM Cloud Education. URL: https://www.ibm. com/cloud/learn/machine-learning. (дата обращения: 30.01.2021).

16. Приказ ФТС России от 31.10.2008 № 1349 (ред. от 31.05.2012) «Об утверждении Типовых требований к оборудованию и техническому оснащению зданий, помещений и сооружений, необходимых для организации таможенного контроля в пунктах пропуска через государственную границу Российской Федерации» // СПС «КонсультантПлюс».

17. Сомов Ю.И., Шашаев А.Е. Возможности применения цифровых технологий в таможенном деле // Вестник Российской таможенной академии. 2020. № 1. С. 29-40.

18. Информация с сайта ФТС России об участии Федеральной таможенной службы в формировании цифровой экосистемы поддержки экспорта (25 мая 2020). URL: https://customs.gov.ru/press/ federal/document/238496 (дата обращения 30.01.2021).

19. Цифровая повестка Евразийского экономического союза до 2025 года: перспективы и рекомендации // Официальный сайт Евразийской экономической комиссии. URL: http://www.eurasiancommission.org/ru/ act/ dmi/SiteAssets/ОбзорВБ.pdf