Система интеллектуальной поддержки принятия решения в таможенной сфере как направление повышения эффективности обеспечения экономической безопасности Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

СИСТЕМА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ В ТАМОЖЕННОЙ СФЕРЕ КАК НАПРАВЛЕНИЕ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ

THE SYSTEM OF INTELLECTUAL SUPPORT OF DECISION MAKING IN THE CUSTOMS SPHERE AS A DIRECTION OF INCREASING THE EFFICIENCY OF ECONOMIC SECURITY

УДК 339.5,330.16 DOI: 10.25631/PEJ.2019.4.25.33

МАКСИМОВ Юрий Анатольевич

заместитель директора (по научной работе) Санкт-Петербургского филиала Российской таможенной академии, кандидат технических наук, кандидат экономических наук, доцент, [email protected]

MAKSIMOV, Yury Anatolevich

Deputy Director (for Research) Saint Petersburg Branch of the Russian Customs Academy, Candidate of Technical Sciences, Candidate of Economic Sciences, Associate Professor, [email protected]

Аннотация.

В статье рассматриваются вопросы реализации интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений в таможенной сфере. Автором проводится анализ информационного взаимодействия в ходе электронного документооборота участников внешнеторговых отношений. В целях обеспечения экономической безопасности предлагается метод построения системы интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений. Также предлагается авторская концепция структуры интеллектуальной информационной системы операторов таможенных органов. Представлен математический аппарат обработки информационных потоков с целью нахождения оптимального решения, обеспечивающего защиту экономической безопасности.

Ключевые слова: экономическая безопасность, внешнеторговая безопасность, система автоматического управления принятием решений, система управления рисками.

© Максимов Ю. А., 2019.

Abstract.

The article deals with the implementation of intellectual support for management decisions in the customs sphere. The author analyzes the information interaction in the course of electronic document circulation of participants of foreign trade relations. In order to ensure economic security, a method of constructing a system of intellectual support for managerial decision-making is proposed. Also the author's concept of structure of intellectual information system of operators of customs authorities is offered. A mathematical apparatus for processing information flows is proposed in order to find the optimal solution that provides protection of economic security.

Key words: economic security, foreign trade security, automatic decision-making management system, risk management system.

Как показывает практика последних лет, таможенные органы активно внедряют информационные технологии в процессы таможенного оформления, взыскания таможенных платежей, обмен данными между субъектами внешнеэкономической деятельности (далее ВЭД), передачу таможенным органам стран-участниц Всемирной таможенной организации (далее ВТамО) данных таможенного контроля, изображений, полученных в ходе применения инспекционно-досмотровых комплексов (далее ИДК) и т. д.

В процессе внедрения информационных технологий в деятельность таможенных органов электронная таможня является одним из ведущих звеньев [1]. Учитывая общую тенденцию развития цифровых технологий, следует предположить, что в дальнейшем проведение большинства операций будет осуществляться на основе широкого внедрения технологий искусственного интеллекта.

Широкое применение электронных технологий, имеющих практически свободный доступ к данным ФТС России, создает принципиально новую угрозу обеспечения безопасности в виде системы единого информационного пространства. В этом случае на первое место выходит задача создания эффективно работающей системы управления обеспечением

экономической безопасности РФ в сфере внешнеторговой деятельности [2].

Так, применение системы управления рисками при оценке уровня угрозы экономической безопасности по существу основывается на анализе полученной в ходе документооборота информации о ходе проведения мероприятий таможенного контроля, а также об условиях, способствующих совершению таможенных правонарушений, в целях определения потенциальных и фиксирования выявленных рисков путем создания единого информационного пространства, обеспечивающего функционирование системы управления рисками (далее СУР) [3].

Создание «электронной таможни», по существу, один из этапов перехода на качественно новый уровень анализа и оценки информации в области таможенного дела, который, с одной стороны, направлен на упрощение осуществления таможенных процедур и ускорение внешнеторгового оборота, с другой стороны, -на выработку комплекса мероприятий, направленных на снижение уровня имеемого риска и минимизацию возможных потерь в ходе воздействия угроз экономической безопасности.

Система управления рисками на данном этапе развития международных торговых отношений должна обеспечивать абсолютное

выявление угроз, противодействие им, а также максимальное устранение последствий, возникающих при негативном воздействии на информационную составляющую таможенного контроля и оформления.

Следующим этапом развития таможенного дела является широкое применение в ходе осуществления таможенных операций различного рода формализованных процедур, направленных на выработку вариантов принимаемых решений в условиях воздействия некоторой вероятности и неопределенности, которые, в свою очередь, не поддаются описанию четкой логики принятия управленческого решения, и соответственно требуют применения информационных систем, характеризующихся необходимостью использования методов искусственного интеллекта.

Применение элементов искусственного интеллекта диктуется развитием внешнеторговых отношений и обусловлено необходимостью принятия оптимальных управленческих решений, позволяющих снизить риски экономических интересов государства. Современные процессы цифровизации таможенных операций ведут к развитию методов автоматической обработки имеемой информации и принятия на их основе управленческих решений, позволяющих оптимальным образом сочетать защиту экономических интересов и ускорение таможенных формальностей.

Так как в настоящее время требования международных торговых организаций обусловливают необходимость ускорения осуществления таможенных процедур и операций, то выпускающий инспектор центра электронного декларирования (далее ЦЭД) по существу является оператором, который обязан сформировать варианты решений, оценить каждый из них и взять на себя ответственность за принятие решения по выпуску товара в условиях законодательно регламентированного времени и большой неопределенности.

Основным элементом любой интеллектуальной системы для разработки автоматической системы управления (АСУ) или, в нашем случае, принятия решения в области применения СУР и фактического таможенного контроля является совокупность информационных дан-

ных, сгруппированных в единую электронную базу, имеющую в себе всю необходимую информацию для принятия решения.

И таким образом основной задачей создания системы автоматической поддержки принятия решения является создание массива информационных данных в виде базы данных (БД) и базы знаний (БЗ).

При этом база знаний, в свою очередь, формируется на основе полученного в ходе эксплуатации системы опыта и сформированной на основе имеющейся информации по использованию СУР, и базы данных, полученных от участников внешнеторговой сделки и таможенных постов в виде: описания товаров, применяемых во внешнеторговой сделке, подробного описания участника ВЭД; информации о возможных угрозах, требуемый вид документации; данных о счетах и финансовой дисциплине участника ВЭД; данных о наличии ОИС, подлежащих защите; описания товаров военно-технического и двойного назначения; наличия лицензий, экспертных заключений и т. д. Кроме этого, в СУР формируются данные, полученные на основании так называемых прецедентов, т. е. присутствует база, в которой учитываются нарушения таможенного законодательства, которые имели место у субъекта внешнеэкономической деятельности или с указанным в электронной декларации товара. Данная база прецедентов (БП) также должна учитываться системой поддержки принятия решений по выпуску товара оператором ЦЭД.

Внедрение цифровизации процесса принятия решения таможенными органами позволяет отойти от использования классических средств принятия решения (Decision System), основанных на опыте конкретного сотрудника и являющихся в большей степени субъективными, но до настоящего времени еще встроенными в стандартные системы принятия решений таможенными органами, вследствие чего риск принять неверное решение велик [4].

Анализ ситуаций, возникающих при оценке рисков и принятии решения, реализует, как правило, последовательные варианты развития ситуации с определенным уровнем риска с оценкой риска каждого рассматриваемого в качестве итогового варианта решений.

Выход из данной ситуации субъективности и большого риска принятия неоптимального решения при выпуске товара состоит как раз в создании автоматизированной системы поддержки принятия решения, в которой помимо стандартных функций сбора, хранения и передачи данных, должны быть предусмотрены алгоритмы, позволяющие осуществить обработку и многовариантный анализ информации на основе внедрения интеллектуальных технологий математического анализа имеемой в базе знаний и базе данных информации.

Так как при информационном обмене при осуществлении внешнеторговой сделки процедура принятия решения определяется различными исходными параметрами, то для описания процесса принятия решения должны применяться модели, позволяющие выполнить задачи многофакторного оценивания и нелинейной оптимизации.

Элементы системы, позволяющие осуществить многофакторное оценивание и нелинейную оптимизацию, в данном случае, строятся на основе технологии искусственного интеллекта и осуществляют автоматическую обработку модули анализа информационных систем поддержки принятия решения (Decision Support System - DSS), диагностических систем (Diagnostic Information System -DIS), систем поддержки исполнения решения (Executive Support System - ESS), экспертных систем (Expert Information System - EIS), систем распознавания текста (Image Recognition System - IRS), а также поисковых систем (Searching System).

Применение в работе информационной системы Федеральной таможенной службы (далее ФТС) России технологии искусственного интеллекта (Artificial Intelligence) диктуется самим временем и необходимо для полноразмерного использования СУР в таможенных процедурах.

Сама технология внедрения в ходе осуществления таможенных операций использования систем, обладающих формализованными методами принятия решения в условиях частичной или полной неопределенности, которая, в свою очередь, описывается математической нечеткой логикой, требует применения спе-

циализированных информационных систем, основанных на применении методов искусственного интеллекта. Для этого возникает необходимость использования совокупности теоретических методов и физических вычислительных устройств, предназначенных для осуществления алгоритмов работы в целях осуществления действий, имеющих целью достижение ожидаемого результата и основанных на моделировании высокоуровневых процессов мышления человека, основанное на представлении знаковых систем и использовании знаний.

Таким образом, применение в работе информационной системы ФТС России технологии искусственного интеллекта (Artificial Intelligence) предполагает получение в качестве одного из результатов обеспечение соответствующего уровня обеспечения информационной безопасности системы электронного документооборота. В этом случае концептуальную модель системы информационной безопасности можно представить в виде схемы, указанной на рисунке.

Основной задачей систем с искусственным интеллектом является обработка больших массивов данных и создание единой информационной системы. К подобным технологиям можно отнести электронные таможни, которые работают во многих регионах РФ. В перспективе также будет создано глобальное информационное облако, которое объединит в себе информационные возможности всех контролирующих органов: ФТС, ФНС, Россель-хознадзора, Роспотребнадзора, транспортного и пограничного контроля [5].

К 2030 г. будет сформирована качественно новая, насыщенная «искусственным интеллектом», быстроперенастраиваемая, информационно связанная с внутренними и внешними партнерами, умная таможенная служба, незаметная для законопослушного бизнеса и результативная для государства [6].

Общей задачей использования искусственного интеллекта, т. е. построения компьютерной интеллектуальной системы в области электронного документооборота, является создание вычислительной сети с уровнем эффективности решений неформализованных

Информационная система электронного документооборота

Источники информации Приоритет информации Способы доступа

Документы (сканированные) Средства связи Электронные сообщения и носители Данные от сотрудников РТУ, ПФК и др. Первостепенные Важная Закрытая (с грифом) С истекающими сроками оформления Разглашение Ознакомление Утечка Несанкционированный доступ

1

Цели угроз Угрозы Источники угроз

Ознакомление Дублирование Изменение информации Уничтожение Доступность Целостность Конфиденциальность Внутренние Внешние

Направление защиты Средства защиты

Правовое Организационное Инженерно-техническое Физические Аппаратные Программные Криптографические Противодействие Упреждение Пресечение Предотвращение

Рисунок

Концептуальная модель информационной безопасности при электронном документообороте (где РТУ - региональное таможенное управление, ПФК - пост фактического контроля)

задач, сравнимых с решением выпускающего инспектора ЦЭД или превосходящих его по степени обработки информации с учетом времени оформления и надежности принятия решения по выпуску товара.

Эффективность управления рисками при использовании системы интеллектуального анализа и обработки информации характеризует уровень реализации возможности данной систе-

мы как вычислительного механизма, направленного на снижение морального и материального ущерба интересов государства, который может возникнуть в случае нарушения участниками внешнеэкономической деятельности таможенного законодательства при перемещении товаров через таможенную границу.

Возможности СУР в общем случае определяются: системой профилей риска; воз-

можностями уполномоченных должностных лиц по реализации мер минимизации риска; техническими средствами, используемыми при реализации этих мер и их ресурсами; временными и количественными ограничениями на проведение таможенного оформления и проведения фактического контроля [7].

Учитывая данное положение, применение интеллектуальных вычислительных систем, которые в общем случае являются системами поддержки принятия должностным лицом таможенного органа соответствующего решения, позволит расширить возможности инспекторов и значительно сократить временные издержки, требуемые для осуществления процесса электронного документооборота, обеспечив при этом заданный уровень экономической безопасности.

Создание системы автоматической выработки предлагаемых оператору вариантов принятия решений требует наличия определенной структуры, как любой прикладной системы с искусственным интеллектом. Так в нашем случае основной составляющей данной системы должны являться автоматизированные модули, реализующие логические модели представления знаний, баз данных и прецедентов, а также модели в виде правил, семантических сетей и фреймов.

Программные компоненты таких систем проектируются в виде интеллектуальных экспертных систем, предназначенных для выработки принятия решений, направленных на обеспечение функции экономической безопасности, или систем, основанных на имеемых знаниях в области таможенного дела, СУР, закрытых данных экспортеров и импортеров товаров военно-технического и двойного назначения.

Поддержка принятия решения оператором, производящим анализ баз данных СУР, ФТС РФ, МО РФ, ФСТЭК и других, представляет собой динамическую систему, осуществляющую корректировку имеемой информационной базы в режиме реального времени с автоматизированной обработкой поступающих в систему информационных данных [8].

Процесс поддержки принятия решения оператором ЦЭД должен представлять собой

совокупность процедур, обеспечивающих его необходимой информацией и рекомендациями, облегчающими процесс принятия решения. В этом случае интеллектуальная вычислительная система поможет специалистам соответствующего уровня подготовки выбрать из предлагаемых системой либо на основе имеющихся данных сформировать альтернативное решение среди множества выборов принимаемых.

Учитывая ограниченность выбора решения выпускающего инспектора между вариантами: разрешить выпуск товаров или не разрешить выпуск, по существу количество решений ограничено двумя. В этом случае можно ввести допущение, что все предыдущие этапы, на которых происходит проверка документов, запрос дополнительных данных от субъекта ВЭД, направление в таможенный пост фактического контроля решения инспектора на проведение досмотра или экспертизы товара, уже пройдены, и по имеющимся апостериорным данным принимается решение о выпуске, которое будет иметь существенное значение для уровня экономической и национальной безопасности.

В этом случае принятие решения из двух возможных на основе полученных данных можно основывать на байесовской теории принятия решений, т. е. статистической оценке, минимизирующей апостериорное математическое ожидание функции потерь. Таким образом, применение данной теории принятия решения максимизирует апостериорное математическое ожидание функции полезности, так как применение данной теории является оценкой апостериорного максимума.

Байесовские процедуры принятия решения предназначены для выбора единственного действия (необходимого варианта) из двух и более возможных (а а ... а^. Имея набор различных переменных, в качестве которых могут выступать такие, как кредитоспособность участника ВЭД, его законопослушность, соответствие профиля риска заданному значения и так далее, т. е. множество значений, входящих в функцию: X = {х х ... хр}, необходимо определить апостериорную вероятность события а^, как вероятность нахождения в зоне «повышенного» (пониженно-

го) риска, из разнообразия вероятных исходов А = {а а ... ат}, или риск, связанный с выбором того или иного действия выпускающего инспектора ЦЭД.

Количество элементов вектора эмпирических наблюдений (р) может быть любым, при этом компоненты могут быть как непрерывными, так и дискретными. Правило принятия решения с использованием байесовской теории строится таким образом, чтобы минимизировать вероятность ошибки, т. е. получить значение минимума среднего риска.

Применение методов классификации, основанных на байесовской теории, при рассмотрении альтернативных вариантов единственного принимаемого в качестве итогового действия из двух и более возможных вариантов может производиться путем классификации уровня опасности и класса защищенности, к которому относится перемещаемый через таможенную границу товар или внешнеторговая сделка - X

В этом случае процедура классификации может быть описана следующим образом.

Если обозначить потери от ошибочной классификации безопасности, принадлежащих классу опасности О. - опасных, классу О. - неопасных, т. е. не представляющих опасности негативных последствий для экономических интересов России через э., то при определении функцию риска при условии, что профиль риска принадлежит классу п.:

нением метода максимального правдоподобия представляется следующим выражением:

Li (d) = Y™=1 SijP(j\i),

(1)

оши-

г0

где Р(Ц0 = I /1 (х)йх - вероятность

бочной классификации уровня опасности, принадлежащего классу О., в класс О., /, ] = = 1, 2, ...т;/(х) - плотность распределения вектора Х.

Тогда при условии, что Р(О.) - известная априорная вероятность принадлежности наблюдения х классу О., . = 1, 2, .. .т;

+ ; Р(ат) = 1.

В этом случае риск принятия решения в соответствии с байесовской теорией и приме-

r(d) = Z™ p(a1)Liш

(2)

Исходя из необходимости минимизации риска (1) получаем следующее правило, при котором классифицируемый объект ю, характеризуемый вектором признаков х, относится к классу О1, если:

1IL

I

к=1

Pfri )skifk (х) =

(3)

= mini<J^Ip(nj)skj fk(X),

к=1

Однако при анализе и обработке информации в системе возникают некоторые погрешности и ошибки, которые, используя существующие методики обработки массива базы данных, можно свести к минимуму, оценивая неизвестные для оператора параметры путем максимизации функции правдоподобия. Применение метода максимального правдоподобия дает лучшее приближение к истине и обеспечивает необходимый уровень защиты экономической безопасности.

Так, предположим, что мы имеем некоторую величину уровня опасности товара (внешнеторговой сделки), заданную информационной системой с применением СУР у. Используя интеллектуальную систему поддержки принятия решения, возможно генерирование нескольких вариантов рекомендаций для оператора, которые производятся в сокращенное время. При этих условиях велика вероятность формирования в полученном массиве некоторых погрешностей, которые могут повлиять на принятие некорректного решения.

Произведя одну процедуру анализа данных, оцененных СУР, получим значение х1, с возможной погрешностью о т. е. х1 ± ог В этом случае плотность вероятности того, что значение уровня риска у в данном случае примет значение х1 можно сформулировать уравнением

=

ехр

(XI -

2ст2

■ (4)

Учитывая возможности интеллектуальной информационной системы, можно в короткий срок провести несколько измерений уровня риска /, вводя дополнительные параметры, получаемые в ходе электронного документооборота между участниками ВЭД, таможенными и иными заинтересованными государственными органами. В этом случае получим несколько значений уровня риска; х1 ± ор х. ± о,, ., х ± о .

2 2 5 п п

Плотность вероятности того, что оцениваемая системой величина у примет значение уровня риска х х2, ... хп и будет рассчитываться по формуле

Ж (¥) =

¡1

=п

\=1

ПСТ2

ехр

(*1 -

2а2

= (пЖ(¥) =

=- I

(*1 -

+

I ь

I

1п-

(=1

2а* 1=1

91 _ V

= А

(=1

(*1_-Ч0| 2ст2

Минимизируя ошибку в расчетах, можно предположить, что и в этом случае получим некоторое значение величины уровня опасности товара (внешнеторговой сделки), заданное информационной системой с применением СУР у, что будет соответствовать вероятному значению измеряемой величины уровня опасности товара (внешнеторговой сделки) у*, определенного по логарифмической функции правдоподобия. То есть у* = у.

И в этом случае вероятное значение уровня опасности товара (внешнеторговой сделки), полученного с использованием результатов интеллектуальной системы поддержки принятия решения - ¥*, будет выглядеть как

=

V» Х1 1

гп 1•• ¿ч=1_22

(8)

(5)

Данная функция является функцией правдоподобия для значения, полученного интеллектуальной системой в ходе использования СУР для выработки критерия принятия решения оператора по дальнейшему выпуску товара.

При том наиболее вероятное значение измеряемой величины уровня опасности товара (внешнеторговой сделки), заданного информационной системой с применением СУР, можно определить по логарифмической функции правдоподобия:

(6)

Произведя дифференциальное логарифмической функции правдоподобия по у, получим следующее уравнение:

(7)

Таким образом, применение системы поддержки принятия решения на этапе обработки данных по различным профилям риска с использованием интеллектуальной системы обработки полученных данных на основе байесовских процедур классификации и применения метода максимального правдоподобия позволит значительно упростить задачу обеспечения экономической безопасности при электронном документообороте и сократить время принятия решения.

В настоящее время при построении системы информационного обмена между субъектами ВЭД не применяется какого-либо математического аппарата, за исключением общих принципов информатизации и логики, что неминуемо приводит либо к срыву сроков осуществления обработки массива данных, либо к увеличению вероятности возникновения угроз экономической безопасности. Учитывая неуклонное увеличение объема поступающих в обработку оператором ЦЭД электронных деклараций, ситуация усугубляется. Так, в настоящее время в автоматическом режиме Дальневосточное таможенное управление на сегодняшний день регистрирует 85% экспорта, около 40% импорта в электронном виде. Порядка 40% деклараций относятся к участникам ВЭД с

признанным низким уровнем риска. 99,9% транзитных деклараций также оформляются автоматически [9; 10]. Аналогичная ситуация наблюдается и в других регионах, что позволяет говорить об актуальности выработки и применении единого математического аппарата для создания цифровой интеллектуальной системы поддержки принятия решения операторами ЦЭД.

Построение интеллектуальной системы поддержки принятия решения интегрированной в информационную систему ФТС России, обладающей соответствующим уровнем эффективности решения неформализованных задач, значительно оптимизирует время оформления принятия решения по выпуску товара и обеспечит соответствующий уровень защиты экономических интересов государства и субъектов ВЭД.

Список литературы

1. Ворона А. А., Максимов Ю. А. Использование цифровых технологий и обеспечение информационной безопасности при взаимодействии таможни и бизнеса как фактор повышения качества таможенных услуг // Ученые записки Международного банковского института. 2018. № 4 (26). С. 104.

2. Ворона А. А., Максимов Ю. А. Электронная форма таможенных услуг как инновационный элемент обеспечения экономической безопасности государства // Вестник евразийской науки. 2019. Т. 11. № 2. URL: https://esj.today/PDF/33ECVN219.pdf (дата обращения: 31.10.2019).

3. Кутукова Е. С. Экономическая безопасность региона: риски и их оценка // Вестник Московского университета МВД России. 2017. №6. С. 248-252.

4. Абдугулова Ж. К., Маштаева А. А. Анализ проблем информационной безопасности автоматизированных систем управления технологическими процессами // European research. 2016. № 4. С. 41.

5. Бондаренко К. Стратегия развития Федеральной таможенной службы до 2030 года предусматривает широкое внедрение в ее работу технологий искусственного интеллекта / Информационное агентство РЖД-Партнер.ру. URL: https://www. rzd-partner.ru/logistics/opinions/sroki-obrabotki-tamozhennykh-deklaratsiy-teper-ischislyayutsya-minutami/ (дата обращения: 31.10.2019).

6. Стратегия развития таможенной службы до 2030 года представлена в ходе пленарного заседания «Таможня 2030: траектория будущего» // Материалы Международного таможенного форума. URL: https://таможенный-форум.рф (дата обращения: 31.10.2019).

7. Анисимов В. Г., Анисимов Е. Г., Родионова Е. С., Сауренко Т. Н. Стохастическая модель для оценки эффективности управления таможенными рисками // Управленческое консультирование. 2016. № 9. С. 84.

8. Максимов Ю. А. Осуществление экспортного контроля товаров военно-технического назначения, содержащих объекты интеллектуальной собственности // Вестник Российской таможенной академии. 2018. № 3. С. 18-24.

9. На Дальнем Востоке при помощи портала «Морской порт» оформляются 85% морских деклараций - ДВТУ // Сетевое издание «ПортНьюс» (Санкт-Петербург). URL: http://portnews.ru/news/285552/ (дата обращения: 23.10.2019).

10. Определение количественных норм бункерного топлива, перемещаемого через таможенную границу Евразийского экономического союза. URL: https://cyberleninka. ru/article/n/opredelenie-kolichestvennyh-norm-bunkernogo-topliva-peremeschaemogo-cherez-tamozhennuyu-granitsu-evraziyskogo-ekonomicheskogo (дата обращения: 23.10.2019).