CC BY
196уДК 004.89
DOI 10.54048/20727240_2022_02_91 ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ТАМОЖЕННОГО КОНТРОЛЯ
Л. А. Филиппова1, Е. Н. Васина1, И. И. Никитченко1, Ю. И. Сомов1
1 Российская таможенная академия, Люберцы, Московская область, Российская Федерация
Аннотация. В статье представлены результаты исследования перспективных направлений применения технологий искусственного интеллекта для таможенного контроля, основанные на анализе возможностей технологий искусственного интеллекта и целевых ориентиров деятельности таможенных органов России до 2030 г. Рассмотрены направления фактического контроля, документального контроля и классификации товаров. При фактическом контроле предлагается на интеллектуальных пунктах пропуска вместе с использованием технологий искусственного интеллекта для распознавания снимков, получаемых с помощью ин-спекционно-досмотровых комплексов, применять искусственный интеллект, который будет сопряжен с системой датчиков, что позволит в автоматическом режиме получать необходимую информацию о пересекающих таможенную границу товарах и транспортных средствах. При документальном контроле технологии искусственного интеллекта могут применяться для осуществления автоматической проверки документов, представляемых в печатном или рукописном виде, в том числе на иностранных языках. Технологии искусственного интеллекта на базе алгоритмов семантического анализа неструктурированной информации будут полезны для проведения автоматической классификации товаров в соответствии с единой Товарной номенклатурой внешнеэкономической деятельности Евразийского экономического союза.
Ключевые слова: технологии искусственного интеллекта, таможенный контроль, интеллектуальный пункт пропуска, фактический контроль, документальный контроль, классификация това-
ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGIES FOR CUSTOMS CONTROL
L. A. Filippova1, E. N. Vasina1, I. I. Nikitchenko1, Y. I. Somov1
1 Russian Customs Academy, Lyubertsy, Moscow region, Russian Federation
Abstract. The article presents the results of a study of promising areas for the use of artificial intelligence technologies for customs control, based on an analysis of the possibilities of artificial intelligence technologies and targets for the activities of the customs authorities of Russia until 2030. The directions of actual control, documentary control and classification of goods are considered. During actual control, it is proposed to use artificial intelligence at intelligent checkpoints, along with the use of artificial intelligence technologies for recognizing images obtained with the help of inspection and screening complexes, which will be interfaced with a system of sensors, which will automatically receive the necessary information about goods and vehicles crossing the customs border. In documentary control, artificial intelligence technologies can be used to automatically check documents submitted in printed or handwritten form, including those in foreign languages. Artificial intelligence technologies based on algorithms for the semantic analysis of unstructured information will be useful for automatic classification of goods in accordance with the unified Commodity Nomenclature for Foreign Economic Activity of the Eurasian Economic Union.
Keywords: artificial intelligence technologies, customs control, intelligent checkpoint, actual control, documentary control, goods classification.
© Филиппова Л. А., Васина Е. Н., Никитченко И. И., Сомов Ю. И., 2022
ВВЕДЕНИЕ
Современные процессы управления таможенным контролем представляют собой сложную и многообразную систему, отражающуюся в автоматических или автоматизированных информационных процессах. Объективность внедрения в таможенные процессы все более сложных и мощных информационных технологий, к которым относятся технологии искусственного интеллекта, следует из закона «необходимого разнообразия», сформулированного У. Р. Эшби [1]. В соответствии с данным законом эффективного управления сложными системами можно достичь, только используя еще более сложные, т. е. более «разнообразные» средства и методы, чем сама система. При этом «сложность управляющей системы растет экспоненциально по отношению к той системе, которой она должна управлять» [2, с. 8]. Из всех методов и способов увеличения «разнообразия» системы управления таможенными процессами к самым перспективным относятся технологии искусственного интеллекта. Эти технологии сами имеют множество решений и требуют выбора их применения в каждом конкретном случае.
В настоящее время автоматизация процессов таможенного контроля выходит на качественно новый уровень. В частности, в основном в автоматическом режиме осуществляются регистрация деклараций на товары и выпуск товаров, в отношении которых не выявлены риски нарушения законодательства. Согласно «Стратегии развития таможенной службы Российской Федерации до 2030 года» целевым ориентиром 1 является полномасштабная автоматизация деятельности таможенных органов, которая включает цифровую трансформацию технологий таможенного оформления и таможенного контроля до и после выпуска товаров с использованием методов искусственного интеллекта и обработки больших объемов данных [3]. Данная проблема нашла отражение в ряде работ [4, 5, 6], содержащих как общие характеристики технологий искусственного интеллекта, так и разработку конкретных методов и алгоритмов их использования в деятельности таможенных органов.
К задачам, которые необходимо будет решать в ближайшей перспективе, относится разработка механизмов и инструментов автоматизации таможенного контроля рисковых товарных партий на основе технологий искусственного интеллекта. Решение этой важной задачи приобретает особую актуальность с учетом текущей экономической и геополитической ситуации в мире и в странах Евразийского экономического союза (ЕАЭС).
Результаты анализа возможностей технологий искусственного интеллекта (ИИ) позволили определить области таможенного контроля, в которых они могут быть использованы:
- фактический контроль;
- документальный контроль;
- классификация товаров.
ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ФАКТИЧЕСКОГО КОНТРОЛЯ
Цифровизация фактического контроля основывается на применении технологий, которые позволят автоматически выполнять таможенные операции в местах перемещения товаров через таможенную границу ЕАЭС, и направлена на создание интеллектуального пункта пропуска (ИПП).
ИПП должен работать под управлением автоматической системы, базирующейся на данных предварительного информирования, системе управления рисками и результатах интеллектуальной обработки информации, получаемой от технических средств автоматического контроля (регистрационный номер автомобиля и прицепа, номера контейнеров, QR-код на лобовом стекле автомобиля, результаты радиационного контроля, вес и габариты транспортного средства и т. п.). В ИПП важную роль будут играть датчики, снимающие технические характеристики перемещаемых товаров и транспортных средств и сопряженные с искусственным интеллектом, что позволит автоматически выявлять и пресекать незаконное перемещение через Государственную границу Российской Федерации (РФ) радиоактивных веществ, ядерных материалов и радиоактивных отходов.
Фактический контроль товаров с высоким уровнем риска также связан с использованием технологии искусственного интеллекта при анализе снимков ин-спекционно-досмотровых комплексов (ИДК), которые позволяют в автоматическом режиме путем сопоставления результатов анализа снимков ИДК со сведениями, которые заявлены в декларациях на товары (ДТ), выявлять товары, попадающие под запреты и ограничения.
ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ДОКУМЕНТАЛЬНОГО КОНТРОЛЯ
Результаты исследования показали, что все виды таможенного контроля, которые сводятся к проверке различных документов и не требуют взятия проб и образцов товаров, могут быть переданы подразделениям таможенных органов, осуществляющих документальный контроль в центрах электронного декларирования (ЦЭД), и максимально автоматизированы.
Часть проблем может снять замена бумажных сертификатов на электронные. При этом важно, чтобы электронные сертификаты представляли собой структурированный формализованный электронный документ, подлежащий «машинной» цифровой обработке в автоматизированных системах. Поэтому на этапе таможенного декларирования товаров технологии искусственного интеллекта имеют широкие возможности применения.
Сведения ДТ сопровождаются большим количеством документов (документов, подтверждающих факт сделки, разрешительных, транспортных и т. д.), перечень которых содержится в графе 44 ДТ. Проверка данных документов является неотъемлемой частью системы управления рисками, применяемой при таможенном контроле [7].
Большинство документов в настоящее время представляется в Единую автоматизированную информационную систему таможенных органов в формализованном виде, но не исключена необходимость их проверки таможенным инспектором. Например, документы, подтверждающие соблюдение запретов и ограничений, представляются в федеральные органы исполнительной власти путем автоматических запросов через систему межведомственного электронного взаимодействия только в электронном виде и заверяются электронной подписью.
Согласно данным из Единой автоматизированной информационной системы таможенных органов сегодня 53% импортного декларационного массива сопровождается обязательным представлением разрешительных документов [8]. В настоящее время создано более 80 технологических карт межведомственного взаимодействия с федеральными органами исполнительной власти.
Новые технологии совершения таможенных операций должны базироваться на применении электронных форм транспортных, коммерческих и иных документов, которые в настоящее время используются в деловом обороте, с возможностью их автоматической проверки. Но не всю информацию можно формализовать. Например, в тех случаях, когда необходимо представлять недостающие документы, описывающие технические характеристики товара (например, паспорт изделия), для подтверждения кода в соответствии с единой Товарной номенклатурой внешнеэкономической деятельности Евразийского экономического союза (ТН ВЭД ЕАЭС) при удаленном выпуске таможенный инспектор поста фактического контроля после получения запроса из ЦЭДа должен отсканировать документ, заверить его своей электронной подписью и отправить обратно в ЦЭД. При переходе от автоматизированного контроля декларации к автоматическому функции проверки документа необходимо будет передать интеллектуальному модулю информационной системы.
Справиться с данной проблемой помогут интеллектуальные технологии распознавания текста. Для обнаружения печатных и рукописных текстов на изображениях используется современный механизм оптического распознавания символов [9]. Эта модель обрабатывает изображения и файлы документов для извлечения строк печатного или рукописного текста на многих языках.
Эти же технологии искусственного интеллекта могут использоваться в «Личном кабинете участника ВЭД» при загрузке электронных документов в долговременный архив юридически значимых электронных документов. Приложение должно самостоятельно определять тип документа, затем извлекать из него требуемые реквизиты и отправлять полученные данные в электронный архив. Интеллектуальное приложение должно самостоятельно распознавать текст и автоматически создавать документ в учетной системе. В дальнейшем проверка документов в процессе декларирования товаров может происходить путем автоматического запроса сведений из архива декларанта в информационную систему таможенных органов. Для более широкого использования архива «Личного кабинета участника ВЭД» необходимо придание всем хранящимся в нем документам юридического статуса.
технологии искусственного интеллекта для классификации товаров
Важной частью автоматизации процессов таможенного контроля должна стать реализация возможности принятия решения о классификации товаров в соответствии с ТН ВЭД ЕАЭС в электронной форме, включая товары, перемещаемые через таможенную границу ЕАЭС в несобранном или разобранном виде, в том числе в некомплектном или незавершенном виде. Интеллектуальной подсистеме документального контроля должны быть доступны результаты посттаможенного контроля, а также коды ТН ВЭД ЕАЭС из счетов-фактур межфирменного электронного документооборота, сведения о посреднических операциях с товарами (например, применяемый в системах прослеживаемости товаров специальный номер партии, отчеты и уведомления), документы, содержащие классификационные признаки товара и его свойства. Определение кода ТН ВЭД ЕАЭС и страны происхождения товара является не только одним из самых сложных, но и одним из самых важных направлений таможенного контроля, поскольку классификационный код товара и страна его происхождения являются основой для начисления таможенных платежей.
Описание товара, которое содержится в графе 31 ДТ, относится к неструктурированной информации. Сложность классификации товара заключается в том, что к одному коду ТН ВЭД ЕАЭС могут относиться как контролируемые, так и неконтролируемые товары ТН ВЭД ЕАЭС. Или, наоборот, под одним названием могут скрываться товары различных групп товарной номенклатуры. Например, самокат может быть игрушкой и относиться к группе 95 ТН ВЭД ЕАЭС, а может быть современным транспортным средством, относящимся к группе 87. Без анализа потребительских свойств товара нельзя принять решение о его классификации.
В связи с тем, что традиционной сферой применения технологий искусственного интеллекта является решение задачи классификации объектов, для сужения объема классификационной работы таможенного инспектора могут применяться алгоритмы семантического анализа неструктурированной информации, относящиеся к технологиям искусственного интеллекта. Поэтому использование различных методов и моделей классификации (в том числе основанных на нейронных сетях) для автоматического определения кода товара по ТН ВЭД ЕАЭС предлагается рассматривать как еще одно направление интеллектуализации процессов таможенного контроля [10].
заключение
В результате исследования установлено, что для перехода к автоматическому порядку принятия решений технологии искусственного интеллекта следует применять в таких областях таможенного контроля, как фактический контроль, документальный контроль и классификация товаров.
На этапе декларирования товаров в процессах документального контроля технологии искусственного интеллекта предлагается применять как инструмент
формализации неструктурированной информации, предоставляемой в таможенные органы участниками ВЭД и иными государственными органами. Технологии искусственного интеллекта также будут применяться при классификации товаров по ТН ВЭД ЕАЭС.
На этапе прибытия товаров в пограничный пункт пропуска искусственный интеллект предлагается применять в системе управления рисками путем сопряжения с датчиками, которые будут снимать характеристики с транспортных средств и товаров, пересекающих таможенную границу. Это позволит в автоматическом режиме выявлять при пересечении границы России товары и транспортные средства, попадающие под запреты и ограничения.
Предложенные направления применения искусственного интеллекта в таможенном контроле могут быть использованы в отношении основных этапов совершения таможенных операций: прибытие товаров на таможенную территорию, декларирование и выпуск товаров в соответствии с таможенной процедурой, временное хранение товаров и убытие товаров с таможенной территории.
ИСПОЛЬЗОВАННЫЕ ИСТОЧНИКИ
1. Эшби У. Р. Введение в кибернетику / пер. с англ. Д. Г. Лахути; под ред. В. А. Успенского; предисл. А. Н. Колмогорова. М.: Изд-во иностр. лит., 1959. 432 с.
2. Информационные системы в экономике: учебное пособие / под ред. проф. А. Н. Романова, проф. Б. Е. Одинцова. М.: Вузовский учебник, 2010. 410 с.
3. 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).
4. Кудрявцев О. Е., Сеничев В. А., Швецов А. В. Оптимизация процесса декларирования товаров с применением перспективных технологий // Перспективы развития таможенных администраций в условиях углубления евразийской интеграции: сборник материалов XII Международной научно-практической конференции, 22-23 октября 2020 г. М.: РИО Российской таможенной академии, 2020. С. 51-57.
5. Греков И. В., Афонин П. Н. Внедрение возможностей искусственного интеллекта в область таможенных услуг и таможенного контроля товаров, пересылаемых в международных почтовых отправлениях // Трансформация предпринимательской деятельности: новые технологии, эффективность, перспективы: материалы VIII Международного научного конгресса, Москва, 22-23 мая 2020 г. / Финансовый университет при Правительстве РФ. М.: Дашков и К°, 2020. С. 105-113.
6. Сомов Ю. И., Шашаев А. Е. Возможности применения новых цифровых технологий в таможенном деле // Вестник Российской таможенной академии. 2020. № 1. С. 29-41.
7. Постановление Правительства РФ от 20.11.2008 № 872 «Об утверждении Правил осуществления контроля при пропуске лиц, транспортных средств, грузов, товаров и животных через государственную границу Российской Федерации» (с изменениями и дополнениями).
8. Стенограмма выступления С. В. Шкляева на заседании Совета ТПП России по таможенной политике, март 2021 г. [Электронный ресурс]. URL: https://www.alta.ru/expert_ opinion/80381/ (дата обращения: 10.11.2021).
9. Бансал А. Оптическое распознавание символов с помощью Tesseract [Электронный ресурс]. URL: https://www.baeldung.com/java-ocr-tesseract/ (дата обращения: 10.03.2022).
10. Васина Е. Н., Филиппова Л. А. Методы и модели классификации для автоматического определения кода товара по Товарной номенклатуре внешнеэкономической деятельности // Вестник Российской таможенной академии. 2017. № 2. С. 81-88.
Информация об авторах
Филиппова Людмила Арнольдовна - кандидат экономических наук, доцент кафедры информатики и информационных таможенных технологий, Российская таможенная академия, Российская Федерация, Московская область, 140015, Люберцы, Комсомольский проспект, 4, e-mail: Lfilippova@customs-academy.ru;
Васина Елена Николаевна - кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры информатики и информационных таможенных технологий, Российская таможенная академия, Российская Федерация, Московская область, 140015, Люберцы, Комсомольский проспект, 4, e-mail: e.vasina@customs-academy.ru;
Никитченко Инна Игоревна - кандидат технических наук, доцент, заведующий кафедрой информатики и информационных таможенных технологий, Российская таможенная академия, Российская Федерация, Московская область, 140015, Люберцы, Комсомольский проспект, 4, e-mail: i.nikitchenko@customs-academy.ru;
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.
конфликт интересов
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов. для цитирования
Филиппова Л. А., Васина Е. Н., Никитченко И. И., Сомов Ю. И. Технологии искусственного интеллекта для таможенного контроля // Вестник Российской таможенной академии. 2022. № 2. С. 91-97.
