Tazabek — Таможенная система Кыргызстана играет ключевую роль в регулировании внешнеторговых потоков и пополнении государственного бюджета, считает экономист Нургуль Акимова.
По ее словам, за последние годы в республике была проведена значительная работа по цифровизации таможенных процессов, внедрены программные решения для автоматизированного оформления грузов и контроля за их перемещением.
«Однако несмотря на наличие базовой информационной инфраструктуры, таможенные органы не используют современные технологии обработки больших данных и искусственный интеллект (AI), что ограничивает их способность к прогнозированию рисков, аналитической обработке информации и повышению эффективности контроля», — добавляет экономист.
Одним из ключевых вызовов является фрагментарность имеющихся решений. Отсутствие единой платформы для интеграции данных приводит к тому, что анализ торговых потоков, управление рисками и контроль за соблюдением налоговых обязательств выполняются без комплексного подхода. Это снижает возможность выявления закономерностей и потенциальных нарушений, что особенно критично в условиях высокого уровня контрабанды и теневого оборота товаров, считает она.
Еще одной проблемой является отсутствие автоматизированных механизмов предиктивного анализа и выявления аномалий в данных.
В то время как ведущие страны мира используют AI для оперативного выявления несоответствий в таможенных декларациях, прогнозирования схем уклонения от налогов и автоматической классификации грузов, кыргызская таможня по-прежнему полагается на ручные методы анализа.
Это приводит к дополнительным временным и финансовым затратам, снижает прозрачность процессов и создает условия для коррупционных рисков, считает Акимова.
Для решения этих проблем необходимо интегрировать технологии AI в уже существующую таможенную инфраструктуру, что позволит оптимизировать процессы контроля, повысить их прозрачность и сократить бюджетные потери. Рассмотрим успешные мировые практики внедрения AI в цепочку создания стоимости таможенного администрирования.
Цепочка создания стоимости в таможенных процессах охватывает несколько этапов, от предварительной оценки рисков и прибытия груза до окончательной проверки и принятия решений по соответствию. AI может быть интегрирован на каждом из этих этапов, обеспечивая автоматизацию, прогнозирование и аналитическую поддержку.
1. Этап предварительного анализа (Pre-arrival): управление рисками и предиктивная аналитика
На данном этапе AI позволяет заранее анализировать потоки товаров, предсказывать потенциальные угрозы и автоматически идентифицировать подозрительные грузы.
Пример из практики: В Европейском Союзе разработана AI-платформа, позволяющая анализировать миллионы записей в системе контроля импорта, выявлять аномалии в торговых потоках и автоматически повышать уровень таможенного контроля для подозрительных поставок. В результате сократилось время на обработку информации, а число пропущенных нарушений значительно снизилось.
Для Кыргызстана целесообразно внедрение аналогичных инструментов, которые позволят анализировать данные о товарах, происхождении поставок и транспортных маршрутах, что особенно важно в условиях большого объема транзитных грузов.
2. Этап прибытия груза (Arrival): автоматическое выявление нарушений
После прибытия грузов в страну AI может быть использован для автоматизированного анализа документов и выявления возможных несоответствий между заявленной и фактической стоимостью товаров.
Пример из практики: В Канаде и Гонконге внедрены AI-модели, анализирующие рентгеновские снимки контейнеров и автоматически сравнивающие содержимое с декларацией. Эти системы позволили значительно повысить эффективность контроля контрабанды и ускорить процесс прохождения границы для законных поставок.
В Кыргызстане внедрение подобных технологий позволило бы снизить влияние человеческого фактора и улучшить контроль над потоком грузов, особенно с учетом высокого уровня нелегального оборота товаров.
3. Этап таможенного оформления (Customs clearance): автоматизация классификации и налогового администрирования
Одной из ключевых задач на этапе оформления груза является классификация товаров и расчет таможенных платежей. AI может значительно сократить время обработки деклараций за счет автоматизированного присвоения кодов по Гармонизированной системе описания и кодирования товаров (HS Code).
Пример из практики: В ОАЭ была внедрена AI-система для анализа таможенных деклараций, автоматической верификации сертификатов соответствия и расчета налоговых обязательств в режиме реального времени. Это позволило сократить время обработки документов с нескольких дней до нескольких часов.
Использование AI в Кыргызстане для автоматизированного определения кодов и налоговых ставок может значительно снизить количество ошибок, а также исключить схемы уклонения от уплаты пошлин.
4. Этап пост-контроля (Post-clearance): анализ данных и выявление нарушений
После выпуска товаров в свободное обращение AI может применяться для анализа транзакционных данных и мониторинга потенциальных нарушений.
Пример из практики: В Индии AI используется для анализа исторических данных таможенных деклараций и предсказания вероятных нарушений. Этот подход позволил сократить количество незаконных схем занижения стоимости грузов и повысил налоговые поступления.
В Кыргызстане AI может быть внедрен в системы пост-аудита для мониторинга отклонений в таможенных платежах и выявления подозрительных операций.
5. Этап стратегического планирования (Policy-making): принятие решений на основе данных
На высшем уровне AI может быть использован для анализа данных, прогнозирования экономических тенденций и оптимизации таможенной политики.
Пример из практики: В Бразилии разработан AI-инструмент, который анализирует экономические показатели, таможенные поступления и международные торговые тенденции, помогая принимать более взвешенные решения в области регулирования внешней торговли.
Кыргызстану важно учитывать опыт Бразилии, используя AI в разработке стратегий по увеличению доходов от внешнеэкономической деятельности и снижению налоговых потерь.
Интеграция AI в цепочку создания стоимости таможенного администрирования позволяет значительно повысить эффективность процессов, снизить коррупционные риски и ускорить логистические операции. Для успешной реализации AI-инициатив в Кыргызстане следует рассмотреть следующие шаги:
Разработать дорожную карту по цифровизации таможенных процедур с четкими этапами внедрения AI.
Внедрить AI-модели предиктивного анализа для раннего выявления рисков и подозрительных грузов.
Автоматизировать процесс обработки таможенных деклараций с помощью AI-классификации и налогового мониторинга.
Использовать технологии машинного обучения для автоматического анализа рентгеновских снимков и выявления контрабандных товаров.
Внедрить AI-решения в систему пост-аудита для повышения прозрачности и выявления незаконных схем декларирования.
Повысить квалификацию таможенных кадров, подготовив специалистов по анализу данных и управлению AI-системами.
Активизировать участие Кыргызстана в международных инициативах по обмену опытом в сфере AI-интеграции в таможенное администрирование.
За последними событиями следите в Телеграм-канале @tazabek_official
По сообщению сайта Tazabek