Нейросети уже читают таможенные декларации лучше людей: что изменится на границе

В международной торговле важна каждая деталь: название товара, маршрут поставки, даже нюансы оформления документов. Сегодня в России над этим работают уже не только инспекторы, но и искусственный интеллект. Совместный проект НОЦ ФНС и МГТУ им. Баумана обещает полностью изменить подход к обработке данных о товарах, проходящих через границу.

Нейросети на таможне

Алгоритмы нового поколения способны автоматизировать анализ огромных массивов деклараций. Технология уже показала результативность: система корректно определила марку продукта для 98% строк датасета и точный пункт поставки для 99,6%.

"Для одной из товарных позиций система корректно определила марку продукта для 98% строк датасета и точный пункт поставки для 99,6% строк", — отметил директор НОЦ ФНС и МГТУ Алексей Бородулин.

Вместо ручного поиска различий в наименованиях и кодах специалисты теперь смогут сосредоточиться на моделировании рисков и выявлении подозрительных операций.

Таблица "Сравнение подходов"

Советы шаг за шагом

1. Сбор и загрузка деклараций в систему.

2. Алгоритм выделяет ключевые характеристики: наименование, стандарты, пункты пропуска.

3. Система сравнивает данные с эталонными справочниками.

4. Аномалии в ценах и маршрутах отмечаются для проверки специалистами.

5. Эксперты получают отчеты для дальнейшего анализа.

Ошибка → Последствие → Альтернатива

• Ошибка: полагаться только на ручные методы.
  → Последствие: перегрузка инспекторов, высокая вероятность ошибок.
  → Альтернатива: внедрение ИИ для базовой классификации.

• Ошибка: разные форматы записи пунктов пропуска.
  → Последствие: искажение статистики.
  → Альтернатива: унификация данных с помощью алгоритмов.

• Ошибка: игнорировать фактор человеческой ошибки.
  → Последствие: ложные результаты в аналитике.
  → Альтернатива: автоматическая корректировка и валидация.

А что если…

А что если аналогичные системы начнут использовать бизнес-структуры? Это может ускорить логистику, упростить документооборот и снизить риски поставщиков. Для крупных компаний внедрение ИИ-инструментов в цепочки поставок может стать конкурентным преимуществом.

Таблица "Плюсы и минусы автоматизации"

FAQ

Кому пригодится новая система?
ФНС, ФТС и другим контролирующим органам, а также бизнесу для мониторинга поставок.

Когда начнется внедрение?
Пилотный проект планируется к запуску в 2026 году.

Можно ли использовать ИИ только для анализа цен?
Нет, алгоритмы работают и с наименованиями товаров, и с логистическими данными.

Заменит ли система людей?
Нет, она автоматизирует рутину, но интерпретация данных останется за экспертами.

Мифы и правда

• Миф: искусственный интеллект полностью заменит таможенников.
  Правда: система разгружает специалистов, но не отменяет их работу.

• Миф: унификация нужна только для статистики.
  Правда: это основа корректного ценообразования и контроля.

• Миф: новые технологии усложнят процесс.
  Правда: цель — сделать анализ быстрее и точнее.

3 интересных факта

• Разные написания одного и того же пункта пропуска могут запутать даже опытного инспектора.
• США и ЕС уже активно используют ИИ для анализа торговых потоков.
• В среднем крупная таможня обрабатывает миллионы строк данных в месяц.

Исторический контекст

1. Первые таможенные декларации в России появились в XVIII веке.

2. В конце XX века внедрили электронные базы данных.

3. В XXI веке начался переход к интеллектуальным системам анализа.