Алгоритмы вместо чиновников: в России запустили умную систему анализа торговли

В России создают систему, которая радикально изменит процесс анализа внешнеэкономических операций. Научно-образовательный центр ФНС и МГТУ им. Баумана разрабатывает платформу, использующую искусственный интеллект и машинное обучение для автоматической обработки данных о ввозимых и вывозимых товарах.

"Такое различие может зависеть как от системы-источника (например, от формата или требований конкретной информационной базы), так и от случайного или намеренного указания неверной информации", — уточнил директор НОЦ ФНС и МГТУ Алексей Бородулин.

Цель — ускорить и упростить анализ мировой торговли

Новая система будет способна самостоятельно определять характеристики товаров, уточнять стандарты качества, условия поставки и особенности логистики. Ожидается, что автоматизация повысит эффективность анализа международной торговли и формирования цен примерно на 70%.

Если раньше сотрудникам ФНС приходилось вручную анализировать тысячи строк таможенных деклараций, то теперь нейросеть сможет выделять ключевые параметры за считанные секунды.

Как работает интеллектуальная система

Принцип работы похож на методы, используемые в аналитике больших данных. Алгоритмы ИИ обучаются на реальных примерах поставок, декларациях и контрактах, чтобы "понимать" структуру и контекст записей.

• Система распознаёт названия товаров (включая синонимы и различные варианты написания).
• Определяет контрольные пункты пропуска и их соответствие маршрутам поставок.
• Находит логистические особенности и стандарты качества.
• Автоматически выявляет аномалии и подозрительные цены.

Таким образом, государственные аналитики смогут быстрее выявлять случаи занижения стоимости, ошибок в классификации товаров или недостоверных данных, часто встречающихся при международных сделках.

Почему это важно

Сейчас идентификация товаров в декларациях осуществляется вручную, что снижает точность и скорость анализа. Например, один и тот же сорт нефти может быть записан с разными названиями или кодами, а пункт пропуска — с разными написаниями.

ИИ устраняет эту проблему, нормализуя данные: он "понимает", что "Санкт-Петербург" и "СПб" обозначают одно и то же место, а "Arab Light" и "Saudi Light" — один тип сырья.

Таблица "Сравнение"

Ошибка → Последствие → Альтернатива

• Ошибка: полагаться только на ручной анализ деклараций.
  Последствие: низкая скорость и риск ошибок.
  Альтернатива: интегрировать ИИ-модуль в систему таможенного контроля.

• Ошибка: недооценивать значение унификации данных.
  Последствие: дублирование записей и неточные отчёты.
  Альтернатива: использовать машинное обучение для стандартизации терминов.

• Ошибка: рассматривать ИИ как замену человеку.
  Последствие: потеря контроля и гибкости при проверках.
  Альтернатива: применять ИИ как инструмент поддержки аналитиков.

А что если ИИ сможет предсказывать нарушения?

Разработчики уже обсуждают возможность создания предиктивных моделей, которые будут не только анализировать факты, но и прогнозировать риск нарушений. Например, система сможет заранее сигнализировать, если компания регулярно меняет пункт пропуска или резко снижает цену на экспортируемый товар.

Такой подход поможет выявлять уклонение от налогов и таможенных сборов ещё до проверки документов.

Таблица "Плюсы и минусы"

FAQ

Когда система начнёт работать в полную силу?
Тестирование уже проводится на ряде экспортных направлений. Полноценное внедрение ожидается после дообучения модели и интеграции с базами ФНС.

Заменит ли ИИ сотрудников аналитических отделов?
Нет. Он станет инструментом, который ускоряет рутинную работу и помогает специалистам сосредоточиться на сложных задачах.

Какие данные анализирует система?
Таможенные декларации, экспортно-импортные отчёты, контракты, логистические маршруты и рыночные цены.

Мифы и правда

• Миф: искусственный интеллект способен полностью автоматизировать внешнюю торговлю.
  Правда: он лишь помогает анализировать данные, решения принимают люди.

• Миф: ИИ работает без ошибок.
  Правда: система учится на примерах, поэтому требует корректировки и проверки результатов.

• Миф: такие технологии применяются только в частном секторе.
  Правда: в России ИИ активно внедряется и в государственные структуры, включая налоговые службы.

3 интересных факта

1. По данным ФНС, более 30% ошибок в декларациях связаны с несоответствием товарных кодов.

2. Система сможет анализировать до миллиарда строк данных без участия человека.

3. ИИ обучается не только на российских, но и на международных базах данных, чтобы учитывать специфику глобальных поставок.

Исторический контекст

1. Идея автоматизации таможенных данных появилась в России в начале 2010-х, но не реализовывалась из-за ограничений технологий.

2. С 2020-х годов развитие ИИ позволило перейти от простого поиска ошибок к семантическому анализу данных.

3. Проект ФНС и МГТУ им. Баумана стал первым примером государственного внедрения машинного обучения в сферу внешней торговли.