ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ КАК ИНСТРУМЕНТ ГЛОБАЛЬНОЙ ИНТЕГРАЦИИ; ОПЫТ МЕЖДУНАРОДНОГО СОТРУДНИЧЕСТВА ТАМОЖЕННЫХ СЛУЖБ

ARTIFICIAL INTELLIGENCE AS A TOOL FOR GLOBAL INTEGRATION; EXPERIENCE OF INTERNATIONAL COOPERATION OF CUSTOMS SERVICES

Gorelova Irina Alekseevna

Student, North-Western Institute of Management – branch of the Russian Academy of National Economy and Public Administration,

Russia, St. Petersburg

Laboskin Mkhail Alekseevich

Scientific supervisor, Cand. Law. Sciences, Assoc. Prof. of the Department of Customs Administration, North-Western Institute of Management – branch of the Russian Academy of National Economy and Public Administration,

Russia, St. Petersburg

АННОТАЦИЯ

В статье рассматривается роль искусственного интеллекта (ИИ) в повышении эффективности таможенных операций на фоне роста объёмов международной торговли и электронной коммерции. Особое внимание уделяется автоматизации таможенного контроля, ускорению выпуска товаров и оптимизации обработки данных. Анализируются основные направления международного сотрудничества в сфере внедрения ИИ в деятельность таможенных органов, включая новые инициативы Всемирной таможенной организации, ЕАЭС, БРИКС, ШОС. Выделяются ключевые проблемы и предлагаются пути их решения.

ABSTRACT

The article examines the role of artificial intelligence (AI) in improving the efficiency of customs operations in the context of growing international trade and e-commerce. Special attention is paid to the automation of customs control, the acceleration of goods release, and the optimization of data processing. The article analyzes the main areas of international cooperation in the field of AI implementation in customs activities, including new initiatives by the World Customs Organization, the Eurasian Economic Union, BRICS, and the Shanghai Cooperation Organization. The article highlights key challenges and proposes solutions.

Ключевые слова: искусственный интеллект, таможенные органы, цифровая трансформация, международное сотрудничество, гармонизация стандартов.

Keywords: artificial intelligence, customs authorities, digital transformation, international cooperation, and harmonization of standards.

ВВЕДЕНИЕ

Стремительный рост международной торговли, особенно электронной коммерции, требует ускорения таможенного контроля и повышения эффективности совершения таможенных операций, связанных, прежде всего, с выпуском товаров. Искусственный интеллект (далее ‒ ИИ) позволяет автоматизировать такие операции, как проверку таможенных деклараций, обработку документов, анализ данных, что даёт возможность сократить время выпуска товаров. В этой связи актуальным становится вопрос об активизации сотрудничества таможенных органов по внедрению ИИ в их практику.

Международное сотрудничество в сфере внедрения ИИ в деятельность таможенных органов активно развивается на нескольких уровнях – от региональных объединений до глобальных инициатив. Основными платформами для такого взаимодействия выступают Всемирная таможенная организация (далее ‒ ВТамО), Евразийский экономический союз (далее – ЕАЭС), а также двусторонние и многосторонние межгосударственные соглашения.

В последние годы к этой работе активно подключились также БРИКС и Шанхайская организация сотрудничества (ШОС), что свидетельствует о признании ИИ стратегическим инструментом таможенного администрирования.

РОЛЬ ВТАМО В ГАРМОНИЗАЦИИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Главную роль в формировании международных стандартов и обмене лучшими практиками использования ИИ в таможенном администрировании играет ВТамО. Организация проводит конференции, выставки и исследования, посвящённые применению цифровых технологий. Например, в январе 2026 года в Абу‑Даби (ОАЭ) прошла Технологическая конференция и выставка ВТамО, где обсуждались вопросы использования ИИ для таможенных целей, информационного обмена между таможнями разных стран и внедрения инновационных цифровых решений.

ВТамО также разрабатывает рамочные стандарты, которые могут служить основой для гармонизации подходов к использованию ИИ в разных странах. Например, принятые в 2005 году Рамочные стандарты безопасности и упрощения мировой торговли (SAFE Framework) [5] задают общие принципы, которые могут быть адаптированы с учётом цифровых технологий.

В 2024-2025 гг. ВТамО инициировала разработку отдельного модуля «Этика и управление ИИ в таможне», который планируется включить в обновлённую версию SAFE. Данный модуль содержит рекомендации по прозрачности алгоритмов, недискриминационности решений и механизмам апелляции для участников таможенных правоотношений.

РЕГИОНАЛЬНОЕ ИЗМЕРЕНИЕ: ЕАЭС, БРИКС, ШОС

ЕАЭС также активно работает над внедрением ИИ в таможенные процессы. Среди основных задач – создание условий для координированного и безопасного внедрения ИИ, сочетание технологических инноваций с укреплением нормативной базы и усилением международного взаимодействия.

Как отмечает В.А. Кондрашова, основными проблемами внедрения ИИ в рамках ЕАЭС являются отсутствие единой цифровой платформы для таможенных органов государств‑членов, разный уровень аппаратных и вычислительных мощностей, а также различия в национальном законодательстве, особенно в части информационной безопасности и обработки данных [1, с. 39].

К проблемам относится также отсутствие в рамках ЕАЭС гармонизированных требований к алгоритмам ИИ.

Перспективным направлением может быть создание Евразийской платформы таможенного искусственного интеллекта, объединяющей национальные компоненты через единые стандарты и протоколы [1, с.40]. Архитектура платформы должна предусматривать модульный принцип, позволяющий государствам‑членам подключаться к различным сервисам по мере готовности.

В рамках БРИКС в 2025 году утверждена «Дорожная карта по внедрению технологий ИИ в таможенных администрациях стран‑участниц». Пилотный проект включает создание общего репозитория моделей оценки рисков и взаимное признание результатов автоматизированного контроля.

ШОС, в свою очередь, делает акцент на борьбе с транснациональными нарушениями – разрабатывается система обмена данными о «серых» цепочках поставок на базе ИИ‑алгоритмов.

ЛУЧШИЕ МЕЖДУНАРОДНЫЕ ПРАКТИКИ

По данным сравнительного анализа В.А. Фильчаковой, внедрение системы TradeNet в Сингапуре сократило время обработки данных на 87 %, а точность классификации товаров достигла 98,7 % [3, с. 808].

В Китае проект «Умная таможня» (Smart Customs) успешно интегрирует компьютерное зрение и блокчейн для отслеживания цепочек поставок [3, с.810]. В 2023 году Главное таможенное управление КНР запустило интеллектуальную систему проверки документов, которая автоматически распознавала и проверяла более 30 моделей сертификатов из 19 стран.  К 2024 году область её применения была расширена до 100 типов сертификатов. Благодаря этому расширению по всей стране было обработано более 286 000 сертификатов [4, с. 25].

В США система Automated Commercial Environment (ACE) демонстрирует высокую эффективность в выявлении нарушений за счёт алгоритмов риск‑таргетинга [3, с. 818]; применение этой технологии позволяет выявить до 40 % нарушений.

В Нидерландах в порту Роттердам платформа Port Community System (PCS) использует ИИ для интеграции с таможенными системами (на основе данных о кораблях, погоде, трафике). Интеграция позволяет получать информацию о перемещаемых товарах и транспортных средствах в режиме реального времени, что повышает эффективность таможенного контроля. Как результат -снижение времени ожидания на досмотр и экономия на логистике [4, с. 30].

В Объединённых Арабских Эмиратах внедрена система «AI Customs Eye», которая анализирует рентгеновские изображения грузов в реальном времени. Точность обнаружения запрещённых предметов превысила 94 %, а среднее время сканирования сократилось до 12 секунд на контейнер. Этот опыт признан ВТамО как «лучшая практика 2025 года».

ОСНОВНЫЕ ПРОБЛЕМЫ И ПУТИ ИХ РЕШЕНИЯ

Процесс внедрения ИИ в деятельность таможенных органов сталкивается с отдельными проблемами. И.П. Кузякин и А.И. Мухин подчёркивают, что успешная цифровая трансформация таможенных органов требует значительных инвестиций в технологическую инфраструктуру и обучение специалистов [2, с. 115]. Среди главных перспектив авторы выделяют разработку рамочных отраслевых стандартов ИИ и создание международных центров компетенций для обмена знаниями и технологиями [2, с. 116].

К числу наиболее острых проблем также относятся:

‒ кибербезопасность и защита данных. Использование ИИ предполагает обработку больших массивов коммерчески чувствительной информации, что требует единых стандартов шифрования и разграничения доступа;

‒ юридическая ответственность за решения ИИ. В случае ошибочной классификации товара или ложного срабатывания системы риск‑таргетинга необходимо чётко определить субъекта ответственности (таможенный орган, разработчик, оператор);

‒ цифровое неравенство. Развивающиеся страны часто не имеют ни финансовых, ни кадровых ресурсов для внедрения сложных ИИ‑решений, что может привести к росту разрыва в эффективности таможенного администрирования.

Возможные пути решения:

‒ создание при ВТамО глобального фонда цифровой солидарности для трансфера технологий и обучения;

‒ разработка типового регламента по аудиту алгоритмов ИИ в таможне (по аналогии с GDPR для персональных данных);

Формирование сети из 5–7 региональных центров (на базе таможенных академий) для подготовки ИИ‑специалистов.

Заключение

Международное сотрудничество в сфере внедрения ИИ в таможенные органы развивается в нескольких форматах – от глобальных инициатив ВТамО до региональных проектов ЕАЭС, БРИКС, ШОС и двусторонних соглашений. Лучшие практики Сингапура, Китая, США, Нидерландов и ОАЭ доказывают высокую эффективность ИИ при условии системного подхода и международной координации.

Главными задачами остаются гармонизация стандартов, обмен опытом, преодоление технологических и правовых барьеров, а также обеспечение этичности и прозрачности алгоритмов. Только совместными усилиями можно реализовать потенциал ИИ для ускорения торговли, повышения безопасности и снижения издержек для бизнеса.

Список литературы:

1. Кондрашова В.А. Проблемы и перспективы внедрения искусственного интеллекта в практику таможенного контроля ЕАЭС // Бюллетень инновационных технологий. – 2025. – Т. 9. – № 2(34). – С. 38‑40.
2. Кузякин И.П., Мухин А.И. Цифровая трансформация таможенного контроля: состояние и перспективы // Юридическая наука. – 2023. – № 8. – С. 111‑117.
3. Фильчакова В.А. Менеджмент цифровых инноваций в таможенном администрировании: сравнительный анализ зарубежных практик и российских возможностей // Экономика вчера, сегодня, завтра. – 2025. – Т. 15. – № 6‑1. – С. 803‑814.
4. Обзор международных практик внедрения и использования элементов искусственного интеллекта в сфере внешнеэкономической деятельности (приложение к Рекомендации Коллегии ЕЭК от 09.12.2025 № 35). – URL: https://docs.eaeunion.org/ (дата обращения 01.05.2026).
5. SAFe Framework of Standards to Secure and Facilitate Global Trade – 2021 edition. – 2021. – P. 9.