РАЗВИТИЕ ТЕОРЕТИЧЕСКИХ ПОЛОЖЕНИЙ ТАМОЖЕННОГО АДМИНИСТРИРОВАНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

DEVELOPMENT OF THEORETICAL PROVISIONS OF CUSTOMS ADMINISTRATION USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE METHODS

Alyona Sharova

Student, Department of Economics of Customs Affairs, Russian Customs Academy,

Russia, Lyubertsy

Ekaterina Terekhova

Scientific supervisor, Candidate of Economic Sciences, Associate Professor, Russian Customs Academy,

Russia, Lyubertsy

АННОТАЦИЯ

В статье рассмотрены влияние цифровизации на деятельность таможенных органов, теоретические положения таможенного администрирования с применением методов искусственного интеллекта, а также предложена модель использования искусственного интеллекта в таможенных органах Российской Федерации.

ABSTRACT

The article examines the impact of digitalization on the activities of customs authorities, the theoretical provisions of customs administration using artificial intelligence methods, and also proposes a model for the use of artificial intelligence in the customs authorities of the Russian Federation.

Ключевые слова: цифровизация, таможенное администрирование, искусственный интеллект, нейронная сеть, модель.

Keywords: digitalization, customs administration, artificial intelligence, neural network, model.

В настоящее время на повестке – цифровизация процессов администрирования. Применение информационных технологий направлено для развития таких областей, как:

– электронное декларирование;

– информационное взаимодействие;

– автоматизация деятельности;

– ускорение обработки данных.

Цифровизация позволила улучшить многие процессы в таможенном деле, а именно (табл. 1)

Таблица 1

Влияние цифровизации на таможенное администрирование и таможенный контроль

В дальнейшем развитие таможенного администрирования планируется при внедрении технологий, а в последующем создание «умной», оснащенной интеллектом таможни [2].

Важно отметить, до 24 апреля 2020 года понятие «искусственный интеллект» (далее – ИИ) был предметом многочисленных научных дискуссий, так как четкой нормативной дефиниции в российском законодательстве не было. В определённой степени данное понятие объединяет когнитивные функции человека (восприятие, сохранение, анализ информации), но в то же время это область исследований, направленных на создание компьютерных машин с элементами ИИ, широко - интеллектуальных компьютерных систем [5].

С того времени, и окончательно 1 июля 2020 был принят Федеральный закон «О проведении эксперимента по установлению специального регулирования в целях создания необходимых условий для разработки и внедрения технологий искусственного интеллекта в субъекте Российской Федерации – городе федерального значения Москве и внесении изменений в статью 6 и 10 Федерального закона «О персональных данных»», в котором впервые дано официальное зафиксированное понятие ИИ [1].

В рамках данного закона под ИИ следует понимать – «комплекс технологических решений, позволяющих имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые, как минимум, с результатами интеллектуальной деятельности человека» [1].

Процесс интеллектуализации в развитии таможенных технологий проявляется в решениях по внедрению, адаптации, обучению и применению элементов ИИ при работе с большими массивами данных в условиях неопределенности и риска, в создании «интеллектуального пункта пропуска», в развитии электронного межведомственного пространства и модернизации современной платёжной системы [5].

Основные направления исследований в области ИИ включают (рис. 1) [3]:

Рисунок 1. Направления развития ИИ

Нейронная сеть – одно из направлений ИИ, цель которого смоделировать аналитические механизмы, осуществляемые человеческим мозгом. Задачи, которые решает типичная нейросеть – классификация, предсказание и распознавание. Нейросети способны самостоятельно обучаться и развиваться, строя свой опыт на совершенных ошибках.

Нейронные сети используются для решения сложных задач, которые требуют аналитических вычислений подобных тем, что делает человеческий мозг. Самыми распространенными применениями нейронных сетей является:

Классификация – распределение данных по параметрам.

Предсказание – возможность прогнозировать следующее событие.

Распознавание – поиск аналогичный или похожих объектов.

В таможенной сфере интеллектуализация нацелена на создание интеллектуальной таможни, и ее основные концептуальные положения раскрывают следующие тезисы (рис. 2).

Рисунок 2. Концепция интеллектуальной таможни [5]

В свою очередь, инструментами для формирования и управления знаниями является метатехнология – совокупность когнитивных и продуктивных технологий, реализующих интеллектуальные функции формирования и управления знаниями в процессе таможенного администрирования сферы ВЭД и управления таможенными институтами.

На основании этого будут создаваться специальные технологические системы – системы, формирующие и реализующие требуемые когнитивные возможности ИИ в таможенных целях.

Общий методический подход к определению возможности внедрения ИИ в таможенную технологию предлагается реализовывать в следующих действиях (Рис. 3):

Рисунок 3. Методика внедрения ИИ в деятельность таможенных органов [Создано автором]

На данный момент нет определенной модели, как будет использован ИИ, поэтому в рамках исследования данной темы приведу нейросетевую модель применения ИИ в таможенной сфере (рис. 4.).

Рисунок 4. Нейросетевая модель применения ИИ в таможенных органах [Создано автором]

В основу данной модели заложен принцип самообучения технологий ИИ, который происходит на каждом этапе процесса принятия решения. Также при принятии решения инспектором, это решение направляется в базу «правильных решений» и учитывается в последующих случаях. Данная модель достаточно универсальная и подойдет для выполнения разных таможенных процессов: проверка и выпуск ДТ, проверка транспортных средств с помощью рентгеновского оборудования и другие. В данном случае ИИ поможет освободить человеческие кадры от оперативной, «шаблонной» работы, и направить внимание на выполнение более сложных, творчески направленных задач.

Таким образом, фундаментальную основу современных теоретических подходов к решению проблем повышения эффективности развития сложных социально-экономических систем, составляет когнитивный, или по-другому познавательный подход и искусственный интеллект подходящий инструмент для его реализации. Это комплекс технологических решений, призванный имитировать как раз когнитивные функции человека и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые, с результатами интеллектуальной деятельности. В основу разрабатываемой модели взята концепция искусственного интеллекта как нейронной сети, которая похожа на когнитивную функцию человека (принятие решений) и самообучение.

Список литературы:

1. Федеральный закон № 123-ФЗ «О проведении эксперимента по установлению специального регулирования в целях создания необходимых условий для разработки и внедрения технологий искусственного интеллекта в субъекте Российской Федерации - городе федерального значения Москве и внесении изменений в статьи 6 и 10 Федерального закона «О персональных данных» от 24 апреля 2020 года.
2. 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
3. Алексеева Т.О. Анализ влияния вывозных таможенных пошлин на развитие экспорта и доходов федерального бюджета Российской Федерации // Бухгалтерский учет в бюджетных и некоммерческих организациях. – 2020. - №9. – с. 23-31.
4. Кулешова Л.И. Цифровые тренды и приоритетные направления развития таможенного дела // Новые импульсы развития: вопросы научных исследований. – 2021. - №28. – с. 16-18.
5. Макрусев В.В., Рыжова А.С. Саморазвитие когнитивных таможенных технологий как доминирующий фактор в развитии таможенных системы // ГКОУ ВО «Российская таможенная академия». – 2021. - №14. – с. 117-125.