Logo Международный форум «Евразийская экономическая перспектива»
На главную страницу
Новости
Информация о журнале
О главном редакторе
Подписка
Контакты
ЕВРАЗИЙСКИЙ МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-АНАЛИТИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ English
Тематика журнала
Текущий номер
Анонс
Список номеров
Найти
Редакционный совет
Редакционная коллегия
Представи- тельства журнала
Правила направления, рецензирования и опубликования
Научные дискуссии
Семинары, конференции
 
 
Проблемы современной экономики, N 1 (89), 2024
ЕВРАЗИЙСКАЯ ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ПЕРСПЕКТИВА: ПРОБЛЕМЫ И РЕШЕНИЯ
Завгородний А. Ф.
профессор кафедры международных экономических отношений
Санкт-Петербургского филиала Российской таможенной академии,
заслуженный работник высшей школы РФ, доктор исторических наук

Кудрова Н. А.
зав. кафедрой международных экономических отношений
Санкт-Петербургского филиала Российской таможенной академии,
кандидат экономических наук

Кузминых Ю. В.
профессор кафедры управления
Санкт-Петербургского им. В.Б. Бобкова филиала Российской таможенной академии,
доктор экономических наук


Информационное взаимодействие таможенных органов стран-участниц ЕАЭС
В статье рассмотрено развитие одного из стратегических направлений деятельности Федеральной таможенной службы России — внедрение современных информационно-коммуникационных (цифровых) технологий, имеющих колоссальный потенциал при решении приоритетных задач таможенных органов за счет автоматизации процессов совершения таможенных операций и проведения таможенного контроля. Проведен анализ причин не прохождения автоматизированных систем и на его основе разработаны предложения по развитию систем авторегистрации и автовыпуска.
Ключевые слова: информационно-коммуникационные технологии, цифровые технологии, таможенные органы ЕАЭС, цифровизация деятельности таможенных органов, искусственный интеллект, автовыпуск и авторегистрация таможенных деклараций, система управления рисками, единая информационная система ЕАЭС
УДК 339.5; ББК 65.428.8с51   Стр: 60 - 63

Одним из стратегических направлений деятельности Федеральной таможенной службы (ФТС России) является внедрение современных информационно-коммуникационных (цифровых) технологий, имеющих колоссальный потенциал при решении приоритетных задач таможенных органов за счет автоматизации процессов совершения таможенных операций и проведения таможенного контроля.
Умные таможенные технологии представляют собой технологическую систему, направленную на всестороннюю автоматизацию и развитие цифровизации деятельности таможенных органов. Благодаря этому, уменьшаются задержки, затраты и риски безопасности, за счет чего повышается эффективность деятельности таможенных органов. Основой автоматизации деятельности в будущем будет выступать искусственный интеллект (ИИ), технология, которая оказала положительное влияние, согласно «Стратегии развития таможенной службы Российской Федерации до 2030 года» (Стратегия-2030) [1]. При этом должны быть закреплены стандарты максимального применения ИИ при совершении таможенных операций.
В «Стратегии развития таможенной службы Российской Федерации до 2030 года» [2] технология искусственного интеллекта занимает центральное место. При этом отмечается, что необходимо закрепить стандарты максимальной автоматизации совершения таможенных операций с использованием элементов искусственного интеллекта.
По данным «дорожной карты» развития «сквозных» цифровых технологий «Нейротехнологии и искусственный интеллект», фактическая доля России на мировом рынке искусственного интеллекта составила 0,2% в 2018 г., но должна увеличиться до 1,7% к 2024 г. [3]. «Сквозные» цифровые технологии — это передовые научно-технические отрасли, наиболее сильно влияющие на развитие экономики. «Сквозные» цифровые технологии — это «большие данные», новые производственные технологии, промышленный интернет, искусственный интеллект, технологии беспроводной связи, компоненты робототехники и сенсорика, квантовые технологии, системы распределенного реестра, технологии виртуальной и дополненной реальностей. В 2018 г. российский рынок решений в сфере искусственного интеллекта составил 2,1 млрд руб., к 2024 г. он должен увеличиться до 160,1 млрд руб. (табл. 1).

Таблица 1
Рынок «сквозных» цифровые технологий в млрд руб. [5]
«Сквозные» цифровые технологииГоды
2018201920202021202220232024
Рынок решений в сфере искусственного интеллекта2,16,016,948,071,7107,2160,1
Компьютерное зрение1,02,77,520,429,342,160,5
Обработка естественного языка0,41,03,08,713,119,829,9
Рекомендательные системы и интеллектуальные системы поддержки принятия решений0,20,82,58,013,321,634,8
Распознавание и синтез речи0,51,43,910,916,123,734,9
Рынок решений в сфере нейротехнологии0,10,41,02,63,85,68,2

Общее количество автовыпуска таможенных деклараций (далее — АВ ДТ), за рассматриваемый период, имеет динамику роста. Доля авторегистрации таможенных деклараций (АР ДТ) также имеет положительную динамику, основную часть АВ ДТ также, как и АР ДТ составляет импорт, хотя и доля от общих оформленных деклараций по импорту составляет на 20 % меньше, чем по экспорту. Логичное количество — это меньшее количество выпущенных деклараций, чем автоматически зарегистрированных деклараций. Оно связано с тем, что автовыпуск требует от декларации прохождения АР, которое подразумевает выполнение прохождения требований к автоматической регистрации декларации, а также прохождения требований уже к автовыпуску [4].
Для повышения доли АР ДТ и АВ ДТ необходим анализ причин не прохождения автоматизированных систем и на его основе составление предложений по развитию систем АР и АВ. Анализ Парето — это инструмент, позволяющий объективно представить и выявить основные факторы, влияющие на исследуемую проблему не прохождения АР и АВ ДТ и распределить усилия для ее решения. В табл. 2 отражено количество не прошедших АР по критериям.

Таблица 2
Критерии не прохождения АР ДТ в 2021 г.
№ п/пОписание критерияКол-во
ДТ
Накопленный
итог
Накопленный
итог, %
1По проверке допустимости кода таможенной процедуры112801128028
2По проверке сведений о прибытии и размещении товаров (ИМ)100712135153
3Проверка предоставления льгот по уплате таможенной пошлины, начисления таможенной пошлины98633021476
4По проверке соответствия установленной ставки таможенной пошлины заполнению графы 47 ДТ (ИМ)22233343782
5По проверке заявляемых сведений о получателе товаров (графа 8 ДТ) (преимущественно ЭК)24173585489
6По проверке заполнения сведений о маркируемых товарах (31,33 графы)16113746593
7По проверке сведений о документах, предоставляемых при подаче ДТ
(признак предоставления документа)
16113907797
8Технические критерии120940285100
Составлено авторами на основе данных докладной записки о показателях авторегистрации и автовыпуска Балтийского таможенного поста (ЦЭД)

На основании данных из табл. 2, построена гистограмма, наглядно иллюстрирующая количество случаев, возникающих по данным причинам (рис.1) и позволяющая наглядно рассмотреть и проанализировать какие в своём большинстве критерии влияют на конечный результат.
Рис. 1. Диаграмма Парето по АР

Диаграмма Парето подразумевает механизм, позволяющий сосредоточить внимание на приоритетах при принятии решений. В случае приоритетных проблем, которые оказывают влияние на 76% не прохождения ДТ, являются 1, 2 и 3 критерии, согласно табл. 2.
Далее необходимо рассмотреть на диаграмме причины не прохождения декларациями автовыпуска. Табл. 3 составлена аналогично табл. 2.
На основании данных табл.3, необходимо построить гистограмму, с помощью программы Excel, наглядно иллюстрирующую количество случаев, возникающих по данным причинам (рис. 2) и позволяющую наглядно рассмотреть и проанализировать какие в своём большинстве критерии влияют на конечный результат.

Таблица 3
Критерии не прохождения АВ ДТ в 2021 г.
Описание критерияКол-во
ДТ
Накопленный
итог
Накопленный
итог, %
Проверка декларанта (низкий риск)815167551730
Проверка наличия рисков в ДТ6072813624553
Проверка сведений о запретах и ограничениях5801119425675
По проверке включения организации в «зеленый сектор»2627422053083
Проверка графы 47 по наличию указания акциза2181924234992
По проверке графы 441235225470197
Проверка сведений, заявляемых в графе 43 ДТ730626200799
Технические критерии1697263704100
Составлено авторами на основе данных докладной записки о показателях авторегистрации и автовыпуска Балтийского таможенного поста (ЦЭД)
Рис. 2. Диаграмма Парето по АВ

В случае же с автовыпуском приоритетными проблемами, которые оказывают влияние на 75 % не прохождения ДТ являются 1, 2 и 3 критерии, согласно табл. 3. На основе данных выводов стоит более детально рассмотреть наиболее приоритетные критерии не прохождения АР и АВ, согласно составленным диаграммам Парето. Наиболее наглядно можно представить приоритетные причины с помощью диаграммы Исикавы (рис. 3), как метод для поиска и визуализации истинных причин, которые приводят к данной проблеме. Данный инструмент используется для улучшения процессов и результатов исследования. Таким образом, возможно определение направлений и путей решения данных проблем различными способами, которые могут быть применимы таможенными органами.
Рис. 3. Диаграмма Исикавы по причинам не прохождения АР и АВ ДТ

На основе анализа, в целях увеличения доли автозарегистрированных и автовыпущенных ДТ необходимо проведение следующих мероприятий:
1. На этапе регистрации: осуществление анализа с применением ИИ причин не прохождения авторегистрации ДТ с целью установления наличия оснований для принятия решения об отказе в регистрации.
В том числе обратить особое внимание на выявление критериев по проверке предоставления льгот по уплате таможенной пошлины, начисления таможенной пошлины, по проверке сведений о документах, предоставляемых при подаче ДТ (признак предоставления документа) с целью определения наличия оснований для принятия решения об отказе в регистрации ДТ.
2. После регистрации ДТ при выявлении критериев автовыпуска, связанных с некорректным заполнением граф ДТ — проведение проверочных мероприятий и организация внесения изменений в соответствующие графы ДТ до выпуска товаров.
3. Проведение разъяснительной работы, в том числе, направление информационных писем в адрес участников ВЭД, допустивших наибольшее количество случаев выявления критериев не прохождения авторегистрации, автовыпуска, связанных с ошибками заполнения граф ДТ.
4. Обеспечение своевременной доработкой программного средства в части автоматических направлений запросов, при введении и реализации новых цифровых систем и соответствующей правовой базы, а также разработки автоматических алгоритмов проверки и сопоставления полученных сведений.
Использование интеллектуальной системы поддержки принятия решения (ИСППР), осуществляющей автоматическое выявление рисков нарушения таможенного законодательства на всех стадиях совершения таможенных операций, должно в режиме реального времени оперативно предоставлять результаты проведенного анализа и предлагать лицу, принимающему решения (ЛПР), возможные варианты по минимизации выявленных рисков. ИСППР — система, которая помогает ЛПР в принятии решений, используя различные инструментарии обработки данных, моделирования и отображения информации; по принципу организации обладает эргономичным пользовательским интерфейсом, высокой отказоустойчивостью; удобна, интерактивна и гибка по настройкам [6].
Основу ИСППР составляют комплекс взаимосвязанных моделей с соответствующей информационной поддержкой исследования, экспертные и интеллектуальные системы, включающие опыт решения задач управления и обеспечивающие участие коллектива экспертов в процессе выработки рациональных решений [7].
Применение системы поддержки с использованием ИИ актуально тем, что количество обрабатываемых данных в целом растёт, а также растёт объём информации о товарах и транспортных средствах, которые необходимо проверить. Следовательно, причинами, по которым ИСППР является весьма перспективной разработкой, являются следующие.
1. Сокращение времени в принятии решений.
2. Предложения по принятию максимально правильного решения.
3. Возможность моделирования и прогноза.
4. Точная, возможно процентная, оценка альтернативных решений.
5. Интеграция в единые информационные системы для анализа.
6. Выработка решений на основе накопленного массива данных о принятии решений.
ИСППР в системе управления рисками (СУР) таможенных органов должна обладать следующими возможностями [8].
1. Быть активной, непосредственно участвовать в разработке правильного решения.
2. Нацеленной на оперативное взаимодействие с пользователем (предложенное ИСППР решение пользователь может доработать, усовершенствовать, а затем отправить обратно в систему для тестирования).
3. Иметь отвечающий требованиям инструментарий и функционал:
– наличие доступа к статистическим, математическим и иным моделям;
– реализация возможности взаимодействия двух и более пользователей, занимающихся решением общей задачи;
– использование в работе не только внутренних, но и внешних данных;
– обработка документов и неструктурированной информации, заключенной в различных электронных форматах;
– ориентация не только на статистические данные, но и на знания.
4. Быть интегрированной и общесистемной (таможенная ИСППР СУР должна являться неотъемлемой частью системы информационно-аналитического сопровождения декларирования и выпуска товаров и применяться многими пользователями).
Цифровая прослеживаемость товаров в ЕАЭС дает возможность потребителям получить достоверную информацию о продукции, бизнесу снизить операционные издержки, государствам контролировать уплату налогов, а также минимизировать уровень контрабанды и обеспечить защиту потребителей.
На сегодняшний день активно развивается информационное взаимодействие таможенных органов стран-участниц ЕАЭС, а именно обеспечивается электронная форма сотрудничества стран-членов Союза для более эффективного исполнения таможенными органами контрольной функции. В рамках евразийской интеграции к реализации представлены 82 общих процесса, 28 из них касаются деятельности ФТС России. Так, по 24 процессам ФТС является непосредственным исполнителем и по 4 — соисполнителем. В настоящий момент ФТС России и ЕЭК проводят тестирование информационно-программных средств Единой автоматизированной информационной системы таможенных органов, которая необходима для дальнейшей реализации общих процессов.
В рамках ЕАЭС производятся работы по созданию, обеспечению функционирования и развития единой информационной системы стран-членов, построенных на основе расширения функциональных возможностей интегрированной информационной системы. Важнейшей и основной задачей системы является организация межгосударственного обмена данными и полного отказа от бумажного документооборота. В данную систему входит информационно-аналитическая поддержка пользователей уполномоченных органов стран-участниц Союза, образование единой базы информационных ресурсов, а также создание условий для беспрепятственного обмена информацией между таможенными органами государств-членов и проведение более эффективного контроля органами таможенной службы.
Расширение таможенного взаимодействия в рамках ЕАЭС позволяет всем странам-участницам интеграции ускорить формирование единых рынков товаров, услуг, капитала и рабочей силы посредством устранения барьеров для торговой, промышленной и иной экономической деятельности. Также в процессе совершенствования взаимодействия обмен опытом и взаимное признание единых документов для лицензирования товаров государственными органами других стран является системой эффективного взаимодействия таможенных органов, способствующей эффективной реализации своих задач.
Следовательно, таможенное сотрудничество стран-членов имеет большое количество планов для дальнейшего развития интеграционных процессов в рамках ЕАЭС. Определенное значение в замедлении развития и исполнения общих процессов играет разный уровень развития тех или иных механизмов государств-членов. Однако наиболее развитые страны региона, в частности Российская Федерация, посредством ФТС во взаимодействии с ЕЭК осуществляют тестирования частично запущенных общих процессов для их дальнейшей реализации на территории Таможенного союза.
Проблему взаимодействия таможенных органов и других государственных контролирующих органов можно разрешить, развивая системы межведомственного электронного взаимодействия. При этом необходимо расширять границы данной системы не только на территории Российской Федерации, но и на территориях государств-членов ЕАЭС, создавая единую электронную систему информационного взаимодействия государственных контролирующих органов стран-участниц Союза.
Таким образом, можно сделать вывод, что существующие в рамках ЕАЭС проблемы и противоречия выносятся на обсуждение на различных крупных площадках, где собираются представители всех государств-членов ЕАЭС. В отношении развития информационных технологий в государствах-членах Союза проводятся мероприятия по внедрению новых технологий, большая часть тестируется на площадках более развитых государств с проецированием процессов по модернизации информационных систем всех остальных стран.
Итак, взаимодействие таможенных органов Российской Федерации с таможенными администрациями других государств — членов ЕАЭС совершенствуется и развивается в разных направлениях таможенной деятельности. Несмотря на то, что страны в большей мере ведут единую таможенную политику, регион все же имеет свои проблемы и противоречия, которые значительно замедляют развитие существующих процессов и затрудняют внедрение новых технологий, а также полномерную реализацию общих процессов, принятых к исполнению странами-членами ЕАЭС.


Список использованных источников:
1. Стратегия-2030: от электронной таможни к интеллектуальной [Электронный ресурс]. URL: https://customsforum.ru/news/big/strategiya-2030-ot-elektronnoy-tamozhni-k-intellektualnoy-553679.html.
2. Распоряжение Правительства РФ от 23.05.2020 № 1388-р «Стратегия развития таможенной службы Российской Федерации до 2030 года» // Официальный интернет-портал правовой информации [Электронный ресурс]. URL: http://www.pravo.gov.ru.
3. «Дорожная карта» развития «сквозной» цифровой технологии «Нейротехнологии и искусственный интеллект» // Официальный сайт Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ [Электронный ресурс]. URL: http://www.digital.gov.ru.
4. Памятка специалистам по таможенным операциям. Гильдия профессионалов ВЭД «Гермес» [Электронный ресурс]. URL: https://rusved.ru/sites/default/files/pamyatka_specialistam_po_tamozhennym_operaciyam.ob_avtomaticheskoy_registracii_vypuske_dt.pdf.
5. Цифровые технологии // Официальный сайт Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ [Электронный ресурс]. URL: https://digital.gov.ru/ru/activity/directions/878/.
6. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений: краткий обзор [Электронный ресурс]. URL: https://habr.com/ru/company/ods/blog/359188.
7. Насибуллин А.А. Управление рисками в условия интеллектуализации цифровых таможенных технологий // Вестник Российской таможенной академии. — 2021. — №1(54). — С. 50 [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/upravlenie-riskami-v-usloviya-intellektualizatsii-tsifrovyh-tamozhennyh-tehnologiy.
8. Макрусев В.В., Соболь А.А. Когнитивный подход к повышению качества аналитической деятельности таможенных органов // Экономический анализ: теория и практика. — 2020. Т.19. — № 3 (498). — С. 420 [Электронный ресурс]. URL: https://xn--80aeiti0ahp.xn--p1ai/wp-content/uploads/2020/04/ea0320–416–1.pdf

Вернуться к содержанию номера

Copyright © Проблемы современной экономики 2002 - 2024
ISSN 1818-3395 - печатная версия, ISSN 1818-3409 - электронная (онлайновая) версия