Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Экономический анализ в деятельности таможенных органов. Учебное пособие
.pdf
Среди тех технологий, которые широко используются в раз-
р
(
)
ных сферах деятельности (сквозные технологии), для анализа
данных и принятия решений используются нейротехнологии
и искусственный интеллект (рис. 1.1).
Применение сквозных технологий
Собирать
Интернет вещей
(IoT)
Большие данные
BIG DATA
Передавать
и хранить
Распределенный
реестр и блокчейн
Облака
Квантовые
технологии
5G
Рис . 1.1. Использование сквозных технологий при работе с данными
Анализировать
инимать решения
ип
Нейротехнологии
Искусственный
интеллект
1
В соответствии со Стратегией развития таможенной службы
к 2030 г. она должна стать насыщенной искусственным интеллектом, в деятельность таможенных органов должны быть внедрены
следующие инновационные технологии: облачные технологии,
«большие данные», безбумажные технологии, мобильные технологии, технологии идентификации, встроенные средства защиты
информации2.
Внедрение современных информационных технологий в таможенных органах (табл. 1.4) в первую очередь связано с осуществлением таможенного оформления и контроля. Именно при
цифровой трансформации технологий таможенного оформления
1
Составлено автором по материалам лекции Р. Юсуфова «Сквозные технологии в современном мире» (URL: https://www.youtube.com/watch?v=
BrUjV5k5uxM&t=1844s).
2
Распоряжение Правительства РФ от 23.05.2020 № 1388-р «Стратегия раз-
вития таможенной службы Российской Федерации до 2030 года».
21
и таможенного контроля до и после выпуска товаров предполагается использовать методы ИИ и обработки больших объемов
данных. Примером их использования является сервис анализа на
основе ИИ рентгеноскопических изображений, полученных с использованием инспекционно-досмотровых комплексов (ИДК),
который прошел опытную эксплуатацию в 2021 г., а с 2022 г. введен в использование. ИДК применяются для проведения таможенного осмотра крупногабаритных грузов (контейнеров, железнодорожных вагонов), а новый сервис позволяет осуществлять
автоматизированный анализ рентгеноскопических изображений,
получаемых в процессе проведения такого осмотра. Выявление
товаров происходит с использованием механизмов и моделей ИИ
и принципов работы нейронных сетей1.
Таблица 1.4
Возможности применения передовых технологий
в деятельности таможенных органов
Технология Направление использования
Сквозные технологии
Нейротехнологии
и искусственный интеллект
«Большие данные»
(Big Data)
Облачные технологии Центр обработки данных ФТС России
Создание интеллектуального пункта
пропуска.
Формирование профилей рисков участников внешнеэкономической деятельности
Межстрановые сопоставления данных
таможенной статистики внешней торговли
нового поколения (обеспечение централизации используемых приложений,
применение технологий сетевого доступа
к общему пулу конфигурируемых вычислительных ресурсов)
1
Таможенная служба Российской Федерации в 2021 году. С. 55 [Электронный ресурс]. URL: https://customs.gov.ru/activity/results/ezhegodnyj-sborniktamozhennaya-sluzhba-rossijskoj-federaczii (дата обращения: 25.08.2022).
22
Окончание таблицы 1.4
Технология Направление использования
Искусственный интеллект
и «большие данные»
(Big Data)
Автоматический анализ рентгеноскопических изображений, полученных при помощи ИДК.
Проверка правильности классификации
товаров в соответствии с единой Товарной
номенклатурой внешнеэкономической
деятельности.
Прогнозирование таможенных платежей
и выявление нарушений при их уплате.
Прогнозирование показателей таможенной
статистики внешней торговли; сопоставление данных таможенной статистики внешней торговли разных стран и выявление
нарушений при декларировании товаров
VR и AR (виртуальная
и дополненная реальность)
Создание тренажеров по организации
таможенного контроля в пунктах пропуска
Иные технологии
Безбумажные технологии Предварительное информирование; элек-
тронное декларирование, авторегистрация
и автовыпуск, в том числе транзитных
деклараций; возврат (зачет) неизрасходованных авансовых платежей, излишне
уплаченных таможенных платежей, денежного залога; оказание таможенных услуг;
межведомственное электронное взаимодействие и др.
Мобильные технологии Использование мобильных устройств
оплаты; оборудование датчиками и исполнительными устройствами материальных
объектов и их подключение к сетевой инфраструктуре таможенных органов
Технологии идентификации Электронные пломбы радиочастотной
идентификации
Встроенные средства
Средства шифрования данных
защиты информации
23
При проведении анализа данных все большее распространение получает использование ИИ, часто совместно с технологией
«больших данных».
Искусственный интеллект – это общее понятие, описывающее
«способность вычислительной машины моделировать процесс
мышления за счет выполнения функций, которые обычно связывают с человеческим интеллектом»: построение и использование
экспертных систем, логический вывод, понимание естественных
языков, зрительное и слуховое восприятие1.
Направления и возможности применения ИИ велики как
в бизнес-среде, так и в таможенных органах (табл. 1.5).
«Большие данные» (Big Data) – это структурированные или
неструктурированные массивы данных, которые обладают следующими признаками: большой объем, высокая скорость накопления, разнообразие типов данных, изменчивость, ценность/значимость, а также достоверность как самого набора данных, так
и результатов его анализа. Для того чтобы использовать «большие данные» для статистики, анализа, прогнозов и принятия решений, их обрабатывают при помощи специальных цифровых
инструментов и с применением Data Mining, ИИ и нейросетей.
Использование в таможенных органах больших объемов данных потребовало строительства территориально распределенного
Главного центра обработки данных (ГЦОД) ФТС России нового
поколения в Твери (запланировано к 2024 г.) – вычислительного комплекса с высокой степенью отказоустойчивости, который
способен обеспечить непрерывность процессов совершения таможенных операций и соблюдение всех установленных требований по безопасности и производительности2. В нем реализованы
информационные технологии, обеспечивающие централизацию
используемых приложений, применение технологий сетевого доступа к общему пулу конфигурируемых вычислительных
1
ГОСТ 15971-90. Государственный стандарт Союза ССР. Системы обработки
информации. Термины и определения (утв. и введен в действие постановлением Госстандарта СССР от 26.10.1990 № 2698).
2
Сазонова Т. Цифровая трансформация: актуальные задачи // Таможня. 2022.
№ 5 (464). С. 9–13.
24
ресурсов (технологий облачных вычислений). ГЦОД будет обеспечивать высокоскоростную передачу и обработку колоссального
объема данных (около 10 тыс. операций в секунду) с соблюдением всех мер информационной безопасности.
Таблица 1.5
Применение искусственного интеллекта в бизнес-среде
и в таможенных органах
Возможности применения
Направление
Аналитика
Управление
рисками
Управление
персоналом
Помощь
в принятии
решений
Отслеживание статуса
проекта
в бизнес-среде при управлении
проектами
Определение возможных результатов проекта, что способствует
повышению качества принятия
решений
Выявление рисков на ранней стадии, что позволяет оперативно их
устранить
Оценка нагрузки; планирование
графика работы; определение
необходимости обучения для
конкретного сотрудника; поиск
сотрудника на HR-портале по необходимым навыкам
Оценка продолжительности,
ресурсов и финансовых потребностей на основе информации из
предыдущих проектов
Контроль хода реализации крупного и сложного проекта
в таможенных
органах
Внедрение механизмов предиктивной
бизнес-аналитики
Автоматизированная
оценка уровня риска
товарных партий
Планирование штатной численности.
Применение в данной
сфере осложнено
неоднородным кадровым составом
Распознавание товаров на основе анализа
рентгеноскопических
изображений, полученных с помощью
ИДК
Контроль безостановочного движения
товаров в интеллектуальном пункте пропуска
Использование в таможенных органах технологий ИИ и «боль-
ших данных», в том числе в экономическом анализе, определено
25
Стратегией развития таможенной службы РФ до 2030 года. Применение ИИ уже осуществляется при распознавании товаров на
основе анализа рентгеноскопических изображений, полученных
с помощью ИДК, в дальнейшем перечень таких товаров будет
расширен. В ближайшей перспективе ИИ будет использоваться
при определении уровня риска каждой товарной партии в режиме
реального времени, в работе интеллектуального пункта пропуска,
семантическом анализе текстового описания товаров. В рамках
аналитической работы предполагается внедрение механизмов
предиктивной бизнес-аналитики, которые позволят существенно
повысить эффективность процесса анализа данных по всем направлениям1.
Для проведения анализа данных необходимо применение не
только современных информационных технологий, но и цифровых инструментов (программных средств).
Для составления запросов и визуализации данных могут использоваться как языки программирования, системы автоматического машинного обучения AutoML и визуальные конструкторы,
так и средства BI (Business Intelligence) – набор инструментов
и технологий для сбора, анализа и обработки данных.
Самыми популярными языками программирования, которые
активно используются для анализа данных, являются Python и R.
Системы AutoML могут представлять собой библиотеки машинного обучения либо веб-сервисы, куда загружаются данные. К известным инструментам BI, которые могут быть доступны в вебе
в виде десктопных приложений и облачных сервисов на мобильных устройствах, относятся:
– Power BI – набор аналитических инструментов от Microsoft,
позволяющий подключать разные источники данных и предназначенный для анализа и визуальной демонстрации больших объемов информации;
– Tableau – семейство онлайн- и десктопных приложений, по-
зволяющих проводить углубленный анализ данных, применять
1
Сазонова Т. Цифровая трансформация: актуальные задачи // Таможня. 2022.
№ 5 (464). С. 9–13.
26
к ним различные фильтры, представлять результаты на информационной интерактивной панели в режиме реального времени,
строить красивые графики;
– QlikView – платформа, предусматривающая импорт информации из различных источников, обработку данных в оперативной памяти, позволяющая корректировать и дополнять любыми
фильтрами отчеты и другие созданные визуализации;
– Excel – программа в составе Microsoft Oce, позволяющая
быстро строить сводные таблицы и графики, работать с форматом CSV.
Отечественными аналогами Power BI и Tableau являются:
– Yandex DataLens – сервис для бизнес-аналитики и инстру-
мент визуализации данных;
– Visiology – платформа продвинутой бизнес-аналитики для
управления на основе данных с использованием ИИ и машинного
обучения;
– Almaz BI – удобная система анализа и визуализации данных.
В таможенных органах РФ при проведении анализа данных
применяются как специализированные программные средства
в составе Единой автоматизированной информационной системы
(ЕАИС) таможенных органов, так и Microsoft Excel (рис. 1.2).
Стандартные
Microsoft
Excel
Рис . 1.2. Использование цифровых инструментов
Цифровые инструменты
Специализированные (в составе
ЕАИС ТО; на примере таможни)
ИСС «Малахит»
АС АДППР «Аналитика –
2000»
АСТО Анализ
ИАС «Мониторинг-Анализ»
при работе с данными
27
Применяемые
в бизнес-среде
Yandex DataLens
Visiology
Almaz BI
На первом этапе создания программных средств для работы
с данными в таможенных органах акцент делался на сборе, передаче и хранении информации, аналитические задачи решались главным образом возможностями составления запросов для получения
необходимой информации. В дальнейшем развитие получили программные средства в составе ЕАИС, позволяющие обеспечивать
лучшую визуализацию данных, строить графики (табл. 1.6).
В последние годы активно развивается и используется информационно-справочная система контроля таможенной деятельности (ИСС «Малахит»), которая предназначена для анализа и оценки результативности работы таможенных органов по
основным составляющим экономических, фискальных, правоохранительных и проверочных (инспекционных) функций,
а также информационной поддержки процесса принятия управленческих решений.
В рамках первого направления программные средства ИСС
«Малахит» обеспечивают проведение анализа данных по следующим основным направлениям:
– обобщенным показателям таможенного оформления;
– номенклатуре профилирующих товаров;
– объемам таможенных платежей с детализацией по таможен-
ным органам;
– удельному весу таможенных органов по различным аспек-
там таможенного оформления;
– динамике таможенного оформления товаров;
– сравнительного анализа объемных показателей таможенно-
го оформления за сопоставимые периоды времени1.
Автоматизированная система анализа данных и поддержки
принятия решений (АС АДППР «Аналитика – 2000») была разработана с целью предоставления пользователям средств оперативного многомерного анализа данных и предназначена для
осуществления оперативного анализа агрегированных данных
единой автоматизированной информационной системы и данных
1
Краткое описание программных средств ИСС «Малахит» [Электронный ре-
сурс]. URL: https://lling-form.ru/blank/60960/index.html?page=13.
28
стран-партнеров. АС АДППР «Аналитика – 2000» в составе
ЕАИС таможенных органов с 1998 г. и в первую очередь используется для ведения таможенной статистики внешней торговли: на ее основе осуществляется подготовка и формирование
публикаций таможенной статистики внешней торговли России
и ЕАЭС; формирование, ведение и анализ на базе первичных
данных статистических форм учета перемещения товаров статистики взаимной торговли РФ с государствами – членами ЕАЭС
и др. Кроме того, АС АДППР «Аналитика – 2000» обеспечивает
формирование и экспорт данных по таможенным платежам во
внешние форматы1.
Таблица 1.6
Основные программные средства для анализа данных
(на примере таможни)
Возможности
Название
Информационно-справочная система контроля
таможенной деятельности
ИСС «Малахит»
АС АДППР «Аналитика – 2000»
работа с базами данных
Работает со всеми базами
данных (деклараций
на товары, статистических
форм, транзитных деклараций, таможенных приходных ордеров и др.).
Используется общая база
ФТС России
Работает только с базами
данных деклараций
на товары и статистическими формами.
Используется общая база
ФТС России
обработка
и визуализация
данных
Есть возможность
составлять гибкие
запросы, строить
графики
Дает возможность
делать срезы
данных, проводить анализ динамики, строить
графики
1
Автоматизированная система анализа данных и поддержки принятия решений «Аналитика – 2000» [Электронный ресурс]. URL: http://lifeit.ru/portfolio/
analytics-2000/.
29
Окончание таблицы 1.6
Возможности
Название
КПС АСТО-АНАЛИЗ
Информационноаналитическая система
ИАС «Мониторинг-анализ»
работа с базами данных
Используется только база
данных по основной таможенной деятельности
таможенного органа
(таможни, РТУ)
Работает только с базами
данных деклараций на товары и таможенных приходных ордеров.
Используется общая база
ФТС
обработка
и визуализация
данных
Позволяет формировать отчеты
и представлять
данные в графическом виде
Можно использовать только заложенные запросы;
не строит графики
Комплекс программных средств (КПС) АСТО-АНАЛИЗ позволяет загружать информацию из внешних баз данных различных форматов, формировать отчеты, производить обработку
и анализ данных, представлять данные в графическом виде.
КПС «Мониторинг-Анализ» предназначен для оперативного
просмотра, анализа и контроля результатов деятельности таможенных органов по таможенному оформлению товаров и транспортных средств. После реализации предложений по сокращению
количества программных средств, входящих в ЕАИС таможенных
органов, проведение аналитической работы будет осуществляться главным образом при помощи ИСС «Малахит», а аналогичные
программы, среди которых информационно-аналитическая система (ИАС) «Мониторинг-Анализ», прекратят свое существование.
К информационно-программным средствам аналитической
деятельности ФТС России также относят:
– автоматизированную информационную систему (АИС) «За-
кономерность»;
– АПС «Анализ-К» – автоматизированную подсистему выявления факторов риска в таможенном оформлении товаров и оценки потерь таможенных платежей на базе сопоставительного анализа данных России и Китая;
30
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]