Современное таможенное администрирование характеризуется возрастающей сложностью процедур классификации товаров и определения таможенной стоимости, что обусловлено диверсификацией международной торговли и появлением инновационных товарных категорий. Данное исследование посвящено анализу применения систем искусственного интеллекта для автоматизации ключевых таможенных процедур, направленных на повышение точности классификации товаров по товарной номенклатуре внешнеэкономической деятельности и объективности определения таможенной стоимости. Рассматриваются теоретические основы применения алгоритмов машинного обучения, систем компьютерного зрения и технологий обработки естественного языка для решения задач таможенного администрирования. Особое внимание уделяется анализу эволюции подходов к автоматизации таможенных процедур от простых экспертных систем до современных нейронных сетей глубокого обучения. Исследуется международный опыт внедрения интеллектуальных систем в таможенные органы различных стран, включая анализ достигнутых результатов и выявленных ограничений. Анализируются технологические решения для обработки многомодальных данных о товарах, включая текстовые описания, изображения, технические характеристики и коммерческую документацию. Исследование демонстрирует, что применение искусственного интеллекта в таможенном администрировании позволяет значительно повысить скорость и точность классификации товаров, обеспечить объективность определения таможенной стоимости и снизить административную нагрузку на участников внешнеэкономической деятельности. Научная новизна работы заключается в разработке комплексной модели применения интеллектуальных систем в таможенном администрировании, учитывающей специфику российского таможенного законодательства и международных стандартов товарной номенклатуры. Практическая значимость исследования определяется возможностью использования полученных результатов для модернизации информационных систем таможенных органов и совершенствования процедур таможенного оформления товаров.
Modern customs administration is characterized by the increasing complexity of goods classification procedures and determining customs value, which is due to the diversification of international trade and the emergence of innovative product categories. This study analyzes the use of artificial intelligence systems to automate key customs procedures aimed at improving the accuracy of goods classification according to the commodity nomenclature of foreign economic activity and the objectivity of determining customs value. The article considers the theoretical foundations of using machine learning algorithms, computer vision systems and natural language processing technologies to solve customs administration problems. Particular attention is paid to the analysis of the evolution of approaches to the automation of customs procedures from simple expert systems to modern deep learning neural networks. The article examines international experience in implementing intelligent systems in customs authorities of various countries, including an analysis of the results achieved and the limitations identified. The article analyzes technological solutions for processing multimodal data on goods, including text descriptions, images, technical specifications and commercial documentation. The study demonstrates that the use of artificial intelligence in customs administration can significantly increase the speed and accuracy of goods classification, ensure the objectivity of determining customs value and reduce the administrative burden on participants in foreign economic activity. The scientific novelty of the work lies in the development of a comprehensive model for the application of intelligent systems in customs administration, taking into account the specifics of Russian customs legislation and international standards for commodity nomenclature. The practical significance of the study is determined by the possibility of using the obtained results to modernize the information systems of customs authorities and improve the procedures for customs clearance of goods.