AMT經典案例
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你以為海淘產品能逃過海關法眼?大數據技術一網打盡

發布時間:2016-12-02

隨著國家改革進程的日漸深化,國民經濟的日益快速發展,海關的工作更注重為區域經濟服務、便利社會企業貿易等各項具體工作。通過海關大數據的利用,不僅是將對海關自身綜合監管體系的建設起到重要作用,而且也將成為政府支持外貿經濟發展、服務企業發展的又一落腳點,對促進貿易便利化、服務區域經濟建設,提升服務型海關的建設具有重要意義。


某海關作為國家設在地方口岸的進出境監督管理機關,是海關總署領導的正廳(局)級直屬海關,是全國最繁忙的口岸之一,也是全國任務最繁重的海關之一。
為了強化海關監管,更好地發揮把關職能,中國海關實施‘國門之盾’行動,將進出口貨物查驗比例從5%提到8%,同時也將查獲率作為一個硬性指標進行管理。在經濟下滑的背景下,既需要強調通關速度,同時繼續打擊逃稅,企業也期待海關能夠采取更多科學、合理、高效的管理手段和措施,推進貿易便利化進程。為此如何在最大限度把好國門的同時,最大限度方便合法進出口成為海關急需解決的問題。


通過分析發現,影響海關查獲率及促進貿易便利化的關鍵在于布控指令的精準度。海關經過多年的信息化建設已經積累了大量的通關數據,結合外部工商、稅務、公安等多部門共享的數據,將形成海關前所未有的海關大數據,根據這些內外部數據建模分析,對于提升布控精準性有重要作用。為此可以通過海關大數據應用,優化布控指令,實施科學查驗,提高查獲率。海關已經建立了風險預警系統,風險預警系統發出布控指令,關員根據布控指令進行查驗。



圖 基于大數據分析提升查獲率


該海關攜手AMT開展基于大數據挖掘的提升海關查驗率的創新工作。通過分析發現以往的風險預警系統更多的是基于經驗,為此AMT協助該海關對大數據應用進行了整體規劃,并建立了相應的大數據分析模型、推進大數據應用平臺,推動大數據挖掘工作的開展。


1.   大數據應用整體規劃,明確了大數據應用整體目標以及推進思路。
a)   大數據應用整體目標:建立大數據分析模型,實現根據內部和外部數據的挖掘,輔助生成布控指令;對歷史布控指令進行評估,優化布控指令;對擬下達指令進行評估預測,通過輸入布控指令或布控事例與歷史指令和布控事例進行匹配,評估匹配率;對正在執行的指令的實時監控和調整,對于一些正在執行指令的有效性進行實時監控,及時調整不適宜的布控指令,減少不必要的查驗和提升必要的查驗工作;布控指令執行情況反饋、學習;能夠發現異常,如報關異常、報關時間異常、價格異常等,能夠根據異常情況進行管理優化和調整。
b)   大數據應用推進思路:先搭建大數據平臺,實現企業查詢和商品查詢兩個試點應用。企業查詢從企業維度對企業歷史進出關情況進行查詢;商品查詢從商品的維度對商品進出關價格、數量、重量等信息進行查詢,聚焦未來需要重點關注的企業和商品。


2.   建立大數據分析模型包括風險布控優化模型、企業守法概率分析模型、風險極小評估模型。


3.   分析現有海關風險管理體系,設計“數據整合->業務分析->分析建模->決策支持”的大數據分析流程;設計適用于直屬海關和隸屬海關兩級的海關風險評估和監測指標體系,提出基于大數據分析的實時風險監控機制。


4.   推薦大數據應用平臺。根據對眾多大數據平臺的研究以及對該海關當前信息系統的分析,按照國家的開源可控要求,幫助該海關選擇了具有大數據經驗的平臺提供商,既保證平臺可控,也避免了因平臺不成熟而造成的眾多問題。


通過大數據平臺的應用,幫助該海關有效的提高布控績效,提升查獲率,并能夠有效發現管理中的問題并及時改進。

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