Виявлення помилкової класифікації та шахрайства в митних деклараціях із використанням мовних моделей.

Анотація

У дослідженні досліджується застосування моделей великих мов програмування для виявлення неправильної класифікації товарів та потенційного шахрайства в митних деклараціях в умовах швидкозростаючих обсягів міжнародної торгівлі та активної цифровізації митних процедур. Обґрунтовано обмеження традиційних підходів, заснованих на правилах та експертних підходах, оскільки вони виявляються недостатньо ефективними при роботі з неструктурованими текстовими даними, зокрема з описами товарів у вільній формі, які часто містять неоднозначності, скорочення або помилки. Запропоновано новий підхід, заснований на семантичному аналізі текстових описів з використанням векторних представлень та розрахунку косинусної подібності між описом товару та відповідним кодом Гармонізованої системи. Це дозволяє точніше враховувати контекст і значення, зменшуючи вплив людського фактора та покращуючи узгодженість класифікації. Крім того, реалізовано механізм виявлення аномалій на основі адаптивних порогових значень, що враховують історичні дані, частоту помилок та специфіку категорій товарів, а також інтеграцію додаткових факторів ризику, таких як країна походження, митна вартість, тип вантажу та моделі поведінки декларанта. Запропонований підхід також підтримує автоматичне оновлення моделі на основі нових даних, забезпечуючи адаптивність до змін у митних правилах та номенклатурі товарів. Експериментальна оцінка на реальних даних підтверджує підвищення точності митного контролю, ефективне виявлення невідповідностей та зменшення помилок у декларуванні. Результати демонструють практичну доцільність впровадження запропонованого підходу в митних інформаційних системах, а також його масштабованість, гнучкість та здатність інтегруватися з існуючими цифровими рішеннями