Научно-образовательный центр ФНС совместно с МГТУ имени Баумана разрабатывают систему, основанную на искусственном интеллекте и методах машинного обучения, которая будет автоматически анализировать данные о ввозимых и вывозимых товарах. По прогнозам, это позволит повысить эффективность анализа международной торговли и формирования цен примерно на 70%.

Разрабатываемая система уже успешно выполняет задачи по выделению ключевых характеристик товаров и условий их поставки. Она способна определять названия товаров, стандарты качества, логистические особенности и другие важные параметры. Благодаря этому аналитики государственных органов смогут работать быстрее и точнее, особенно при проверке международных сделок и выявлении подозрительных цен.

На данный момент специалисты ФНС России вручную идентифицируют товары в таможенных декларациях, что затрудняет проведение подробного анализа больших массивов данных. Например, определённые сорта нефти могут поставляться через конкретные пункты контроля, при этом один и тот же пункт пропуска может иметь разные варианты написания.

«Такое различие может зависеть как от системы-источника (например, от формата или требований конкретной информационной базы), так и от случайного или намеренного указания неверной информации», — пояснил директор НОЦ ФНС и МГТУ Алексей Бородулин.

Дополнительную информацию вы найдете в эксклюзивном материале «Известий»:

Вам пИИсьмо: работу пунктов пропуска товаров унифицируют с помощью нейросетей