Цифровая и интеллектуальная трансформация ФТС России в контексте технологической (промышленной) революции
Статья в журнале
Информатизация в цифровой экономике (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку
Том 5, Номер 4 (Октябрь-декабрь 2024)
Введение.
На сегодняшний день наука активно развивает идеи интеллектуализации. В срезе технологических задач особую актуальность имеют разработками в области искусственного интеллекта (далее ИИ), инструменты которого внедряются в различные отрасли экономики: производство, сервис, государственное управление и т.д. При этом ИИ обеспечивает не только выполнение отдельных технологических процессов, но постепенно интегрируется в организационную и функциональную структуры (создаются специализированные отделы по разработке, внедрению и сопровождению). В связи с этим усложняется система управления организацией, синхронизация векторов развития управленческих и производственных процессов вызывает необходимость формирования нового методологического и методического базиса для поддержания сбалансированной и непрерывной тенденции. В срезе теории таким базисом является целостно-эволюционный подход [1]. С практической точки зрения базовые условия определяет стандарт, который играет решающую роль в формировании процесса интеллектуальной трансформации и формирует основу для применения ИИ. Также стандарт дополняет нормативные акты и законы, регламентирует условия перехода на технологии ИИ, гарантируя при этом необходимый уровень качества и безопасности. Более того, стандарт обеспечивает ускорение перемен, поскольку он способствует инновациям и может обеспечить успешное масштабирование технологических решений на основе ИИ для решения общих проблем. [2]
На наш взгляд разработки только стандарта недостаточно. Требуется учитывать отраслевые признаки сферы применения ИИ, и также условия интеграционного развития организаций на международном и региональном уровне, чтобы определять требования и обеспечивать согласование потребности в развитии разных экономических субъектов (предприятий, организаций, государств и их объединений и т.д.).
Примером организации такой сложной комбинации требований является ФТС России [3]. Институт таможенного администрирования активно развивается, стратегический вектор службы направлен на внедрение технологий ИИ и создание интеллектуального пункта пропуска. Однако, особенности технологических процессов (таможенного декларирования и контроля) и информационной среды таможенной системы вызывают необходимость внедрять не столько сторонние разработки ИИ, но и разрабатывать собственные с учетом потребности в защите информационной и технической безопасности. Именно это обуславливает отраслевой аспект. Рамочный признак проявляется в том, что ФТС России развивает сотрудничество на площадках различных объединений, в том числе ЕАЭС, БРИКС, ШОС и т.д. Одной из приоритетных задач интеграции является «интеллектуализация и цифровизация таможенных инфраструктур» администраций государств в рамках объединений, что возможно при согласованном взаимодействии и технологическом развитии. Рамочный стандарт в таком случае устанавливает согласованные требования и потребности в рамках конкретных объединений.
Таким образом, учитывая современные условия и перспективные направления развития ФТС России, задачу стандартизации возможно представить в следующем виде: разработка рамочных отраслевых стандартов ИИ в сфере таможенного администрирования.
В статье представлен фрагмент исследования основных этапов промышленной (технологической) эволюции, а также направлений стандартизации на отдельных этапах интеллектуальной трансформации экономики.
Этапы технологической революции XVIII-XXI вв. и переход к интеллектуальной трансформации.
Промышленная или технологическая революция происходила в несколько этапов, каждый из которых представлен концепцией «Индустрия». В концепции отражены основные направления изменений, разработанные технологии, проблемные и перспективные направления дальнейшей технологической трансформации экономики и общества в целом. На современном этапе действующая концепция «Индустрия 5.0» представляется базовым стандартом информатизации и технологизации современного общества, что дает нам основание представить ранние концепции как прототип стандарта технологического развития.
В таблице 1 представлены основные положения рассматриваемых концепций.
Таблица 1 - Концепции технологической (промышленной) революции
Концепция
|
Основное содержание
|
Технологии
|
Ожидаемый эффекты
|
Индустрия
1.0
|
Экономика
основывалась на новых фабричных системах, крупномасштабном производстве и
механизированном труде. Созданы новые отрасли промышленности, в которых
использовались современные источники энергии, современное оборудование и
новые стратегии организации различных подразделений в отраслях
промышленности.
|
Ткацкий станок.
Паровые и водяные двигатели. |
Обесчесть возможности массового производства.
|
Индустрия
2.0
|
Использование
машин, приводимые в действие электрической энергией, в промышленных
процессах.
|
Электрическая
энергия.
Принципы бережливого производства. Распределение ресурсов. Стратегия производства «точно в срок». |
Оптимизирован процесс массового производства.
Улучшена производственная культура. |
Индустрия
3.0
|
Автоматизация технологического процесса,
который был реализован с помощью простых компьютеров и программируемых
логических контроллеров (или контроллеров с программируемой памятью).
|
Внедрение компьютеров и автоматизация.
Интегральные схемы и транзисторы. Программируемый логический контроллер (ПЛК). Экспертные системы. |
Автоматизированные системы используются в
массовом производстве; такие системы способны выполнять сложные задачи,
которые раньше выполняли люди.
|
Индустрия
4.0
|
Переход на автоматизированное цифровое производство,
управляемое «умными» системами и активно взаимодействующее с внешним
контуром.
|
Облачные вычисления.
Интернет вещей. Искусственный интеллект. Большие данные. Цифровые двойники. Геоинформационные системы. |
Повышенное внимание к устойчивому развитию и экологическим проблемам.
|
Индустрия
5.0
|
Использование интеллектуального и творческого потенциала людей
и технологий.
|
Искусственный интеллект.
Гибридный интеллект. Робототехника. Промышленный интернет вещей. |
Повсеместное внедрение роботов.
Распространение экотехнологий. Значительное увеличение скорости производственных операций и объёма обрабатываемых данных. Полная цифровизация производственных цепочек. Спрос на высококвалифицированных сотрудников. |
Промышленная революция 1.0 началась в XVIII веке и продолжалась с 1760 по 1840 год. Она характеризовалась серьёзными преобразованиями, которые изменили существующую экономику на разных континентах. До промышленной революции экономика большинства стран была основана на простых ремёслах и сельском хозяйстве. Однако, с началом революции экономика стала основываться на новых фабричных системах, крупномасштабном производстве и механизированном труде. Кроме того, были созданы новые отрасли промышленности, в которых использовались современные источники энергии, современное оборудование и даже новые стратегии организации различных подразделений в отраслях промышленности.
Вторая промышленная революция (Индустрия 2.0) началась в XIX веке, примерно в 1870-х годах. В основном она происходила в Германии, Америке и Великобритании. Некоторые историки также называют этот период эпохой «технологической революции». Она была связана с промышленными процессами, в которых использовались машины, приводимые в действие электрической энергией.
Третью промышленную революцию также часто называют «цифровой революцией» или «первой компьютерной эпохой». Она началась в XX веке, примерно в 70-х годах. В этот период были разработаны простые, но относительно большие компьютеры. Эти компьютеры обладали довольно высокой вычислительной мощностью и заложили прочный фундамент для развития современных машин.
Четвертая промышленная революция является второй фазой «Индустрия 3.0» и характеризуется использованием коммуникационных и интеллектуальных информационных технологий в различных отраслях промышленности. Кроме того, сетевые соединения используются для расширения производственных систем, которые уже включают в себя автоматизацию и компьютерные технологии. Таким образом, четвертая промышленная революция привела к созданию эффективных сетей (или взаимосвязей) систем, также известных как «киберфизические производственные системы».
Пятая промышленная революция начинается 2017 году в городе Ганновер (Германия) с представления концепции «Индустрия 5.0», которую также следует рассматривать фазой третьего этапа, поскольку задача автоматизации остается, но повышается уровень ее решения. Теперь развитие экономики представляется в эффективной кооперации человека и машины. Отличия концепций 2011 и 2017 года представлены в таблице 2.
Таблица 2 - Сравнительный анализ концепций «Индустрия 4.0» и «Индустрия 5.0»
Критерии сравнения
|
Концепции
| |
Индустрия 4.0
|
Индустрия 5.0
| |
Цель
развития
|
Оптимизация
деятельности
|
Повышение
производительности труда на основе реализации человеко-центричного подхода
|
Технологическая
среда
|
Искусственный
интеллект, робототехника, «большие данные»
|
Облачные
технологии, виртуальная реальность
|
Техника
работы с информацией
|
Централизованная
обработка данных
|
Распределенная
обработка данных
|
Функции
технологизации
|
Автоматизация
и оптимизация
|
Интероперабельность
и гибкость
|
Система
коммуникаций
|
Машинный
интерфейс
|
Человеко-машинный
интерфейс
|
Производственные
показатели
|
Высокая
эффективность
|
Устойчивое
развитие и социальная ответственность
|
Тенденции, которые определили появление «Индустрия 5.0», достаточно разнообразны и затрагивают как технические, так и гуманистические аспекты. [4] Но можно отменить два существенных условия, которые предопределили разработку концепции:
‒ распространение концепции человеко-ориентированной экономики, представленной в 2016 год в Японии в рамках проекта «Общество 5.0»;
‒ переход на интеллектуальное управление предприятием (IEM - Intelligent Enterprise Managing), такой подход к управлению применяет технологии и новые парадигмы обслуживания для решения задач повышения эффективности бизнеса [14; 18].
Именно эти условия, на наш взгляд, перевели тренд интеллектуализации из собственно технологического в экономический. Объяснить это можно тем, что создание новых технологий, их непрерывная модернизация должны быть полезны обществу и не должны снижать ценность человека в создании и развитии механизированных информационных систем, даже если это ИИ [10; 16; 17]. Баланс между прибыльностью и устойчивостью, финансовым и социальным аспектом является базисом концепции [19; 20].
Таким образом, «Индустрия 5.0.» замкнула цикл технологического (промышленного) развития. Изменения, которые происходят несут оптимизационный характер и рассчитаны на адаптивные способности человека. [5] Поэтому следует отметить закономерный переход к новому жизненному циклу – стандартизации. С помощью стандартов устанавливаются необходимые порядки и правила взаимодействия человека и машины с целью обеспечения их непрерывного, всестороннего и согласованного развития.
Стандартизация в области искусственного интеллекта: опыт США и России.
В сфере стандартизации действует несколько международных организаций, в том числе Международная организация по стандартизации (ISO, 1947 г.), Международная электротехническая комиссия (IEC, 1906 г.), Международный союз связи (ITU, 1865 г.). На базе ISO и IEC работает объединённый технический комитет «Информационные технологии», в рамках которого задачи стандартизации ИИ решает технический подкомитет «Искусственный интеллект». Кроме разработки стандартов общего назначения подкомитет ведет исследования в области разработки новых вычислительных методов, обеспечения надежности ИИ, взаимодействует с общественностью по вопросам безопасности ИИ. Так в подкомитете сформированы несколько рабочих групп: инжиниринг интеллектуальных систем, профессиональные стандарты, большие данные, доверительность систем ИИ, вычислительные методы и характеристик систем ИИ и т.д. – которые по своим направляем разрабатывают соответствующие стандарты (табл.3).
Таблица 3 - Стандарты, разработанные подкомитетом «Искусственный интеллект» (фрагмент)
Наименование
стандарта
|
Подкомитет
| ||
Стандарты общего
назначения
|
Большие данные
|
Доверительность систем ИИ
| |
Искусственный
интеллект. Концепции и терминология
|
|
|
|
Большие
данные. Обзор и словарь.
|
|
|
|
Большие
данные. Обзор и система управления словарным запасом для анализа больших
данных.
|
|
|
|
Принятие
решений с помощью искусственного интеллекта
|
|
|
|
В рамках исследования проведен анализ зарубежного опыта стандартизации ИИ. Особый интерес представляет опыт США, который и положен в основы практики международных организаций. Национальный институт стандартов и технологий США (NIST) в 2019 году для общественного обсуждения представил проект: «Лидерство США в области искусственного интеллекта: план федерального участия в разработке технических стандартов и сопроводительной документации». В проекте представлены два типа стандартов для области ИИ:
‒ межотраслевые «горизонтальные» стандарты: обеспечение интероперабельности, безопасности, унификация форматов данных и т.д.
‒ отраслевые «вертикальные» стандарты: сравнение технологий ИИ друг с другом и с заданным критериальным порогом, включая человеческие возможности.
Проект определил и две роли разработчиков стандарта: разработчиками «в основном должны выступать организации частного сектора на основе принципа консенсуса», заказчиками – федеральные органы исполнительной власти.
Заказчики должны:
‒ определять требования к стандартам;
‒ способствовать повышению уровня технической экспертизы стандартов;
‒ обеспечивать включение добровольных стандартов в нормативные акты;
‒ способствовать использованию стандартов при организации госзакупок.
В рамках проекта впервые на государственном уровне была представлена идея: «Для создания полноценной системы нормативно-технического регулирования в области ИИ предлагается создать национальную стандартизацию и обеспечить тестирование, сертификацию и подтверждение соответствия для систем ИИ, поведение которых не может быть в полной мере предсказано или воспроизведено в тестовых условиях». Таким образом, стандартизация имеет особое значение для органов государственной власти, поскольку ориентированы на защиту национальной безопасности, в том числе экономической и технологической.
На основе международного опыта, в том числе опыта США, в России в 2019 году также был создан технический комитет по стандартизации «Искусственный интеллект». [6] В структуру которого вошел ряд подкомитетов: «Информационные технологии», «Криптографическая защита информации», «Биометрия и биомониторинг», «Блокчейн», «Технологии автоматической идентификации и сбора данных», «Защита информации» и т.д.
Основной акцент в работе технического комитета сделан на стандартизации, в том числе разработке профессиональных (основополагающих) стандартов и по направлениям исследования ИИ, аналогично опыту ISO и IEC.
Еще одним важным событием 2019 года в области ИИ для России стало утверждение указам Президента РФ Национальной стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2030 года [7] (далее Стратегия). Целями развития искусственного интеллекта в России являются обеспечение роста благосостояния и качества жизни ее населения, обеспечение национальной безопасности и правопорядка, достижение устойчивой конкурентоспособности российской экономики, в том числе лидирующих позиций в мире в области искусственного интеллекта.
К основным принципам развития и использования технологий ИИ, согласно Стратегии, относятся:
‒ защита прав и свобод человека: «…предоставление гражданам возможности получать знания и приобретать навыки для успешной адаптации к условиям цифровой экономики»;
‒ безопасность: «недопустимость использования ИИ в целях умышленного причинения вреда, предупреждение и минимизация рисков возникновения негативных последствий, использование ИИ в целях обеспечения информационной безопасности»;
‒ прозрачность: «объяснимость работы ИИ и процесса достижения им результатов…»;
‒ технологический суверенитет: «обеспечение необходимого уровня самостоятельности Российской Федерации в области ИИ, в том числе посредством преимущественного использования отечественных технологий…»;
‒ целостность инновационного цикла: «обеспечение тесного взаимодействия научных исследований и разработок с реальным сектором экономики»;
‒ преемственность: «обеспечение постепенного перехода органов публичной власти к использованию технологий искусственного интеллекта» и т.д.
На наш взгляд именно задача стандартизации позволяет реализовать данные принципы в полном объеме. Так в декабре 2020 года Министерством экономического развития России и Федеральным агентством по техническому регулированию и метрологии утверждена Перспективная программа стандартизации по приоритетному направлению «Искусственный интеллект» на период 2021-2024 годы (далее Программа). При разработке Программы учитывалось, что технологии ИИ являются подклассом информационных технологий и, соответственно, к технологиям ИИ, где это необходимо, применяются общие стандарты в области ИТ.
Программа предполагает разработку стандартов общего назначения, межотраслевых и отраслевых метрологических стандартов, а также отдельно работу по сопровождению идентичных международных стандартов. Примеры стандартов общего назначения, а также отраслевых метрологических представлены в таблице 4.
Таблица 4 - Перспективная программа стандартизации по приоритетному направлению «Искусственный интеллект» на период 2021-2024 гг. (фрагмент)
№ п/п
|
Наименование стандарта (проекта)
|
Стандарты общего назначения
| |
1
|
Искусственный
интеллект. Использование в системах маркировки и прослеживаемости движения
товаров
|
2
|
Искусственный
интеллект. Системы искусственного интеллекта для беспилотных воздушных судов.
Общие требования
|
Отраслевые метрологические
| |
1
|
Искусственный
интеллект. Технологии ИИ, используемые в деятельности Россельхознадзора.
Обучающие и тестовые наборы данных. Общие требования.
|
2
|
Искусственный
интеллект. Системы для управления инфокоммуникационными сетями и системами.
Правила оценки соответствия.
|
3
|
Искусственный
интеллект. Технологии ИИ, используемые в деятельности ФТС России. Обучающие и
тестовые наборы данных. Общие требования.
|
4
|
Информационные
технологии. Искусственный интеллект. Ситуационная видеоаналитика для систем
анализа, учета и контроля производственного процесса. Эксплуатационные
характеристики и методология проведения испытаний.
|
данных официального сайта Федерального агентства
по техническому регулированию и метрологии России [9]
Отметим, что в 2020 и 2022 году вне плана Программы были утверждены базовые национальные стандарты:
‒ Информационное обеспечение техники и операторской деятельности. Интеллектуализация деятельности (ГОСТР 43.0.22 – 2020);
‒ Информационные технологии. Искусственный интеллект. Концепции и терминология искусственного интеллекта (ГОСТ Р ИСО/МЭК 22989 – 2022).
Всего Программа рассчитана на разработку 217 стандартов разного типа. На сегодняшний день разработано чуть больше 60 национальных стандартов.
Согласно указа Президента РФ и утверждённой Стратегии к 2030 году в России должна функционирования гибкая система нормативно-правового регулирования в области ИИ, в том числе гарантирующая безопасность населения и направленная на стимулирование развития технологий ИИ.
Рамочные условия стандартизации в области искусственного интеллекта
Практических разработок рамочных отраслевых стандартов в таможенной сфере в мире немного. Самым известными и распространенными являются рамочные стандарты Всемирной таможенной организации (далее ВТамО).
В июне 2005 года ВТамО были приняты Рамочные стандарты безопасности и упрощения мировой торговли (SAFE). Этот уникальный международный документ установил современный стандарт безопасности цепи поставок и определил новый подход к «сквозному» управлению товарами, перевозимыми через границы.
Стандарты были призваны установить приоритеты сотрудничества между таможенными администрациями и бизнесом на основе принципа содействия.
В 2021 году Рамочные стандарты SAFE были обновлены. Новая версия ориентирована на укрепление сотрудничества между таможенными администрациями и продвижение идей ИИ, чтобы повысить безопасность и оптимизировать таможенный контроль, а также эффективно отслеживать перемещение товаров в режиме реального времени.
В целом на примере SAFE можно сделать вывод, что рамочные стандарты – это документ, который определяет договоренность участников ВТамО по согласованному взаимодействию с целью обеспечения безопасности и упрощения мировой торговли. Важно, что рамочные стандарты могут изменяться и дополняться, а на национальном уровне утверждаться в качестве национальных стандартов.
Рамочные стандарты SAFE установили три уровня согласованного и целенаправленного развития таможенных администраций. В документе такие уровни называются «опорами» и к ним относятся:
‒ система соглашений между таможенными службами («Таможня — Таможня»);
‒ партнерство между таможенной службой и предпринимательским сообществом («Таможня — Бизнес»);
‒ сотрудничество между таможенной службой и другими государственными и межправительственными органами («Таможня — Другие государственные и межправительственные органы»).
Такой подход позволяет консолидировать интересы основных экономических субъектов: государство, таможенная служба и бизнес.
Если сфера внешнеэкономической деятельности действительно разнообразна, и ее полноценное развитие возможно при соучастии представителей различных экономический систем, зачастую с противоположными рыночной конъектурой и политическими взглядами, то почему рамочный подход необходим и в области ИИ?
Во-первых, сфера ИИ интернациональна, сосредоточить технологический потенциал в пределах одного государства нецелесообразно и невозможно. Интеллектуальный ресурс является основным для сферы ИИ от разработки идеи до внедрения продукта и обеспечить всесторонность возможно в условиях открытости и непрерывного взаимодействия пользователей ИИ. Здесь же стоит обратить на принцип разницы темпов развития, что заставляет отстающих действовать с опережением.
Во-вторых, важно обозначить «опоры» «интеллектуальной кооперации», для того чтобы сотрудничество было продуктивным и полезным для всех участников: заказчиков, разработчиков, пользователей и т.д. во всемирной информационной сети.
Представим на примере системы таможенного администрирования как могут действовать рамочные стандарты в области ИИ (рис.1). Изучать хронологию развития системы таможенного администрирования следует с 2004 года - начала административной реформы в сфере государственного управления. В ходе решения задач реформирования происходит становление института таможенного дела, а затем института таможенного администрирования. На современном этапе, начиная с 2010 года, методологической основой развития института является сервисно-ориентированный подход, что на практике представляется формированием таможенного сервиса и системы таможенных услуг. [6] В этот же период происходит формирование «Электронной таможни», это закономерный процесс, поскольку обеспечить удобство и непрерывность взаимодействия между участниками ВЭД и таможенной службой возможно с помощью электронных ресурсов и средств передачи данных. Основным параметром оценки «Электронной таможни» является доступность и открытость коммуникаций (с помощью интернет-ресурсов) в процессе совершения таможенных операций и проведения таможенного контроля.
С 2020 года ФТС России переходит на новый этап развития, ориентированный на цифровизацию и интеллектуализацию. С созданием и успешным запуском Электронных таможен, Центров электронного декларирования, Центров оперативного мониторинга и управления рисками, которые обеспечивают возможность единовременной обработки больших объемов данных, можно говорить о создании «Цифровой таможни», система оценки которой усложняется и включает такой показатель как «скорость передачи и обработки данных».
Развитие автоматизации таможенных процессов, внедрением автоматических технологий регистрации и выпуска деклараций на товары, а также применение на отдельных этапах средств ИИ, например, распознавания образов, позволили выйти на новый этап развития и формирования «Интеллектуальной таможни». Усложнение технологического процесса вызывает необходимость дополнения и системы показателей, теперь следует задействовать третий показатель – «надежность принимаемых решений».
Таким образом, алгоритмизация процесса и применение электронных технологий позволили ФТС России перейти к этапу технологической трансформации «Индустрия 2.0». Дальнее развитие информационно-технической инфраструктуры, а также кадрового потенциала, ускорить таможенные процессы и перейти на этап «Индустрия 3.0». Современное состояние системы таможенного администрирования, а также показатели надежности и качества принимаемых решений, позволяют сделать вывод о постепенном переходе таможенной службы на этап «Индустрия 4.0».
Выход на уровень «Индустрия 5.0» - это перспективная задача, концепция развития сводится к кооперации машинного и человеческого интеллектов и соответствует реализации идеи гибридного интеллекта.
«Гибридная таможня» представляется прототипом таможенной организации максимально технологичной, но и обеспеченной компетентным кадровым ресурсом, способным не только решать профессиональные задачи, но и самообучаться, обучать ИИ, адаптироваться и проектировать новые технологи и т.д., то есть быть высококвалифицированным системным аналитиком.
Рис.1. Этапы технологического развития ФТС России
Источник: составлено авторами по [21; 22; 23]
Для полноценного завершения перехода на этап «Интеллектуальной таможни» требуется учесть несколько условий:
1) проанализировать технологический потенциал сферы ВЭД и оценить полезность (U) технологических преобразований ФТС России для их согласованного и целенаправленного развития;
2) установить требования к эффективности деятельности таможенных органов, которые применяют технологии ИИ;
3) определить условия по согласованному взаимодействию участников ВЭД и таможенной службы по применению технологий ИИ.
Второе условие сводится к разработке отраслевого стандарта ИИ для всех уравнений системы таможенных органов.
Третье – к разработке рамочных стандартов по применению ИИ ФТС России и участниками ВЭД.
Подготовка к разработке рамочных отраслевых стандартов в области таможенного администрирования сложная и не только техническая, но и аналитическая задача. Поскольку важно устранить сразу два системных противотечения: первое – в целях функционирования субъектов ВЭД: государства, таможенных органов и бизнеса; второе – в целях развития данных субъектом (рис.2).
Рис.2. Модель уровней стандартизации ИИ,
где E↔U – условия согласования эффективности применения и полезности в развития ИИ
Источник: составлено авторами по [2; 8; 12]
При этом если, государство и ФТС России, представляются единым институтом, который и осуществляет таможенное регулирование и контроль товаров, перемещаемых через таможенную границу, с целью обеспечения безопасности национальной экономики, то объединить идейно деятельности государственного институт и бизнеса не представляется возможным, но и целесообразным. Однако, бизнес-сообщество ориентировано на формирование рыночной конъектуры, что следует учитывать и в целях экономической деятельности государства.
Рассогласованность характерна не только в контексте цели функционирования, но и развития деятельности государства, ФТС России, бизнеса, в том числе во много различаются и условия применения ИИ. В частности, государство ориентировано на защиту национальных интересов и технологического суверенитета; ФТС России – на защиту экономической безопасности государства и содействие торговле, на упрощение и ускорение таможенный процессов с помощью ИИ; бизнес-сообщество стремиться к снижению издержек, накапливаемых в процессе прохождения таможенного контроля, в том числе с помощью технологического развития на основе ИИ транспортных, логистических и других операций, связанных с перемещением товара. Также различаются и критерии полезности (U) ИИ для каждого субъекта: для государства основной критерий - безопасность; для ФТС России – ускорение процесса таможенного контроля без снижения его качества; для бизнес-сообщества – минимизация потерь (экономичность).
Заключение.
Уже в первом приближении очевидно следующее фундаментальное противоречие в совместном решении задач интеллектуализации сферы ВЭД в части таможенного администрирования: целевые ориентиры и критерии полезности ИИ у всех участников (государства, ФТС РФ, бизнеса) разные, несмотря на это степень вовлеченности каждого них в процесс взаимодействия значительна и сотрудничество неизбежно.
В перспективе такое сотрудничество все в большей степени будет происходить с применением технологий ИИ, и наличие такого противотечения может привести к возникновению следующих проблем:
‒ ограниченное применение систем ИИ при решении совместных задач разными участниками ВЭД;
‒ неоднородность информационно-коммуникационной инфраструктуры (технологической платформы) сферы ВЭД и проблемы встраивания в нее систем ИИ;
‒ различие в оценках прикладного эффекта от применения единых технологий ИИ и др.
Разработка рамочных условий перехода к технологиям ИИ для государства, ФТС России и бизнеса на основе создания отраслевых стандартов может стать одним из направлений разрешения, установленного противоречия, и решения возникающих при этом проблем. [22]
По нашему мнению, в основу рамочного отраслевого стандарта по интеллектуализации сферы таможенного администрирования ВЭД может быть положен ГОСТ «Искусственный интеллект. Технологии ИИ, используемые в деятельности ФТС России. Обучающие и тестовые наборы данных. Общие требования», разработка которого началась в 2021 году согласно Программе стандартизации.
Разработанный на его основе Отраслевой стандарт интеллектуализации сферы таможенного администрирования ВЭД призван установить правила и процедуры взаимодействия между государственными структурами и бизнесом в процессе решения задач интеллектуализации на основе принципа сотрудничества, а также должен быть обязателен как для таможенных и околотаможенных структур, так и для всех участников ВЭД, государственных органов и бизнес-структур, потребляющих услуги в таможенной сфере.
Страница обновлена: 09.12.2024 в 17:56:24