аспирант с 01.01.2021 по 01.01.2025
УДК 339.9 Внешнеэкономические связи. Внешнеэкономическая политика. Международные экономические отношения. Мировое хозяйство
В статье приведены результаты исследований, посвященных анализу перспектив и барьеров внедрения технологий искусственного интеллекта (ИИ) в сферу внешнеэкономической деятельности (ВЭД) Российской Федерации. Целью работы является выявление ключевых возможностей применения ИИ на различных этапах ВЭД (анализ рынка, организация поставок, таможенное оформление) и разработка предложений для цифровой трансформации данной сферы. Методология исследования основана на анализе теоретических положений, типовых сценариев использования ИИ (машинное обучение, обработка естественного языка, компьютерное зрение, роботизация), а также оценке текущего уровня их практической реализации в российских реалиях, включая анализ конкретных проектов (КПС «Каскад», сервис «Контур.Декларант», модель интеллектуального пункта пропуска). Результаты исследования выявили значительный нереализованный потенциал ИИ для оптимизации ВЭД, включая прогнозирование спроса, автоматизацию таможенных процедур, управление рисками, распознавание изображений и анализ документов. Однако установлено, что текущая степень интеграции ИИ варьируется от низкой (анализ рынка) до средней (организация поставок, таможенное оформление). Основными барьерами признаны недостаточная технологическая база предприятий и таможенных органов, дефицит квалифицированных кадров, а также подмена концепции интеллектуализации (использование ИИ) автоматизацией. На основе проведенного анализа автором предложены конкретные драйверы развития: разработка ИИ-инструментов для анализа рынка и управления рисками, модернизация инфраструктуры пунктов пропуска с использованием робототехники и IoT, создание комплиментарной модели интеллектуального пункта пропуска. Делается вывод о необходимости практико-ориентированного подхода к внедрению ИИ с учетом существующей технологической основы для повышения эффективности и конкурентоспособности ВЭД РФ.
искусственный интеллект, цифровизация, интеллектуализация, интеллектуальная таможня, внешнеэкономическая деятельность, интеллектуальный пункт пропуска, таможенный контроль, автоматизация
1. Андреева Е.И. Искусственный интеллект и перспективы его использования при идентификации товаров в таможенных целях // Вестник Российской таможенной академии. 2021. №1 (54). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/iskusstvennyy-intellekt-i-perspektivy-ego-ispolzovaniya-pri-identifikatsii-tovarov-v-tamozhennyh-tselyah (дата обращения: 25.01.2025).
2. Башлы П.Н. О реализации модели интеллектуального пункта пропуска // Особенности государственного регулирования внешнеэкономической деятельности в современных условиях: материалы VII Всероссийской научно-практической конференции. Ростов н/Д: Российская таможенная академия, Ростовский филиал, 2020. – С. 55–61.
3. Еремина О.А. Искусственный интеллект как фактор развития внешнеэкономической деятельности России // Экономические исследования и разработки, 2024. URL: http://edrj.ru/article/09-09-24 (дата обращения: 25.01.2025).
4. Павлюкевич В.К., Циркунов П.И. Развитие искусственного интеллекта в сфере таможенной деятельности. Электронный научный журнал "Молодая наука Сибири", 2025. №4 (26). URL: https://ojs.irgups.ru/index.php/mns/article/view/1909 (дата обращения: 29.01.2025).
5. Паспорт национального проекта «Национальная программа Цифровая экономика Российской Федерации» (утв. президиумом Совета при Президенте РФ по стратегическому развитию и национальным проектам, протокол от 04.06.2019 № 7) // Гарант. URL: https://base.garant.ru/72296050/ (дата обращения: 26.03.2025).
6. Савинов Ю.А., Тарановская Е.В. Искусственный интеллект в международной торговле // Российский внешнеэкономический вестник. 2024. №4. С. 58–71. https://doi.org/10.24412.2072-8042-2020-00037 (дата обращения: 29.01.2025).
7. Снапкова О.В. Проблемы создания "интеллектуального пункта пропуска" // Вестник Российской таможенной академии. 2022. №3 (60). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/problemy-sozdaniya-intellektualnogo-punkta-propuska (дата обращения: 29.01.2025).
8. ФТС России. Итоговый доклад о результатах деятельности за 2024 год. С. 81. URL: https://customs.gov.ru/storage/document/document_info/2025-03/14/itog_doklad_2024.pdf (дата обращения: 28.02.2025).
9. Хайдобин А.А. Применение искусственного интеллекта в ВЭД: взгляд таможни и бизнеса // Н.Экс.Т. 2022. №4 (20). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-iskusstvennogo-intellekta-v-ved-vzglyad-tamozhni-i-biznesa (дата обращения: 29.03.2025).
10. Breinlich, Holger; Corradi, Valentina; Rocha, Nadia; Ruta, Michele; Santos Silva, J.M.C.; Zylkin, Tom. Machine Learning in International Trade Research: Evaluating the Impact of Trade Agreements. Policy Research Working Paper; No. 9629. World Bank, 2021. URL: http://hdl.handle.net/10986/35451 (дата обращения: 29.03.2025).
11. Gartner. Gartner Hype Cycle, How do Hype Cycles work? URL: https://www.gartner.com/en/research/methodologies/gartner-hype-cycle (дата обращения: 29.03.2025).
12. IBM. What is AI? URL: https://www.ibm.com/think/topics/artificial-intelligence (дата обращения: 25.03.2025).
13. Mashaabi, Malak; Alotaibi, Areej; Qudaih, Hala; Alnashwan, Raghad; Al-Khalifa, Hend. Natural Language Processing in Customer Service: A Systematic Review. arXiv preprint, 2022. URL: https://arxiv.org/abs/2212.09523 DOI:https://doi.org/10.48550/arXiv.2212.09523 (дата обращения: 29.03.2025).
14. World Customs Organization, World Trade Organization. The role of advanced technologies in cross-border trade: A customs perspective. P. 34. URL: https://www.tfafacility.org/sites/default/files/2022-08/WCOWTOPUB.pdf (дата обращения: 29.03.2025).
