МОДЕЛИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ КОДА ТН ВЭД: ПЕРСПЕКТИВЫ И ЭФФЕКТИВНОСТЬ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ
Аннотация
В статье рассматриваются различные модели машинного обучения для прогнозирования кода ТН ВЭД на основе введенных в грузовую таможенную декларацию описаний товаров. Коды ТН ВЭД широко используется всеми таможенными службами благодаря ряду преимуществ, включая более удобный и упрощенный подход к расчету пошлин, а также предотвращение потенциальной потери доходов. Данное исследование основано на межотраслевом процессе разработки методологии интеллектуального анализа данных. Результаты исследования показывают, что модели машинного обучения являются эффективными инструментами для прогнозирования кода ТН ВЭД на основе вводимых данных.
Ключевые слова
машинное обучение, код ТН ВЭД, прогнозные модели, таможенные службы, предотвращение потери доходов, торговля
Библиографические ссылки
- Che J., Xing Y., Zhang L. A comprehensive solution for deep -learning based cargo inspection to discriminate goods in containers. – IEEE Xplore, 2018. URL: https://www.researchgate.net/publication/329744175_A_Comprehensive_Solution_f or_Deep -Learning_Based_Cargo_Inspection_to_Discriminate_Goods_in_Containers
- Ding L., Fan Z., Chen D. Auto -categorization of HS Code using background net approach. // Procedia Computer Science, 2015. – P.1462 -1471. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050915023510?via%3Dihub
- KPMG International: Transforming the tax function through technology, 2018. URL: https://home.kpmg/content/dam/kpmg/au/pdf/2018/transforming -the- taxfunction -au.pdf
- Mohammed M., Kha M.B., Bashie E.B. Machine Learning -Algorithms and Applications. // CRC Press, Boca Raton, 2017. URL: https://api.pageplace.de/preview/DT0400.9781498705394_A27230551/preview - 9781498705394_A27230551.pdf
- United Nations: Globally Harmonized System of Classification and Labelling of Chemicals (GHS). // 5th Revised ed. United Nations, Geneva, 2013. URL: https://unece.org/DAM/trans/danger/publi/ghs/ghs_rev05/English/ST -SG-AC10 -30- Rev5e.pdf
- Youyi W. Exploration of Data -Driven Intelligent Customs, 2017. URL: https://www.eiseverywhere.com/file_uploads/c7e054aa02ad13907d6ad513ea57b8d_s ession3 -YouyiWu.pdf
- Zang B., Li Y., Xie W., Chen Z., Tsai C., Laing C. An ontological engineering approach for automating inspection and quarantine at airports. // Journal Computer System Science, №74, 2008. – Р.196 -210. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0022000007000499?pes=vor&ut m_source=wiley&getft_integrator=wiley