Перспективная модель системы управления рисками

ФТС приступила к разработке системы управления рисками, основанной на технологии автоматизированной оценки уровня риска товарных партий. Планируется, что к концу этого года будут проведены необходимые исследования, разработана проектная документация, а в 2023 году новая модель уже будет внедрена в практику работы таможенных органов.

Перспективная модель СУР должна описывать все известные рисковые ситуации и обеспечивать заданную эффективность выявления всех видов возможных нарушений.

Перспективная модель СУР должна:

  • соответствовать действующим международным и национальным стандартам и принципам Киотской конвенции о проведении таможенного контроля;
  • основываться на принципах прозрачности и открытости;
  • учитывать структуру таможенных органов;
  • способствовать достижению оптимального баланса между реализацией функций таможенных органов и развитием внешней торговли;
  • обеспечивать эффективное использование ресурсов таможенных органов;
  • обеспечивать максимальную автоматизацию при выборе объектов, субъектов и форм таможенного контроля;
  • проводить выявление и оценку таможенных рисков на всех этапах совершения таможенных операций при ввозе, вывозе товаров, в том числе при переносе мер по минимизации рисков на этап таможенного контроля после их выпуска и осуществления таможенных проверок деятельности субъектов контроля;
  • применять современные методы обработки и анализа больших объемов данных и прогнозирования с использованием методов искусственного интеллекта;
  • обеспечивать информационную безопасность и сохранность данных системы.

В перспективной модели СУР профиль риска должен стать единым набором автоматизированных средств, включающим в себя индикаторы риска, модели рисковых ситуаций, методы оценки уровня риска и расчета степени ущерба при совершении нарушения, перечень необходимых мер по минимизации рисков, а также систему автоматического учета и оценки результатов применения указанных мер.

Модернизация действующей модели профилей рисков позволит автоматически проводить следующие последовательные действия в рамках перспективной СУР:

  • идентифицировать товарную партию как содержащую потенциальные риски с помощью набора индикаторов;
  • проводить поэтапную и детализированную проверку характеристик товарной партии по набору параметров, с использованием сведений о товарной партии, информации о результатах контроля предыдущих поставок, а также иных источников информации (например, о деятельности декларанта, данные из ФНС России и иных государственных органов исполнительной власти) на соответствие заданным моделям рисковых ситуаций для определения уровня риска товарной партии и проведения расчета величины возможного ущерба при совершении нарушения;
  • осуществлять автоматизированную поддержку принятия решений при выборе мер по минимизации рисков в зависимости от уровня риска, типа модели рисковой ситуации, а также мер, содержащихся в профиле риска;
  • аккумулировать информацию о применении мер по минимизации рисков и их результатах с целью проведения автоматической оценки действия риска и информировать о необходимости его актуализации или отмены по ряду заданных критериев оценки, например, путем сравнения количества прогнозируемых товарных партий и количества товарных партий, в отношении которых фактически применялся профиль риска.

Введение в эксплуатацию модели профилей рисков позволит:

  • сохранить информацию и имеющийся опыт применения текущей модели СУР в полном объеме;
  • осуществить плавный переход от действующей модели СУР путем поэтапного введения моделей рисковых ситуаций и модернизации действующих профилей рисков;
  • создать систему учета результатов применения мер по минимизации рисков, позволяющую получать максимально актуальную информацию в режиме реального времени.

Система мониторинга совершения таможенных операций и проведения таможенного контроля в режиме реального времени должна стать неотъемлемой частью перспективной модели СУР. Анализ, оценка и выявление товарных партий высокого уровня риска, как охваченных профилями рисков, так и не попавших под их действие, должна позволить максимально быстро и эффективно разрабатывать новые, а также дополнять и актуализировать действующие профили рисков, вносить изменения в модели рисковых ситуаций и параметры оценки уровня рисков.

Для реализации указанных задач предусматривается взаимозависимое использование двух подходов, один из которых базируется на моделировании рисковой ситуации исходя из ее характерных признаков, а другой – на формализации последовательности действий и проверок, осуществляемых должностным лицом таможенного органа при проведении таможенного контроля.

Первый подход основан на создании модели рисковой ситуации уже выявленных нарушений. Для ее создания проводится выборка всех нарушений определенного типа, которые были выявлены и подтверждены в ходе контрольных мероприятий. Далее формируются общие для этих нарушений признаки, подлежащие формализации в информационных системах и уже на базе этих признаков в информационных системах проводится поиск объектов контроля (на историческом массиве или во вновь поступающих данных). Затем вычисляется вероятность выявления нарушений данного типа по сформированным информационным признакам.

Дополнительно, где применимо, определяется степень тяжести последствий от совершения прогнозируемого нарушения. В частности, ущерб может быть определен для нарушений, связанных с неуплатой или неполной уплатой таможенных платежей, а также может иметь накопительный эффект по результатам деятельности субъекта контроля.

При величине вероятности выявления нарушений данного типа выше пороговых значений с учетом величины ущерба (при наличии возможности его определения) принимается решение о практическом применении модели рисковой ситуации. При принятии решения о практическом использовании формируется перечень мер, рекомендованных к применению, с указанием нарушений, которые необходимо выявить посредством применения рекомендованных мер.

По мере практического использования модели рисковой ситуации постоянно вычисляется текущая вероятность выявления нарушений данного типа по сформированным информационным признакам и результатам таможенного контроля. При снижении этой вероятности, вычисленной на вновь поступающих данных, ниже заданного порогового значения, принимается решение о нецелесообразности дальнейшего практического использования данной модели рисковой ситуации или о необходимости ее пересмотра.

Вся вновь поступающая информация в информационных системах должна параллельно проверяться на наличие всех принятых к практическому использованию моделей рисковых ситуаций для различных типов нарушений.

Второй подход основан на «копировании действий человека» по выявлению нарушений. Такие подходы иногда называют «искусственным интеллектом» или «цифровым двойником». Например, «действия человека» по выявлению нарушений могут быть представлены в виде дерева, в узлах которого (в развилках) происходит выбор варианта движения в зависимости от значений некоторых параметров. В конце каждой ветви дерева имеется управленческое решение («Выпуск товарной партии разрешен», «Направить на досмотр» и подобные решения). Выбор направления движения в узлах дерева может быть бинарным («Да», «Нет») или иметь некоторые весовые коэффициенты или еще более сложный способ определения направления дальнейшего движения. Принятие управленческого решения в конце ветви может быть однозначным или зависеть от выбранных коэффициентов в пройденных узлах дерева (например, их сумма). Сам порядок движения может иметь более сложную структуру, нежели дерево (например, иметь петли или в конце пути может быть указано на невозможность принятия управленческого решения).

Для выявления товарных партий высокого уровня риска представляется целесообразным одновременно использовать оба представленных подхода.

Заказать услугу
 
Поле обязательно для заполнения
Поле обязательно для заполнения
Поле обязательно для заполнения
Пройдите проверку на антиспам
Оставить заявку
Поле обязательно для заполнения
Поле обязательно для заполнения
Поле обязательно для заполнения
Invalid Input
Пройдите проверку на антиспам
Оставить заявку
Поле обязательно для заполнения
Поле обязательно для заполнения
Поле обязательно для заполнения
Invalid Input
Пройдите проверку на антиспам
Оставить заявку
Поле обязательно для заполнения
Поле обязательно для заполнения
Поле обязательно для заполнения
Invalid Input
Пройдите проверку на антиспам
Спасибо за Ваше сообщение.
Оно успешно отправлено. Наш менеджер свяжется с Вами в течении нескольких минут.
111